Будущее Компьютерных Технологий: Обзор Современных Тенденций

Сектор информационных технологий развивается в двух преимущественно независимых циклах: продуктовом и финансовом.

В последнее время продолжаются споры о том, на какой стадии финансового цикла мы находимся; Большое внимание уделяется финансовым рынкам, которые порой ведут себя непредсказуемо и сильно колеблются.

С другой стороны, производственным циклам уделяется относительно мало внимания, хотя именно они продвигают информационные технологии вперед. Но анализируя опыт прошлого, можно попытаться понять текущий продуктовый цикл и спрогнозировать дальнейшее развитие технологий.

Развитие продуктовых циклов в технологическом секторе происходит посредством взаимодействия платформ и приложений: новые платформы позволяют создавать новые приложения, которые, в свою очередь, увеличивают ценность этих платформ, замыкая тем самым цикл положительной обратной связи.

Малые продуктовые циклы повторяются постоянно, но исторически так сложилось, что каждые 10–15 лет начинается другой большой цикл — эпоха, полностью меняющая облик ИТ.

Финансовый и продуктовый циклы развиваются во многом независимо друг от друга.

Когда-то появление компьютеров побудило предпринимателей создать первые текстовые процессоры, электронные таблицы и многие другие приложения для ПК.

С появлением Интернета мир увидел поисковые системы, онлайн-торговлю, электронную почту, социальные сети, бизнес-приложения SaaS и многие другие сервисы.

Смартфоны дали толчок развитию мобильных социальных сетей и мессенджеров, а также появлению новых видов услуг, таких как совместное использование автомобилей.

Мы живем в эпоху мобильных технологий, и похоже, что нас ждет еще много интересных инноваций.

Каждую эпоху можно разделить на 2 этапа: 1) этап формирования – когда платформа впервые появляется на рынке, но является дорогой, сырой и/или сложной в использовании; 2) активная фаза – когда новый продукт устраняет указанные недостатки платформы, тем самым начинается период ее быстрого развития.

Компьютер Apple II был выпущен в 1977 году, а Altair 8800 — в 1975 году, но активная фаза эры ПК началась с выпуском IBM PC в 1981 году.

продажи ПК в год (тысячи) Фаза становления Интернета началась в 80-е и начало 90-х , когда это был, по сути, инструмент обмена текстовыми данными, используемый учеными и правительством.

Выпуск первого браузера NCSA Mosaic в 1993 году положил начало этапу интенсивного развития Интернета, который не закончился и по сей день.

Количество Интернет-пользователи по всему миру Мобильные телефоны существовали уже в 90-е годы, а первые смартфоны появились на заре 2000-х, но массовое производство смартфонов началось в 2007-2008 годах с выпуском первого iPhone, а затем с появлением платформы Android. С тех пор число пользователей смартфонов резко возросло, и сейчас их число достигло примерно двух миллиардов.

А к 2020 году смартфоны будут 80% населения мира.

Продажи смартфонов по всему миру (в миллионах) Если каждый цикл действительно продлится 10–15 лет, активная фаза новой компьютерной эпохи начнется всего через несколько лет. Оказывается, новая технология уже находится на стадии становления.

Сегодня существует несколько основных тенденций в области аппаратного и программного обеспечения, которые позволяют частично пролить свет на следующую эпоху.

В этой статье я хочу обсудить эти тенденции и высказать некоторые предположения о том, как может выглядеть наше будущее.

Аппаратное обеспечение: компактное, дешевое и универсальное

Миникомпьютеры были доступны для небольших организаций, а компьютеры были доступны для дома и офиса.

Компьютеры уменьшаются в размерах с постоянной скоростью Сейчас мы находимся на пороге новой эры, в которой процессоры и датчики станут настолько дешевыми и компактными, что вскоре компьютеров будет больше, чем людей.

Этому способствуют два фактора.

Во-первых, устойчивый прогресс в производстве полупроводников за последние 50 лет ( Закон Мура ).

Во-вторых, Крис Андерсон звонки «мирные дивиденды от войны смартфонов»: головокружительный успех смартфонов способствовал крупным инвестициям в разработку процессоров и сенсоров.

Загляните внутрь современного квадрокоптера, очков виртуальной реальности или любого устройства Интернета вещей — что вы увидите? Правильно – в основном компоненты смартфона.

Но в современную эпоху полупроводников акцент сместился с отдельных процессоров на целые узлы специальные микросхемы, известные как однокристальные системы.

Цены на компьютеры неуклонно снижается Обычная однокристальная система объединяет в себе энергоэффективный ARM-процессор и специальный графический процессор, а также устройства связи, управления питанием, обработки видеосигнала и так далее.

Raspberry Pi Zero: компьютер Linux за 5 долларов с процессором 1 ГГц Эта инновационная архитектура позволила снизить минимальную стоимость базовых вычислительных систем со 100 до 10 долларов за единицу.

Отличным примером будет Малина Пи Ноль – первый 5-долларовый компьютер Linux с частотой 1 ГГц.

За те же деньги можно купить микроконтроллер Wi-Fi , поддерживающий одну из версий Python. Очень скоро эти микропроцессоры будут стоить меньше доллара, и мы сможем легко встроить их практически везде.

Но сегодня в мире высокопроизводительных микропроцессоров происходят большие успехи.

Заслуживает особого внимания графические процессоры , лучшие из которых производятся NVIDIA. Графические процессоры полезны не только для обработки графики, но и для работы с алгоритмами машинного обучения, а также с устройствами виртуальной и дополненной реальности.

Однако представители NVIDIA обещают более существенные улучшения производительности графических процессоров в ближайшем будущем.

Козырной картой всей сферы информационных технологий продолжают оставаться квантовые компьютеры, которые пока существуют в основном в лабораториях.

Но как только они станут коммерчески привлекательными, это приведет к огромному росту производительности, особенно в области биологии и искусственного интеллекта.

Квантовый компьютер Google

Программное обеспечение: золотой век искусственного интеллекта

Хорошим примером являются распределенные системы.

Их появление обусловлено кратным увеличением количества устройств в последние годы, что вызвало необходимость распараллеливания задач на нескольких машинах, налаживания обмена данными между устройствами и координации их работы.

Технологии распределенных систем, такие как Хадуп или Искра , предназначенный для работы с большими объемами данных.

Также стоит упомянуть технологию блокчейн, которая обеспечивает безопасность данных и ресурсов и впервые была реализована в криптовалюте Биткойн.

Но, пожалуй, самые захватывающие открытия сегодня совершаются в области искусственного интеллекта (ИИ), которая имеет долгую историю взлетов и падений.

А также сам Алан Тьюринг предсказанный что к 2000 году машины смогут имитировать людей.

Хотя это предсказание еще не сбылось, есть веские основания полагать, что ИИ наконец вступает в свой золотой век.

«Машинное обучение — это ключевой, революционный способ переосмыслить все, что мы делаем», — генеральный директор Google Сундар Пичаи .

В этом проекте задействована высокопроизводительная сеть компьютеров, которая научится распознавать кошек в видеороликах на YouTube. Метод глубокого обучения основан на искусственных нейронных сетях – технологиях все еще в зачаточном состоянии в 40-х годах прошлого века.

В последнее время эта технология вновь стала актуальной в связи с многие факторы : появление новых алгоритмов, снижение стоимости параллельных вычислений и широкое использование больших наборов данных.

Процент ошибок в конкурсе ImageNet (красная линия соответствует производительности человека) Будем надеяться, что глубокое обучение не станет очередным модным словечком в Кремниевой долине.

Однако интерес к этому методу обучения подкрепляется впечатляющими теоретическими и практическими результатами.

Например, до внедрения глубокого обучения приемлемый процент ошибок победителей ImageNet знаменитого конкурса машинного зрения, составлял 20–30%.

Но после его применения точность алгоритмов неуклонно возрастала, и уже в 2015 году производительность машины превысила возможности человека.

Многие документы пакеты данных И программные инструменты, связанные с глубоким обучением, являются общедоступными, что позволяет отдельным лицам и небольшим организациям создавать свои собственные высокоэффективные приложения.

WhatsApp Inc. потребовалось всего 50 разработчиков для создания популярного мессенджера для 900 миллионов пользователей .

Для сравнения, создание мессенджеров предыдущих поколений требовало привлечения более тысячи (а иногда и нескольких тысяч) разработчиков.

Что-то вроде этого сейчас происходит в области искусственного интеллекта: такие программные инструменты, как Теано И Тензорфлоу в сочетании с облачными центрами обработки данных для обучения и недорогими видеокартами для вычислений позволяют небольшим группам разработчиков создавать инновационные системы искусственного интеллекта.

Например, ниже представлен небольшой проект один программист использование TensorFlow для преобразования черно-белых фотографий в цветные:



Слева направо: черно-белая фотография, конвертированная фотография, цветная оригинальная фотография.

( Источник ) А вот небольшое стартовое приложение для классификации объектов в реальном времени:



Приложение Терадип идентифицирует объекты в режиме реального времени Хм, где-то я это уже видел:



Фрагмент из фильма Терминатор 2: Судный день (1991) Одним из первых приложений для глубокого обучения, выпущенных крупной компанией, было удивительно умное приложение для поиска изображений Google Photos:



Поиск по фотографиям (без метаданных) по ключевому слову «биг бен» Вскоре мы увидим значительные улучшения в производительности ИИ во всех областях программного и аппаратного обеспечения: голосовых помощников, поисковых систем, чат-боты , 3D-сканеры , языковые переводчики, автомобили, дроны, системы диагностической визуализации и многое, многое другое.

«Легко предсказать идеи следующих 10 000 стартапов: возьмите X и добавьте искусственный интеллект», — Кевин Келли .

Системы искусственного интеллекта становятся более эффективными по мере увеличения объема собираемых для них данных.

Получается что-то вроде маховика, постоянно вращающегося за счет так называемого эффекта сети передачи данных (больше пользователей → больше данных → лучшие продукты → больше пользователей).

Например, команда картографического сервиса Wase использовала эффект сети передачи данных, чтобы сделать качество предоставляемых ими карт лучше, чем у их более почтенных конкурентов.

Любой, кто намерен использовать ИИ для своего стартапа, должен придерживаться похожий стратегии.

Программное обеспечение + оборудование: новые компьютеры

Хотя эти платформы могут выглядеть по-разному или иметь разные функции, у них есть одна общая черта: новейшие передовые возможности интеллектуальной виртуализации.

Давайте посмотрим на некоторые из этих платформ: Легковые автомобили.

Крупные компании информационных технологий, такие как Google, Apple, Uber и Tesla, вкладывают значительные средства в разработку автономных или беспилотных автомобилей.

Полуавтономные автомобили Tesla Model S уже представлены на рынке, а в ближайшее время ожидается выпуск обновленных и более совершенных моделей.

Создание полностью автономного автомобиля займет некоторое время, но есть основания полагать, что ждать придется не более пяти лет. На самом деле уже есть разработки полностью автономных автомобилей, которые ездят не хуже, чем те, что под управлением человека.

Однако из-за многих культурных и нормативных соображений такие транспортные средства должны работать намного лучше, чем транспортные средства, управляемые человеком, чтобы быть одобренными для широкого использования.

Беспилотный автомобиль наносит на карту окрестности Нет сомнений в том, что инвестиции в беспилотные автомобили будут только увеличиваться.

Помимо компаний, занимающихся информационными технологиями, об автономности начали задумываться и крупные производители автомобилей.

Нас ждет еще много интересных стартап-продуктов.

Программное обеспечение глубокого обучения стало настолько мощным, что сегодня одному разработчику можно сделать полуавтономную машину.

Самодельный беспилотный автомобиль Дроны.

Современные дроны оснащены новейшими технологиями (в основном компонентами смартфонов и механическими деталями), но имеют относительно простое программное обеспечение.

Вскоре станут доступны улучшенные модели, оснащенные компьютерным зрением и другими типами искусственного интеллекта, что сделает их более безопасными, простыми в управлении и более полезными.

Фото- и видеосъемка с дронов будет популярна не только среди любителей, но, что немаловажно, найдет и коммерческий приложение.

Кроме того, существует множество опасный виды работ, в том числе высотные, для которых было бы гораздо безопаснее использовать дроны.

Полностью автономный полет дрона Интернет вещей.

Самыми основными преимуществами устройств Интернета вещей являются их энергоэффективность, безопасность и удобство.

Хорошим примером первых двух характеристик являются продукты Гнездо И Дропкам .

Что касается удобства, то стоит обратить внимание на устройство.

Эхо с Амазона.

Большинство людей думают, что Echo — это просто очередной маркетинговый трюк, но после его использования хотя бы один раз, они удивлены Насколько удобно это устройство? Это великолепно демонстрирует эффективность голосового управления как основы пользовательского интерфейса.

Конечно, мы еще не скоро увидим роботов с универсальным интеллектом, способных поддерживать полноценный разговор.

Но, как показывает «Эхо», компьютеры уже способны обрабатывать более или менее сложные голосовые команды.

По мере совершенствования глубокого обучения компьютеры смогут лучше понимать язык.

3 главных преимущества: энергоэффективность, безопасность, удобство Устройства Интернета вещей найдут применение и в бизнес-сегменте.

Например, устройства с датчиками и возможностью подключения к сети.

широко используемый для оперативного контроля промышленного оборудования.

Носимая технология.

Сегодня функциональность носимых компьютеров варьируется в зависимости от ряда факторов: емкости аккумулятора, средств связи и обработки данных.

Самые успешные устройства обычно имеют очень узкую сферу применения: например, фитнес-трекинг.

По мере совершенствования аппаратных компонентов носимые устройства, как и смартфоны, будут расширять свою функциональность, тем самым открывая возможности для новых приложений.

Ожидается, что, как и в случае с Интернетом вещей, голос станет основным пользовательским интерфейсом для управления носимыми устройствами.

Миниатюрные наушники с искусственным интеллектом, фрагмент из фильма «Она» Виртуальная реальность.

2016 год станет очень интересным для развития инструментов VR: выпуск очков виртуальной реальности Oculus Rift и ХТК Виве (и, возможно, PlayStation VR) означает, что удобные и захватывающие системы виртуальной реальности наконец-то станут доступны публике.

Разработчикам VR-устройств придется сильно постараться, чтобы пользователи не испытали на себе так называемого эффекта.

«зловещая долина» , в котором чрезмерная правдоподобность робота или другого искусственного объекта вызывает враждебность среди людей-наблюдателей.

Для создания качественных VR-систем необходимы качественные экраны (с высоким разрешением, высокой частотой обновления и низкой задержкой), мощные видеокарты и возможность отслеживать точное положение пользователя (предыдущие поколения VR-систем могли отслеживать только поворот головы пользователя).

.

В этом году благодаря новым устройствам пользователи впервые смогут ощутить весь эффект. присутствие : все чувства «обмананы» настолько хорошо, что пользователь чувствует себя полностью погруженным в виртуальный мир.

Демо-версия Toybox для Oculus Rift Несомненно, VR-гарнитуры будут продолжать развиваться и со временем станут более доступными.

Разработчикам еще предстоит проделать большую работу по таким аспектам, как новые инструменты для представления сгенерированных и/или захваченный контент VR-улучшение машинное зрение для отслеживания положения пользователя и получения данных о нем непосредственно с телефона или очков виртуальной реальности, а также распределенных серверных систем для размещения масштабных виртуальных сред.



Создание виртуального мира в формате 3D с помощью VR-очков Дополненная реальность.

Скорее всего, AR будет развиваться только после VR, поскольку для полноценного использования дополненной реальности потребуются все возможности виртуальной реальности наряду с дополнительными новыми технологиями.

Например, чтобы полностью объединить реальные и виртуальные объекты в одной интерактивной сцене, инструментам AR потребуются передовые технологии компьютерного зрения с малой задержкой.

Устройство дополненной реальности, фрагмент из фильма «Kingsman: Секретная служба» Но, скорее всего, эра дополненной реальности наступит быстрее, чем вы думаете.

Эта демонстрация была снята непосредственно с помощью AR-устройства Magic Leap:



Демо-версия Magic Leap: виртуальный персонаж в реальной среде Это демо было снято непосредственно с помощью устройства Magic Leap 14 октября 2015 года.

При его создании не использовались никакие спецэффекты или композитинг.

Что дальше?

А может быть, следующая эра будет короче, или же впоследствии действительно важным станет только один подвид технологий, рассмотренных выше.

Я предпочитаю думать, что мы сейчас находимся на пересечении нескольких эпох.

«Мирным дивидендом от войны смартфонов» стало быстрое появление новых устройств и разработок программного обеспечения, особенно искусственного интеллекта, которые могут сделать эти устройства еще умнее и полезнее.

Некоторые исследователи отмечают, что большинство новых устройств все еще находятся в разработке.

"половое созревание" : они могут быть несовершенными и несколько абсурдными, но все потому, что они еще не вошли в фазу разработки.

Как и в случае с персональными компьютерами 70-х годов, Интернетом 80-х годов и смартфонами начала 2000-х годов, мы видим не полную картину, а лишь фрагменты того, какими станут нынешние технологии.

Так или иначе, будущее уже близко: рынки колеблются, мода приходит и уходит, но прогресс, как и прежде, уверенно движется вперед. Теги: #vr #Интернет вещей #Исследования и прогнозы в ИТ #Образовательный процесс в ИТ #Финансы в ИТ #мобильные #Оно #Носимая электроника #AR #прогнозы #будущее

• Что Такое Совок?

  19 Oct, 24

• Советы По Восстановлению Пароля Windows

  19 Oct, 24

• Уязвимость Инфраструктуры Открытых Ключей Windows Cve-2020-0601

  19 Oct, 24

• Nap Cafe – «Кафе», Где Посетители Платят За Место И Время Для Сна.

  19 Oct, 24

• It-Специалисты В Своих Резюме Делают Акцент На Умении Работать В Команде, Трудолюбии И Аналитическом Складе Ума.

  19 Oct, 24

• Самодельный 3D-Принтер На Механике Scara, V3

  19 Oct, 24

• Спросите Итана №73: Мультивселенная И Вы

  19 Oct, 24

• Драйвер Gpl Для Многоканального Захвата Mpeg4

  19 Oct, 24

• Удобный Выбор Цифровых Значений В Полях Ввода

  19 Oct, 24

• Hazelcast 3.3 — Что Нового?

  19 Oct, 24