Процессы действительно ускоряются. Объем хранящейся информации растет в четыре раза быстрее, чем мировая экономика, в то время как вычислительная мощность компьютеров увеличивается в девять раз быстрее. Неудивительно, что люди жалуются на информационную перегрузку. Всех буквально захлестнула волна изменений.
Рассмотрим перспективы, сравнив текущий поток данных с более ранней информационной революцией. Она была связана с изобретением ручного типографского станка Гутенберга около 1450 года. По данным историка Элизабет Эйзенштейн, за 50 лет – с 1453 по 1503 год – напечатано около восьми миллионов книг. Это больше, чем все книжники Европы произвели с момента основания Константинополя примерно 1650 годами ранее [14]. Другими словами, потребовалось 50 лет, чтобы приблизительно вдвое увеличить информационный фонд всей Европы (в то время, вероятно, она представляла львиную долю всего мирового запаса слов). Для сравнения: сегодня это происходит каждые три дня.
Что означает это увеличение? Питер Норвиг, эксперт по искусственному интеллекту в компании Google, прежде работавший в Лаборатории реактивного движения НАСА, любит в этом случае проводить аналогию с изображениями [15]. Для начала он предлагает взглянуть на наскальные изображения лошади в пещере Ласко во Франции, которые относятся к эпохе палеолита (17 тысяч лет назад). Затем – на фотографию лошади или, еще лучше, работы кисти Пабло Пикассо, которые по виду не слишком отличаются от наскальных рисунков. Между прочим, когда Пикассо показали изображения Ласко, он саркастически заметил: «[С тех пор] мы ничего не изобрели» [16].
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], – 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.
В будущем – и даже раньше, чем мы можем себе это представить, – многие аспекты нашей жизни, которые сегодня являются единственной сферой человеческих суждений, будут дополнены или заменены компьютерными системами. И это касается не только вождения или подбора пары, но и более сложных задач. В конце концов, Amazon может порекомендовать идеально подходящую книгу, Google – оценить релевантность сайта, Facebook знает, что нам нравится, а LinkedIn предвидит, с кем мы знакомы. Аналогичные технологии будут применяться для диагностики заболеваний, рекомендации курса лечения, возможно, даже для определения «преступников», прежде чем они успеют совершить преступление.
Подобно тому как интернет радикально изменил мир, добавив связь между компьютерами, большие данные изменят фундаментальные аспекты жизни, предоставив миру небывалые возможности количественного измерения. Данные порождают новые услуги и инновации. И очень многое ставят под угрозу.
Количество, точность, причинность
По сути, большие данные представляют собой три шага к новому способу анализа информации, которые трансформируют наше представление об обществе и его организации.
Первый шаг описан во второй главе. В мире больших данных мы можем проанализировать огромное количество данных, а в некоторых случаях – обработать все данные, касающиеся того или иного явления, а не полагаться на случайные выборки. Начиная с XIX века, сталкиваясь с большими числами, общество полагалось на метод выборки. Сейчас он воспринимается как пережиток времен дефицита информации, продукт естественных ограничений для взаимодействия с информацией в «аналоговую эпоху». Понять искусственность этих ограничений, которые по большей части принимались как должное, удалось только после того, как высокопроизводительные цифровые технологии получили широкое распространение. Используя все данные, мы получаем более точный результат и можем увидеть нюансы, недоступные при ограничении небольшим объемом данных. Большие данные дают особенно четкое представление о деталях подкатегорий и сегментов, которые невозможно оценить с помощью выборки.