Виртуальная конкуренция. Посулы и опасности алгоритмической экономики. Ариэль Эзрахи

данных, которые обычно означают «любую информацию, относящуюся к определенному или потенциально устанавливаемому лицу (субъекту данных)»³⁹. Большие данные обычно характеризуют четырьмя свойствами: объемом цифровых данных; скоростью их сбора, использования и распространения; многообразием собранной информации; наконец, ценностью этих данных⁴⁰.

      Использование больших данных и их ценность возросли с ростом использования аналитики больших данных – способности разрабатывать алгоритмы, которые могут получать доступ к огромному количеству информации и анализировать ее. Кроме того, внедрение машинного обучения дополнительно стимулировало активность в данной области.

      В недавние годы имели место прорывные исследования и грандиозный прогресс в деле разработки и развития умных самообучающихся алгоритмов, помогающих в принятии ценовых решений, планировании, торговле и логистике. Эта область привлекла значительные инвестиции в технологии глубокого обучения со стороны ведущих игроков рынка⁴¹.

      В 2011 г. созданный компанией International Business Machines (IBM) компьютер Watson, победивший в телевизионной игре Jeopardy!⁴², продемонстрировал возможности подхода глубокого обучения, которые позволили ему оптимизировать свою стратегию методом проб и ошибок⁴³. С тех пор IBM осуществляла инвестиции в расширение мощности и функциональности данной технологии. Цель компании – создать «эквивалент вычислительной операционной системы для перспективного класса приложений искусственного интеллекта, работающих за счет больших данных»⁴⁴.

      Недавний запуск компанией Google сети Deep Q показал достоинства усовершенствованной способности к самообучению. Компьютер настроили для прохождения старых игр компании Atari. Важно, что он не был запрограммирован, как реагировать на все возможные действия в игре. Лучше сказать, что он опирался на модели, которые позволяли ему «изучать» положения игры методом проб и ошибок, с течением времени улучшая свои результаты. Эта технология имитирует обучение человека за счет «изменения силы моделируемых нейронных связей на основе жизненного опыта. Сеть Google Brain, включающая 1 млн моделируемых нейронов и 1 млрд моделируемых нейронных связей, была в десять раз больше, чем любая прежняя глубокая нейронная сеть»⁴⁵.

      Методы глубокого обучения были также задействованы в технологиях, связанных с повседневной жизнью. Умные алгоритмы всё активнее используются для осуществления автоматической поддержки клиентов, электронной коммерции, онлайнового общения и для создания интерактивного контента для интернет-пользователей. Уже в 2015 г. Европейская инспекция по защите данных (European Data Protection Supervisor) отметила, что «алгоритмы способны понимать и переводить языки, распознавать образы, писать новостные заметки и анализировать медицинские данные»⁴⁶. Например, компания Microsoft использовала данную технологию в своей операционной системе Windows Phone и в голосовом поиске Bing⁴⁷; Google, Toyota, Apple, Audi и Jaguar – при разработке «беспилотных» автомобилей⁴⁸; их также применяют при анализе