Преломление. Наука видеть иначе

Все это произошло не только потому, что Кундера опубликовал свое произведение; кроме этого, он совершил самый рискованный поступок из тех, на которые способен человек и которые совершает на протяжении всей истории. Он задал вопрос: «Почему?»

Спрашивая об этом, человек демонстрирует осознанность… о будущих сомнениях. И роман «Шутка» подтверждает могущество вопроса. Так, в частности, разрушительная сила «почему?» содержится в изменениях, которые этот вопрос повлек за собой по ходу истории, и в его активном замалчивании правительством, государственными институтами, религиозными организациями и — что самое странное — образовательными учреждениями. Следовательно, реформаторы начинают создание нового восприятия или изменение своего будущего прошлого, задавая себе вопрос «почему?» не просто о чем-то отвлеченном, но о том, что мы уже считаем непреложной истиной… о наших убеждениях. Вполне возможно, что усомниться в них, особенно в тех, которые кроются глубоко внутри и определяют нас (или наши отношения либо общество), — самое «опасное», что мы можем сделать. Это так, потому что сомнения с большой вероятностью приведут или к переменам, или к разрушениям — в «равной» мере. По степени воздействия это можно сравнить с сейсмическим толчком, именно потому, что оно меняет прошлое, давая новые способы размышления о понятиях и обстоятельствах, которые до этого возникали как устоявшаяся реальность. Если мы не задаемся вопросом «почему?», имеем лишь один ответ и нет никаких шансов, что появится другой. При этом научиться постоянно задаваться этим вопросом нелегко, особенно в то время, когда информация считается приоритетной.

Big Data, или «большие данные», — модное выражение, появившееся в начале XXI века, стало ценным не менее валюты. Разные сферы жизни — от медицины до торговли — одержимы этим понятием, вплоть до того, как каждый подсчитывает количество шагов в течение дня. Есть даже известная музыкальная группа под названием Big Data[67]. Термин означает большой массив данных, настолько огромный, что для их обработки нужны новые методы математического анализа и большое количество серверов. Благодаря «большим данным», или, если говорить более точно, способности их собирать, компании изменили способы ведения бизнеса. Правительство по-другому смотрит на проблемы, поскольку в СМИ распространяется убеждение, что это громадное скопление данных поможет глубже разобраться в том, что раньше находилось за пределами понимания. Собирая метаданные (или данные о данных) о нашем поведении… которое сейчас в большой степени ограничено привычками просмотра/покупок/путешествий, отражающимися в интернете… компании могут предлагать товары и услуги напрямую: исходя из наших «предпочтений» (следует читать: убеждений). Компания Netflix предложит фильмы и передачи, которые, вероятно, мне понравятся; компания Amazon сможет повысить продажи, выставив для меня товары, которые я, вероятно, хотел бы купить этой весной; приложения о пробках, вероятно, смогут подсказать лучший маршрут, исходя из моих предпочтений и найдя компромиссный вариант между временем и удобством; а специалисты по здоровью сумеют, вероятно, определить, какие опасности угрожают моему организму.

Парадокс в том, что собственно большие данные — Big Data — не приносят никаких идей, поскольку то, что мы собираем, — это информация о ком-то / о чем-то / о времени / о месте. Данные основаны на том, сколько раз человек открыл какую-то ссылку или запрашивал в поисковой системе, когда это было и откуда — учитывается еще великое множество параметров. Все, что вам дает скопление информации «кто-что-где-когда искал», — это и есть нечто, обозначаемое термином «большие данные», или Big Data: просто огромное количество всевозможных данных…

Информация не будет работать на нас, если не использовать умственные способности (а в будущем они усилятся посредством искусственного интеллекта) для обобщения полезной информации и переноса ее из одной ситуации в другую. Таким образом можно успешно находить нужные аналогии за пределами конкретной ситуации. Если не знать, зачем именно, нельзя найти законы (базовые принципы), чтобы обобщить их… Например, закон притяжения можно применить не только к конкретному предмету, но и ко всем, обладающим массой. С другой стороны, содержание без понимания причины, стоящей за ним, — просто горстка отрывочных данных, парящих в воздухе и не предлагающих ничего, кроме самих себя. Big Data — это сведения, эквивалентные визуальной информации, которую получает глаз; это история раздражителей, на которые должен отреагировать наш мозг. И, как мы уже говорили, сами раздражители не имеют смысла, потому что могут означать что угодно. То же самое справедливо и для больших данных, до тех пор, пока к ним не подключится то, что их меняет… понимание.