Виктор Майер-Шенбергер - Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим

Он был прав, но лишь отчасти. Вернемся к фотографии лошади. Если раньше, чтобы нарисовать лошадь, приходилось потратить много времени, теперь ее можно запечатлеть гораздо быстрее. В этом и состоит изменение. Хотя оно может показаться не столь важным, поскольку результат по большому счету одинаков: изображение лошади. А теперь представьте, как делается снимок лошади, и ускорьте его до 24 кадров в секунду. Теперь количественное изменение переросло в качественное. Фильм коренным образом отличается от стоп-кадра. То же самое и с большими данными: изменяя количество, мы меняем суть.

Из курса физики и биологии нам известно, что изменение масштаба иногда приводит к изменению состояния. Обратимся к другой аналогии, на сей раз из области нанотехнологий, где речь идет об уменьшении объектов, а не их увеличении. Принцип, лежащий в основе нанотехнологий, заключается в том, что на молекулярном уровне физические свойства меняются. Появляется возможность придать материалам характеристики, недоступные ранее. Например, медь, которая в обычном состоянии проводит электричество, на наноуровне обнаруживает сопротивление в присутствии магнитного поля, а серебро имеет более выраженные антибактериальные свойства. Гибкие металлы и эластичная керамика тоже возможны на наноуровне. Подобным образом при увеличении масштаба обрабатываемых данных появляются новые возможности, недоступные при обработке меньших объемов.

Иногда ограничения, которые мы воспринимаем как должное и считаем всеобщими, на самом деле имеют место только в масштабе нашей деятельности. Рассмотрим третью аналогию, и на сей раз из области науки. Для людей важнейшим физическим законом является гравитация: она распространяется на все сферы нашей деятельности. Но для мелких насекомых гравитация несущественна. Ограничение, действующее в их физической вселенной, — поверхностное натяжение, позволяющее им, например, ходить по воде. Но людям, как правило, до этого нет дела.

То же самое с информацией: размер имеет значение. Так, поисковая система Google определяет распространение гриппа не хуже, чем официальная статистика, основанная на реальных визитах пациентов к врачу. Для этого системе нужно произвести тщательный анализ сотен миллиардов условий поиска, в результате чего она дает ответ в режиме реального времени, то есть намного быстрее, чем официальные источники. Таким же образом система Farecast прогнозирует колебания цен на авиабилеты, вручая потребителям эффективный экономический инструмент. Однако обе системы достигают этого лишь путем анализа сотен миллиардов точек данных.

Эти два примера, с одной стороны, демонстрируют научное и общественное значение больших данных, а с другой — показывают, что с их помощью можно извлечь экономическую выгоду. Они знаменуют два способа, которыми мир больших данных готов радикально изменить все: от бизнеса и естественных наук до здравоохранения, государственного управления, образования, экономики, гуманитарных наук и других аспектов жизни общества.

Мы стоим на пороге эпохи больших данных, однако полагаемся на них ежедневно. Спам-фильтры разрабатываются с учетом автоматической адаптации к изменению типов нежелательных электронных писем, ведь программное обеспечение нельзя запрограммировать таким образом, чтобы блокировать слово «виагра» или бесконечное количество его вариантов. Сайты знакомств подбирают пары на основе корреляции многочисленных атрибутов с теми, кто ранее составил удачные пары. Функция автозамены в смартфонах отслеживает действия пользователя и добавляет новые вводимые слова в свой орфографический словарь. И это только начало. От автомобилей, способных определять момент для поворота или торможения, до компьютеров IBM Watson, которые обыгрывают людей на игровом шоу Jeopardy, [17] Jeopardy! («Рискуй!») — телеигра, популярная во многих странах мира. Российский аналог — «Своя игра». Здесь и далее прим. ред . — этот подход во многом изменит наше представление о мире, в котором мы живем.

По сути, большие данные предназначены для прогнозирования. Обычно их описывают как часть компьютерной науки под названием «искусственный интеллект» (точнее, ее раздел «машинное обучение»). Такая характеристика вводит в заблуждение, поскольку речь идет не о попытке «научить» компьютер «думать», как люди. Вместо этого рассматривается применение математических приемов к большому количеству данных для прогноза вероятностей, например таких: что электронное письмо является спамом; что вместо слова «коипя» предполагалось набрать «копия»; что траектория и скорость движения человека, переходящего дорогу в неположенном месте, говорят о том, что он успеет перейти улицу вовремя и автомобилю нужно лишь немного снизить скорость. Но главное — эти системы работают эффективно благодаря поступлению большого количества данных, на основе которых они могут строить свои прогнозы. Более того, системы спроектированы таким образом, чтобы со временем улучшаться за счет отслеживания самых полезных сигналов и моделей по мере поступления новых данных.