Russian
| English
"Куда идет мир? Каково будущее науки? Как "объять необъятное", получая образование - высшее, среднее, начальное? Как преодолеть "пропасть двух культур" - естественнонаучной и гуманитарной? Как создать и вырастить научную школу? Какова структура нашего познания? Как управлять риском? Можно ли с единой точки зрения взглянуть на проблемы математики и экономики, физики и психологии, компьютерных наук и географии, техники и философии?"

«Большие данные» 
Елена Ларина, Владимир Овчинский

Профессионалы Наджа, развивая поведенческую политику, исходят из нескольких основных принципов:

1. Для решения своих поведенческих проблем люди нуждаются во вмешательстве третьих лиц. Наилучшим кандидатом на эту роль является государство.

2. Эксперты, изучая то влияние, которое в реальной жизни оказывают на благосостояние те или иные акты выбора, принимают от имени индивидов решения лучше тех, на которые индивиды способны сами.

3. Любые стимулирующие схемы, которые возлагают на людей ответственность за последствия их прошлых действий, неэффективны. Вместо них необходимы схемы, которые немедленно вознаграждают или наказывают людей за будущие последствия их текущих действий — последствия, которые сами они неспособны осознать и учесть.

4. С точки зрения политики то, как люди ощущают себя в обществе, важнее того, что они желают, или того, что они делают.

Фактически, сегодня в Великобритании и США реализуется концепция подлинного  Большого Брата. На уровне государственной политики реализуется  принцип: правительство лучше знает, что хорошо, а что – плохо для людей, и поэтому вправе незаметно подталкивать их к тем решениям, которые оно считает  правильными. Ключевую роль в этой технологии играют Большие Данные. Именно Большие Данные позволяют как угодно, в зависимости от поставленной задачи проводить классификацию групп и ситуаций, осуществлять анализ и прогноз, а главное, искать тоннельные или канальные факторы, обеспечивающие нужное поведение целевых групп в конкретных ситуациях. И, наконец, в режиме онлайн отслеживать эффективность подталкивания.

В отличие от многих других технологий, Надж не слишком широко рекламируется. Можно говорить о том, что правительства стараются сохранить полную монополию на эту технологию, не допустить ее широкого  распространения в коммерческом секторе. Б.Обама как-то даже назвал группу специалистов по Наджу подготовленную К.Санстейном, бихевиористской командой мечты, способной решать важнейшие государственные задачи. Кстати, эта команда сыграла  заметную роль во второй президентской кампании Б.Обамы на выборах 2012 года.

Следует подчеркнуть, что в ходе практического применения технологии подталкивания как в Великобритании, так и в США осуществлялась не выборочная, а практически поголовное наблюдение при помощи самого изощренного интернет-инструментария, насколько применение Наджа осознается населением. Выяснилось, что действие этой технологии практически не осознается.

В заключение стоит отметить, что при наличии соответствующих Больших Данных нет никаких ограничений для использования технологии Надж не только в отношении граждан собственной страны, но и населения любых государств мира.  При наличии соответствующих Больших  Данных Надж может рассматриваться как сверхэффективное информационно-психологическое оружие следующего поколения. Хотя, с учетом принципов и технологий, на которых построена система Надж, более точным является не привычное наименование информационно-психологического оружия, а скорее отнесение технологии подталкивания к поведенческому оружию, базирующемуся на Больших Данных, достижениях объективной психологии и нейронауках.

О чем умолчал Э.Сноуден

В любой спецоперации все прямо и косвенно причастные акторы стремятся реализовать собственные цели. Не является исключением эпопея Э.Сноудена. Вполне очевидно, что Э. Сноуден хотел раскрыть глаза американскому и мировому общественному мнению на   незаконные методы деятельности АНБ, тотальную слежку и прослушку.  В то же время нельзя не отметить, что большая часть разоблачений Э.Сноудена, при всей их сенсационности, не открыла чего-то нового для экспертов и специалистов в сфере разведки.  Практически все, о чем поведал Э.Сноуден, было известно до него. Хотя и без деталей, подробностей, названий конкретных программ, размеров ассигнованных сумм и т.п. Конечно же, эти детали перевели предположения экспертов из разряда гипотез в сферу конкретных фактов и документированных мнений.

Однако интересно посмотреть, каких разделов коснулись разоблачения Э.Сноудена. В основном речь шла о нарушении приватности не только иностранцев, но и граждан США, прослушивании телефонных разговоров не только рядовых американцев, но и глав стран – союзников США, контролем со стороны АНБ за финансовыми транзакциями, осуществляемым по самым разнообразным потокам, программам развития кибервооружений и т.п. Все это произвело чрезвычайно большое впечатление и имеет до сих пор серьезных последствия как для престижа США, так и для межгосударственных отношений. Несомненно, это сказалось и на доходах компаний, упомянутых в разоблачениях Э.Сноудена.

Тем не менее, есть устойчивое впечатление, что АНБ использовало эпопею Э.Сноудена, уж коль скоро она произошла, как стандартную операцию прикрытия в отношении действительно главной, до сих пор тщательно скрываемой задачи, решаемой Агентством Национальной Безопасности и другими государственными структурами США при его содействии. Речь идет о разработке и практическом использовании технологий управления групповым и массовым поведением в других странах мира, как в странах-союзниках, так и противниках Соединенных Штатов.

Нетрудно заметить, что в материалах Э.Сноудена вообще не содержится информация на эту тему и соответственно может возникнуть предположение, что тезис об управлении групповым поведением сколь угодно большой размерности имеет отношение не к фактическому положению дел, а к конспирологии.  Причем, конспирологии, понимаемой не в смысле научного, фактологического расследования, а в традиционной трактовке, как плода упражнений незрелого ума и неустойчивой психики.

На сегодняшний день существует достаточно большое количество имеющихся в открытой печати, а также в специализированных публикациях данных и фактов, подтверждающих высказанный выше тезис о переходе США к скрытому управлению поведением.

Первое. Начать, несомненно, надо с наиболее наглядного, что называется материализованного свидетельства практической постановки задачи управления поведением. Речь идет о только что отстроенном, оснащенном и в настоящее время сдающимся в практическую эксплуатацию новом циклопическом центре АНБ в штате Юта. Понятно, что для целей шпионажа, радиоэлектронной разведки, криптографии и проч. требуется гигантский объем хранилищ данных. Однако, для них не нужно хранилище объемом в один йоттабайт, которое расположено в новом Дата Центре в штате Юта. Чтобы наглядно понять, о чем идет речь, отметим, что весь ежегодный интернет-трафик, включая  собственно интернет,  интернет вещей и проч. приближается в настоящее время к одному зеттабайту. Тем самым в Юте имеется хранилище для 100-летнего мирового интернет-трафика. Однако размерность сразу уменьшается в том случае, если не просто хранить трафик, т.е. данные всех типов, а обрабатывать их различными способами, для чего представлять данные в виде самых различных классификаций. Иными словами, не для чего иного, как для интеллектуального анализа сверхбольших объемов данных такое хранилище просто не нужно.

Второе. В США в отличие от других стран еще в 1994 г. была создана специальная широкополосная сеть для совместного межведомственного использования ресурсов (аппаратных и программных) суперкомпьютеров. Фактически в Соединенных Штатах в отличие от других стран суперкомпьютерная сеть не разделена ведомственными и корпоративными барьерами, а функционирует как единое целое. Более того, в начале нулевых годов американцы договорились с Великобританией, что к этой сети подключаются и британские суперкомпьютеры. Это весьма важно, поскольку согласно международным оценкам, лидером по эффективности использования суперкомпьютеров в секретных проектах выступает именно Великобритания.  Данных по этой сети нигде нет, но различного рода косвенные расчеты позволяют утверждать, что мощность этой сети составит от половины, до двух третей суммарной мощности всех 500 суперкомпьютеров, входящих в настоящее время в мировой рейтинг. Наиболее мощные суперкомпьютеры, входящие в сеть, принадлежат АНБ, Министерству энергетики США, британской разведке и американским университетам, тесно работающим с военно-разведывательным комплексом. С 2014 года общее руководство сети осуществляет Киберкомандование США.

Третье. За последние четыре года Соединенные Штаты истратили несколько сот миллионов долларов на разработку программ интеллектуального анализа не просто Больших, а сверхбольших массивов данных. Примечательно следующее обстоятельство.  В коммерческом секторе для анализа Больших Данных в основном используются методы математической статистики. В то же время, анализируя гранты таких агентств, как DARPA и IARPA, можно увидеть, что средства затрачивались на разработку программ по анализу и прогнозированию на основе Больших Данных, базирующихся на принципиально новых разделах математики, типа теории категорий и преобразований, на системах распознавания образов, нейронных вычислениях и так называемом  глубоком  машинном обучении.  Все эти методы на порядки превосходят с точки зрения выявления нетривиальных зависимостей и связей, мощности и точности прогнозирования, методы стандартной математической статистики, которые описываются как основной инструмент во всей специализированной литературе по Большим Данным.

Четвертое. Последние годы в США предпринимаются организационные и законодательные меры по обеспечению потребностей разведсообщества Большими Данными. Прежде всего, следует иметь в виду, что само по себе Агентство Национальной Безопасности является обладателем крупнейших массивов Больших Данных, которые оно получает в результате своей шпионской деятельности, о которой мир сегодня неплохо осведомлен благодаря разоблачениям Э.Сноудена.

Гораздо менее известна организация FSD. В переводе на русский она может быть названа Службой Федеральных Данных. Главным ее назначением является концентрация данных об американцах, которые собирают практически все федеральные ведомства, министерства, агентства и т.п. Без преувеличения можно сказать, что не в одной стране мира нет такой подробной базы данных на своих граждан, как в Соединенных Штатах, и содержится эта база не в АНБ, а в неприметной организации с указанным выше названием. При этом надо иметь в виду, что в данную организацию дополнительно стекаются все данные  из страховых компаний, банков, пенсионных фондов, авиакомпаний и т.п. под американской юрисдикцией. Соответственно, если те или иные люди застрахованы в американской компании или летали американскими авиалиниями, то все их данных также попадают в эту организацию, а оттуда  — в Центр Больших Данных АНБ.

Э.Сноуден не просто рассказал, а даже показал на слайдах связь с АНБ крупнейших интернет-компаний и телекоммуникационных гигантов. В результате произошел большой скандал. Компании сначала протестовали, затем сообщили, что вносят соответствующие требования в Конгресс США о том, чтобы прекратить практику использования их данных в интересах АНБ. Однако от публики, и даже большинства экспертов укрылось крайне важное обстоятельство. Речь в протестах идет о персональных данных, т.е. данных, по которым можно идентифицировать пользователя как Ивана Ивановича Иванова, либо Джона Смита Третьего и т.п. Большие же Данные – это не персональные данные. В принципе, персональные данные могут быть Большими Данными, а могут и не быть. Более того, для технологии Больших Данных сама по себе идентификация конкретного человека не важна и не интересна, потому что связи и закономерности, выявляемые при помощи Больших Данных, имеют статистический характер, а не касаются судьбы конкретного индивидуума. Про Большие Данные речь в разоблачениях Э.Сноудена вообще не шла.

Практически все крупнейшие провайдеры Больших Данных, а ими являются Google, Facebook, Twitter, Amazon, eBay и т.п., имеют американскую юрисдикцию. Между тем,  в антитеррористическом законе США, именуемом как  »Акт 2001 года, сплачивающий и укрепляющий Америку обеспечением надлежащими орудиями, требуемыми для пресечения терроризма и воспрепятствования ему» и Указе № 13603 от 16 марта 2012 г. подписанном  Президентом  Б. Обамой, озаглавленном «О готовности ресурсов национальной обороны» четко прописаны обязанности американских компаний с точки зрения национальной обороны.

В число этих обязанностей входит предоставление данных, потребных для выполнения задач национальной обороны. Известно, что Большие Данные подпадают под юрисдикцию этих указов. Причем, если в отношении персональных данных вообще и американцев в частности предусмотрены некоторые ограничения, связанные с необходимостью решений Секретного Суда для получения таких данных, то Большие обезличенные Данные должны предоставляться что называется в рабочем порядке по требованию.

Важно, что такие данные должны предоставлять не только американские компании – провайдеры Больших Данных, либо брокеры данных, но и компании, которые котируются на американском биржевом рынке. Последние два обстоятельства нуждаются в некотором пояснении. В Соединенных Штатах существует целый ряд крупнейших компаний, которые покупают данные по всему миру у других, как правило, у торговых компаний и перепродают их транснациональным корпорациям для целевого, или как его еще называют таргетированного маркетинга, и т.п. В итоге крупнейший брокер этих данных, компания Acxiom  имеет сегодня полнее цифровое досье на уже более чем 600 млн.человек, из которых только 200 – американцы. Немногим меньшим количеством досье обладают такие брокеры данных, как Experian, Epsilon и т.п.

Кроме того, практически все крупные международные интернет-компании котируются на NYSE, либо на Nasdaq. Соответственно, и эти компании при получении запроса под угрозой лишения листинга также должны передавать обезличенные Большие Данные американскому правительству, а иными словами АНБ. При этом, то, что они могут иметь иную юрисдикцию и действовать в далеких от Америки регионах, не является препятствием для этих обязательств.

Подытоживая можно сказать, что АНБ сегодня имеет доступ к подавляющему большинству Больших Данных, имеющихся в мире. Некоторые высказывают точку зрения, что исключением является Китай. Однако другая часть специалистов не без основания полагает, что и китайские Большие Данные в немалой степени оказываются в США через американских и британских брокеров данных и учредителей многих крупнейших китайских интернет-ресурсов.

Пятое. В течение последних полутора лет в Соединенных Штатах прошел целый ряд научных конференций, круглых столов и заседаний, инициированных теми или иными «думающими танками», среди которых выделяется Институт сложности в Санта-Фе. В  этих мероприятиях  участвовали ведущие исследователи и разработчики в сфере Больших Данных, руководители департаментов поведенческого маркетинга и таргетированной рекламы, специалисты в сфере прогнозирования на основе Больших Данных – с одной стороны, и высокопоставленные правительственные чиновники, представители разведывательного сообщества и члены британской и американской правительственных программ Надж – с другой. Например, на одной из такого рода конференций с основным докладом Strategic potential of big data for National Security выступила исполнительный директор IARPA Катарина Марш.

Как правило, в большинстве такого рода мероприятий принимали участие один из ближайших советников Б.Обамы, участник группы по реформе АНБ Касс Санстейн, Ричард Талер, его соавтор по книге «Надж» и Алекс Пентланд.  Алекс Пентланд недавно включен журналом «Форбс» в число семи самых влиятельных исследователей в области информационных технологий. Он руководит несколькими лабораториями в знаменитом МТИ, входит в число советников нескольких компаний из списка Форчун 500, консультирует правительство США.

Чтобы понять, о чем шла речь на этих мероприятиях, достаточно процитировать одну из статей Алекса Пентланда. «Я уверен, что значение Больших Данных состоит в том, что они дают информацию о поведении людей, а не об их убеждениях… Понятие Больших Данных и наука о сетях находятся за гранью обычных подходов к проектированию социальных структур…Адам Смит и Карл Маркс ошибались, или, по меньшей мере, предлагали только половинчатые решения. Почему? Потому что они строили свои теории на основе усредненных понятий рынка и классов. И хотя, безусловно, рассуждение в таких терминах тоже может быть полезным, однако очевидно, что социальные феномены на деле состоят из миллионов мелких транзакций между индивидами. Существуют отдельные примеры межличностных взаимодействий, которые не просто не укладываются в усредненные параметры, а являются причиной социальных вспышек и потрясений, таких как Арабская весна. Придется снизойти до этих мельчайших примеров, этих микропримеров, потому что они позволяют понять социальное устройство вне усредненных показателей. Мы вступаем в новую эру социальной физики, где решающий исход будет зависеть от самых мелких деталей, от таких мелочей, как ты да я…Сам факт того, что мы теперь сможем отслеживать динамику социальных взаимодействий и их происхождение, что мы больше не будем ограничены усредненными показателями, такими как рыночные индексы, вызывает во мне трепет. Мы будем способны предсказывать и управлять поведением рынков и возникновением революций».

На этих конференциях родился пока еще не получивший широкого признания термин «hidden power» или «невидимая сила».

Вполне очевидно, что представленные факты носят комплиментарный, т.е. дополняющий друг друга характер и показывают целостную картину завершающего этапа создания технологической системы управления групповым и массовым поведением любой размерности в иностранных государствах для реализации интересов США.

Итогом такого управления должно стать превращение субъектов мировой политики, экономики и т.п. в объекты, находящиеся под внешним, невоспринимаемым, руководящим воздействием. Для того, чтобы этого не случилось, необходимо в крайне сжатые сроки осуществить комплекс весьма интеллектуалоемких, высокотехнологичных мер, подкрепленных целым рядом обеспечивающих мероприятий, требующих затрат ресурсов и принятия новых юридических актов на государственном уровне. Об том – в заключительной статье цикла.

Большие Данные в России: императивы ситуации

В течение последнего года практически ежемесячно, а то и чаще в стране проводятся различного рода конференции по Большим Данным. О чем же идет речь на подобных конференциях? Так на только что закончившемся Global Entrepreneurship Congress 2014 «Большие возможности Больших Данных», как сообщают электронные СМИ «участники дискуссии привели многочисленные примеры использования технологий Big Data и связанной с этим серьезной экономии средств компаний. Среди таких примеров – система анализа поведения оборудования самолетов, предсказание сбоев и поломок и упредительная замена изношенных частей в аэропорту, в который направляется конкретное воздушное судно; анализ открытых спутниковых данных для оптимального планирования парковок; управление показами рекламных баннеров на сайте в зависимости от того, какую именно покупку совершает пользователь с помощью своей кредитной карты; сервис, информирующий автовладельцев о планах городских властей произвести ремонт или уборку улицы в том месте, где они оставили припаркованный автомобиль; прогнозирование спроса на отдельные наименования товаров и управление складами онлайн-магазинов; использование беспилотных аппаратов для сбора информации о состоянии линий электропередач в отдаленных районах, которое приводит к исключению ненужных дальних поездок сервисных бригад; наконец, использование сенсоров на лопастях ветряных мельниц, данные с которых помогают спрогнозировать, откуда именно поступит электроэнергия в следующую минуту (поскольку цены на электроэнергию на глобальном рынке меняются ежеминутно, экономия измеряется миллионами долларов».

Конечно обсуждение «ветряных мельниц» и рекламных баннеров на сайтах впечатляет, но куда важнее следующие обстоятельства:

во-первых, на всех подобных конференциях речь идет о Больших Данных в их вчерашнем, а то и позавчерашнем понимании. Большие Данные, как правило, связываются исключительно с бизнес-аналитикой и с возрастанием объемов, многообразия и скорости передачи данных. Так понимали Большие Данные в США, Европе, Японии три- пять лет назад, когда собственно и появился этот термин;

во-вторых, речь на конференциях идет, как правило, о будущем времени. По мнению большинства участников, например, одного из руководителей компании Форс – Центра внедрения Oracle  О.Горчинской  «Практически нет проблем с наличием  и доступностью технологий Больших Данных, готовностью поставщиков и интеграторов к их внедрению. Но в большинстве своем российские организации пока еще только присматриваются к таким решениям»;

в-третьих, ключевыми докладчиками, а то и организаторами таких конференций выступают, прежде всего, зарубежные компании, в первую очередь IBM, Oracle, SAP и т.п. Безусловно, взаимовыгодное, многостороннее сотрудничество с транснациональными гигантами IT индустрии весьма полезно и выгодно как для российской экономики, так и для российских разработчиков. Углубление такого сотрудничества соответствует интересам бизнеса, способствует оптимальному углублению разделения труда в IT сфере в глобальном масштабе.

Однако, в нынешней непростой геополитической обстановке нельзя закрывать глаза на одно неочевидное обстоятельство. Сегодня все зарубежные СМИ полны аналитическими статьями об использовании Россией энергетических ресурсов в качестве своеобразного геополитического оружия и средства достижения национальных целей. В этой связи вполне закономерно и логично предположить, что США, являющиеся бесспорными лидерами в сфере информационных технологий также рассматривают их как своего рода технологическое оружие и средство научно-технического, экономического и геополитического давления.

Зарубежные специалисты полагают, что рынок в сфере Больших Данных в России достаточно ограничен с точки зрения готовности российских потребителей к использованию кластера этих технологий. Однако представляется, что подобная ограниченность не является единственной причиной повестки дня конференций. Другая, непроговариваемая причина состоит в том, что, по сути, зарубежные производители программных продуктов, связанных с Большими Данными, навязывают российскому рынку своего рода «консервирующую динамику». Эта динамика закрепляет отставание российской экономики вообще, и IT отрасли в частности от зарубежных конкурентов и поддерживает господство зарубежных производителей на этом стратегическом сегменте IT рынка.

Любой профессионал в сфере Больших Данных на вопрос, какие темы сегодня обсуждаются на конференциях по Большим Данным за рубежом, ответит, что там речь идет, в первую очередь, о так называемой «предсказательной» аналитике, поведенческом маркетинге на основе Больших Данных, экспертных системах, базирующихся на когнитивных вычислениях Больших Данных и т.п. Ни о чем подобном в практическом плане на российских конференциях, организованных транснациональными IT компаниями, речь не ведется.

Как же быть в сложившейся ситуации?

Представляется, что начинать сегодня наверстывать упущенное и повторять уже пройденный путь вряд ли целесообразно. В подобном случае российский IT сегмент Больших Данных, обслуживающий, в том числе, не только интересы бизнеса, но и государственного управления, включая вопросы национальной безопасности, окажется вечно отстающем. Видимо, есть смысл сразу задуматься о реализации решений завтрашнего дня. Тем более, предпосылки в виде отечественной математической и программистской школ, кадрового потенциала, финансовых ресурсов и т.п. в нашей стране имеется.

Что же будет выступать завтрашним днем Больших Данных? Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо внимательно присмотреться к  наиболее динамично развивающимся направлениям сегодняшнего дня. Среди них выделяются:

- Третья производственная революция с массовой роботизацией, автоматизацией производства, внедрением 3D печати, базирующаяся на информационных технологиях и Больших Данных, как на несущей конструкции;

- повсеместное распространение «интернета вещей» и ускоренный переход от «интернета вещей» к «интернету всего». «Интернет всего» предполагает, что к всемирной сети будут подключены практически все устройства, предметы и инфраструктуры во всех сферах жизнедеятельности социума и отдельного человека;

- широкое распространение автоматизированных систем поддержки и принятия решений на основе Больших Данных. Наиболее значительным прорывом в этой сфере на сегодняшний день стали системы высокочастотного, полностью роботизированного трейдинга. Ежедневно эти системы при минимальном участии человека или без оного, осуществляют торговые сделки, измеряемые сотнями миллиардов долларов. Ширится мнение, что на  высокочастотном трейдинге отрабатываются человеко-машинные и автоматизированные системы принятия решений для сложных и сверхсложных систем.

Все три магистральных направления развития информационных технологий ведут к появлению в ближайшем будущем распределенных самообучающихся систем когнитивных вычислений. Поясним, о чем идет речь на самом простом примере. Всем хорошо известно, что Google активнейшим образом развивает программу полностью автоматизированных автомобилей, способных к нормальной эксплуатации в напряженной городской среде. В рамках этой программы реализуется следующий важнейший принцип. Каждый автомобиль снабжен как автономным бортовым компьютером со встроенной программой машинного обучения, так и подключением к общей базе сверхбольших Данных для всех эксплуатируемых автомобилей. Т.е. на каждой дорожной ситуации, на каждом ЧП, в которое попадает машина, программа учится, находит имеющиеся в ней ошибки, устраняет их с тем, чтобы в последующем не попадать в подобные ситуации. В этом смысле машина, пускай грубо, но имитирует принцип жизнедеятельности человека, который, как известно, учится на собственных ошибках. Одновременно программа сообщает о найденной ошибке, ее решении в общую распределенную базу сверхбольших Данных, к которой подключены все автомобили. Тем самым, каждая машина учится не только на собственных ошибках, но и на ошибках, которые совершаются другими автомобилями. Более того, найденное программой одного автомобиля удачное программное решение становится достоянием всех. Фактически мы имеем дело со своего рода стаей, соединенной тесными связями взаимного обучения. Применительно к производственным роботам подобная программа сейчас реализуется в Германии. К роботам, занимающимся уборкой домов – в Японии.

О чем это все говорит? Мы видим, что повсеместно Большие Данные используются для коллективного обучения и выработки все более эффективных решений. Фактически это, по сути, является имитацией  памяти и логического мышления. Ведь память тоже аккумулирует знания о прошлом, о том, что удалось и не удалось, закрепляет удачные образцы, которые в дальнейшем и используются в поведении и, как открыл П.Анохин, в опережающем реагировании на изменения внешней среды.

Сначала человек использовал только возможности своего физического тела и соответственно своей психо-физиологической памяти. Всем хорошо известно, что помнит человек практически все, но вот использовать все, что находится в памяти,  не многим причинам.

В дальнейшем с появлением развитых языков и письменности человек, по сути, выстроил вторую, коллективную память, где фиксировались индивидуальные и групповые успехи и неудачи, к которым мог иметь доступ любой участник социума. В этом смысле тексты, фильмы, аудиозаписи и т.п. представляют собой память «второго рода».

Несложно заметить, что Большие Данные есть не что иное, как память «третьего рода», ориентированная на эксплуатацию человеко-машинными системами. Эта память имеет распределенный характер, в ней ничего не забывается, к ней постоянно открыт доступ, она используется в режиме 24/7 и построена так, чтобы быть удобной для применения мощнейших средств интеллектуального, прежде всего, математического анализа. Наконец, мощность этой памяти и возможность обработки хранящейся в ней информации при помощи самых различных методов значительно превышает мощность любого индивидуального интеллекта.

В этом смысле создание действующих систем хранения, обработки и восприятия Больших Данных, как памяти «третьего рода» является прорывом, сравнимым с появлением самих по себе компьютеров, а также других эпохальных технических решений. При этом, в данном случае речь идет не только о чисто техническом, но о социотехническом решении, которое затрагивает все стороны практической жизни людей. Также понятно, что создание и эксплуатация памяти «третьего рода» становится одним из решающих преимуществ, обеспечивающих ее обладателям доминирование в любых сферах жизнедеятельности.

В этой связи с особой остротой встает тема, которую в течение последнего года активнейшим образом разрабатывает один из самых  известных людей в российской IT индустрии Игорь Ашманов. Это тема информационного суверенитета.

Информационный суверенитет — это «возможность государства управлять информацией». Информационный или цифровой суверенитет, как справедливо отмечает И. Ашманов, включает несколько компонентов. Это и техническая инфраструктура, и программные продукты, и собственные поисковые системы, и социальные сети и т.п.

В ближайшем будущем несущей конструкцией и ключевым ресурсом, определяющим цифровой суверенитет, становятся Большие Данные, как третий вид памяти. Именно Большие Данные аккумулируют в себе архивы и поисковых систем, и социальных сетей, и торговых платформ, и бизнес-и государственные базы самого различного рода и т.п.

Особо проблема цифрового суверенитета обостряется в современном мире. Не секрет, что сегодня происходит не только слом однополярной мировой системы, но и де факто мир прощается с Потсдамской системой мироустройства. Реальностью становится факт, что все большую роль в международных отношениях начинает играть не право, а сила.

Собственно процесс этот начался давно. Наиболее ярко он проявил себя в конце 90-х г. в связи с распадом бывшей Югославии и событиями в Косово. Сегодня же мы являемся свидетелями конца монополии на односторонний демонтаж прежнего миропорядка. Прекрасно отдавая себе отчет в возрастании значения силового компонента, Соединенные Штаты и их союзники одновременно не испытывают иллюзий относительно возможностей применения наиболее разрушительных видов вооружения. По мнению большинства экспертов ни Соединенные Штаты, ни Западная Европа не технически, не организационно, не, главное, ментально, не готовы к серьезной «горячей» войне.

В этой связи последние 30 лет, прежде всего, в США и Великобритании ведется неустанный поиск новых видов вооружений, которые позволяют реализовать Оруэллианскую концепцию: «мир – это война, свобода – это рабство». Первыми в ряду этих вооружений были кажущиеся сегодня простыми информационно-психологические вооружения, базирующиеся на традиционной пропаганде и достижениях классической психологии. Затем стали использоваться более изощренные технологии программирования деструктивных действий в виде «цветных» революций и т.п.

Не секрет, что до сих пор наиболее обсуждаемыми темами среди российского экспертного сообщества остаются темы цветных революций, так называемого «управляемого хаоса» и т.п. Между тем, эти темы всерьез уже перестали рассматриваться западным военно-разведывательным сообществом как последние, и наиболее совершенные военные технологии. При этом в США, Великобритании и т.п. продолжают активно издаваться книги по цветным революциям, управляемому хаосу, деструктивным восстаниям и т.п. Проводятся соответствующие конференции. Однако ничего принципиально нового на них не появляется. Детальный анализ участников конференций и авторов книг, а также конструктивное рассмотрение их содержания показывает, что последние полтора-два года подобные мероприятия выполняют скорее отвлекающую роль. Фактически есть основания полагать, что эта работа в немалой степени стала элементом большой операции прикрытия и дезинформации, направленной на отвлечение интеллектуальных усилий цивилизационного противника.

На практике же главные усилия, как мы постарались показать в серии статей, сосредоточены на разработке принципиально нового поколения вооружений, так называемых «поведенческих» вооружений. Поведенческие вооружения базируются на трех китах: Больших Данных, как памяти «третьего рода», когнитивных вычислениях, объединяющих мощь математических методов с пусть грубой, но уже имитацией работы человеческого мозга и аккумуляции достижений поведенческой психологии.

Как показывает анализ видимого и невидимого сегментов интернета, подавляющая часть публикаций на эту тему засекречена. Можно найти лишь отдельные фрагменты, куски работ или исследований, касающихся этих тем, но прямо не связанных с военно-разведывательной тематикой. Тем не менее, недавно появились прямые доказательства разработки, по крайней мере, в США и Великобритании, поведенческих вооружений, ориентированных на скрытое управление групповым поведением коллективов различной размерности. Так, в конце прошлого года Институт оборонного анализа, финансируемый Пентагоном, разведывательным сообществом и Государственным Департаментом опубликовал документ «Pathways to Cooperation between the Intelligence Community and the Social and Behavioral Science Communities». В нем упоминается, что в прошлом году было проведено большое совещание по программе «Minerva Research Initiative». Это закрытая программа IARPA в области управления групповым поведением на основе Больших Данных, которая получила статус стратегической важности с точки зрения национальной безопасности США.

В подготовленном в прошлом году Министерством обороны Великобритании докладе «Global Strategic Trends out to 2040» в качестве одной из целей ближнего прицела также выделено скрытое управление групповым поведением на основе Больших Данных. Этот доклад в определенной степени стал осмыслением британского военного бестселлера последнего года, книги бывшего командующего  британскими подразделениями в Северной Ирландии, Косово, Ираке, Ливане и Афганистане генерал-майора Э.Маккея и коммандера С.Тотама «Поведенческий конфликт» (Behavioural Conflict: Why Understanding People and Their Motives Will Prove Decisive in Future Conflict). Выводом книги стали следующие слова: «Наша способность понять и незаметно изменять поведение групп людей станет определяющей характеристикой вооруженных конфликтов нового типа».

Нет сомнений, что в современной сложной геополитической ситуации Большие Данные являются стратегическим ресурсом и приоритетом не только развития экономики и социума, но и важнейшим вопросом обеспечения национальной безопасности. В этой связи представляется целесообразным:

Во-первых, сориентировать  Фонд Развития Интернет Инициатив, Фонд Сколково и Фонд перспективных исследований на государственное и негосударственное финансирование старт-апов и отечественных разработок в сфере Больших Данных, нацеленных в первую очередь на межотраслевое использование, а также решение задач в области охраны правопорядка и национальной безопасности.

Во-вторых, организовать в ведущих университетах страны с мощными математическими школами и кафедрами по программированию, системному анализу, лингвистике и т.п. кафедры Data science (наука о данных). В оперативном режиме открыть при кафедрах магистратуры и группы ускоренного обучения Data science и когнитивным вычислениям. Организовать перевод на русский язык имеющихся онлайн видеокурсов по Большим Данным, когнитивным вычислениям и поведенческому анализу.

В-третьих, провести научно-практическое совещание по использованию Больших Данных, когнитивных вычислений и поведенческих наук для прогнозирования и противодействию скрытому управлению поведением. В рамах подготовки к совещанию осуществить инвентаризацию отечественных разработок и имеющихся кадров по указанному направлению.

В-четвертых, организовать с привлечением лучших вне зависимости от академических званий и занимаемых должностей специалистов межотраслевые и вневедомственные коллективы по разработке методологии, математического аппарата и программных решений по прогнозированию сложных социальных систем и противодействию скрытому управлению групповым поведением.

В-пятых, инициировать разработку пакета нормативных документов, связанных с вопросами государственного регулирования Больших Данных, включая их сбор, накопление, использование и возможность трансграничной передачи. При необходимости проработать вопрос о подготовке государственной концепции в сфере Больших Данных.