Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта

Big Data относится к числу немногих названий, имеющих вполне достоверную дату своего рождения – 3 сентября 2008 года, в этот день вышел специальный номер научного журнала Nature,посвященный ответам на вопрос «Как могут повлиять на будущее науки технологии работы с большими объемами данных?». Ситуация, связанная с Big Data, вылилась в проблему из-за сложившегося дисбаланса между количеством данных, получаемых средствами различных цифровых технологий в XXI веке. За короткий срок оно лавинообразно возросло, но средства извлечения из этих данных полезной информации заметно отстали. Отмеченное рассогласование возникло по очевидной причине – за все годы существования так называемых информационных технологий, которые на самом деле имеют дело с данными, а вовсе не с информацией, о самостоятельной роли данных почти никто не задумывался. Сложилась странная ситуация: есть технологии, якобы информационные, а вот что именно является предметом этих технологий, неизвестно, в одних случаях – цифры, в других – тексты, в третьих – управляющие сигналы и т. д. Можно ли представить себе еще какую-то технологию, не имеющую четкого представления о предмете обработки или переработки? Все, что необходимо было знать о данных, сводилось к представлению в двоичным или восьмеричных кодах и их количеству, выраженному в байтах, к форматам, к технологиям хранения и методам доступа. Игнорирование значения данных воспринималось как нечто само собой разумеющееся, такое положение могло бы продолжаться и далее, если бы количество данных не стало угрожающе велико, а сетевые методы доступа к данным не превратились в фактор заметного влияния на жизнь общества. На протяжении десятилетий развивались методы, обеспечивающие передачу, хранение и обработку данных, без учета связи между данными и хранящихся в них информации и знаний.

Но в последние годы ситуация резко изменилась, что отражает лозунг «It's the data, stupid», указывающий на возрастающую роль данных в современной науке, бизнесе и других отраслях человеческой деятельности. Он представляет собой парафраз «Это экономика, тупица» – знаменитого лозунга предвыборной кампании Билла Клинтона, который помог ему в 1992 году победить Джорджа Буша-старшего. Если в 2008 году вопрос о данных был только поставлен, то через пару лет проблема выплеснулась на страницы ведущих экономических изданий. В февральском номере журнала Economist за 2010 год вышла статья «Данные, везде данные» (Data, data everywhere), в ней происходящее названо индустриальной революцией данных. Британский математик и успешный предприниматель Клив Хамби (Clive Humby, 1955) одарил человечество гениальным лозунгом «Данные – это новая нефть» (Data is the new oil)». Это утверждение развил журнал Economist в опубликованном в 2017 году отчете «Теперь самый ценный ресурс в мире не нефть, а данные» (The world’s most valuable resource is no longer oil, but data). Заслуга Хамби в том, что он раньше других увидел параллель – собственно нефть всего лишь сырье, потребительскую ценность имеют ее производные – бензин, пластики и все остальное, то же самое и данные, для того, чтобы они стали источником новой стоимости, они должны быть переработаны.

Данные и информация

Итак, по аналогии с нефтью данные – это сырье, а потребляются продукты переработки данных, то есть является полезная человеку информация, она имеет потребительную стоимость. Оксфордский словарь английского языка свидетельствует – еще в XIV веке слово информация употреблял Джефри Чосер, автор «Кентерберийских рассказов». В последующем написание варьировалось, встречаются и informacion, и enformation, и другие. Потребовалось более полутысячелетия, чтобы сложилось современное написание и научное представление о том, что такое информация. Долгие годы под информацией ограниченно понимали данные, переданные по каналам связи. Каналы передачи данных определяли как средства обмена данными приема и передачи информации. Под информацией понималась полезная составляющая данных, отсюда возникло желание каким-то образом оценить количество переданной информации и качество каналов.

Шенноновская теория информации

В двадцатые годы прошлого века пионерами в исследованиях, связанных с передачей информации, стали двое: английский статистик и генетик Рональд Фишер (Ronald Fisher, 1890–1962) и американский физик и радиоинженер Ральф Хартли. (Ralph Hartley, 1888–1970). Хартли связал количество передаваемой информации с пропускной способностью канала и предложил меру переданной информации, выбрав для этой цели логарифм числа возможных символов в последовательности, ее называли хартлиевской. В 30–40-е годы были заложены теоретические основы передачи данных, из числа ученых этого поколения необходимо отдать должное американцу Гарри Найквисту (Harry Nyquist, 1889–1976) и нашему соотечественнику академику Владимиру Александровичу Котельникову (1908–2005).