Комп'ютерні технології: що далі?

Нові комп'ютерні ери відбуваються кожні 10-15 років

Цикли технологічного виробництва взаємно підсилюють взаємодію між апаратними платформами та програмним забезпеченням. Нові платформи призводять до появи нового програмного забезпечення, а ті, в свою чергу, підвищують вартісність цих платформ, створюючи петлю позитивного зворотного зв’язку. Менші, побічні технічні цикли відбуваються постійно, але час від часу – як свідчить історія, орієнтовно кожні 10-15 років – починаються нові потужні цикли, які повністю змінюють комп’ютерний «ландшафт».

Фінансові та виробничі цикли загалом розвиваються незалежно

Так, персональні комп’ютери дали змогу підприємцям створити текстові редактори, електронні таблиці та багато інших програм для настільних комп’ютерів. Інтернет породив пошукові системи, електронну комерцію, електронну пошту та обмін повідомленнями, соціальні мережі, програмне забезпечення як сервіс (SaaS), та багато інших сервісів. Смартфони створили мобільний обмін повідомленнями, мобільні соціальні мережі, та послуги на вимогу (на кшталт програм пошуку попутників для поїздок). Зараз ми знаходимося на середині мобільної ери. Імовірно, що на підході ще багато мобільних інновацій.

Кожну еру технологічної продукції можна розділити на дві фази: 1) «фазу вагітності», коли нову платформу презентували вперше, але вона дорога, незавершена і\або складна для використання; 2) фазу зростання, коли з’являються нові продукти, у яких вищезгадані проблеми вирішені, що запускає період бурхливого зростання.

Комп’ютер Apple II був випущений у 1977 році (а Altair у 1975), але тільки після випуску IBM PC у 1981 році почалася фаза зростання персональних комп’ютерів.

Продажі персональних комп'ютерів у часовому вимірі

«Фаза вагітності» для інтернету припала на 1980-ті та на початок 90-х, коли він являв собою здебільшого орієнтовані на текстову форму інструменти, які використовувалися науковцями та урядом. Вихід веб-браузера Mosaic у 1993 році розпочав фазу зростання, яка триває з тих самих часів.

Зростання кількості користувачів Інтернету в світі

У 1990-ті існували телефони з розширеним набором функцій, на початку 2000-х були «ранні» смартфони, такі як Sidekick та Blackberry. Але фаза зростання для смартфонів розпочалася насправді в 2007-08 роках, з виходом iPhone, і після цього - Android. Попит на смартфони з тих пір зростав вибухоподібно: сьогодні близько 2 мільярдів людей мають смартфони. До 2020 року вони будуть у 80% населення Землі.

Продажі смартфонів у світі (млн шт)

Якщо 10-15 річний цикл буде повторюватися і надалі, наступна ера обчислювальних технологій повинна увійти у фазу свого зростання в найближчі кілька років. За цим сценарієм, ми зараз вже перебуваємо у «фазі вагітності». Є низка важливих трендів як у «залізі», так і у програмному забезпеченні, що дає нам змогу уявити, якою може бути наступна ера обчислювальних технологій. Я вестиму мови про ці тренди і потім зроблю деякі припущення щодо того, як може виглядати майбутнє.

Комп’ютерне «залізо»: маленьке, дешеве і всюдисуще

Під час ери великих комп’ютерів-мейнфреймів тільки великі організації могли собі дозволити мати комп’ютер. Мінікомп’ютери були доступні для менших організацій, персональні комп’ютери – для домівок та офісів, а смартфони – для окремих осіб.

Комп'ютери стають все меншими

Ми зараз вступаємо в еру, де процесори та сенсори стають настільки малими і настільки дешевими, що комп’ютерів стане більше ніж людей.

Для цього є дві причини. Одна – це постійний прогрес напівпровідникової галузі протягом останніх півстоліття (закон Мура). Друга – це те, що Кріс Андерсон називає «мирними дивідендами від війни смартфонів»: гігантський успіх смартфонів привів до потужних інвестицій у процесори та сенсори. Якщо розібрати сучасний дрон, окуляри віртуальної реальності чи пристрій з так званого «інтернету речей», ви знайдете всередині здебільшого смартфонні компоненти.

Ціни на комп'ютери постійно падають

У нинішній напівпровідниковій ері фокус змістився від окремих процесорів до поєднання спеціалізованих мікросхем, відомих як «системи-на-чіпі» (systems-on-a-chip).

Типові системи-на-чіпі поєднують енергоефективний процесор архітектури ARM плюс спеціалізовані чіпи для обробки графіки, комунікації, управління енергією, кодування відео тощо.

Ця нова архітектура обвалила ціни комп’ютерних систем базового рівня з 100 доларів до 10 доларів. Raspberry Pi Zero – це комп’ютер з частотою процесора 1 GHz і операційною системою Linux, який можна придбати за 5 доларів. За аналогічну ціну можна купити мікроконтролер з підтримкою wifi, на якому працює версія мови програмування Python. Скоро такі чіпи коштуватимуть менше долара. І буде економічно доцільно вбудовувати комп’ютер практично в будь-що.

Raspberry Pi Zero - комп'ютер за 5 доларів

Тим часом процесори вищого рівня також демонструють вражаюче зростання продуктивності. Особливу вагу тут мають графічні процесори, найкращі з яких виробляє компанія Nvidia. Вони корисні не тільки для традиційної обробки графіки, але також для алгоритмів машинного навчання та пристроїв віртуальної/доповненої реальності. «Дорожна карта» продукції Nvidia передбачає значне покращення потужності цих пристроїв у наступні роки.

Технологією з непередбачуваним потенціалом залишаються квантові обчислення, які зараз існують здебільшого в лабораторіях. Але якщо вони стануть комерційно виправданими, то це може призвести до збільшення ефективності певних алгоритмів на порядки. Зокрема, в таких галузях, як біологія та штучний інтелект.

Квантовий комп'ютер Google

Програмне забезпечення: золота ера штучного інтелекту

У сфері програмного забезпечення зараз відбувається чимало вражаючих речей. Розподілені системи – це один з гарних прикладів. Так як кількість обчислювальних пристроїв зростала по експоненті, ставало все важливіше: 1) розпаралелити завдання між різними машинами; 2) налагодити зв’язок та координацію між різними пристроями. До цікавих розподілених систем належать Hadoop та Spark, які забезпечують паралельне опрацювання великих масивів даних, та Bitcoin/блокчейни для захисту даних та фінансів.

Але, можливо, найбільш захопливі прориви відбуваються у сфері штучного інтелекту (ШІ). За ним - тривала історія роздутої реклами та розчарувань. Сам Алан Тьюрінг прогнозував, що машини зможуть успішно імітувати людей до 2000 року. Проте є гарні підстави думати, що ШІ зараз нарешті вступає у свій золотий вік.

Потужний ентузіазм щодо ШІ тримається на «глибокому навчанні» (Deep Learning), технології машинного навчання, популяризованій завдяки уславленому проекті Google від 2012 року, де гігантський кластер комп’ютерів використовувався для того, щоб упізнавати котів на відеороликах з YouTube. Глибоке навчання – це нащадок нейронних мереж, технології, яка має початок ще в 1940-х. Її повернула до життя комбінація факторів, включно з новими алгоритмами, дешевими паралельними обчисленнями та загальною доступністю великих наборів даних.

Рівень помилок в конкурсі ImageNet (червона лінія - показники людей)

Є спокуса розглядати глибоке навчання як чергове модне слово з лексикону Кремнієвої долини. Втім, ентузіазм тут підкріплений вражаючими теоретичними та реальними результатами. Наприклад, рівень помилок для переможців конкурсу ImageNet – популярного змагання у машинному розпізнаванні візуальних образів – становив 20-30% до появи глибокого навчання. Після його застосування точність алгоритмів-переможців постійно зростала, і в 2015 році перевищила аналогічну здатність людських істот.

Багато наукових публікацій, наборів даних та програмних інструментів, пов’язаних з глибоким навчанням, поширювалися за принципом відкритого доступу. Це мало демократизуючий ефект і дозволило окремим людям та невеликим організаціям створювати потужні програми.

WhatsApp спромоглася створити глобальну систему обміну повідомленнями, яка обслуговує 900 млн користувачів, зусиллями лише 50 інженерів – порівняно з тисячами інженерів, яких потребували попередні покоління месенджерів. «Ефект WhatsApp» зараз спостерігається в галузі ШІ. Програмні інструменти на кшталт Theano та TensorFlow у поєднанні з «хмарними» датацентрами для навчання, та недорогими графічними процесорами для обробки, дозволяють малим командам розробників створювати передові системи ШІ.

Наприклад, всього один програміст, порацюючи над побічним проектом за допомогою TensorFlow, навчився розфарбовувати чорно-білі зображення.

Зліва - чорно-біле зображення, справа - кольорове, посередині - штучно розфарбоване

А маленький стартап створив класифікатор об’єктів у реальному часі. Який, звісно ж, нагадує відому сцену з фільму «Термінатор».

Одним з найперших застосувань технологій глибокого навчання, виконаних великою технічною компанією, стала функція пошуку зображень Google Photos, яка шокуюче кмітлива.

Скоро ми побачимо значні покращення в усіх видах програмної продукції, включно з голосовими помічниками, пошуковими механізмами, «роботами-співрозмовниками», 3D сканерами, автомобілями, дронами, системами відтворення зображень для медичних потреб і ще багато чим.

Стартапи, які створюють продукти на базі ШІ, повинні мати лазерну сфокусованість на конкретних задачах, щоб конкурувати з великими технокомпаніями, які зробили ШІ своїм головним пріоритетом.

Системи штучного інтелекту стають тим кращими, чим більше даних зібрано для їх роботи. Що відкриває можливість створити ефективний маховик ефектів мережевих даних (більше користувачів → більше даних → кращі продукти → більше користувачів). Картографічний стартап Waze використав ефекти мережевих даних для розробки кращих карт, ніж у конкурентів з набагато вищим фінансуванням. Успішні стартапи в сфері ШІ застосовуватимуть подібну стратегію.

«Софт» плюс «залізо»: нові комп’ютери

Зараз у «фазі вагітності» знаходяться різноманітні обчислювальні платформи, які скоро стануть значно кращими – і, можливо, увійдуть у фазу зростання – після того, як вони залучать нещодавні покращення в апаратному та програмному забезпеченні. І хоч вони мають різну будову та оформлення, вони поділяють спільну тему: створюють для нас додаткові можливості, «вбудовуючи» шар розумної візуалізації поверх нашого сприйняття світу. Ось короткий огляд цих нових платформ:

Автомобілі. Великі технологічні компанії, такі як Google, Apple, Uber та Tesla, інвестують значні ресурси в автономні автомобілі. Напівавтономні машини, наприклад, Tesla Model S, вже доступні в продажі, і вони швидко покращуватимуться. Повна автономність з’явиться пізніше, але, імовірно, не пізніше ніж через п’ять років. Вже існують повністю автономні машини, які майже не поступаються водіям-людям. Втім, з культурних та регуляторних підстав повністю автономні машини повинні бути значно кращими ніж люди-водії, перш ніж їхнє використання дозволять повсюди.

Слід очікувати росту інвестицій у автономні автомобілі. Крім великих технологічних компаній, ідею автономності починають розглядати дуже серйозно й великі авто концерни. І навіть можна побачити декілька цікавих продуктів від стартапів. Програмний інструментарій з глибокого навчання став настільки ефективним, що один-єдиний програміст зміг створити напівавтономний автомобіль.

Дрони. Нинішні дрони, що представлені на ринку, використовують сучасне апаратне забезпечення (здебільшого компоненти смартфонів плюс механічна частина), але порівняно просте програмне забезпечення. В найближчому майбутньому ми побачимо дрони, які використовують передові технології комп’ютерного візуального розпізнавання та інші елементи штучного інтелекту.

Політ повністю автономного дрону

Це зробить їх безпечнішими, простішими в пілотуванні й кориснішими. Розважальна відеографія збереже свою популярність, але крім цього, з’являться й інші напрямки комерційного використання дронів. Існують десятки мільйонів небезпечних робіт, де треба вилізати на споруди, башти та інші конструкції. За допомогою дронів ці задачі можна виконувати значно безпечніше та ефективніше.

Інтернет речей. Очевидні приклади використання пристроїв з технологією ІР – це енергозбереження, охоронна служба та комфорт. Nest та Dropcam – відомі приклади з перших двох категорій. Один з найцікавіших продуктів у категорії комфорту – це Amazon Echo (бездротова колонка та пристрій голосових команд - https://en.wikipedia.org/wiki/Amazon_Echo).

Основні сфери застосування "інтернету речей"

Більшість людей вважають, що інтернет речей – це щось химерне, аж поки вони не спробують це самі і зі здивуванням не усвідомлять, наскільки це корисно. Є чудова демонстрація того, якими ефективними можуть бути постійно увімкнені пристрої голосових команд в якості інтерфейсу користувача.

Пройде ще якийсь час, поки з’являться боти з узагальненим інтелектом, які зможуть підтримувати повноцінне спілкування. Але як показує приклад Echo, голосовий діалог успішно працює навіть в умовах обмеженого контексту. Розпізнавання мови буде швидко вдосконалюватися по ходу того, як нещодавні прориви в технологіях глибокого навчання втілюватимуться в реальній продукції.

ІР буде швидко прийнятий у бізнесовому середовищі. Наприклад, пристрої з сенсорами та зв’язком з мережами надзвичайно корисні для моніторингу виробничого устаткування.

Носимі пристрої. Носимі комп’ютери сьогоднішнього дня обмежені в багатьох вимірах, таких як ємність батареї, комунікаційні можливості та потужність процесора. Ті, які здобули комерційний успіх, зосереджені на вузькій сфері застосування, такій як моніторинг фізичної активності (фітнес-браслети).

З покращенням апаратних компонентів носимі пристрої почнуть підтримувати широкий спектр програмного забезпечення – як це відбулося зі смартфонами. Це відкриє широкий діапазон нових застосувань. І так само як з Інтернетом речей, голосова взаємодія, імовірно, стане тут головним інтерфейсом користувача.

Віртуальна реальність. 2016 рік є важливим для віртуальної реальності: запуск окулярів Oculus Rift та HTC/Valve Vive (і, можливо, Sony Playstation VR) означає те, що зручні та захоплюючі системи віртуальної реальності нарешті стануть загальнодоступними. І ці системи мають бути справді ефективними, щоб уникнути пастку «долини смерті».

Якісна віртуальна реальність потребує спеціальних екранів (висока роздільна здатність, висока частота оновлення зображення, низька інерційність), потужних графічних карт та здатності відстежувати точне положення тіла користувача (системи віртуальної реальності попередніх поколінь могли відстежувати тільки поворот голови). Цього року публіка вперше отримає досвід того, що називають «ефект присутності» - коли ваші органи чуттів «обманюються» і дають вам відчуття повного перенесення у віртуальний світ.

Окуляри та шоломи віртуальної реальності ставатимуть все досконалішими і все дешевшими. До основних дослідницьких напрямків належатиме: 1) новий інструментарій для створення синтезованого або знятого на камеру контенту для віртуальної реальності; 2) системи машинного бачення для відстежування та сканування безпосередньо за допомогою смартфонів та окулярів; та 3) розподілені системи підтримки та розміщення великих віртуальних середовищ.

Доповнена реальність. ДР, імовірно, з’явиться після віртуальної реальності, бо вона потребує більшості з того, що потрібне для віртуальної реальності плюс додаткові нові технології. Наприклад, доповнена реальність потребує передових, швидкісних систем машинного бачення, аби переконливо поєднувати реальні та віртуальні об’єкти у спільній інтерактивній сцені.

Поєднання реальності та віртуальності

Зазначимо, що доповнена реальність може з’явитися швидше, ніж ви думаєте. Це демонстраційне відео було зняте безпосередньо через пристрій доповненої реальності Magic Leap.

Що далі?

Можливо, що схема 10-15-річних циклів обчислювальних технологій закінчилася, і мобільні пристрої – це її остання ера. Також можливо, що наступна ера почнеться із затримкою, або лише певна частина нових категорій обчислювальної техніки, які ми обговорили раніше, справді стане важливою.

Я схильний вважати, що ми перебуваємо на межі не одної, а відразу кількох нових ер. «Мирні дивіденди від війни смартфонів» створили «еволюційний вибух» нових пристроїв. А прогрес програмного забезпечення, особливо в сфері штучного інтелекту, зробить ці пристрої розумними та корисними. Багато з футуристичних технологій, про які ми говорили вище, вже існують сьогодні, і здобудуть широку доступність в найближчому майбутньому.

Спостерігачі зауважили, що багато з цих нових пристроїв перебувають на стадії «підліткової незграбності». Це тому, що вони знаходяться у «фазі вагітності". Як персональні комп’ютери 1970-х, інтернет 1980-х та смартфони початку 2000-х, вони зараз являють собою фрагменти майбутнього, яке ще не настало. Але воно настає: ринки рухаються вгору та вниз, ентузіазм спалахує і згасає, однак обчислювальні технології невпинно йдуть уперед.

інтернет комп'ютери технології переклад