В Европе и Северной Америке около 50 тысяч людей ежегодно умирает от инфекций, которые не лечатся с помощью существующих антибиотиков. Сотни тысяч людей по всему миру. Скоро это будут миллионы. Новый антибиотик мог бы спасти этих людей.

В первую очередь старение – это генетически обусловленный процесс, соответственно главный фактор – ваша наследственность. Далее идет качество жизни и все, что с ним связано: питание, условия работы и отдыха, стрессовые ситуации, перенесенные болезни и лечение еще предстоящих заболеваний, образ жизни, физическая активность и так далее.

В качестве пусть и единичного примера приведу Жанну Кальман, француженку, которая прожила 122 года, при этом выкуривала по 2 сигареты в день, вплоть до 117 лет, пила вино, хотя в остальном и вела здоровый образ жизни. Большинство исследователей долгожительства отмечают, что у долгожителей такая генетика (были родственники-долгожители).

Ячейка памяти обычного компьютера хранит один бит информации: либо нолик (конденсатор разряжен), либо единичку (конденсатор заряжен). 64 такие ячейки позволяют закодировать одно из 18 квинтиллионов (2 в степени 64) различных целых чисел.

Представьте, что одно число из этих 18 квинтиллионов является решением какой-то важной и сложной задачи, например описывает лекарство от рака. Часто такие задачи не имеют аналитического решения и решаются только полным перебором всех возможных вариантов. Если обычный компьютер может проверить миллиард (10⁹) вариантов в секунду, то полный перебор займет примерно 585 лет.

Ячейка памяти квантового компьютера, которая называется кубит, может одновременно находиться в обоих состояниях: с некоторой вероятностью нолик, с некоторой вероятностью единичка. Соответственно, 64 таких кубита могут одновременно кодировать каждое из 18 квинтиллионов чисел от 0 до 2⁶⁴ – 1.

Программа для такого квантового компьютера может одновременно проверить все 18 квинтиллионов вариантов. По большому счету квантовому компьютеру из 64 кубитов нет разницы, перебрать миллиард вариантов или 18 квинтиллионов. Благодаря законам квантовой физики он делает это за одно и то же время.

К сожалению, технологии пока не позволяют создать квантовый компьютер, пригодный для практического применения. Ученые пробуют различные носители квантовой информации, такие как поляризация фотонов, сверхпроводящие кольца, спиновые состояния электронов и так далее. Пока что квантовые компьютеры содержат по два-три кубита, и никто не знает, как масштабировать их дальше и возможно ли это в принципе.

Если коротко, то новые языки программирования и другие инструменты создаются на основе уже существующих. Полная аналогия с другими областями техники, где новые станки и материалы позволяют создавать все более совершенные станки и материалы. Как все станки начались с палки-копалки и кремневого рубила, так и языки программирования начались с перфокарт и нечитаемого двоичного кода.

Центральный процессор вашего компьютера понимает только программы, написанные на языке ноликов и единичек. Например, команда «прибавить константу 5 к числу, записанному в регистре AL», записывается так: 0000 0100 0000 0101

Здесь 0000 0100 – код операции «прибавить число к регистру AL», а 0000 0101 – двоичное представление числа 5.

На заре индустрии для ввода программы в компьютер нужно было либо перещелкнуть сотни тумблеров на специальной панели (тумблер ВЫКЛ. – нолик, тумблер ВКЛ. – единичка), либо пробить дырочки в специальной перфокарте. Ошиблись в одной ячейке из тысячи – программа будет работать неправильно, будьте добры сами найти ошибку методом пристального взгляда.

Ясно, что такой способ программирования жутко неудобен и подвержен ошибкам. Чтобы не тратить время на это занудство, ленивые программисты начали думать, как переложить неблагодарную работу на машину.

Можно один раз хорошенько помучиться и написать на языке ноликов и единичек вспомогательную программу, которая называется ассемблер («сборщик»). Этот волшебный ассемблер принимает на вход человеко-читаемый текст и преобразует его в нолики и единички. Например, та же самая команда «прибавить константу 5 к числу, записанному в регистре AL», записывается на языке ассемблера x86 так:

ADD AL, 5

Думаю, вы согласитесь, что это все-таки более читаемо, чем 0000 0100 0000 0101. Здесь хотя бы понятно, что речь идет о сложении (ADD) и числе 5. Теперь уже дело ассемблера преобразовать эту строчку в 0000 0100 0000 0101. На языке ассемблера сложно писать большие программы, процессоры разных производителей могут требовать разных ассемблеров, но все равно это был большой шаг вперед.

Дальше инженерную мысль было не остановить. Нужно один раз помучиться, чтобы написать на ассемблере компилятор языка программирования, например Фортрана. Потом еще немного помучиться, чтобы написать на Фортране компилятор Алгола. Затем передохнуть, помучиться и написать на Алголе компилятор языка CPL. Еще немного мучений – и можно на основе CPL написать компилятор языка C. Дальше можно уже не мучиться и в свое удовольствие писать на C компиляторы C++, Java, C# и других современных языков. Впрочем, никто не запретит использовать Java, чтобы написать ассемблер x86 и замкнуть рекурсию.

В буквальном понимании термин «большие данные» действительно означает большие по объему (в терабайтах, петабайтах и экзобайтах) данные. Но суть в другом.

Более точной формулировкой может служить «сложные данные». Когда говорят «большие данные», подразумевают данные с такими характеристиками: их сложно и дорого анализировать, необходимы значительные человеческие и вычислительные ресурсы; в них может находиться информация, использование которой приведет к конкретному, измеримому увеличению бизнес-показателей компании.

Примером больших данных может служить набор данных очень крупного интернет-магазина, аналитическая система которого собирает действия пользователей на сайте: каждую посещенную страницу, источник трафика, движения мышки, клики по ссылкам, статистику из социальных профилей пользователей, историю покупок и так далее. Результатом успешного анализа такого набора данных будет увеличение продаж, среднего чека или повторных покупок, что приведет к отслеживаемому росту дохода магазина.

О больших данных говорят, потому что эта методология работает. Компании (и не только) принимают стратегические решения на основании результатов анализа. На данный момент количество необработанных данных значительно превышает количество специалистов и вычислительную мощность серверов для их анализа. Спрос на анализ больших данных рождает предложение.

Именно коммерческое использование больших данных генерирует такой интерес вокруг этой области знании. Но большие данные очень важны и для науки. Большой Адронный Коллайдер, к примеру, генерирует невообразимо огромные объемы данных. И именно успешный анализ и обработка этих данных позволяют ученым открывать новые элементарные частицы.