14.09.2016

Будущее компьютерных технологий

Информационные технологии развиваются в двух основных направлениях: продуктовом и финансовом. Последнее время существует множество споров и дискуссий о том, на каком же этапе финансового цикла находится наш мир.

Обзор современных технологических трендов

Много внимание уделяется финансовым рынкам, что ведут себя довольно непредсказуемо и сильно колеблются. В свою очередь отрасли, связанной с продажей продукции, достается значительно меньше внимания. Хотя именно создание, развитие и в дальнейшем продажа разнообразного нового оборудования двигают технологии вперед. Правда, прошлый опыт подсказывает, что можно попробовать понять текущий продуктовый цикл и предугадать его развитие. Продуктовые циклы развиваются в сфере высоких технологий за счет взаимодействия платформ и приложений. Происходит это таким образом: новые платформы позволяют разрабатывать новые приложения, что повышает ценность этих платформ. В свою очередь, замыкается цепь положительной обратной связи. Малые продуктовые циклы повторяются довольно регулярно. История современных технологий показывает, что в раз в десять лет происходит большой цикл, что является революционным для технологий.

С появлением новых технологических разработок появлялся спрос на определенные программы или приложения.  Так, с популяризацией компьютеров были разработаны и первые текстовые редакторы, таблицы и многое другое.  После появления Интернета стали развиваться сервисы для электронной почты, поисковые системы, социальный сети и другие сервисы. Также с появлением поисковых механизмов стал развиваться интернет-маркетинг и коммерция в онлайн среде. Стремительное развитие мобильный устройств привело к разработке множества мессенджеров и появлению новых услуг. В данным момент, мы находимся в эпохе мобильных устройств. И таким образом, интересные изобретения еще впереди.

Условно любая эпоха делиться на 2 основных фазы: формирование и активную фазу. Во время фазы формирования, изобретение первый раз  появляется на рынке, пока еще сырое или сложной в обращении. При этом оно может стоит немало денег. В активной фазе разработчики учитывают и исправляют недостатки предыдущей фазы. Тем самым делают продукт более легким для использования и понимания пользователя. Например, эпоха ПК формировалась в 1977 году, а с выпуском IBM PC в 81-м году перешла в активную фазу.

Что касается Интернета, то фаза формирования попадает в 80-е годы. На тот момент это был сервис для обмена простыми текстовыми сообщениями для ученых и правительства. Выход в активную фазу ознаменовало открытие первого в мире браузера NCSA Mosaic. Посмотрев на график ниже, можно убедиться, что количество интернет-пользователей только растет.

Количество пользователей интернета по всему миру

В 90-х годах уже использовали мобильные телефоны. А вот первые смартфоны появились на заре нулевых. Правда, активное производство таких устройств началось после выхода первой модели iPhone. Затем популярность таких устройств усилило появления альтернативной платформы Android. После этого количество пользователей смартфонов резко выросло. На данный момент их количество достигло уже порядка двух миллиардов. По прогнозам, к 2020 году обладателями таких устройств будет практически всё население планеты.

Продажи смартфонов по всему миру

Если длительность каждого цикла 10–15 лет, то через несколько лет начнется активная фаза новой компьютерной эпохи. Это значит, что новое изобретение пока еще в фазе формирования. Сейчас можно выделить несколько трендов в сфере программного и аппаратного обеспечения. В этой статье, мы и обсудим новые тренды этой отрасли. Также мы сможем немного понять, как может в перспективе выглядеть наше будущее.

Нововведения в сегменте аппаратного обеспечения

Во времена использования мейнфреймов только самые большие компании могли себе позволить компьютер. В то же время мини-компьютеры были доступны для организаций поменьше, а компьютеры – для домов и офисов.

nature_moore-law

Существует такой прогноз, что компьютеров станет больше, чем людей. А всё потому что процессоры и сенсоры стали компактными и дешевыми. На это повлияло два таких фактора. Во-первых, неуклонный прогресс в производстве полупроводников за последние 50 лет. Во-вторых, быстрое увеличение спроса на смартфоны способствовало большим инвестициям в разработку процессоров и сенсоров. Но в современную эпоху всё внимание уделяется узлам микросхем, однокристальным системам.

Стандартная однокристальная система объединяет в себе эффективный ARM-процессор и специальный графический процессор и также устройства для обмена информацией, управления питанием, обработки видеосигнала и так далее. С помощью новейшего строения минимальная стоимость систем для вычислений снизилась со 100 до 10 долларов за единицу.

первый компьютер на платформе Linux с частотой 1 GHz

Отличным примером выступит Raspberry Pi Zero. Это первый компьютер на платформе Linux с частотой 1 GHz. Он стоит 5 долларов За ту же сумму можно купить микроконтроллер Wi-Fi, поддерживающий одну из версий Python. Совсем скоро такие микропроцессоры будут стоить меньше доллара. И таким образом будут встроены практически всюду.

Но самые заметные изменения происходят сейчас в мире микропроцессоров. Стоит выделить графические процессоры компании NVIDIA. Графические процессоры нужны не только для обработки различной графики, но и при работе с оборудованиями виртуальной и дополненной реальности. Представители NVIDIA обещают улучшить работоспособность своих процессоров в ближайшем будущем.

Главной «изюминкой» сферы технологий все еще остаются квантовые компьютеры, которые пока используются только в научных центрах. Если продумать их внешний вид не в ущерб функционалу, то это приведет к значительному росту производительности в разных отраслях науки.

Золотой век искусственного интеллекта

Сейчас в мире ПО происходит много интересных открытий. Отличный тому пример – это распределительные системы. Их появлению способствовало увеличение количества устройств за последние годы. Таким образом, выросла и необходимость распределения множества задач. Яркими примерами таких систем являются Hadoop и Spark. Они предназначены для работы с огромным количеством информации. Стоит также упомянуть block chain технологию. Она обеспечивает надежную защиту данных. Также это первая технология реализованная в криптовалюте.

Стоит отметить, что самые интересные изобретения происходят на данный момент в сегменте искусственного интеллекта.  Когда-то давно Алан Тьюринг предположил, что к 2000 году машины будут способны подражать поведению людей. Конечно, ученый немного ошибся в своих расчетах. Пока что искусственный интеллект только движется в этом направлении. Генеральный директор компании Google Сундар Пичаи заявил, что машинное обучение является основным революционным методом переосмысления того, что они делают.

Самым популярным изобретением в отрасли ИИ пока что считается глубинное обучение. В 2012-м году Google запустил интересный проект. В нем была задействована сеть компьютеров. Основной целью было научиться распознавать котиков на видео с YouTube. Глубинное обучение основывается на искусственных нейронных сетях. На данный  момент эта технология снова стала распространенной. Этому способствовали такие аспекты: появились новые алгоритмы, снизилась стоимость параллельных вычислений и стали часто использоваться большие массивы информации.

Процент ошибок в конкурсе ImageNetПроцент ошибок в конкурсе ImageNet (красная линия соответствует показателям человека)

Будем надеяться, что такое обучение не останется просто очередным новомодным термином. Правда, есть у такого вида обучения отличные показатели. Например, до появления глубинного обучения стандартный процент ошибок победителей ImageNet, известного конкурса по машинному видению, составлял 20–30%. Но после его применения количество ошибок стало сокращаться. В прошлом году показатели машин были выше, чем у обычного человека.

Информация по глубинному обучению, что находится в открытом доступе, позволила  некоторым пользователям и компаниям создавать свои высокоэффективные приложения. К примеру, WhatsApp Inc. нужно было всего 50 разработчиков для создания мессенджера для 900 миллионов пользователей. Ранее на создание подобных проектов нужно было привлекать больше тысячи разработчиков. Похожая тенденция наблюдается и в сегменте ИИ. Яркие тому примеры: сервисы вроде Theano и TensorFlow. Таким образом, сочетая облачные хранения данных для обучения и недорогие видеокарты для вычислений и немного креатива, позволяют маленьким командам создавать инновационные ИИ. Ниже представлен небольшой проект с использованием TensorFlow для преобразования черно-белых фото в цветные:

TensorFlowСлева направо: черно-белое фото, преобразованное фото, цветной оригинал фото.

А вот небольшое стартап-приложение Teradeep для классификации предметов в реальном времени:

 

Одним из первых приложений, где использовалось глубинное обучения, с методом стало приложение для поиска изображений Google Photos.

 

Кевин Келли обещает, что совсем скоро производительность ИИ повысится во всехс сегментах программного и аппаратного обеспечения. Изобретения, что создаются с упором на ИИ, должны быть максимально сфокусированными на приложениях, чтобы поддерживать конкуренцию с большими компаниями, для которых ИИ в приоритете. Системы искусственного интеллекта меняются в зависимости от количества доступной для этого информации. При создании чего-либо стоит использовать развивающиеся и расширяющееся базы данных.

Новое поколение компьютеров

На сегодняшний день формируются несколько интересных и перспективных платформ. Вскоре они могут перейти в стадию активного развития, потому что они объединяют в себе последние разработки из разных сфер обеспечения. Данные платформы объединяет одна общая черта: использование расширенных возможностей виртуальной реальности. Далее мы рассмотрим некоторые из них:

Автомобили нового поколения. Именитые компании вроде Google или Apple инвестируют в разработку автономных автомобилей. Сейчас уже есть в продаже полуавтономные модели, такие как Tesla Model S. Естественно, разработка таких моделей машин займет немало времени и усилия от создателей. Правда, есть предположения, что на этот процесс уйдет не больше пяти лет. В принципе, сегодня уже есть хорошие разработки в этой отрасли. И уже доказано, что такие автомобили ездят не хуже, чем под управлением человека. Однако для допуска на рынок и более широкого использования, такие автомобили должны ездить намного лучше, чем их «предшественники».

 

Поскольку эта идея достаточно перспективная, то инвестиции и количество желающих сделать нечто подобное будет только расти. В недалеком будущем появиться много изобретений в этом сегменте.

Дроны. Новое поколение дронов обладают простым в использовании ПО. Также в комплекте находятся компоненты смартфонов и механических деталей. В будущем появятся инновационные модели дронов на основе ИИ с удобной панелью управления. Также есть предположения, что различные виды съемки будут осуществляться не только любителями, но и в различных коммерческих проектах. Также такие устройства можно будет использовать для работы на не очень безопасных объектах.

 

Интернет вещей. Самые основные преимущества этой концепции – эффективность, безопасность и практичность. Отличными примерами послужат устройства Nest и Dropcam. А вот оборудование Echo от Amazon является практичным примером среди аналогов.

 

Стоит отметить, что данное устройство – это не уловка маркетологов. Это действительно  эффективное устройства с качественным пользовательским интерфейсом. Такое устройство от Amazon является переходным этапом от обычного компьютера до более совершенного ПО, что лучше понимает язык.

Портативная техника. Сейчас помимо функциональных характеристик важно еще чтобы устройство было легким. Таким образом, с нашим активным образом жизни, работы и т.д. значительно проще выполнять стандартные функции. К таким портативным устройствам относиться ставшие весьма популярными фитнес-трекинги. Такие устройства не только легко носить с собой. Они облают индивидуальным интерфейсом для каждого пользователя.

 

Виртуальная реальность. На рынок вышло много моделей очков виртуальной реальности с различными характеристиками. Правда, на данный момент проблема только в том, чтобы делать реальность не слишком реальной и не вызвать неприязнь у потребителей. Для создания ультрасовременных и качественных систем виртуальной реальности нужно качественное оборудование. Например, видеокарты последних разработок и экраны с высоким расширением. С помощью таких устройств пользователи смогут полностью погрузиться в виртуальный мир.

 

Естественно, сегмент виртуальной реальности продолжит развиваться в своем направлении. Пока еще существует много аспектов, над которыми стоит поработать создателям очков. Релиз очков виртуальной реальности Oculus Rift и HTC Vive, PlayStation VR означает, что удобные и иммерсивные системы виртуальной реальности наконец станут общедоступными.

Дополненная реальность. Наряду с виртуальной реальностью существует также и то есть дополненная) реальность. Правда, для устройств, что реализуют такую «реальность» необходимо усовершенствованные технологии и также новые идеи.

 

Итог

Скорее всего, стандартный цикл в 10 лет больше не повториться. С учетом того как быстро развоюются технологии циклы могут стать более короткими, а эпохи быстро сменять друг друга. Сейчас мы предположительно находимся на пересечении нескольких технологических эпох. С появлением конкуренции между компаниями создаются все новые усовершенствованные модели для разных потребителей. Помимо этого «здоровая» конкуренция повлияла и на создание новых платформ и ПО.

Но, не смотря на вышеуказанные инновации, ученые утверждают, что это только начало. Пока еще те технологии, что мы уже считаем инновационными, являются лишь одним из этапов формирования технологичного будущего. К примеру, когда еще только создавался первый компьютер, никто не могу предположить, какой вид он приобретет в дальнейшем. Время еще покажет, какие интересные идеи нам стоит воплотить в жизнь.