Как оказалось, эти факторы – «рвы» данных и наличие капитала – дают синергетический эффект. Крупные компании с собственными данными, правильными технологиями и капиталом для найма лучших сотрудников получат беспрецедентные и очень благоприятные результаты[72]. Это важный вывод, к нему мы еще вернемся и посмотрим на него с точки зрения развития искусственного интеллекта, для обучения которого необходимы данные. Здесь же хотим отметить, что правильный подход к сбору, обработке и анализу накапливаемых исторических данных является важным преимуществом компаний, что позволяет им создать существенный барьер входа на рынок для новых игроков!

Огромный объем данных во всех областях жизни нашего общества и новейшие алгоритмы работы с ними позволяют не только делать уникальные научные открытия, с помощью беспрецедентных вычислительных мощностей моделировать сценарии их внедрения и дальнейшего использования, но также создавать на его основе новые научные теории, исследовать их, совершать открытия.

По мнению автора, наиболее значимыми причинами невероятных достижений современной науки стали конвергенция научных и технологических решений из различных предметных областей и закон ускоряющейся отдачи. Именно конвергенция, позволяющая использовать знания и технологии, никак на первый взгляд между собой не связанные, приводит к удивительным открытиям. Совместное использование огромного объема данных (включающего в себя информацию об обширном массиве научных достижений человечества и их применении), не имеющие аналогов возможности вычислений на основе облачных и квантовых технологий, невероятно точные приборы и датчики для наблюдений, значительное количество разнообразных сенсоров, позволяющих получать гигантские объемы статистических и транзакционных данных, новейшие разработки и реализованные на их основе решения в самое ближайшее время предопределят поистине революционные открытия во многих областях науки и техники. И самыми многообещающими станут квантовая физика, материаловедение, микроэлектроника, нанотехнологии, биотехнологии, что с большой долей вероятности в очередной раз изменит жизнь людей в самом широком смысле этого слова и, как мы уже отмечали, приведет к очередному витку развития науки и появлению новых технологических лидеров в корпоративном секторе. Именно этим обусловлено желание крупнейших мировых компаний вкладывать миллиарды долларов в исследования, которые и должны гарантировать им дальнейшее экономическое лидерство и сохранение конкурентных позиций.

В наше время прослеживается все больше взаимосвязей. Раньше мы многие вещи считали бы неважным совпадением, а зачастую даже и не обратили бы внимания на события, на первый взгляд никак между собой не связанные. Сегодня же алгоритмы позволяют нам на многое взглянуть иначе, сопоставить невероятный объем разрозненных данных и прийти к новым представлениям об окружающем нас мире, что требует от ученых и предпринимателей мыслить не просто иначе, но и гораздо быстрее. Именно нестандартный образ мысли, широкое использование новейших алгоритмов становится источником вдохновения, смелых идей, инноваций и процветания, и можно уже с уверенностью говорить, что новые способы мышления и алгоритмы, обрабатывающие все больше информации, будут находить воплощение во все более фантастических открытиях и изобретениях. И все чаще мы будем вспоминать слова Айзека Азимова: «Самая волнующая фраза, какую можно услышать в науке, – фраза, возвещающая о новых открытиях, и это вовсе не "Эврика!", а "Вот забавно"»[73].

В данном случае развитие современной науки можно спрогнозировать до определенного горизонта, поскольку, накапливая данные, научные открытия, совершенствуя методы исследований, оптимизируя технологические решения в повседневной жизни и совершая на основе этой обратной связи открытия, мы совершенно очевидно обречены на научно-технический прогресс. Но время от времени человечество совершает научно-технологический прорыв принципиально иного масштаба. Последствия таких прорывов производят революцию в десятках отраслей, что ведет к кардинальным изменениям в экономике, научных исследованиях и даже структуре общества. Именно такие технологии экономисты называют технологиями широкого применения (ТШП). В своей книге «Вторая эра машин» профессор MIT (Массачусетский технологический институт) Эрик Бринолфссон и Эндрю Макафи описали ТШП как технологии, которые «достаточно значительны для того, чтобы ускорить нормальный темп экономического прогресса»