Цифровая революция в сборе информации
В наши дни Пеньковский мог бы более безопасно выкрасть секретные планы по разме-
щению ракет, найдя способ доступа к соответствующей базе данных. Это справедливо для
цифровой информации всех видов, если имеется доступ к засекреченным сетям. А цифровая
фотосъемка со спутников обеспечивает охват всей территории земного шара. Внедрение бес-
пилотных летательных аппаратов (БПЛА) с дистанционным управлением, оснащенных каме-
рами высокого разрешения, обеспечивает получение цифровых высокоточных изображений
для оперативных, военных, охранных и полицейских целей, а также для сельского хозяйства,
борьбы с загрязнением окружающей среды, журналистских расследований и многих других
государственных или общественных нужд. Свидетелями любого происшествия теперь обя-
зательно становятся камеры видеонаблюдения и частные лица с мобильными телефонами
(или беспилотными летательными аппаратами), которые имеют камеры высокого разреше-
ния, способные осуществлять видеозапись события, а также использующие ресурсы размеще-
ния информации о телефонных номерах, путем пересылки на которые подобная видеозапись
может быть немедленно загружена. Потенциально каждый из нас является разведчиком.
Существует очевидный риск, что в конечном счете мы получим настолько много цифро-
вых данных, что это потеряет всякий смысл. Наличие такого огромного количества оцифро-
ванной информации повышает важность разработки алгоритмов искусственного интеллекта
для ее сортировки и выделения из ее массива того, что кажется важным
19
. Такие методы осно-
ваны на применении Байесовского вывода, чтобы узнать, как лучше всего искать результаты,
которые мы желаем обнаружить посредством алгоритмов поиска. Эти методы могут быть очень
мощными (и более надежными, чем человек), если задача, которую им дают, четко определена.
Например, это может быть проверка того, появляется данное лицо в большом наборе изобра-
жений лиц или нет, либо соответствует ли образец почерка любому из имеющихся в базе дан-
ных. Но эти алгоритмы надежны лишь настолько, насколько надежны данные, на основе кото-
рых они были разработаны и обучены, и всегда следует ожидать схоластических, или ложных,
корреляций. Для изучения выбранного материала и внесения смысла в данные по-прежнему
необходим аналитик
20
.
Одновременно мы должны помнить, что цифровой мир также предоставляет нашим
противникам широкие возможности для анонимной работы в интернете в режиме реального
времени и взлома наших систем и кражи наших секретов. Признание наличия таких кибер-
атак привело к тому, что либеральные демократии предоставили своим службам безопасности
fail. Доказательств набралось предостаточно – настолько, что большинство заседаний суда были открытыми, а протоколы
рассмотрения дела Пеньковского (не касающиеся переданной им информации) опубликованы в СССР стотысячным тиражом
в 1963 году.
19
Michael Nielsen. Neural Networks and Deep Learning. Книга бесплатно доступна по адресу:
http://
neuralnetworksanddeeplearning.com
. Она содержит глубокое пошаговое введение в тематику обучения компьютеров на данных
наблюдений с помощью простого кодирования.
20
Задача аналитика может быть значительно облегчена автоматизированными средствами визуализации, позволяющими
показать различные аспекты ситуации для более легкого выявления ключевых особенностей наблюдаемого процесса и тенден-
ции его развития. Многообещающим является развитие интерактивных «видящих пространств», где сама комната является
инструментом для оказания помощи лицам, принимающим решения. Bret Victor, 2 мая 2014 г., доступно по ссылке:
https://
vimeo.com/97903574
. Нетрудно представить себе, что все четыре этапа методики ВООВ связаны вместе для такого интерак-
тивного представления аналитику.
Д. Оманд. «Прицельное мышление. Принятие решений по методикам британских спецслужб»
24
доступ к мощным методам цифровой разведки со строгими гарантиями, чтобы иметь возмож-
ность осуществлять массовый поиск данных о тех, кто нападает на нас.
Д. Оманд. «Прицельное мышление. Принятие решений по методикам британских спецслужб»
25
Достарыңызбен бөлісу: |