Майбутнє комп'ютерних технологій: огляд сучасних трендів

Сфера інформаційних технологій розвивається в двох переважно незалежних циклах: продуктовому і фінансовому. Останнім часом не вщухають суперечки про те, на якому етапі фінансового циклу ми знаходимося; дуже багато уваги приділяється фінансовим ринкам, які часом поводяться непередбачувано і сильно коливаються. З іншого боку, продуктовим циклів дістається відносно мало уваги, хоча саме вони рухають інформаційні технології вперед. Але, аналізуючи досвід минулого, можна спробувати зрозуміти поточний продуктовий цикл і передбачити подальший розвиток технологій.



Розвиток продуктових циклів у сфері високих технологій відбувається за рахунок взаємодії платформ і додатків: нові платформи дозволяють створювати нові програми, які, в свою чергу, підвищують цінність цих платформ, замикаючи таким чином ланцюг позитивного зворотного зв'язку.


Малі продуктові цикли постійно повторюються, але історично склалося так, що раз в 10-15 років починається черговий великий цикл – епоха, повністю змінює вигляд IT.


Фінансові та продуктові цикли розвиваються переважно незалежно один від одного

Колись виникнення комп'ютерів спонукало підприємців створити перші текстові редактори, електронні таблиці і багато інших додатків для ПК. З появою інтернету світ побачив пошукові механізми, онлайн-комерцію, електронну пошту, соціальні мережі, бізнес-додатки моделі SaaS і багато інших сервісів. Смартфони дали поштовх розвитку мобільних соціальних мереж і месенджерів, а також появи нових видів послуг на зразок карпулинга. Ми живемо в розпал мобільного епохи, і, судячи з усього, нас чекає ще багато цікавих інновацій.

Кожну епоху можна умовно розділити на 2 фази: 1) фазу формування – коли платформа вперше з'являється на ринку, але є дорогою, сирої та/або складною в обігу; 2) активну фазу – коли новий продукт вирішує згадані недоліки платформи, тим самим починаючи період її стрімкого розвитку.

Комп'ютер Apple II був випущений в 1977 році, а Альтаїр 8800 – в 1975 році, але активна фаза епохи ПК почалася з релізу IBM PC в 1981 році.


Продажу ПК в рік (тис.)

Фаза формування інтернету почалася в 80-х і ранніх 90-х роках, коли він, по суті, являв собою інструмент обміну текстовими даними, використовується вченими і урядом. Вихід першого браузера, NCSA Mosaic, в 1993 році ознаменував початок фази інтенсивного розвитку інтернету, яка не закінчилася і донині.


користувачів інтернету по всьому світу

У 90-х роках вже існували мобільні телефони, а перші смартфони з'явилися на початку нульових, але повсюдне виробництво смартфонів почалося в 2007-2008 роках з виходом першого iPhone, а потім – з появою платформи Android. З тих пір кількість користувачів смартфонів злетіла до небес, і зараз їх число досягло вже близько двох мільярдів. А до 2020 року смартфони будуть у 80% населення планети.


Продажі смартфонів по всьому світу (млн.)

Якщо тривалість кожного циклу дійсно становить 10-15 років, всього через кілька років почнеться активна фаза нової комп'ютерної епохи. Виходить, нова технологія вже перебуває у фазі формування. На сьогоднішній день можна виділити декілька головних трендів у сферах апаратного і програмного забезпечення, що дозволяють нам частково пролити світло на наступну епоху. У даній статті я хочу обговорити ці тренди і висунути кілька припущень про те, як може виглядати наше майбутнє.

Апаратне забезпечення: компактна, дешеве і універсальне
У мейнфрейм-епоху тільки великі організації могли дозволити собі комп'ютер. Міні-комп'ютери були доступні для організацій поменше, а комп'ютери – для будинків і офісів.


Розмір комп'ютерів зменшується з постійною швидкістю

Зараз ми на порозі нової епохи, в якій процесори і сенсори стають настільки дешевими і компактними, що комп'ютерів скоро буде більше, ніж людей.

Цьому сприяють два чинники. По-перше, неухильний прогрес у виробництві напівпровідників за останні 50 років (Закон Мура). По-друге, те, що Кріс Андерсон називає «мирними дивідендами від війни смартфонів»: запаморочливий успіх смартфонів сприяв великим інвестиціям у розробку процесорів і сенсорів. Загляньте всередину сучасного квадрокоптера, окулярів віртуальної реальності або будь-якого пристрою інтернету речей – що ви побачите? Правильно – головним чином компоненти смартфона.

Але в сучасну епоху напівпровідників все увагу перейшло від окремих процесорівцілим вузлів спеціальних мікросхем, відомим як однокристальні системи.


Ціни на комп'ютери стабільно знижуються

Звичайна однокристальна система поєднує в собі енергоефективний ARM-процесор і спеціальний графічний процесор, а також пристрої обміну інформацією, управління живленням, обробки відеосигналу і так далі.


Raspberry Pi Zero: 5-доларовий Комп'ютер на Linux з процесором 1 GHz

Ця інноваційна архітектура дозволила скинути мінімальну вартість базових обчислювальних систем зі 100 до 10 доларів за одиницю. Чудовим прикладом послужить Raspberry Pi Zero – перший 5-доларовий комп'ютер на Linux з частотою 1 Ггц. За ті ж гроші можна придбати мікроконтролер Wi-Fi, що підтримує одну з версій Python. Зовсім скоро ці мікропроцесори будуть коштувати менше долара, і ми легко зможемо вбудовувати їх практично всюди.

Але більш серйозні досягнення відбуваються сьогодні у світі високоякісних мікропроцесорів. Окремої уваги заслуговують графічні процесори, кращі з яких виробляє компанія NVIDIA. Графічні процесори корисні не тільки для обробки графіки, але і при роботі з алгоритмів машинного навчання, а також з пристроями віртуальної і доповненої реальності. Однак представники компанії NVIDIA обіцяють більш істотні поліпшення продуктивності графічних процесорів в найближчому майбутньому.

Козирем всієї сфери інформаційних технологій як і раніше залишаються квантові комп'ютери, які поки що існують переважно в лабораторіях. Але варто зробити їх комерційно привабливими, і це призведе до грандіозного зростанню продуктивності, насамперед, у сфері біології і штучного інтелекту.


Квантовий комп'ютер Google

Програмне забезпечення: золоте століття штучного інтелекту
Сьогодні в світі програмного забезпечення відбувається багато цікавих речей. Хороший приклад – розподілені системи. Їх поява обумовлена багаторазовим збільшенням кількості пристроїв за останні роки, що викликало необхідність распараллеливать завдання на декількох машинах, налагоджувати обмін даними між пристроями і координувати їх роботу. Окремої уваги заслуговують такі технології розподілених систем, як Hadoop або Spark, призначені для роботи з великими масивами даних. Варто також згадати технологію блокчейн, що забезпечує безпеку даних і ресурсів і вперше реалізовану в криптовалюте Bitcoin.

Але, мабуть, самі захоплюючі відкриття відбуваються сьогодні в області штучного інтелекту (ШІ), має довгу історію злетів і падінь. Ще сам Алан Тьюринг передбачав, що до 2000 року машини будуть здатні імітувати людей. І хоча це передбачення поки не здійснилося, є вагомі причини вважати, що ШІ нарешті вступає в золотий вік свого розвитку.
«Машинне навчання – це ключовий, революційний спосіб переосмислення всього, що ми робимо», – генеральний директор компанії Google Сундар Пичаи.
Найбільший ажіотаж в області ШІ зосереджений навколо так званого глибинного навчання – методу, який був широко висвітлений в рамках одного відомого проекту компанії Google, запущеного в 2012 році. В цьому проекті була задіяна потужна мережа комп'ютерів, метою якої було навчитися розпізнавати котиків на відеороликах з YouTube. Метод глибинного навчання ґрунтується на штучних нейронних мережах – технології, зародилася ще в 40-х роках минулого століття. Нещодавно ця технологія знову стала актуальною через багатьох факторів: появи нових алгоритмів, зниження вартості паралельних обчислень і широкого розповсюдження великих наборів даних.


Відсоток помилок у конкурсі ImageNet (червона лінія відповідає показникам людини)

Залишається сподіватися, що глибинне навчання не стане просто черговим модним терміном Силіконової долини. Втім, інтерес до цього методу навчання підкріплюється вражаючими теоретичними і практичними результатами. Наприклад, до введення глибинного навчання допустимий відсоток помилок переможців ImageNet, відомого конкурсу з машинного бачення, становив 20-30 %. Але після його застосування правильність алгоритмів неухильно зростала, і вже в 2015 році показники машин перевершили показники людини.

Багато документів, пакети даних і інструменти програмного забезпечення пов'язані з глибинним навчанням, знаходяться у відкритому доступі, що дало змогу окремим особам і невеликим організаціям створювати власні високоефективні програми. Компанії WhatsApp Inc. знадобилося всього 50 розробників, щоб створити популярний месенджер 900 мільйонів користувачів. Для порівняння, створення месенджерів попередніх поколінь вимагало залучення понад тисячі (а іноді і декількох тисяч) розробників. Щось подібне тепер відбувається і в області ШІ: програмні засоби зразок Theano і TensorFlow у поєднанні з хмарними дата-центрами для навчання і недорогими відеокартами для обчислень дозволяють невеликим командам розробників створювати новаторські системи ШІ.

Наприклад, нижче представлений невеликий проект одного програміста з використанням TensorFlow для перетворення чорно-білих фото в кольорові:


Зліва направо: чорно-біле фото, перетворене фото, кольоровий оригінал фото. Джерело

А ось невелика стартап-додаток для класифікації предметів у реальному часі:

image
Додаток Teradeep ідентифікує предмети в реальному часі

Хм, а десь я вже це бачив:

image
Фрагмент з фільму Термінатор 2: Судний день (1991)

Одним з перших додатків з методом глибинного навчання, випущених великою компанією, було дивно розумне додаток для пошуку зображень Google Photos:

image
Пошук з фотографій (без метаданих) з ключовою фразою «big ben»

Незабаром нас очікує значне підвищення продуктивності ІІ у всіх сферах програмного і апаратного забезпечення: голосові помічники, пошукові механізми, чат-боти, 3D сканери, мовні перекладачі, автомобілі, дрони, системи діагностичної візуалізації та багато-багато іншого.
«Легко передбачити ідеї наступних 10000 стартапів: взяти Х і додати штучний інтелект», – Кевін Келлі.
Стартапи, що створюють продукцію з упором на ІІ, повинні залишатися гранично сфокусованими на певних програмах, щоб підтримувати конкуренцію з великими компаніями, для яких ШІ є вищим пріоритетом. Системи ШІ стають ефективніше по мірі того, як збільшується обсяг зібраних для них даних. Виходить щось на зразок маховика, постійно обертається за рахунок так званого ефекту мережі даних (більше користувачів → більше даних → краще продукція → більше користувачів). Наприклад, команда картографічного сервісу Wase використовувала ефект мережі даних, щоб зробити якість надаваних карт краще, ніж у їх більш маститих конкурентів. Усім, хто має намір використовувати ІЇ для свого стартапу, варто дотримуватися аналогічної стратегії.

Програмне + апаратне забезпечення: нові комп'ютери
Зараз на стадії формування знаходиться цілий ряд перспективних платформ, які скоро цілком можуть перейти на стадію розвитку, так як вони поєднують в собі останні розробки з сфер програмного і апаратного забезпечення. І хоча ці платформи можуть виглядати по-різному або мати різну комплектацію, у них є одна загальна риса: використання останніх розширених можливостей розумною віртуалізації. Розглянемо деякі з цих платформ:

Автомобілі. Великі інформаційно-технологічні компанії на зразок Google, Apple, Uber і Tesla чимало інвестують у розробку автономних або безпілотних автомобілів. На ринку вже представлені напівавтономні автомобілі Tesla Model S і незабаром очікується вихід оновлених і більш досконалих моделей. Створення повністю автономного автомобіля зажадає деякого часу, проте є підстави вважати, що чекати залишилося не більше п'яти років. Насправді, вже існують розробки повністю автономних автомобілів, які їздять не гірше, ніж під управлінням людини. Тим не менш, в силу багатьох аспектів культурного і регулятивного характеру такі автомобілі повинні їздити набагато краще, ніж керовані людиною, щоб бути допущеними до широкої експлуатації.

image
Безпілотний автомобіль складає схему свого оточення

Безсумнівно, обсяг інвестицій в безпілотні автомобілі буде тільки рости. На додаток до інформаційно-технологічним компаніям, великі виробники автомобілів теж почали замислюватися над автономністю. Нас чекає ще багато цікавих стартап-продуктів. Програмні засоби глибинного навчання стали настільки ефективними, що сьогодні одного-єдиного виробника під силу зробити напівавтономний автомобіль.

image
Саморобний безпілотний автомобіль

Дрони. Сучасні дрони обладнані за останнім словом техніки (в основному компонентами смартфонів і механічними деталями), але мають відносно просте. Незабаром з'являться вдосконалені моделі, оснащені комп'ютерним зором й іншими видами AI, що зробить їх більш безпечними, зручними в управлінні і корисними. Фото — та відеозйомка з дронов буде популярною не тільки серед аматорів, але, що важливіше, знайде і комерційне застосування. До того ж, існує чимало небезпечних видів робіт, у тому числі висотних, для виконання яких було б набагато безпечніше використовувати дрони.

image
Повністю автономний політ дрона

Інтернет речей. основні переваги пристроїв інтернету речей – це їх енергоефективність, безпеку і зручність. Хорошими прикладами перших двох характеристик можуть послужити продукти Nest і Dropcam. Що стосується зручності, варто звернути увагу на пристрій Echo від Amazon.

Більшість людей вважають, що Echo – це чергова маркетингова хитрість, але, скориставшись хоча б раз, вони дивуються, наскільки зручним виявляється це пристрій. Воно блискуче демонструє ефективність голосового управління як основи користувальницького інтерфейсу. Звичайно, ми ще не скоро побачимо роботів з універсальним інтелектом, здатних підтримувати повноцінний розмова. Але, як показує Echo, комп'ютери вже здатні справлятися з більш-менш складними голосовими командами. По мірі того як метод глибинного навчання буде вдосконалюватися, комп'ютери навчаться краще розуміти мову.

image
3 основних переваги: енергоефективність, безпека, зручність

Пристрої інтернету речей також знайдуть застосування в бізнес-сегменті. Наприклад, пристрої з сенсорами і можливістю підключення широко використовуються для оперативного контролю промислового обладнання.

Носим техніка. Сьогодні функціональність переносних комп'ютерів варіюється залежно від низки факторів: ємності батареї, засобів комунікації та обробки даних. Найбільш успішні пристрої зазвичай мають дуже вузьку сферу застосування: приміром, фітнес-трекінг. По мірі поліпшення компонентів апаратного забезпечення портативні пристрої будуть, як і смартфони, розширювати свою функціональність, відкриваючи тим самим можливості для нових додатків. Як і у випадку з інтернетом речей, передбачається, що голос стане основним інтерфейсом управління такими пристроями.

image
Мініатюрний навушник з штучним інтелектом, фрагмент з фільму «Вона»

Віртуальна реальність. 2016 рік буде дуже цікавим для розвитку засобів VR: реліз окулярів віртуальної реальності Oculus Rift і HTC Vive (і, можливо, PlayStation VR) означає, що зручні і імерсивні системи VR нарешті стануть загальнодоступними. Розробникам пристроїв VR доведеться добряче постаратися, щоб не допустити виникнення у користувачів так званого ефекту «зловісної долини», при якому надмірна правдоподібність робота або іншого штучного об'єкта викликає неприязнь у людей-спостерігачів.

Для створення якісних систем VR потрібні якісні екрани (з високою роздільною здатністю, високою частотою оновлення і низькою інерційністю), потужні відеокарти і можливість відстежувати точне положення користувача (попередні покоління систем VR могли тільки відстежувати поворот голови користувача). В цьому році завдяки новим пристроям користувачі вперше зможуть випробувати на собі повноцінний ефект присутності: всі почуття настільки якісно «обманюються», що користувач відчуває повне занурення у віртуальний світ.

image
Демонстрація Oculus Rift Toybox

Безсумнівно, окуляри VR продовжать розвиватися і з часом будуть ставати все доступніше. Розробникам ще чимало попрацювати над такими аспектами, як нові інструменти подання генерованого та/або знятого контенту VR, удосконалення машинного зору для відстеження положення користувача і отримання даних про нього прямо з телефону або окулярів віртуальної реальності, а також розподілені серверні системи для розміщення масштабних віртуальних оточень.

image
Створення віртуального світу в 3D форматі з допомогою очок VR

Доповнена реальність. Швидше за все, AR отримає розвиток тільки після VR, тому що для повноцінного використання доповненої реальності потрібні всі можливості віртуальної разом з додатковими новими технологіями. Наприклад, для повноцінного об'єднання в одній інтерактивної сцені реальних і віртуальних об'єктів засобів AR потрібні просунуті технології машинного зору з малою затримкою.

image
Пристрій доповненої реальності, фрагмент з фільму «Kingsman: Секретна служба»

Але, швидше за все, епоха доповненої реальності настане швидше, ніж вам здається. Цей деморолик був відзнятий безпосередньо через пристрій AR Magic Leap:

image
Демонстрація Magic Leap: віртуальний персонаж в реальному середовищі

Цей деморолик був знятий безпосередньо через пристрій Magic Leap 14 жовтня 2015 року. При його створенні не застосовувалися ні спецефекти, ні композітінг.

Що далі?
Можливо, цикли в 10-15 років більше не повторяться, і мобільний епоха буде останнім з них. А може бути, наступна епоха буде коротшим, або лише якийсь один підвид з розглянутих вище технологій стане згодом дійсно важливим.

Я волію думати, що ми зараз знаходимося в точці перетину кількох епох. «Мирними дивідендами від війни смартфонів» стало стрімке поява нових пристроїв і розробок у сфері, особливо штучного інтелекту, здатного зробити ці пристрої ще більш розумними і корисними.

Деякі дослідники відзначають, що більшість нових пристроїв поки ще знаходяться в «пубертатному періоді»: вони можуть бути недосконалими і в деякій мірі безглуздими, а все тому, що вони ще не перейшли у фазу розвитку. Як і у випадку з персональними комп'ютерами в 70-х, інтернетом в 80-х і смартфонами на початку нульових, ми бачимо повну картину, а лише фрагменти того, що під поточним технологіям належить перетворитися. Так чи інакше, майбутнє близьке: ринки коливаються, мода приходить і йде, але прогрес, як і раніше, впевнено рухається вперед.
Джерело: Хабрахабр

0 коментарів

Тільки зареєстровані та авторизовані користувачі можуть залишати коментарі.