Виталий Мальцев - Карл Маркс и большие данные

Как уже говорилось, это является лишь этапом перетекания количества информации в качество — с увеличением объема данных (а также их количества, вариативности, точности, скорости обработки) из них можно будет извлекать все больше новой информации. В какой-то момент «большие данные» могут стать «очень большими данными», а потом «очень-очень большими» и так далее — их «размер» ограничивают лишь возможности сбора и обработки, определенные рамками технологического прогресса той или иной исторической эпохи.

В наше время созрели материальные предпосылки для целой революции больших данных. Кардинально сократилось историческое время, требуемое для перехода количества информации в качество. Революция больших данных, начавшаяся на наших глазах, состоит из множества качественных скачков перетекания «малых данных» в «большие» (а тех, что уже «большие», рано или поздно в «очень большие» и так далее) и приобретения ими новых полезных качеств. Говоря о трактовке определения больших данных, современных людей иногда сравнивают с индейцами племени пихара, живущих в лесах Бразилии. Они используют всего три числительных: одно означает «один-два», другое — «несколько», а третье — «много» или «гораздо больше».

Прежде чем приступить к описанию материальных предпосылок начавшейся революции, объясняющих данный феномен, и приводить конкретные примеры использования больших данных, отметим еще кое-что.

Революция больших данных в способах производства тесно связана с четвертой технологической революцией, о которой сейчас активно пишут многие экономисты и на пороге которой, судя по всему, уже стоит человечество. Первые три произошли в результате массового использования техники в производстве, изобретения парового двигателя и машинных способов генерации энергии, появления компьютеров. Обычно, говоря о новой технологической революции, в первую очередь подразумевают развитие искусственного интеллекта и роботизации экономики, способной в ближайшие годы заменить десятки традиционных профессий. В свою очередь искусственный интеллект очень близок с большими данными, поскольку он обучается, анализируя и интерпретируя данные. Позже мы постараемся доказать, что именно данные и феномен информации являются основной составляющей в процессе изменения типа производства и именно их нужно рассматривать в качестве главного элемента четвертой технологической революции.

Более того, как мы увидим во второй и третьей главе, начавшаяся революция в скором времени принесет человечеству новые возможности коммуникации подобно тем, какие однажды подарили нам книгопечатание, телефон или Интернет. Такие кардинальные изменения в средствах передачи информации, каждый раз изменявшие общество и ход истории до неузнаваемости, получили название информационных революций.

Таким образом, революция больших данных, заключающаяся в безостановочном перетекании количества (вариативности, валидности, скорости получения и обработки)

данных в качество, при котором они приобретают новые полезные свойства, несет в себе изменения для общества, включающие в себя одновременно технологическую и информационную революцию. А значит, вероятно, приведет к изменению производственных отношений и всей нашей жизни. Подобно тому, как в разные исторические периоды на смену аграрному производству приходила индустриализация, а позже научнотехническая революция, сегодня владение большими данными постепенно становится ведущим фактором развития экономики. Разберемся с этим поподробнее.

Рассмотрим, благодаря чему революция больших данных началась и почему не прервется в ближайшие десятилетия. В ее основе лежат три фактора.

Первый — это стремительная датификация,то есть резкое изменение объемов получаемой и хранимой человечеством информации. Под датификацией в целом понимается представление процессов жизнедеятельности и окружающего нас мира в виде данных, будь то исписанные глиняные таблички, книги, граммофонные пластинки или современные цифровые носители. Конечно, резкий рост объемов датификации во второй половине двадцатого века связан с изобретением первых компьютеров и цифрового способа хранения и обмена информации. Уже в 2002 году объем цифровых данных, накопленных в мире, превысил объем данных на аналоговых носителях. При этом датификацию неправильно отождествлять с цифровизацией, поскольку это более широкий процесс описания окружающего мира языком эмпирических данных. Например, алгоритмы современных нейронных сетей позволяют анализировать изображения и описывать их содержание, рассматривать цифровые изображения как данные или анализировать миллионы сообщений в социальных сетях, обобщая их совокупность в виде данных, то есть как бы датифицировать уже существующую цифровую информацию, извлечь из нее новые показатели.