Глава 4. Дигитализация почти всего
Если вы можете измерить то, о чем говорите, и выразить это в числах – значит, вы что-то об этом знаете. Но если вы не можете выразить это в числах, ваши знания крайне ограничны и неудовлетворительны.
«Эй, а ты слышал о …?»
«Тебе надо бы взглянуть на …»
Вопросы и рекомендации такого рода часто встречаются в нашей повседневной жизни. Именно таким образом мы узнаем о чем-то новом от друзей, родных и коллег, и именно так мы рассказываем о вещах, которые чем-то нас заинтересовали. Обычно фразы, начинающиеся подобным образом, заканчиваются названием рок-группы, ресторана, достопримечательности, телевизионного шоу, книги или фильма.
В цифровую эру предложения такого рода часто завершаются названием веб-сайта или гаджета. А в последнее время – и названиями мобильных приложений. В общей сложности для двух основных технологических платформ на рынке – iOS (Apple) и Android (Google) – имеется свыше 500 тысяч доступных приложений.[90] В Сети можно найти множество различных рейтингов этих приложений, однако «сарафанное радио» по-прежнему остается мощным коммуникационным инструментом.
Не так давно совет такого рода дал нам Мэтт Бин, докторант бизнес-школы Слоуна при МТИ и участник нашей команды Digital Frontier: «Присмотритесь к Waze; это что-то потрясающее». Но когда мы обнаружили, что речь идет о GPS-приложении, умеющем прокладывать маршруты движения, то на нас это не произвело большого впечатления. В наших машинах и так уже есть навигационные системы, а наши айфоны тоже умеют прокладывать маршруты с помощью приложения Maps. Мы просто не понимали, зачем нужна еще одна технология, показывающая, как добраться до нужного места.
Мэтт терпеливо объяснил нам, что использовать Waze для навигации – это все равно что состязаться в скорости с воловьей упряжкой на гоночном байке Ducati. В отличие от традиционной GPS-навигации, Waze не говорит вам, какой путь к нужной точке будет лучшим в принципе; это приложение сообщает, какой маршрут будет лучшим прямо сейчас. На сайте компании рассказывается, что:
идея Waze возникла много лет назад, когда Эхуду Шабтаю подарили наладонный компьютер с внешним GPS-устройством и предустановленной навигационной программой. Воодушевление Эхуда быстро уступило место разочарованию – программа была не в состоянии отразить все динамические изменения, характерные для реальных дорожных условий… Эхуд быстро взял дело в свои руки… Чего он хотел? Он хотел, чтобы программа точно отражала систему дорог, состояние трафика и всю прочую информацию, которая может потребоваться водителям в любой момент.[91]
Разочарование Шабтая вполне понятно каждому, кто когда-либо пользовался привычной системой GPS. Да, программа знает ваше точное местоположение благодаря сети из 24 геосинхронных GPS-спутников, которые построены и управляются правительством США. Система многое знает и о дорогах – какие из них представляют собой автострады, по каким разрешено лишь одностороннее движение и так далее, – поскольку у нее есть доступ к базе данных с этой информацией. Однако этим все и ограничивается. В ней не хватает того, что действительно хочет знать водитель: где впереди пробки, аварии, перекрытые улицы и другие вещи, влияющие на реальное время путешествия. Например, когда мы просим программу рассчитать путь от дома Энди до дома Эрика, она просто берет начальную точку (текущее местоположение машины Энди) и конечную точку (дом Эрика), а затем обращается к своей базе данных, чтобы рассчитать теоретический «самый быстрый» маршрут между этими точками. Этот маршрут будет проложен по главным дорогам и автострадам, поскольку там самая высокая разрешенная скорость.
Однако в часы пик этот теоретически самый быстрый путь перестает им быть; когда тысячи машин оказываются на крупных дорогах и шоссе, скорость дорожного потока становится намного ниже максимально допустимой. В таких ситуациях Энди придется искать обходные пути, небольшие дороги-дублеры, о которых знают лишь опытные водители. Конечно, GPS Энди знает и об этих дорогах (современные устройства знают обо всех дорогах), однако он не знает, что именно по ним пролегает лучший маршрут в 8:45 утра во вторник. И даже если начать движение с дублера, навигатор будет постоянно перенаправлять Энди на автостраду.
Шабтай понял, что по-настоящему полезная система GPS должна знать намного больше, чем просто расположение автомобиля на дороге. Ей нужно было знать и то, где находятся остальные автомобили, и насколько быстро они двигаются. Когда появились первые смартфоны, он воспользовался случаем и вместе с Ури Левиным и Амиром Шинаром основал в 2008 году компанию Waze. Гениальность программы состоит в том, что она превращает все смартфоны, на которых установлена, в сенсоры, постоянно передающие на серверы компании информацию о собственном местоположении и скорости. Таким образом, чем больше смартфонов одновременно используют это приложение, тем более точное представление о трафике в определенной области получает Waze. Вместо статичной карты дорог в ее распоряжении появляется карта со всеми текущими изменениями ситуации на дорогах. Серверы используют карту, обновления и набор сложных алгоритмов для расчета указаний для водителей. Если Энди хочет приехать к Эрику в 8:45 утра во вторник, Waze не потащит его на автостраду. Приложение поведет его по боковым улицам, на которых в это время сравнительно слабое движение.
Waze становится все более полезным для всех владельцев приложения по мере добавления новых пользователей, и это классический пример того, что экономисты называют сетевым эффектом – ситуацией, в которой ценность ресурса для каждого из пользователей повышается с каждым дополнительным пользователем. И количество пользователей Waze быстро растет. В июле 2012 года компания сообщила, что ей удалось удвоить за предыдущие 6 месяцев базу своих пользователей до 20 млн человек.[92] Это сообщество в совокупности проехало более 5 млрд км и отправило компании десятки тысяч сообщений об авариях, внезапных пробках на дороге, полицейских радарах, закрытых дорогах, новых выходах с автострад, заправках с более дешевым бензином и других вещах, которые могут быть полезны другим водителям.
Waze превращает GPS в сервис, по-настоящему нужный водителю: теперь система позволяет вам попасть туда, куда вы хотите, максимально быстро и просто, вне зависимости от того, насколько хорошо вы знаете местные дороги и условия. Система мгновенно превращает вас в самого опытного водителя в городе.
Экономика битов
В значительной степени появление Waze стало возможно благодаря закону Мура и экспоненциальному технологическому прогрессу, о которых мы говорили в предыдущей главе. В основе этого сервиса – множество мощных, но дешевых гаджетов (смартфонов, принадлежащих пользователям), каждый из которых оснащен немалым числом процессоров, сенсоров и передающих устройств. Подобной технологии не существовало еще десять лет назад, как и самого Waze. Она стала возможной лишь в последние несколько лет из-за того, что совокупная цифровая мощность повышается, а издержки постоянно снижаются. Как и говорится в третьей главе, экспоненциальное улучшение компьютерных устройств – одна из трех фундаментальных сил, движущих вторую эру машин.
Waze в огромной степени зависит от второй из этих трех сил – дигитализации. В своей знаковой книге 1998 года Information Rules («Правила информации») экономисты Карл Шапиро и Хэл Вариан называют это явление «преобразованием информации в поток битов».[93] Иными словами, дигитализация представляет собой перевод всех видов информации и медиа: текста, звуков, фотографий, видео, данных, получаемых от приборов и сенсоров, и так далее – в единицы и нули, то есть на родной язык компьютеров и родственных им устройств. К примеру, Waze использует несколько потоков информации: цифровые карты дорог, координаты автомобиля, которые передаются через приложение, предупреждения о пробках и многое другое. Именно способность Waze объединить эти потоки и в ясном виде предоставить их пользователям и объясняет популярность этого сервиса.
Мы думали, что достаточно хорошо понимаем суть дигитализации благодаря работам Шапиро, Вариана и других, а также тому, что мы почти постоянно погружены в онлайн-контент, однако за последние несколько лет этот феномен стал развиваться в неожиданных направлениях. Взрывным образом изменились его объем, скорость и разнообразие. Этот прорыв в дигитализации имел два значительных последствия: появились новые способы обретения знания (то есть новые способы заниматься наукой) и резко повысилась частота возникновения инноваций. В этой главе и пойдет речь о захватывающей новейшей истории дигитализации.
Как и многие другие современные онлайн-сервисы, Waze использует в своих интересах два хорошо понятных и уникальных экономических свойства цифровой информации – эта информация неконкурентна, а предельные издержки воспроизводства этой информации близки к нулю. На бытовом языке это означает, что цифровая информация не «расходуется» и не «истощается» при использовании, а производство цифровой копии какого-либо дигитализированного элемента информации стоит крайне дешево. Давайте детально рассмотрим каждое из этих свойств.
Так называемые «конкурентные продукты», с которыми мы имеем дело каждый день, могут потребляться лишь одним человеком или устройством в единицу времени. Когда мы, двое соавторов этой книги, отправляемся из Бостона в Калифорнию, то самолет, взлетающий вслед за нами, не может использовать топливо нашего лайнера. Энди не может занять кресло, в котором уже сидит Эрик (и даже если бы мы этого очень захотели, это запрещено авиационными правилами), и не может использовать наушники, которые Эрик уже надел, чтобы послушать музыку на своем смартфоне. Однако музыка сама по себе не является конкурентной. Ее могут слушать и другие люди как одновременно с Эриком, так и в любое другое время.
Если Энди покупает и читает старую бумажную книгу, например научно-фантастический роман Жюля Верна, он не «расходует» книгу. Закончив чтение, он может передать ее Эрику. Однако если бы мы оба одновременно захотели нырнуть в «20 000 лье под водой», нам пришлось бы либо найти еще один экземпляр, либо Энди нужно было бы изготовить копию имеющейся у него книги. С юридической точки зрения он вправе это сделать, поскольку книга не защищена копирайтом, однако ему придется провести немало времени у копировального аппарата или заплатить за работу кому-то еще. В любом случае создание такой копии обойдется недешево.[94] Кроме того, копия копии копии наверняка будет довольно неразборчивой.
Однако если у Энди есть цифровая копия книги, он может парой ударов по клавишам или кликов мыши создать дубликат, сохранить его на физический диск, а затем дать копию Эрику. В отличие от фотокопий, биты – копии других битов, обычно точно такие же, как и изначальные. Копирование битов – это чрезвычайно дешевое, быстрое и легкое занятие. Если создание оригинала книги или кинофильма требует определенных затрат, то производство последующих копий не стоит почти ничего. Именно это называется нулевыми предельными издержками воспроизводства.
Конечно, в наши дни, вместо того чтобы выдать Эрику диск, Энди скорее прицепит файл к электронному письму или поделится им через «облачный» сервис, например Dropbox. Так или иначе, Энди будет использовать для этого интернет. И он воспользуется этим способом, потому что он быстрый, удобный и, что крайне важно, почти бесплатный. Как и большинство других людей, мы платим фиксированную сумму за доступ в интернет дома и на мобильных устройствах (за доступ авторов в рабочее время платит МТИ). Если мы превысим определенный объем трафика, наш провайдер может взять с нас дополнительные деньги, однако до этого момента мы не платим за каждый бит; мы платим одну и ту же сумму вне зависимости от того, сколько битов скачиваем или загружаем в Сеть. Таким образом, у нас не возникает дополнительных расходов, связанных с отправкой дополнительных объемов данных. В отличие от товаров, созданных из атомов, товары, состоящие из битов, можно идеально копировать и пересылать (в пределах одной комнаты или по всей планете) почти мгновенно и почти без затрат. Может показаться, что большинство остальных продуктов никогда не станут бесплатными, совершенными и мгновенно доступными и надеяться на это бессмысленно, но чем большее количество информации обретает цифровую форму, тем больше вещей становятся таковыми.
Бизнес-модели для ситуаций, в которых первая копия все еще слишком дорога
Шапиро и Вариан элегантно суммируют вышесказанное, говоря, что в эпоху компьютеров и сетей «информация – вещь, дорогая в производстве, но дешевая при воспроизводстве».[95] Этой особенностью в полной мере пользуются сервисы онлайн-перевода – одна из тех технологий из мира научной фантастики, которые мы обсуждали во второй главе. Такие сервисы используют пары документов, уже переведенные с одного языка на другой (зачастую со значительными затратами) переводчиком-человеком. Например, Европейский союз (как и все его предшественники, начиная с 1957 года) издает свои официальные документы на всех основных языках стран-участниц, и ООН также выпускает множество текстов на всех шести официальных языках организации.
Создание столь большого объема информации обошлось в немалую сумму, однако после его дигитализации процесс копирования, изменения и повсеместного распространения будет достаточно дешевым. Именно это и делают сервисы типа Google Translate. Получив предложение на английском языке и запрос перевода на немецкий, сервис сканирует все известные ему документы на английском и немецком, ищет точное совпадение (или несколько фрагментов с достаточно близким совпадением) и затем возвращает соответствующий текст на немецком языке. Иными словами, самые развитые автоматические системы перевода наших дней – это вовсе не результат тщательного обучения компьютеров всем правилам человеческого языка и его применения. Вместо этого компьютеры оценивают статистические закономерности в больших массивах ранее накопленного цифрового контента, создание которого потребовало больших затрат, но воспроизведение не стоит почти ничего.
Что будет, когда контент станет бесплатным?
Но что произошло бы с цифровым миром, если производство информации тоже стало бы дешевым? А если бы оно было бесплатным с самого начала? После выхода в свет книги «Правила информации» мы стали искать ответы на эти вопросы – и звучат эти ответы достаточно вдохновляюще.
Старая поговорка гласит: «Время – деньги» – но одна из самых удивительных особенностей современного интернета состоит как раз в том, что множество людей готово тратить свое время на создание онлайн-контента, не ожидая никакого вознаграждения. К примеру, содержимое «Википедии» создается бесплатно силами добровольцев со всего мира. В настоящий момент это крупнейший и самый активно используемый информационный источник в мире, однако никто из авторов или редакторов «Вики» не получает за свою работу ни цента. То же самое справедливо в отношении множества сайтов, блогов, дискуссионных клубов, форумов и других источников онлайн-информации. Их создатели не ждут никакого финансового вознаграждения и генерируют контент совершенно бесплатно.
Когда Шапиро и Вариан опубликовали свои «Правила информации» в 1998 году, активное производство подобного бесплатного контента еще не началось. Blogger, один из первых сервисов для создания блогов, появился в августе 1999 года, «Википедия» – в январе 2001-го, а Friendster, одна из первых социальных сетей – в 2002 году. В 2004-м на смену Friendster пришел Facebook, скоро превратившийся в самый популярный интернет-сайт в мире.[96] В сущности, на шести из десяти самых популярных интернет-сервисов мира контент создают пользователи, и на шести из десяти самых популярных сайтов США[97] – тоже.
Весь этот контент, создаваемый пользователями, не только помогает нам выражать себя и общаться друг с другом; он также способствует претворению в реальность технологий, ранее существовавших лишь в мире научной фантастики. К примеру, Siri постепенно совершенствуется, анализируя огромное количество звуковых файлов, создаваемых пользователями при взаимодействии с системой распознавания голоса. База данных Watson состоит примерно из 200 миллионов страниц документов (в том числе полной копии содержимого «Википедии») и «весит» около четырех терабайт.[98] В течение некоторого времени в лексикон Watson входил даже словарь современного сленга, однако эта часть пользовательского контента была удалена после того, как, к изрядному смущению инженеров, Watson стал включать в свои ответы ругательства.[99]
Возможно, нам не стоит слишком сильно удивляться росту и популярности пользовательского контента: в конце концов, мы, люди, любим делиться и взаимодействовать. Куда более удивительным кажется то, что и машинам нравится общаться друг с другом.
Межмашинное взаимодействие (machine-to-machine, M2M) – универсальный термин для описания устройств, обменивающихся данными через интернет. На принципе M2M основана работа Waze; когда приложение активируется на смартфоне, оно начинает постоянно отправлять информацию на серверы Waze без какого-либо вмешательства со стороны человека. Подобным же образом, когда вы ищете недорогие авиабилеты на агрегаторе Kayak, сервис отправляет запросы на серверы различных авиакомпаний, а те отвечают в реальном времени, опять же без какого-либо вмешательства человека. Банкомат, прежде чем выдать нам наличные, уточняет у банка, сколько денег у вас есть на счету; цифровые термометры в фургонах-рефрижераторах постоянно демонстрируют супермаркетам, что товары в дороге не слишком сильно нагреваются; сенсоры на фабриках, где производят полупроводники, передают штаб-квартирам компаний сведения о каждом случае брака; кроме того, в реальном времени и без перерывов происходит бесчисленное количество других типов M2M-коммуникации. Согласно статье, опубликованной в июле 2012 года в газете The New York Times,
совокупный объем бесед между роботами в беспроводных сетях мира… может вскоре превысить объем всей голосовой коммуникации между людьми в этом канале.[100]
Когда метрической системы не хватает: взрывной рост данных
Дигитализация практически всего: документов, новостей, музыки, фотографий, видео, карт, новостей в личной жизни, социальных сетей, запросов на получение информации и ответов на них, данных со всевозможных сенсоров и так далее – представляет собой одно из самых важных явлений последних лет. Чем дальше мы входим во вторую эру машин, тем сильнее расширяется и ускоряется дигитализация, и при взгляде на статистику, связанную с ней, у нас просто перехватывает дыхание. Согласно данным компании Cisco Systems, всемирный интернет-трафик увеличился в 12 раз всего за 5 лет с 2006 по 2011 год, достигнув объема в 23,9 экзабайт в месяц.[101]
Экзабайт – огромное число, это примерно 200 тысяч баз данных компьютера Watson. Однако даже этого числа не хватает, чтобы описать общей объем нынешней и будущей дигитализации. Компания IDC, занимающаяся технологическими исследованиями, рассчитала, что в 2012 году в мире имелось 2,7 зеттабайт (2,7 сикстильона байтов) цифровых данных – почти вдвое больше, чем в 2011-м. И все эти данные не просто хранятся на жестких дисках наших компьютеров – они активно перемещаются. По прогнозам Cisco, глобальный трафик по межсестевому протоколу Internet достигнет к 2016 году 1,3 зеттабайт.[102] Для сравнения: это больше 250 миллиардов DVD-дисков с информацией.[103]
Все эти цифры ясно дают понять, что дигитализация создает по-настоящему большие объемы данных. По сути, если такой же быстрый темп роста сохранится и в будущем, нам перестанет хватать метрической системы. Когда в 1991 году на XIX Конференции мер и весов был расширен список приставок для числительных, самой большой из них была «йотта», обозначающая один септильон, или 1024.[104] В нашей «эре зеттабайт» мы находимся всего в одном шаге от этого значения.
Бинарная наука
Взрывное расширение дигитализации, происходящее в последнее время, производит сильное впечатление, однако насколько оно важно? Действительно ли все эти экза- и зеттабайты цифровых данных полезны? Да, они невероятно полезны. Одна из главных причин, которые позволяют нам считать дигитализацию основной силой, формирующей вторую эру машин, состоит в том, что дигитализация улучшает процесс овладевания знанием. Она обеспечивает легкий доступ к огромным массивам данных, а данные – это источник жизненной силы науки. В данном случае под «наукой» мы понимаем работу над формулированием теорий и гипотез и их последующую проверку (говоря менее формально, мы делаем догадки о том, как что-то работает, а потом проверяем, верны ли они).
Некоторое время назад Эрик предположил, что данные поиска в интернете могут сигнализировать о будущих изменениях в ценах на недвижимость и объеме ее предложения по всей стране. Он исходил из того, что если семейная пара собирается переехать в другой город и купить там дом, то супруги вряд ли надеются провернуть это за пару дней. Они начнут собирать нужную информацию заранее, за несколько месяцев до переезда. В наши дни поиск такой первоначальной информации в интернете происходит постоянно: вы начинаете с того, что вбиваете в поисковой строке «риелтор в Финиксе», «районы Финикса» или просто «цена дом две спальни Финикс».
Чтобы протестировать свою гипотезу, Эрик поинтересовался у Google, может ли он получить данные по статистике поиска. Ему ответили, что никакого специального разрешения здесь не требуется и что эти данные бесплатно доступны онлайн. Эрик и его аспирант Линн Ву (оба – совсем не специалисты в области экономики недвижимости) построили простую статистическую модель, чтобы изучить данные, использующие контент, создаваемый пользователями в ходе их поисковых запросов через Google. Их модель связывала изменения в количестве поисковых запросов определенного рода с последующими изменениями цен на недвижимость и предсказывала, что если количество запросов, подобных описанным выше, сегодня выросло, то цены на дома и объем предложения в Финиксе будут расти в ближайшие три месяца. Оказалось, что эта простая модель вполне работает: фактически она предсказывала уровень продаж на 23,6 % точнее, чем прогнозы, публикуемые экспертами Национальной ассоциации риэлторов.
Подобных же успехов при использовании доступных цифровых данных добиваются и исследователи в других областях. Команда под руководством Руми Чунара из Гарвардской медицинской школы исследовала пути распространения холеры после землетрясения 2010 года на Гаити и выяснила, что информация об эпидемии в «Твиттере» была не менее точной, чем данные официальных отчетов; кроме того, эта информация появлялась как минимум на две недели раньше.[105] Ситарам Асур и Бернардо Губерман из Лаборатории социальной инженерии компании Hewlett Packard обнаружили, что твиты могут также использоваться для прогнозирования дохода от проданных билетов в кинотеатры. По словам ученых, их исследование «наглядно продемонстрировало, как социальные сети отражают коллективную мудрость, которая, если ее направить в нужное русло, может чрезвычайно мощно и точно предсказывать, что произойдет в будущем».[106]
Дигитализация может также помочь нам лучше понимать прошлое. Так, по состоянию на март 2012 года компания Google отсканировала свыше 20 миллионов книг, опубликованных за несколько столетий.[107] Этот огромный массив цифровых слов и фраз формирует основу для так называемой культуромики, или «применения техники сбора данных с высокой пропускной способностью и их анализа для изучения человеческой культуры».[108] Команда профессионалов из нескольких отраслей под руководством Жана-Батиста Мишеля и Эреца Либермана Эйдена проанализировала свыше 5 миллионов книг, опубликованных на английском языке начиная с 1800 года. Помимо прочего, они обнаружили, что количество слов в английском языке за период между 1950 и 2000 годами выросло более чем на 70 %, что прославиться в наши дни можно быстрее и легче, чем в прошлом (но и проходит эта слава быстрее), и что в XX веке интерес к вопросам эволюции стабильно снижался до тех пор, пока Уотсон и Крик не открыли структуру ДНК.[109]
Все это – примеры более ясного понимания и точного предсказания (или более качественной науки), возникшие благодаря дигитализации. Хэл Вариан, главный экономист Google, многие годы изучал это явление. Он также умеет отлично описывать то, что видит. Одно из наших любимых высказываний Вариана звучит так: «Я утверждаю и буду утверждать, что самой модной и привлекательной профессией в следующие 10 лет будет статистика. И я не шучу».[110] Когда мы видим объемы постоянно создающихся цифровых данных и думаем о том, сколько еще открытий при их исследовании нас ожидает, то не можем не согласиться с ним.
Новые уровни приносят новые рецепты
Информация в цифровой форме – это не только питательная среда для новых видов науки; это вторая фундаментальная сила (после экспоненциального прогресса), которая стимулирует инновации и этим формирует вторую эру машин. Отличным примером может служить Waze. Этот сервис выстроен на множестве цифровых технологий разных уровней и разных поколений, и ни одна из этих технологий не стала дефицитной и не истощилась, поскольку все цифровые продукты неконкурентны.
Первый и самый старый уровень – это цифровые карты, появившиеся как минимум одновременно с персональными компьютерами.[111] Второй – это GPS-информация о местоположении, ставшая намного более полезной для водителей после того, как правительство США повысило точность GPS-позиционирования в 2000 году.[112] Третий – это пользовательские данные; пользователи Waze помогают друг другу, предоставляя информацию обо всем, начиная с аварий и полицейских радаров, замеряющих скорость, и заканчивая более дешевыми заправками; они даже могут использовать приложение для общения между собой. И, наконец, Waze активно использует сенсорные данные; по сути, программа превращает каждый автомобиль в сенсор, оценивающий скорость дорожного потока, и использует эти данные для расчета оптимальных маршрутов.
Встроенные автомобильные навигационные системы, которые используют лишь первые два уровня данных – карты и GPS-позиционирование, – появились в нашей жизни уже некоторое время назад. Они могут быть чрезвычайно полезны, особенно в незнакомом городе, однако, как мы уже видим, обладают и серьезными недостатками. Создатели Waze поняли, что по мере развития и распространения дигитализации им удастся преодолеть недостатки традиционной GPS-навигации. Эти инноваторы сделали шаг вперед, добавив в уже существовавшую систему пользовательские и сенсорные данные, что значительно повысило мощность и полезность сервиса. Как мы увидим в следующей главе, такой стиль инноваций – отличительный признак именно нашего времени. И он настолько важен, что мы считаем его третьей и последней из сил, формирующих вторую эру машин. Следующая глава объясняет, почему это так.