Новые технологии неизбежно приведут человечество к изменению мышления. Об этом уже писали эксперты[3], анализирующие влияние изучения другого языка на мышление человека. Новые технологии – это еще и переход к новой терминологии, который повлечет за собой новую форму организации взаимодействия потребителей и компаний. А она еще не выработана. Это значит, что данные как актив еще не имеют своей утвержденной и принятой формы по ведению бизнеса.
Поэтому теперь термин Big Data, скорее, отражает новую модель зрелости бизнеса, общества и государства, он больше не является просто олицетворением технологий хранения данных. Сегодня Big Data подразумевает, что пользователь понимает, как быстро и легально обработать информацию, и как ее структурировать таким образом, чтобы результаты этой работы были понятны окружающим.
Постинформационное общество[4]
Взрывной рост технологий использования данных приблизил человечество к новой модели своей работы – постинформационному обществу.
Звучит слишком заумно? Вообще префикс «пост» уже много где используется: постистория, постмодернизм, постиндустриальное общество и так далее.
Смысл постинформационного общества в том, что полезные знания среди разнообразной информации теперь могут находить алгоритмы, а не люди, которые их спроектировали.
Ну, то есть, учась в школе, ребенок может решать домашнюю работу вместе с алгоритмами, а не с родителями.
А еще с алгоритмами можно анализировать диагнозы множества пациентов или симптомов одновременно, не полагаясь на человеческую экспертизу.
Это реально?
Ага. Google со своим умным «движком» TensorFlow или Яндекс с CatBoost сделали возможным создание уникальных сервисов с использованием данных в домашних условиях (без каких-либо специальных лабораторий).
И чем больше мы используем алгоритмы, тем больше они учатся. Это можно гордо назвать демократизацией – когда всем понемногу достается кусочек счастья.
Демократизация технологий запустила новые процессы по унификации роли человека в процессах обработки, управления данными и развития искусственного интеллекта. Ручной труд стал больше не нужен. Всякие сверки и контроли – работа, которую теперь можно поручать алгоритмам, и они, в отличие от человека, умеют справляться с ней без ошибок.
Даже последний рубеж, которые машины взять никак не могли – тоже покорился. За несколько лет алгоритмы смогли освоить решение ранее сложных творческих и коллаборативных задач. Причем, этот рывок невозможно было спрогнозировать еще пять лет назад.
Такие системы как Alexa, Siri, Алиса и другие, ускоренными темпами захватывают рынок персональных ассистентов.
В 2015 году эксперты даже в своих самых смелых ожиданиях не могли сойтись в том, что алгоритмы смогут пройти этот рубеж всего лишь через год.
Сегодня есть ощущение, что близится еще один большой рывок, и он может произойти в ближайшие несколько лет.
По одной из гипотез им станет трансформация работы с данными для производств. Тогда собираемая информация будет использоваться с целью анализа и выявления аномалий операционного цикла производства, упрощая управление конвейером, будь это надой молока с установленными датчиками на коровах или завод по производству металлической продукции. Я говорю о едином управлении жизненным циклом продукта или услуги, например – локомотива. Компании взаправду разрабатывают единую концепцию жизненного цикла локомотивов и цифровизации депо. Это уже происходит в России.
Создание подобных центров управления предприятиями сегодня не имеет технологических барьеров, проблема исключительно в кооперации участников. Решив ее, мир откроет невообразимую возможность создания адаптивной экономики, когда плановые значения заменяются на стандартные нормы производства, которые высчитывают алгоритмы в зависимости от множества факторов.
Но большинство людей все еще мыслит устаревшими категориями.
Для людей, проработавших много лет на производствах, все кажется достаточно понятным и простым. Сначала рисуешь и проектируешь с инженерами деталь, потом готовишь документацию, где прописываешь, как эту деталь обслуживать, потом производишь и, наконец, обслуживаешь.
Казалось бы, все цели ясны, все пути определены – вперед, товарищи!
А на деле все сложнее. Упомянутый выше локомотив может быть старой развалиной без документации. И вот тут людям приходится креативить. Иными словами, инженеры пытаются решить проблему на месте, прямо в депо. Таких примеров много. Что это означает? Только то, что привычного конвейера, который придумал в свое время Генри Форд, больше не существует. Признать это сложно.
3
Горелов И. Н., Седов К. Ф. Основы психолингвистики. М., 2001. С. 105–106. Тер-Минасова С. Г. Язык и межкультурная коммуникация. М., 2000. С. 29–30.
4
Горелов И. Н., Седов К. Ф. Основы психолингвистики. М., 2001. С. 105–106. Тер-Минасова С. Г. Язык и межкультурная коммуникация. М., 2000. С. 29–30.