今日、ビッグデータはトレンドにあり、同様に大きなお気に入りです。 最近、ラリーペイジはこの分野で、パブリックドメインの健康状態に関する詳細情報があれば、来年の分析のおかげで、約100,000人を救うことができると述べました。 Googleは、米国国家安全保障局に次いで、保存されるデータの量で2番目にランクされています。 ただし、Pageは、特に大規模なGoogle Flu Trendsプログラム（ 公式Webサイト ）の効率が低いという事実に照らして、彼の声明で少し急いだと思われます 。 ビッグデータは、すべての問題を解決できる魔法のツールではありません。Pageが何千人もの命を救うのに役立つとは考えられません。
プライバシーの問題
これはいくつかの要因によって妨げられます。 人々の健康と生命を維持するためにビッグデータを分析するというアイデアは非常に野心的ですが、これは決して単純なタスクと見なすことはできません。 人々の個人データが関係する質問には、第三者からの情報へのアクセスを確保するための非常に思慮深いスキームが必要です。 分析用のビッグデータを提供するには、特定の人と情報を比較できないように、強制的な非人格化が必要です。
グローバリゼーションと人口に関する広範な情報の収集は、実際、ほとんど当たり前になっています。 多くの公共および民間組織は、ネットワーク上での行動など、ユーザーに関する膨大な量の情報を毎日蓄積しています。 そして、そのような情報の流通を規制するメカニズムの開発は、州の組織にあります。 そして、個人データの普及に対する避けられない制限は、医療指標に基づいた疾病のタイムリーな検出の善行の障害となるでしょう。
分析ツールとしての機械知能
ラリーペイジは、彼の声明で、存在する力の特性であるビッグデータの誤った見方を示しました。 彼の言葉から、特定の病気の結果として人々の死につながるのは、まさに公開情報の欠如であると結論付けることができます。 しかし、これらは単なる感情です。 適切な情報を適切な人々に提供することにより、健康システムにおける死亡の一部を防止できる可能性があります。 ただし、このような情報の発見は、さまざまな組織に大規模なデータベースへのアクセスを提供することを意味することを覚えておく必要があります。 しかし、アクセスの提供自体が必要な情報の「会議」を適切な人々と提供するという事実を支持する議論はありません。
医療データの開示は有用かもしれませんが、残念なことに、ビッグデータのみの自動分析が医療上の理由で死亡率を下げるのに役立つと信じる理由はありません。 このトピックに関する推測は、理性ではなく感情を指します。 科学的な理論的根拠とさらに実用的な手順がなければ、そのような分析は無意味になります。
残念ながら、私たちは全能ではありませんし、コンピューター分析ツールも完璧ではありません。 アラン・チューリングの死後60年でさえ、彼のテストは、「人工知能」の誇りある称号のすべての申請者がアクセスできないままです。 13歳のティーンエイジャーを模したEugene Guzmanプログラムに参加した最後の注目度の高い試みでさえ、失敗であることが判明しました。 このプログラムの作者が彼の発案で作成した戦術は、42年前にパリープログラムで使用された戦術と似ています。 また、コミュニケーションスタイルでロジェリアの理論を忠実に守る医師（ カールロジャース理論 ）と区別するのが困難であったエリザプログラムを思い出すことができます。
何十年もの間、人工知能、またはむしろ訓練された機械を作成するための作業が執workに進められてきました。 最も明るい頭脳の多くは、そのような開発に参加しました。 最近まで計算能力は指数関数的に成長し、世界的なネットワークは、コンピューターを訓練できる人々の間の相互作用の多くの例を与えてきました。 そして、これらすべてにもかかわらず、わずかな進歩は、大量のデータを人間の知性の肖像に変換することがどれほど難しいかを証明しています。
そのため、Pageに戻って、ビッグデータの可能性についてこのような大声での発言を避けることをお勧めします。 Googleインフルトレンドプロジェクトは、「インフルエンザ」という単語を含む検索クエリを使用した場合のデータを収集することにより、インフルエンザの広がりに関する情報を取得しようとしました。 しかし、コンピューターは人々を理解できず、行動の特徴を確実に模倣することができないという事実に何度も直面しました。
この論文を確認する例として、2001年9月11日までに、NSAが大災害を防ぐのに十分なインテリジェンス情報を持っていたという事実を挙げることができます。 しかし、この組織は、モザイクのすべての部分を時間内に接続できませんでした 。 エドワード・スノーデンの啓示は、NSAと政府通信センター（ 英国情報機関 ）が多くの国の市民に関するさまざまな情報を絶えず収集しているという疑いを確認しました。 そしてそれらだけではありません。 Intelligence報機関は、これらのビッグデータの分析が深刻なテロ攻撃を2回以上防いだと繰り返し述べていますが、これらのすべての声明は綿密な調査による批判に耐えられません 。 NSAが利用できるコンピューティング能力を考えると、インターネット時代以前に収集された情報を30年間人工知能で処理する必要がありました。 そして、そのような研究が具体的な結果をもたらしたという証拠はありません。 少なくとも、そのような情報は公開されていません。
悲しいかな、状況は「人工知能」の技術の既存の始まりが医療部門からのビッグデータを分析することによって誰の命を救うことを許さないようなものです。 情報の正しい相関関係には、人間が接続を確立する能力が必要であり、多くの企業からの長年の努力と財政投入にもかかわらず、コンピューターはまだこの能力を獲得していません。
診断は、検査結果と身体の現在の状態の単純な比較ではありません。 これを行うには、医師は患者に正しい質問をし、自分の生活に影響する決定を下す必要があります。 したがって、医療分野のビッグデータの分析は、コンピューターが独立して必要な質問を「質問」し、情報配列でそれらの答えを見つけることができる場合にのみ意味があります。