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

Тут можно читать онлайн Виктор Майер-Шенбергер - Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим - бесплатно полную версию книги (целиком) без сокращений. Жанр: Прочая околокомпьтерная литература, издательство Манн, Иванов и Фербер, год 2014. Здесь Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн без регистрации и SMS на сайте лучшей интернет библиотеки ЛибКинг или прочесть краткое содержание (суть), предисловие и аннотацию. Так же сможете купить и скачать торрент в электронном формате fb2, найти и слушать аудиокнигу на русском языке или узнать сколько частей в серии и всего страниц в публикации. Читателям доступно смотреть обложку, картинки, описание и отзывы (комментарии) о произведении.

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

Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим - описание и краткое содержание, автор Виктор Майер-Шенбергер, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки LibKing.Ru
С появлением новой науки открылась удивительная возможность с точностью предсказывать, что произойдет в будущем в самых разных областях жизни. Большие данные — это наша растущая способность обрабатывать огромные массивы информации, мгновенно их анализировать и получать порой совершенно неожиданные выводы. По какому цвету покраски можно судить, что подержанный автомобиль находится в отличном состоянии? Как чиновники Нью-Йорка определяют наиболее опасные люки, прежде чем они взорвутся? И как с помощью поисковой системы Google удалось предсказать распространение вспышки гриппа H1N1? Ключ к ответу на эти и многие другие вопросы лежит в больших данных, которые в ближайшие годы в корне изменят наше представление о бизнесе, здоровье, политике, образовании и инновациях.

Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим - читать онлайн бесплатно полную версию (весь текст целиком)

Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим - читать книгу онлайн бесплатно, автор Виктор Майер-Шенбергер
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

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] Аналогия Питера Норвига. Из бесед с Норвигом о его труде The Unreasonable Effectiveness of Data (написанном в соавторстве), в частности: Norvig, Peter. The Unreasonable Effectiveness of Data // Лекция в Университете провинции Британская Колумбия. — Видео YouTube. — 23.09.2010. URL: http://www.youtube.com/watch?v=yvDCzhbjYWs. 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] Пикассо об изображениях в Ласко: Whitehouse, David. UK Science shows cave art developed early // BBC News Online. — October 3, 2001. URL: http://news.bbc.co.uk/1/hi/sci/tech/1577421.stm .

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.

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.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать


Виктор Майер-Шенбергер читать все книги автора по порядку

Виктор Майер-Шенбергер - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки LibKing.




Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим отзывы


Отзывы читателей о книге Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим, автор: Виктор Майер-Шенбергер. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Понравилась книга? Поделитесь впечатлениями - оставьте Ваш отзыв или расскажите друзьям

Напишите свой комментарий
x