ТОП просматриваемых книг сайта:
Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет. Нейт Сильвер
Читать онлайн.Название Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет
Год выпуска 2012
isbn 978-5-389-09938-8
Автор произведения Нейт Сильвер
Жанр Публицистика: прочее
На самом деле компьютерный бум 1970‑х и 1980‑х гг. привел к временному снижению экономической и научной производительности. Экономисты назвали это «парадоксом продуктивности». «Влияние компьютерной эпохи можно было увидеть во всем, за исключением статистики продуктивности», – писал экономист Роберт Солоу в 1987 г.{30}. В период между 1969 и 1982 гг. Соединенные Штаты столкнулись с четырьмя явными рецессиями{31}. Конец 1980‑х гг. был более сильным периодом в экономическом плане для США, но не для многих других стран мира.
Научный прогресс значительно сложнее поддается оценке, чем экономический{32}. Однако одним из его индикаторов может служить количество выданных патентов, особенно в области инвестиций в исследовательскую деятельность. Если после внедрения нового изобретения происходит снижение цен на тот или иной продукт, то это значит, что мы мудро используем имеющуюся информацию и успешно превращаем ее в знание. Если же цены начинают расти, это дает основания считать, что мы видим сигналы в шуме и напрасно тратим время, двигаясь в неверном направлении.
В 1960‑х гг. в Соединенных Штатах было потрачено около 1,5 млн долл. (с учетом инфляции{33}) на каждую патентную заявку{34}, поданную американским изобретателем. Однако на заре информационной эпохи эта цифра скорее росла, а не снижалась, а пиковое значение, достигнутое в 1986 г., составило примерно 3 млн долл. (рис. В. 3){35}.
Рис. В. 3. Расходы на научно-исследовательскую работу, необходимые для подачи заявки на патент
По мере того как мы начали более реалистично оценивать пользу от применения новых технологий, ситуация стала вновь улучшаться в 1990‑е гг. Мы реже оказывались в тупиковых ситуациях; компьютеры сделали нашу повседневную жизнь лучше и стали помогать нашей экономике. Зачастую то, что выглядело прогрессивным в будущем, в скором времени приводило к регрессу. То, что кажется предсказуемым в долгосрочной перспективе, способно нарушить наши самые продуманные планы в настоящем.
Обещания и подводные камни «Больших данных»
В наши времена модным стал термин «Большие данные»[2]. По расчетам компании IBM, мы ежедневно создаем 2,5 квинтильона байтов данных, а 90 % информации, имеющейся в нашем распоряжении, было получено за последние два года{36}.
Этот экспоненциальный рост информации,
Susan Hough,
Robert M. Solow, «We’d Better Watch Out»,
«U.S. Business Cycle Expansions and Contractions», National Bureau of Economic Research, http://www.nber.org/cycles.html.
Хотя, как мы позднее объясним в книге, экономическая статистика гораздо менее точна, чем принято считать.
Цифры приведены к долларам по состоянию на 2005 г.
Для расчета этого показателя я использую количество патентных заявок, а не выданных патентов, поскольку выдача патентов может затянуться из-за бюрократических проволочек. Единственным серьезным достижением межпартийных собраний 112 Конгресса стало принятие в сентябре 2011 г. законопроекта «America Invents Act», получившего поддержку в Сенате большинством голосов (89–9) и позволившего ускорить рассмотрение патентных заявок.
Данные по расходам США на исследования и разработки приведены в «U.S. and International Research and Development: Funds and Alliances», National Science Foundation.
Большие данные (Big Data) в информационных технологиях – серия подходов, инструментов и методов обработки разнообразных структурированных и неструктурированных данных огромных объемов для получения воспринимаемых человеком результатов.
«What Is Big Data?», IBM. http://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/.