Minél több az adat, elemzési szempontból annál jobb a helyzet. Ezzel a megállapítással aligha lehet vitatkozni, és éppen ez az, amiért a mesterséges intelligencia biztos, hogy mindenkinél okosabb lesz. Ez eddig sem volt kérdés, legfeljebb az időponton lehetett (és lehet vitatkozni). Tény, hogy manapság egyre könnyebb dolga van az intelligens rendszereknek, mivel egyre több a rendelkezésre álló adat. Gondoljunk csak a Google vagy a Facebook hirdetéseket kiszolgáló rendszerére, a Google keresőjére vagy az Asszisztensre – ezek a rendszerek már-már ijesztően pontosan ismerik a felhasználói szokásokat, és nemcsak a társadalom egészre vonatkoztatva, hanem egyénre lebontva is.
A Big Data koncepció lényege az, hogy az egyén szintjén keletkező adatokat társadalmi szintű adatbázisban tároljuk, ezzel olyan mennyiségű információt állítva elő, amelyekből megfelelő szaktudás birtokában akár igen komoly következtetéseket is le lehet vonni. Vegyük például az egészségügyet: rengeteg olyan betegség van, amit a mozgásbeli rendellenességek alapján fel lehet ismerni. A fitnesz kütyük segítségével a felhasználók mozgása kiválóan követhető, így megfelelő kezekben az adatok nemcsak a sportteljesítményről mesélnek, hanem egészen más dolgokról is. Azt nem is nagyon kell részletezni, hogy miért előnyös a betegségek felismerése a korai stádiumban; ha a kezelést időben kezdik meg az orvosok, akkor a komolyabb betegségeknél jobbak a felépülés esélyei például.
A Stanfordi Egyetem kutatói is aktívan vizsgálják, hogy mire lehetne használni a Big Data jellegű információkat; egyik projektjük keretében kifejlesztettek egy olyan algoritmust, amely (fény)kép alapján képes megállapítani, ha valaki bőrbetegségben szenved, akár még azt is, ha bőrrákja van. Az algoritmus 2000 betegség 130 ezer fotójának adatbázisával dolgozik, és folyamatosan tanul. 91 százalékos pontossággal dolgozik, vagyis nem tévedhetetlen – és valószínűleg soha nem is lesz tökéletes, de a helyzet az, hogy az orvosok is hibáznak olykor. A rendelkezésre álló adatok alapján ráadásul a 91 százalékos pontosság már majdnem olyan hatékonyságot jelent, mint az orvosok hatékonysága, pedig a célra kifejlesztett mesterséges intelligencia tesztelése még csak a korai fázisában jár. Természetesen most az a cél, hogy a rendszert minél okosabbá, minél pontosabbá tegyék, ezt követően döntenek majd arról, hogy a gyakorlatban milyen feladatok kaphat. Bár az elméleti lehetősége fennáll akár még egy olyan okostelefonos alkalmazás készítésének is, amely emberi segítség nélkül állítja fel a diagnózist, nem biztos, hogy jó ötlet ilyen fokú tudást közkézre adni. Az viszont mindenképp hasznos lesz, ha az orvos diagnózisát a jövőben a „gép” is meg fogja tudni erősíteni.
