Кроме того, уже в обозримом будущем прогнозируется внедрение полноценного квантового компьютера10, использующего явления квантовой суперпозиции и квантовой запутанности для обработки данных, что позволит сделать резкий рывок в производительной мощности вычислительной техники. Так, корпорация Google, выпустившая недавно 72-кубитный квантовый процессор, уже заявила, что ее открытия позволяют в самом ближайшем будущем достичь квантового превосходства11.
Третий фактор представляет собой совокупность открытий в области искусственного интеллекта и машинного обучения, сокращающих сложность обработки большого количества информации. Параллельно с развитием мощностей вычислительной техники учеными создаются все более совершенные модели обработки информации, которые упрощают работу с данными, ускоряющими процесс и уменьшающими затраты на обработку больших объемов информации. Например, произошедший в 2012 году перелом, связанный с переосмыслением подхода к свёрточным нейронным сетям, позволил в разы увеличить скорость и улучшить качество машинного распознавания изображений, видео- и аудиоинформации, текста и т.д. Подобные нейронные сети сегодня находят применение в самых разных областях и показывают крайне высокую эффективность, позволяют по-новому рассмотреть, разобрать на составляющие и обработать изображения, видеозаписи, текст и многое другое. К примеру, уже в 2016 году нейронные сети научились распознавать изображения эффективнее человека12. Развитие искусственного интеллекта позволяет заменить множество профессий13 и кардинально изменить сложившиеся в обществе социальные отношения. Искусственный интеллект позволяет быстро обрабатывать большие данные. А большие данные, в свою очередь, почти всегда необходимы для работы искусственного интеллекта. Классическим примером здесь является беспилотный автомобиль, получающий все большее распространение в развитых странах, чье обучение обеспечено результатами анализа данных, полученных с датчиков автомобилей навигационных систем и других источников. Здесь же стоит упомянуть «наукастинг» — технологию распознавания паттернов и анализа данных в реальном времени. Анализ больших данных позволяет предсказывать будущее с высокой долей вероятности. Сегодня наукастинг обычно ассоциируют со сверхточным прогнозом погоды, вроде системы погодного анализа Deep Thunder, которая позволяет дать тщательно локализованный анализ осадков в Нью-Йорке и Рио-де-Жанейро на несколько дней вперед, прогнозируя не только погоду, но и, например, где именно могут рухнуть линии электропередачи в результате снегопада или какие этажи пострадают от грядущего наводнения14. Погода — это лишь одна из областей «наукастинга», находящаяся на самом виду. Опираясь на современный анализ данных, в перспективе наукастинг позволит предвидеть различные события практически в любой области, где датификация достигла необходимых для этого объемов.
Несмотря на невероятные достижения, совершенные нами в XXI веке, некоторые ученые со скепсисом относятся к техническому прогрессу — экспоненциальное развитие технологий не будет длиться вечно или следоватьчеткому графику. События, происходящие в мире, невероятная череда случайностей, каждый раз определяющая жизнь поколений, могут на время притормозить технологический прогресс. Однако такие изменения затронут в основном скорость его развития, но не изменят его вектор, направленный на усиление производительной мощности вычислительных машин, датификацию всех сфер человеческой жизни, внедрение искусственного интеллекта. Различные общественные события или технологические коллапсы могут лишь на непродолжительное время отсрочить и растянуть ход начавшейся революции.
Революция больших данных протекает на наших глазах и будет определять социальные отношения, политическое устройство, образ жизни всей эпохи. Сегодня мы наблюдаем лишь первые лучики ее рассвета (о которых речь пойдет дальше), но и они уже поражают общество своей новизной, ученых — своей глубиной, а бизнес — своей ценностью.
Данные и информация
Чтобы окончательно разобраться с пониманием революции больших данных, нужно определиться с ее ключевыми понятиями, какими являются данные и информация. Информация является одним из наиболее дискуссионных феноменов последних пятидесяти лет, ввиду чего имеет огромное множество определений в зависимости от подхода, контекста, научной парадигмы и прочих факторов. Поэтому, прежде всего, стоит оговориться, что описываемые определения информации и данных не претендуют на роль строгого и универсальногопонятия, а нужны нам для полноты и наглядности описания революции больших данных и ее социальных последствий.