Кибервойны ХХI века. О чем умолчал Эдвард Сноуден

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 пред- ставляется, что подобная ограниченность не является единственной причиной повестки дня конференций. Другая, непроговариваемая причина состоит в том, что, по сути, зарубежные производители программных про- дуктов, связанных с Большими Данными, навязывают российскому рынку своего рода «консервирующую ди- намику». Эта динамика закрепляет отставание россий- ской 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 конферен- циях по Большим Данным за рубежом, ответит, что там речь идет, в первую очередь, о так называемой «пред- сказательной» аналитике, поведенческом маркетинге на основе Больших Данных, экспертных системах, базирую- щихся на когнитивных вычислениях Больших Данных и т.п. Ни о чем подобном в практическом плане на россий- ских конференциях, организованных транснациональ- ными IT-компаниями, речи не ведется.

Как же быть в сложившейся ситуации?

Представляется, что начинать сегодня наверстывать упущенное и повторять уже пройденный путь вряд ли це-

Глава 3 БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ

лесообразно. В подобном случае российский IT-сегмент Больших Данных, обслуживающий, в том числе, не толь- ко интересы бизнеса, но и государственного управления, включая вопросы национальной безопасности, окажется вечно отстающем. Видимо, есть смысл сразу задумать- ся о реализации решений завтрашнего дня. Тем более, предпосылки в виде отечественной математической и программистской школ, кадрового потенциала, финан- совых 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 раз- вивающимся направлениям сегодняшнего дня. Среди них выделяются:

• Третья производственная революция с массовой роботизацией, автоматизацией производства, внедрени- ем 3D-печати, базирующаяся на информационных техно- логиях и Больших Данных, как на несущей конструкции;

• повсеместное распространение «интернета ве- щей» 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 автоматизирован- ных систем поддержки и принятия решений на основе Больших Данных. Наиболее значительным прорывом в этой сфере на сегодняшний день стали системы высоко- частотного, полностью роботизированного трейдинга. Ежедневно эти системы при минимальном участии че- ловека или без оного, осуществляют торговые сделки, измеряемые сотнями миллиардов долларов. Ширится мнение, что на высокочастотном трейдинге отрабаты- ваются человеко-машинные и автоматизированные си- стемы принятия решений для сложных и сверхсложных систем.

Елена Ларина, Владимир Овчинский

КИБЕРВОЙНЫ XXI ВЕКА. ВОЗМОЖНОСТИ И РИСКИ ДЛЯ РОССИИ

Все три магистральных направления развития ин- формационных технологий ведут к появлению в бли- жайшем будущем распределенных самообучающихся систем когнитивных вычислений. Поясним, о чем идет речь на самом простом примере. Всем хорошо извест- но, что Google активнейшим образом развивает про- грамму полностью автоматизированных автомобилей, способных к нормальной эксплуатации в напряженной городской среде. В рамках этой программы реализует- ся следующий важнейший принцип. Каждый автомо- биль 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 до- рожной 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 найден- ной ошибке, ее решении в общую распределенную базу сверхбольших Данных, к которой подключены все авто- мобили. Тем самым, каждая машина учится не только на собственных ошибках, но и на ошибках, которые совер- шаются 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 произ- водственным роботам подобная программа сейчас реа- лизуется в Германии. К роботам, занимающимся убор- кой домов – в Японии.

О чем это все говорит? Мы видим, что повсемест- но Большие Данные используются для коллективного обучения и выработки все более эффективных решений.