Личности 94/2016

Юрий Белецкий

БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ ДЛЯ МАЛЕНЬКИХ ЛЮДЕЙ

                                                                         Одна девушка может быть хорошенькой,

                                                                        но дюжина девушек – это всего лишь хор.

                                                                                          Фрэнсис Скотт Фицджеральд

Прошло 10 лет с тех пор, как увидел свет первый номер журнала «Личности». За это время было опубликовано свыше 600 очерков о героях, необратимо изменивших жизнь на Земле. И число наших читателей за это время выросло процентов на тридцать, – что и понятно, ведь за это время население земли выросло с 5,7 до 7,4 миллиарда человек, то есть тоже процентов на тридцать.

Но почему весь мир с растущим увлечением не читает наш журнал? Конечно, можно все объяснить мировым экономическим спадом, деградацией образования и утратой интереса к бумажным носителям информации. Но можно и предположить, что именно такой журнал не очень нужен человечеству. И спросить себя: а как понять, что человечеству нужно, к какой общей цели (если она есть) мы все вместе движемся?

Ответить на этот вопрос миллиардам маленьких людей, видимо, не под силу, и в последние годы все чаще говорят об искусственном интеллекте, о новых способах обработки информации и извлечения из нее знаний. И, по мнению авторитетных людей, здесь в последнее время произошли поистине революционные изменения.

Сейчас эту задачу формулируют как проблему Больших данных*: человечеству доступен гигантский объем информации и миллиарды маленьких людей миллионами способов пытаются это как-то использовать. Традиционные (ох, какое слово, ведь традициям всего два десятка лет!) подходы основываются на все более быстрой обработке по заданным алгоритмам. Но специалисты уже говорят о системах, которые будут способны не только выполнять однажды запрограммированную последовательность действий над определенными данными, но и анализировать вновь поступающую информацию, находить в ней закономерности, осуществлять прогнозирование и т.д.

В этой области самые большие надежды возлагаются на так называемые нейронные сети – самообучающиеся системы, имитирующие деятельность человеческого мозга. Наверное, самая главная их черта – способность к самообучению (для этого используют английский термин «deep learning»), не дает ответ на очень важный вопрос: а чему, собственно, система учится, используя Большие данные? Ситуация вполне аналогична с человечеством – просто вместо нейроноподобных процессоров, связанных с десятками других, у нас есть множество людей. Здесь также человечество все время собирает огромное количество информации, чему-то учится, развивается, а результат тоже непредсказуем: что за новое возникнет, каким пойдет путем, какие ценности будут доминировать.

Если миллиарды людей (человечество!) есть некая «нейронная сеть», то искусство, культура и наука — это результат этого самого deep learning. В общей сети каждый отдельный «человек-нейрон» получает свою долю информации влияния (в широком смысле – это и эмоции, и знания, и ощущения, и все-все) и в некотором переработанном виде передает ее другим людям. В этом случае сегодняшние политика, право, мораль, культура, искусство, все ценности – продукты сети, которые являются не результатом целенаправленной деятельности, регулируемой каким-то высшим Разумом, а просто ежедневными пробами, опытами и эскизами дилетантов или неопытных учеников.

Конечно, все результаты не окончательные, в каждый момент несколько иные. И зачастую новый результат отрицает старый. Так было с геометрией Евклида, философией Канта или физикой Ньютона. Эти «ответы» нейронной сети всегда несут метку времени, и мы можем восхищаться картинами Боттичелли или сонетами Шекспира, но точно так же рисовать или писать через пару поколений уже неуместно.

Неужели мы так зависим друг от друга? Конечно, пока мы в сети, то зависим от миллионов других. Но простой связи нет. Это устроено так, как если бы вы захотели включить свет в соседней комнате, но ваш сигнал сначала должен пройти тысячи городов и миллионы домов. И, возможно, при этом принести свет еще в десяток комнат. А если у вас болит голова, то эту проблему разделят с вами не только близкие люди, но и фармакологическая промышленность.

Рисуя картины будущего, мы сейчас вставляем людям чипы в головы или заселяем пространство киборгами или инопланетянами. Но это «будущее» уже наступило очень давно, когда человек утратил способность жить в одиночку и начал создавать мир из многих. Ведь сказал же муравей в романе Карела Чапека: «Не я воюю. Воюет муравейник».

С этого же момента мы навсегда расстались с мифом о приватности, и сейчас степень вашей открытости обществу определяется лишь конкретным интересом к вам. А мы просто хотим комфорта в нашей социальной матрице. И любим свою ячейку. Так хорошо быть просто нейроном… Одиноким.

Неужели с ростом количества людей масштаб отдельного человека уменьшается? Неужели мир больших людей исчезает? Неужели уже ничего не зависит от умных, смелых, сильных, талантливых, благородных и т.п.? Не растворяется ли в массе индивидуальность, личность, которым мы и посвящали наши очерки? Если Личность – это богатство многих в одном человеке, то остается надеяться, что наша нейронная сеть будет щедрой и подарит нам то, чего мы способны добиться, а не то, чего мы добились.

Юрий Белецкий,

главный редактор журнала Личности

* Большие данные – большой массив разнообразной информации, распределенной во времени и пространстве, а также разнообразные инструменты для ее обработки. Характеристикой Больших данных часто называют «три V»: объем (англ. Volume) – в смысле величины физического объема, скорость (англ. Velocity) в смысле скорости прироста и скорости обработки результатов, многообразие (англ. Variety) в смысле разнообразия типов данных.

Полную версию материала читайте в журнале Личности №94/2016

Другие номера издания «Личности»

№ 45/2012
№ 100/2016
№ 99/2016
№ 98/2016
№ 97/2016
№ 96/2016