世界を席巻しているトップ10のプログラミングアルゴリズムを鑑賞しましょう

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アルゴリズムは今日の私たちの生活にとって非常に重要なので、いくら強調してもし過ぎることはありません。金融機関から出会い系サイトまで、仮想世界にはいたるところに存在しています。しかし、アルゴリズムの中には、他のアルゴリズムよりも私たちの世界を大きく変え、制御するものも存在します。この記事では、最も重要な 10 個のアルゴリズムを紹介します。

アルゴリズムに入る前に、いくつかの基本事項を簡単に確認しましょう。明確な定義はありませんが、コンピューター科学者はアルゴリズムを、一連の操作を定義する一連のルールとして説明しています。これらは、問題を解決したり特定の目標を達成したりする方法などをコンピュータに指示する一連の連続した命令です。アルゴリズムを理解する良い方法は、それをフローチャートとして視覚化することです。

1. Google検索

つい最近まで、検索エンジンはインターネット時代の支配的な力となっていました。検索エンジンの台頭とともに、Google と Google が提案した PageRank アルゴリズムが登場しました。

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現在、米国のコア検索市場において、Google は 66.7% の市場シェアを占めており、次いで Microsoft (18.1%)、Yahoo (11.2%)、Ask (2.6%)、AOL (1.4%) となっています。 Google が検索市場を独占していることは疑いの余地がなく、私たちの多くはインターネットを利用する主な手段として Google を利用しています。

PageRank は 2 つのコンポーネントに依存して機能します。1 つは「スパイダー」または「クローラー」と呼ばれる自動プログラムであり、もう 1 つはキーワードとその位置のインデックスです。このアルゴリズムは、Web ページへの関連リンクの数と品質を計算することで、Web ページの重要度を大まかに計算します。アルゴリズムの基本的な考え方は、Web ページの重要度が高ければ高いほど、リンクの数が多くなるというものです。それは基本的な人気コンテストです。さらに、PageRank アルゴリズムでは、Web ページ内のキーワードの頻度と位置、および Web ページが公開された時刻も考慮されます。

2. Facebookニュースフィード

認めたくはないが、Facebook のニュースフィードは私たちが時間を無駄にするお気に入りの場所だ。個人設定ですべてのイベントを表示し、すべての友達のニュースを時系列で更新するように設定されていない限り、表示されるニュースは事前に処理された選択であり、Facebook のアルゴリズムによって特定のニュースを選択してユーザーに合わせて調整されます。

どのニュース記事が最も興味深いかを判断するために、アルゴリズムはコメントの数、投稿者（はい、コンテンツには「人気のある」人々のランキングがあり、いわゆる「人気のある」人々とは、最も交流のある人々です）、投稿の種類（写真、ビデオ、ステータス、更新など）など、多くの要素を考慮します。

3. OKCupid カップルマッチング

オンラインデートは現在20億ドル規模の産業です。 Match.com、eHarmony、OKCupidなどのサイトのおかげで、この業界は2008年以来毎年3.5%拡大しています。アナリストたちは、この業界の急速な成長は今後 5 年間続くと予想している。それには十分な理由がある。それは、カップルが出会うための効果的な方法だからだ。出会い系サイトは、より幸せな結婚につながるだけでなく、個人の好みや傾向に基づいて、潜在的なカップルをマッチングさせるのにも優れています。もちろん、このようなマッチングは完全にアルゴリズムによって行われます。

OKCupid を例に挙げましょう。OKCupid は無料の出会い系サイトで、共同設立者の 1 人はハーバード大学の数学者であるクリスチャン・ラダーです。 OKCupid はデートに対して非常に分析的なアプローチを取り、ユーザーからできるだけ多くの情報を抽出します。 OKCupid のマッチング アルゴリズムは、単に共通の興味を持つ人々をマッチングするだけではありません。各質問には重みが割り当てられ、ユーザーとその潜在的なパートナーにとっての重要度が測定されます。これはいわゆる「違いを生む」ことであり、OKCupid が最も効果的な出会い系サイトである理由の 1 つです。

4. NSAのデータ収集、解読、暗号化

私たちはますます、人間ではなくアルゴリズムによって観察されるようになっています。エドワード・スノーデンのおかげで、NSAとそのパートナーが何百万人もの罪のない国民を秘密裏に監視していたことが分かりました。最近公開された文書によると、米国、オーストラリア、カナダ、ニュージーランド、英国が共同で結成した諜報機関「ファイブアイズ」が多くの監視プログラムを実施していたことが明らかになった。彼らはすでに私たちの携帯電話、電子メール、ウェブカメラの画像、地理位置情報を監視しています。ここで言う「彼ら」とは彼らのアルゴリズムのことです。人間が収集して解釈するにはデータが多すぎるのです。

興味深いことに、NSA は実際には私たちのデータを「収集」していないと主張しています。 1982 年の手順マニュアルによれば、「情報は、国防総省の情報機関がその責任の範囲内で収集し、使用するときに「収集」される」とされています。同時に、「電子システムによって収集されたデータは、情報が収集され、理解可能な形式に変換されることを意味します。」英国ガーディアン紙のブルース・シュナイアー氏は次のように説明する。

「それで、あなたの友人が家に何千冊もの本を持っているとしましょう。NSA によると、彼は本を「収集」していません。彼は実際に読む本だけを「収集」しています。彼は本を他の用途に使うときは本を「収集」していません。」

これにより、次のような問題が発生します。

コンピュータアルゴリズムは人間と密接な関係があります。私たちを監視し、個人データを分析するコンピュータ アルゴリズムについて考えるとき、そのアルゴリズムの背後にいる人々について考えなければなりません。誰かが私たちのデータを監視していますか? 実際、彼らができることは監視です。

*** 最も関連性が高いのは、暗号化、データ交換、デジタル署名、ハッシュ化に使用される強力なアルゴリズム セットである NSA の Suite B 暗号化アルゴリズムです。政府機関が機密文書と非機密文書の両方を保護するために使用するアルゴリズムです。

5. 推奨アルゴリズム

Amazon や Netflix などのサイトは、ユーザーが購入した本や視聴した映画を記録し、ユーザーの好みに基づいて商品を推奨します。

多くの自動化プロセスと同様に、この 21 世紀特有のテクノロジーには、利点と欠点の両方があります。このような推奨事項は役立つこともありますが、特に 3 歳の娘へのプレゼントとして児童書を探している場合は、的外れになることもあります。

PageRank や Facebook のニュースフィードと同様に、このようなアルゴリズムは、いわゆる「フィルター バブル」、つまりユーザーが興味のない情報から隔離される現象を生み出し、事実上、ユーザーをイデオロギー的な「バブル」の中に隔離します。これは、イーライ・パリサーが「情報決定論」と呼ぶもの、つまり、私たちの過去のオンライン上の興味が私たちの将来を決定するという状況につながります。

6. Googleアドワーズ

以前のアルゴリズムと同様に、Google、Facebook、その他の Web サイトはユーザーの行動、単語、検索リクエストを追跡して、対応する広告をプッシュします。 Google の主要収入源である AdWords もこのように予測されており、Facebook もその研究に全力を尽くしています (Facebook の広告を最後にクリックしたのはいつですか?)

7. 高頻度株式取引

金融業界では市場の動きを予測するためにアルゴリズムが長らく使用されてきたが、高頻度株式取引への使用は始まったばかりである。このような高速取引には、数ミリ秒単位で注文を決定できるアルゴリズム（ロボットとも呼ばれる）が関係します。対照的に、人が潜在的なリスクに反応するには通常少なくとも 1 秒かかります。その結果、人々は実際の取引のループから徐々に排除され、まったく新しい電子エコシステムが徐々に形成されつつあります。

しかし、繰り返しになりますが、これらのアルゴリズムは間違いを犯す可能性があります。レオ・ヒックマンは次のように説明しています。

たとえば、2010 年 5 月 6 日の「フラッシュ クラッシュ」では、ダウ工業株 30 種平均が数分間で平均 1,000 ポイント下落しましたが、20 分後に市場は回復しました。このような急激な落ち込みは今のところ完全には説明されていないが、ほとんどの経済学者は「競争」のせいだと考えている。 「底辺への競争」の原因は、高頻度取引を実現するために大規模に使用されている定量取引アルゴリズムです。ウォール・ストリート・ジャーナルの記者であり、「The Quants」の著者でもあるスコット・パターソン氏は、取引フロアでのこうしたアルゴリズムの使用を、自動操縦で飛行機を飛ばすことに例えている。現在、ほとんどの取引はアルゴリズムによって自動的に行われていますが、フラッシュクラッシュなど状況が変わった場合には、人間が介入する必要があります。

8. MP3圧縮

データ圧縮アルゴリズムは、電子世界の消えることのない重要な部分です。メディアデータをより速く受信し、同時にハードドライブのスペースを節約したいと考えています。そのため、人々はデータを圧縮して送信するためのさまざまな方法を設計してきました。

たとえば、1991 年に Cisco Systems は CRTP プロトコルを開発しました。 1987 年、ドイツの研究者が、オーディオのサイズを元のサイズの 10 分の 1 に縮小し、現在広く使用されている MP3 形式を発明しました。この圧縮形式は音楽業界に（良い意味でも悪い意味でも）革命をもたらしました。

9. 予測分析ソフトウェア

このテクノロジーはまだ私たちの世界を支配していませんが、すぐに支配するでしょう。映画「マイノリティ・リポート」を彷彿とさせる手法である予測分析と呼ばれる新しいツールを使用する警察機関が増えている。

2010 年には、IBM の予測分析ソフトウェア (CRUSH、統計履歴を利用した犯罪削減の略) を使用して、メンフィス警察署が 2006 年以降、重大犯罪を 30% 以上削減し、暴力犯罪も 15% 削減したことが報告されました。一方、ポーランド、イスラエル、英国の都市もこの技術に注目している。現在、ロサンゼルス、サンタクルーズ、チャールストンなどの都市でもパイロットプロジェクトが開始されています。

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このテクノロジーは、データ収集、統計分析、そしてもちろん最先端のアルゴリズムを組み合わせたものです。これにより、警察は市内の犯罪特性を評価し、犯罪の「多発地点」を予測し、「人的資源と物的資源の効率を改善し、公共の安全を強化するために、積極的に資源と人員を割り当てる」ことができる。

将来的には、このシステムがアナリストの作業を大規模に置き換える可能性があります。犯罪行為は、インターネットの行動、GPS、個人用電子機器、生体認証、その他の現実世界の通信を監視する高度なアルゴリズムによって追跡できます。ドローンは、犯罪者の体の動きやその他の視覚的な手がかりを分析して意図を予測し、潜在的な犯罪者を追跡するためにますます使用されるようになっています。

10. オートチューン

***、娯楽目的のみで、チューナーはアルゴリズムによって実行されるようになりました。音声でも楽器でも、これらのデバイスは特定のルールセットを使用して、ピッチを最も近い正確な半音にわずかに変更できます。興味深いことに、この技術はもともとエクソン社のエニー・ヒルデブランドが地震データを処理するために使用していたものです。

アメリカの歌手シェールの「Believe」はチューニングを使用した最初のポップソングと考えられています。