Инновации в информатике и икт. Apparat — Журнал о новом обществе

Сфера информационных технологий развивается в двух преимущественно независимых циклах: продуктовом и финансовом. В последнее время не утихают споры о том, на каком этапе финансового цикла мы находимся; очень много внимания уделяется финансовым рынкам, которые подчас ведут себя непредсказуемо и сильно колеблются. С другой стороны, продуктовым циклам достается относительно мало внимания, хотя именно они двигают информационные технологии вперед. Но, анализируя опыт прошлого, можно попытаться понять текущий продуктовый цикл и предугадать дальнейшее развитие технологий.

Развитие продуктовых циклов в сфере высоких технологий происходит за счет взаимодействия платформ и приложений: новые платформы позволяют создавать новые приложения, которые, в свою очередь, повышают ценность этих платформ, замыкая таким образом цепь положительной обратной связи.

Малые продуктовые циклы повторяются постоянно, но исторически сложилось так, что раз в 10–15 лет начинается очередной большой цикл – эпоха, полностью меняющая облик IT.

Финансовые и продуктовые циклы развиваются в основном независимо друг от друга

Когда-то возникновение компьютеров побудило предпринимателей создать первые текстовые редакторы, таблицы и много других приложений для ПК. С появлением интернета мир увидел поисковые механизмы, онлайн-коммерцию, электронную почту, социальные сети, бизнес-приложения модели SaaS и много других сервисов. Смартфоны дали толчок развитию мобильных социальных сетей и мессенджеров, а также появлению новых видов услуг вроде карпулинга. Мы живем в разгар мобильной эпохи, и, судя по всему, нас ожидает еще много любопытных инноваций.

Каждую эпоху можно условно разделить на 2 фазы: 1) фазу формирования – когда платформа впервые появляется на рынке, но является дорогостоящей, сырой и/или сложной в обращении; 2) активную фазу – когда новый продукт решает упомянутые недостатки платформы, тем самым начиная период ее стремительного развития.

Компьютер Apple II был выпущен в 1977 году, а Альтаир 8800 – в 1975 году, но активная фаза эпохи ПК началась с релиза IBM PC в 1981 году.

Продажи ПК в год (тыс.)

Фаза формирования интернета началась в 80-х и ранних 90-х годах , когда он, по сути, представлял собой инструмент обмена текстовыми данными, используемый учеными и правительством. Выход первого браузера, NCSA Mosaic, в 1993 году ознаменовал начало фазы интенсивного развития интернета, которая не закончилась и по сей день.

Количество пользователей интернета по всему миру

В 90-х годах уже существовали мобильные телефоны, а первые смартфоны появились на заре нулевых, но повсеместное производство смартфонов началось в 2007–2008 годах с выходом первого iPhone, а затем – с появлением платформы Android. С тех пор количество пользователей смартфонов взлетело до небес, и сейчас их число достигло уже порядка двух миллиардов. А к 2020 году смартфоны будут у 80 % населения планеты.

Продажи смартфонов по всему миру (млн.)

Если длительность каждого цикла действительно составляет 10–15 лет, всего через несколько лет начнется активная фаза новой компьютерной эпохи. Выходит, новая технология уже находится в фазе формирования. На сегодняшний день можно выделить несколько главных трендов в сферах аппаратного и программного обеспечения, позволяющих нам частично пролить свет на следующую эпоху. В данной статье я хочу обсудить эти тренды и выдвинуть несколько предположений о том, как может выглядеть наше будущее.

Аппаратное обеспечение: компактное, дешевое и универсальное

В мейнфрейм-эпоху только крупные организации могли позволить себе компьютер. Мини-компьютеры были доступны для организаций поменьше, а компьютеры – для домов и офисов.

Размер компьютеров уменьшается с постоянной скоростью

Сейчас мы на пороге новой эпохи, в которой процессоры и сенсоры становятся настолько дешевыми и компактными, что компьютеров скоро будет больше, чем людей.

Этому способствуют два фактора. Во-первых, неуклонный прогресс в производстве полупроводников за последние 50 лет (Закон Мура). Во-вторых, то, что Крис Андерсон называет «мирными дивидендами от войны смартфонов»: головокружительный успех смартфонов способствовал большим инвестициям в разработку процессоров и сенсоров. Загляните внутрь современного квадрокоптера, очков виртуальной реальности или любого устройства интернета вещей – что вы увидите? Правильно – главным образом компоненты смартфона.

Но в современную эпоху полупроводников всё внимание перешло от отдельных процессоров к целым узлам специальных микросхем, известным как однокристальные системы.

Цены на компьютеры стабильно снижаются

Обыкновенная однокристальная система сочетает в себе энергоэффективный ARM-процессор и специальный графический процессор, а также устройства обмена информацией, управления питанием, обработки видеосигнала и так далее.

Raspberry Pi Zero: 5-долларовый Компьютер на Linux с процессором 1 GHz

Эта инновационная архитектура позволила сбросить минимальную стоимость базовых вычислительных систем со 100 до 10 долларов за единицу. Отличным примером послужит Raspberry Pi Zero – первый 5-долларовый компьютер на Linux с частотой 1 GHz. За те же деньги можно приобрести микроконтроллер Wi-Fi , поддерживающий одну из версий Python. Совсем скоро эти микропроцессоры будут стоить меньше доллара, и мы без труда сможем встраивать их практически всюду.

Но более серьезные достижения происходят сегодня в мире высококачественных микропроцессоров. Отдельного внимания заслуживают графические процессоры , лучшие из которых производит компания NVIDIA. Графические процессоры полезны не только для обработки графики, но и при работе с алгоритмами машинного обучения, а также с устройствами виртуальной и дополненной реальности. Однако представители компании NVIDIA обещают более существенные улучшения производительности графических процессоров в ближайшем будущем.

Козырем всей сферы информационных технологий по-прежнему остаются квантовые компьютеры, которые пока существуют преимущественно в лабораториях. Но стоит сделать их коммерчески привлекательными, и это приведет к грандиозному росту производительности, прежде всего, в сфере биологии и искусственного интеллекта.

Квантовый компьютер Google

Программное обеспечение: золотой век искусственного интеллекта

Сегодня в мире программного обеспечения происходит много любопытных вещей. Хороший пример – распределенные системы. Их появление обусловлено многократным увеличением количества устройств за последние годы, что вызвало необходимость распараллеливать задания на нескольких машинах, налаживать обмен данными между устройствами и координировать их работу. Отдельного внимания заслуживают такие технологии распределенных систем, как Hadoop или Spark , предназначенные для работы с большими массивами данных. Стоит также упомянуть технологию блокчейн, обеспечивающую безопасность данных и ресурсов и впервые реализованную в криптовалюте Bitcoin.

Но, пожалуй, самые захватывающие открытия совершаются сегодня в области искусственного интеллекта (ИИ), имеющего длинную историю взлетов и падений. Еще сам Алан Тьюринг предсказывал , что к 2000 году машины будут способны имитировать людей. И хотя это предсказание пока не осуществилось, есть веские причины полагать, что ИИ наконец вступает в золотой век своего развития.

«Машинное обучение – это ключевой, революционный способ переосмысления всего, что мы делаем», – генеральный директор компании Google Сундар Пичаи .

Наибольший ажиотаж в области ИИ сосредоточен вокруг так называемого глубинного обучения – метода, который был широко освещен в рамках одного известного проекта компании Google, запущенного в 2012 году. В этом проекте была задействована высокопроизводительная сеть компьютеров, целью которой было научиться распознавать котиков на видеороликах с YouTube. Метод глубинного обучения основывается на искусственных нейронных сетях – технологии, зародившейся еще в 40-х годах прошлого века. Недавно эта технология снова стала актуальной из-за многих факторов : появления новых алгоритмов, снижения стоимости параллельных вычислений и широкого распространения больших наборов данных.

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

Остается надеяться, что глубинное обучение не станет просто очередным модным термином Силиконовой долины. Впрочем, интерес к этому методу обучения подкрепляется впечатляющими теоретическими и практическими результатами. К примеру, до введения глубинного обучения допустимый процент ошибок победителей ImageNet, известного конкурса по машинному видению, составлял 20–30 %. Но после его применения правильность алгоритмов неуклонно росла, и уже в 2015 году показатели машин превзошли показатели человека.

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

Приложение Teradeep идентифицирует предметы в реальном времени

Хм, а ведь где-то я уже это видел:

Фрагмент из фильма Терминатор 2: Судный день (1991 г.)

Одним из первых приложений с методом глубинного обучения, выпущенных крупной компанией, было удивительно умное приложение для поиска изображений Google Photos:

Поиск по фотографиям (без метаданных) с ключевой фразой «big ben»

В скором времени нас ожидает значительное повышение производительности ИИ во всех сферах программного и аппаратного обеспечения: голосовые помощники, поисковые механизмы, чат-боты , 3D сканеры , языковые переводчики, автомобили, дроны, системы диагностической визуализации и многое-многое другое.

«Легко предугадать идеи следующих 10000 стартапов: взять Х и прибавить искусственный интеллект», – Кевин Келли .

Стартапы, создающие продукцию с упором на ИИ, должны оставаться предельно сфокусированными на определенных приложениях, чтобы поддерживать конкуренцию с крупными компаниями, для которых ИИ является высшим приоритетом. Системы ИИ становятся эффективнее по мере того, как увеличивается объем собранных для них данных. Получается нечто вроде маховика, постоянно вращающегося за счет так называемого эффекта сети данных (больше пользователей → больше данных → лучше продукция → больше пользователей). К примеру, команда картографического сервиса Wase использовала эффект сети данных, чтобы сделать качество предоставляемых карт лучше, чем у их более маститых конкурентов. Всем, кто намерен использовать ИИ для своего стартапа, стоит придерживаться аналогичной стратегии.

Программное + аппаратное обеспечение: новые компьютеры

Сейчас на стадии формирования находится целый ряд перспективных платформ, которые скоро вполне могут перейти на стадию развития, так как они сочетают в себе самые последние разработки из сфер программного и аппаратного обеспечения. И хотя эти платформы могут выглядеть по-разному либо иметь разную комплектацию, у них есть одна общая черта: использование последних расширенных возможностей умной виртуализации. Рассмотрим некоторые из этих платформ:

Автомобили. Крупные информационно-технологические компании вроде Google, Apple, Uber и Tesla немало инвестируют в разработку автономных или беспилотных автомобилей. На рынке уже представлены полуавтономные автомобили Tesla Model S и вскоре ожидается выход обновленных и более совершенных моделей. Создание полностью автономного автомобиля потребует некоторого времени, однако есть основания полагать, что ждать осталось не более пяти лет. На самом деле, уже существуют разработки полностью автономных автомобилей, которые ездят не хуже, чем под управлением человека. Тем не менее, в силу многих аспектов культурного и регулятивного характера такие автомобили должны ездить намного лучше, чем управляемые человеком, чтобы быть допущенными к широкой эксплуатации.

Беспилотный автомобиль составляет схему своего окружения

Несомненно, объем инвестиций в беспилотные автомобили будет только расти. В дополнение к информационно-технологическим компаниям, крупные производители автомобилей тоже начали задумываться над автономностью. Нас ждет еще много интересных стартап-продуктов. Программные средства глубинного обучения стали настолько эффективными, что сегодня одному-единственному разработчику под силу сделать полуавтономный автомобиль.

Самодельный беспилотный автомобиль

Дроны. Современные дроны укомплектованы по последнему слову техники (в основном компонентами смартфонов и механическими деталями), но имеют относительно простое ПО. В скором времени появятся усовершенствованные модели, оснащенные компьютерным зрением и другими видами ИИ, что сделает их более безопасными, удобными в управлении и полезными. Фото- и видеосъемка с дронов будет популярной не только среди аматоров, но, что важнее, найдет и коммерческое применение. К тому же, существует немало опасных видов работ, в том числе высотных, для выполнения которых было бы гораздо безопаснее использовать дроны.

Полностью автономный полет дрона

Интернет вещей. Самые основные преимущества устройств интернета вещей – это их энергоэффективность, безопасность и удобство. Хорошими примерами первых двух характеристик могут послужить продукты Nest и Dropcam . Что касается удобства, стоит обратить внимание на устройство Echo от Amazon.

Большинство людей полагают, что Echo – это очередная маркетинговая уловка, но, воспользовавшись хотя бы раз, они удивляются, насколько удобным оказывается это устройство. Оно блестяще 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 Echo, компьютеры уже способны справляться с более-менее сложными голосовыми командами. По мере того как метод глубинного обучения будет совершенствоваться, компьютеры научатся лучше понимать язык.

3 основных преимущества: энергоэффективность, безопасность, удобство

Устройства интернета вещей также найдут применение в бизнес-сегменте. К примеру, устройства с сенсорами и возможностью сетевого подключения широко используются для оперативного контроля промышленного оборудования.

Носимая техника. Сегодня функциональность носимых компьютеров варьируется в зависимости от ряда факторов: емкости батареи, средств коммуникации и обработки данных. Наиболее успешные устройства обычно имеют весьма узкую сферу применения: к примеру, фитнес-трекинг. По мере улучшения компонентов аппаратного обеспечения носимые устройства будут, как и смартфоны, расширять свою функциональность, открывая тем самым возможности для новых приложений. Как и в случае с интернетом вещей, предполагается, что голос станет основным пользовательским интерфейсом управления носимыми устройствами.

Миниатюрный наушник с искусственным интеллектом, фрагмент из фильма «Она»

Виртуальная реальность. 2016 год будет очень интересным для развития средств VR: релиз очков виртуальной реальности Oculus Rift и HTC Vive (и, возможно, PlayStation VR) означает, что удобные и иммерсивные системы VR наконец станут общедоступными. Разработчикам устройств VR придется хорошенько постараться, чтобы не допустить возникновения у пользователей так называемого эффекта «зловещей долины» , при котором чрезмерная правдоподобность робота или другого искусственного объекта вызывает неприязнь у людей-наблюдателей.

Для создания качественных систем VR требуются качественные экраны (с высоким разрешением, высокой частотой обновления и низкой инерционностью), мощные видеокарты и возможность отслеживать точное положение пользователя (предыдущие поколения систем VR могли только отслеживать поворот головы пользователя). В этом году благодаря новым устройствам пользователи впервые смогут испытать на себе полноценный эффект присутствия
Создание виртуального мира в 3D формате с помощью очков VR

Дополненная реальность. Скорее всего, AR получит развитие только после VR, потому что для полноценного использования дополненной реальности потребуются все возможности виртуальной вместе с дополнительными новыми технологиями. К примеру, для полноценного объединения в одной интерактивной сцене реальных и виртуальных объектов средствам AR потребуются продвинутые технологии машинного зрения с малой задержкой.

Устройство дополненной реальности, фрагмент из фильма «Kingsman: Секретная служба»

Но, скорее всего, эпоха дополненной реальности наступит быстрее, чем вам кажется. Этот деморолик был отснят непосредственно через устройство AR Magic Leap:

Демонстрация Magic Leap: виртуальный персонаж в реальной среде

Этот деморолик был снят непосредственно через устройство Magic Leap 14 октября 2015 года. При его создании не применялись ни спецэффекты, ни композитинг.

Что дальше?

Возможно, циклы в 10–15 лет больше не повторятся, и мобильная эпоха будет последним из них. А может быть, следующая эпоха будет короче, или лишь какой-то один подвид из рассмотренных выше технологий станет впоследствии действительно важным.

Я предпочитаю думать, что мы сейчас находимся в точке пересечения нескольких эпох. «Мирными дивидендами от войны смартфонов» стало стремительное появление новых устройств и разработок в сфере ПО, в особенности искусственного интеллекта, способного сделать эти устройства еще более умными и полезными.

Некоторые исследователи отмечают, что большинство новых устройств пока еще находятся в «пубертатном периоде» : они могут быть несовершенными и в некоторой степени нелепыми, а всё потому, что они еще не перешли в фазу развития. Как и в случае с персональными компьютерами в 70-х, интернетом в 80-х и смартфонами на заре нулевых, мы видим не полную картину, а лишь фрагменты того, во что текущим технологиям предстоит превратиться. Так или иначе, будущее близко: рынки колеблются, мода приходит и уходит, но прогресс, как и прежде, уверенно двигается вперед.

Сфера информационных технологий развивается в двух преимущественно независимых циклах: продуктовом и финансовом. В последнее время не утихают споры о том, на каком этапе финансового цикла мы находимся; очень много внимания уделяется финансовым рынкам, которые подчас ведут себя непредсказуемо и сильно колеблются. С другой стороны, продуктовым циклам достается относительно мало внимания, хотя именно они двигают информационные технологии вперед. Но, анализируя опыт прошлого, можно попытаться понять текущий продуктовый цикл и предугадать дальнейшее развитие технологий.

Развитие продуктовых циклов в сфере высоких технологий происходит за счет взаимодействия платформ и приложений: новые платформы позволяют создавать новые приложения, которые, в свою очередь, повышают ценность этих платформ, замыкая таким образом цепь положительной обратной связи.

Малые продуктовые циклы повторяются постоянно, но исторически сложилось так, что раз в 10–15 лет начинается очередной большой цикл – эпоха, полностью меняющая облик IT.

Финансовые и продуктовые циклы развиваются в основном независимо друг от друга

Когда-то возникновение компьютеров побудило предпринимателей создать первые текстовые редакторы, таблицы и много других приложений для ПК. С появлением интернета мир увидел поисковые механизмы, онлайн-коммерцию, электронную почту, социальные сети, бизнес-приложения модели SaaS и много других сервисов. Смартфоны дали толчок развитию мобильных социальных сетей и мессенджеров, а также появлению новых видов услуг вроде карпулинга. Мы живем в разгар мобильной эпохи, и, судя по всему, нас ожидает еще много любопытных инноваций.

Каждую эпоху можно условно разделить на 2 фазы: 1) фазу формирования – когда платформа впервые появляется на рынке, но является дорогостоящей, сырой и/или сложной в обращении; 2) активную фазу – когда новый продукт решает упомянутые недостатки платформы, тем самым начиная период ее стремительного развития.

Компьютер Apple II был выпущен в 1977 году, а Альтаир 8800 – в 1975 году, но активная фаза эпохи ПК началась с релиза IBM PC в 1981 году.

Продажи ПК в год (тыс.)

Фаза формирования интернета началась в 80-х и ранних 90-х годах , когда он, по сути, представлял собой инструмент обмена текстовыми данными, используемый учеными и правительством. Выход первого браузера, NCSA Mosaic, в 1993 году ознаменовал начало фазы интенсивного развития интернета, которая не закончилась и по сей день.

Количество пользователей интернета по всему миру

В 90-х годах уже существовали мобильные телефоны, а первые смартфоны появились на заре нулевых, но повсеместное производство смартфонов началось в 2007–2008 годах с выходом первого iPhone, а затем – с появлением платформы Android. С тех пор количество пользователей смартфонов взлетело до небес, и сейчас их число достигло уже порядка двух миллиардов. А к 2020 году смартфоны будут у 80 % населения планеты.

Продажи смартфонов по всему миру (млн.)

Если длительность каждого цикла действительно составляет 10–15 лет, всего через несколько лет начнется активная фаза новой компьютерной эпохи. Выходит, новая технология уже находится в фазе формирования. На сегодняшний день можно выделить несколько главных трендов в сферах аппаратного и программного обеспечения, позволяющих нам частично пролить свет на следующую эпоху. В данной статье я хочу обсудить эти тренды и выдвинуть несколько предположений о том, как может выглядеть наше будущее.

Аппаратное обеспечение: компактное, дешевое и универсальное

В мейнфрейм-эпоху только крупные организации могли позволить себе компьютер. Мини-компьютеры были доступны для организаций поменьше, а компьютеры – для домов и офисов.

Размер компьютеров уменьшается с постоянной скоростью

Сейчас мы на пороге новой эпохи, в которой процессоры и сенсоры становятся настолько дешевыми и компактными, что компьютеров скоро будет больше, чем людей.

Этому способствуют два фактора. Во-первых, неуклонный прогресс в производстве полупроводников за последние 50 лет (Закон Мура). Во-вторых, то, что Крис Андерсон называет «мирными дивидендами от войны смартфонов»: головокружительный успех смартфонов способствовал большим инвестициям в разработку процессоров и сенсоров. Загляните внутрь современного квадрокоптера, очков виртуальной реальности или любого устройства интернета вещей – что вы увидите? Правильно – главным образом компоненты смартфона.

Но в современную эпоху полупроводников всё внимание перешло от отдельных процессоров к целым узлам специальных микросхем, известным как однокристальные системы.

Цены на компьютеры стабильно снижаются

Обыкновенная однокристальная система сочетает в себе энергоэффективный ARM-процессор и специальный графический процессор, а также устройства обмена информацией, управления питанием, обработки видеосигнала и так далее.

Raspberry Pi Zero: 5-долларовый Компьютер на Linux с процессором 1 GHz

Эта инновационная архитектура позволила сбросить минимальную стоимость базовых вычислительных систем со 100 до 10 долларов за единицу. Отличным примером послужит Raspberry Pi Zero – первый 5-долларовый компьютер на Linux с частотой 1 GHz. За те же деньги можно приобрести микроконтроллер Wi-Fi , поддерживающий одну из версий Python. Совсем скоро эти микропроцессоры будут стоить меньше доллара, и мы без труда сможем встраивать их практически всюду.

Но более серьезные достижения происходят сегодня в мире высококачественных микропроцессоров. Отдельного внимания заслуживают графические процессоры , лучшие из которых производит компания NVIDIA. Графические процессоры полезны не только для обработки графики, но и при работе с алгоритмами машинного обучения, а также с устройствами виртуальной и дополненной реальности. Однако представители компании NVIDIA обещают более существенные улучшения производительности графических процессоров в ближайшем будущем.

Козырем всей сферы информационных технологий по-прежнему остаются квантовые компьютеры, которые пока существуют преимущественно в лабораториях. Но стоит сделать их коммерчески привлекательными, и это приведет к грандиозному росту производительности, прежде всего, в сфере биологии и искусственного интеллекта.

Квантовый компьютер Google

Программное обеспечение: золотой век искусственного интеллекта

Сегодня в мире программного обеспечения происходит много любопытных вещей. Хороший пример – распределенные системы. Их появление обусловлено многократным увеличением количества устройств за последние годы, что вызвало необходимость распараллеливать задания на нескольких машинах, налаживать обмен данными между устройствами и координировать их работу. Отдельного внимания заслуживают такие технологии распределенных систем, как Hadoop или Spark , предназначенные для работы с большими массивами данных. Стоит также упомянуть технологию блокчейн, обеспечивающую безопасность данных и ресурсов и впервые реализованную в криптовалюте Bitcoin.

Но, пожалуй, самые захватывающие открытия совершаются сегодня в области искусственного интеллекта (ИИ), имеющего длинную историю взлетов и падений. Еще сам Алан Тьюринг предсказывал , что к 2000 году машины будут способны имитировать людей. И хотя это предсказание пока не осуществилось, есть веские причины полагать, что ИИ наконец вступает в золотой век своего развития.

«Машинное обучение – это ключевой, революционный способ переосмысления всего, что мы делаем», – генеральный директор компании Google Сундар Пичаи .

Наибольший ажиотаж в области ИИ сосредоточен вокруг так называемого глубинного обучения – метода, который был широко освещен в рамках одного известного проекта компании Google, запущенного в 2012 году. В этом проекте была задействована высокопроизводительная сеть компьютеров, целью которой было научиться распознавать котиков на видеороликах с YouTube. Метод глубинного обучения основывается на искусственных нейронных сетях – технологии, зародившейся еще в 40-х годах прошлого века. Недавно эта технология снова стала актуальной из-за многих факторов : появления новых алгоритмов, снижения стоимости параллельных вычислений и широкого распространения больших наборов данных.

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

Остается надеяться, что глубинное обучение не станет просто очередным модным термином Силиконовой долины. Впрочем, интерес к этому методу обучения подкрепляется впечатляющими теоретическими и практическими результатами. К примеру, до введения глубинного обучения допустимый процент ошибок победителей ImageNet, известного конкурса по машинному видению, составлял 20–30 %. Но после его применения правильность алгоритмов неуклонно росла, и уже в 2015 году показатели машин превзошли показатели человека.

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

Приложение Teradeep идентифицирует предметы в реальном времени

Хм, а ведь где-то я уже это видел:

Фрагмент из фильма Терминатор 2: Судный день (1991 г.)

Одним из первых приложений с методом глубинного обучения, выпущенных крупной компанией, было удивительно умное приложение для поиска изображений Google Photos:

Поиск по фотографиям (без метаданных) с ключевой фразой «big ben»

В скором времени нас ожидает значительное повышение производительности ИИ во всех сферах программного и аппаратного обеспечения: голосовые помощники, поисковые механизмы, чат-боты , 3D сканеры , языковые переводчики, автомобили, дроны, системы диагностической визуализации и многое-многое другое.

«Легко предугадать идеи следующих 10000 стартапов: взять Х и прибавить искусственный интеллект», – Кевин Келли .

Стартапы, создающие продукцию с упором на ИИ, должны оставаться предельно сфокусированными на определенных приложениях, чтобы поддерживать конкуренцию с крупными компаниями, для которых ИИ является высшим приоритетом. Системы ИИ становятся эффективнее по мере того, как увеличивается объем собранных для них данных. Получается нечто вроде маховика, постоянно вращающегося за счет так называемого эффекта сети данных (больше пользователей → больше данных → лучше продукция → больше пользователей). К примеру, команда картографического сервиса Wase использовала эффект сети данных, чтобы сделать качество предоставляемых карт лучше, чем у их более маститых конкурентов. Всем, кто намерен использовать ИИ для своего стартапа, стоит придерживаться аналогичной стратегии.

Программное + аппаратное обеспечение: новые компьютеры

Сейчас на стадии формирования находится целый ряд перспективных платформ, которые скоро вполне могут перейти на стадию развития, так как они сочетают в себе самые последние разработки из сфер программного и аппаратного обеспечения. И хотя эти платформы могут выглядеть по-разному либо иметь разную комплектацию, у них есть одна общая черта: использование последних расширенных возможностей умной виртуализации. Рассмотрим некоторые из этих платформ:

Автомобили. Крупные информационно-технологические компании вроде Google, Apple, Uber и Tesla немало инвестируют в разработку автономных или беспилотных автомобилей. На рынке уже представлены полуавтономные автомобили Tesla Model S и вскоре ожидается выход обновленных и более совершенных моделей. Создание полностью автономного автомобиля потребует некоторого времени, однако есть основания полагать, что ждать осталось не более пяти лет. На самом деле, уже существуют разработки полностью автономных автомобилей, которые ездят не хуже, чем под управлением человека. Тем не менее, в силу многих аспектов культурного и регулятивного характера такие автомобили должны ездить намного лучше, чем управляемые человеком, чтобы быть допущенными к широкой эксплуатации.

Беспилотный автомобиль составляет схему своего окружения

Несомненно, объем инвестиций в беспилотные автомобили будет только расти. В дополнение к информационно-технологическим компаниям, крупные производители автомобилей тоже начали задумываться над автономностью. Нас ждет еще много интересных стартап-продуктов. Программные средства глубинного обучения стали настолько эффективными, что сегодня одному-единственному разработчику под силу сделать полуавтономный автомобиль.

Самодельный беспилотный автомобиль

Дроны. Современные дроны укомплектованы по последнему слову техники (в основном компонентами смартфонов и механическими деталями), но имеют относительно простое ПО. В скором времени появятся усовершенствованные модели, оснащенные компьютерным зрением и другими видами ИИ, что сделает их более безопасными, удобными в управлении и полезными. Фото- и видеосъемка с дронов будет популярной не только среди аматоров, но, что важнее, найдет и коммерческое применение. К тому же, существует немало опасных видов работ, в том числе высотных, для выполнения которых было бы гораздо безопаснее использовать дроны.

Полностью автономный полет дрона

Интернет вещей. Самые основные преимущества устройств интернета вещей – это их энергоэффективность, безопасность и удобство. Хорошими примерами первых двух характеристик могут послужить продукты Nest и Dropcam . Что касается удобства, стоит обратить внимание на устройство Echo от Amazon.

Большинство людей полагают, что Echo – это очередная маркетинговая уловка, но, воспользовавшись хотя бы раз, они удивляются, насколько удобным оказывается это устройство. Оно блестяще 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 Echo, компьютеры уже способны справляться с более-менее сложными голосовыми командами. По мере того как метод глубинного обучения будет совершенствоваться, компьютеры научатся лучше понимать язык.

3 основных преимущества: энергоэффективность, безопасность, удобство

Устройства интернета вещей также найдут применение в бизнес-сегменте. К примеру, устройства с сенсорами и возможностью сетевого подключения широко используются для оперативного контроля промышленного оборудования.

Носимая техника. Сегодня функциональность носимых компьютеров варьируется в зависимости от ряда факторов: емкости батареи, средств коммуникации и обработки данных. Наиболее успешные устройства обычно имеют весьма узкую сферу применения: к примеру, фитнес-трекинг. По мере улучшения компонентов аппаратного обеспечения носимые устройства будут, как и смартфоны, расширять свою функциональность, открывая тем самым возможности для новых приложений. Как и в случае с интернетом вещей, предполагается, что голос станет основным пользовательским интерфейсом управления носимыми устройствами.

Миниатюрный наушник с искусственным интеллектом, фрагмент из фильма «Она»

Виртуальная реальность. 2016 год будет очень интересным для развития средств VR: релиз очков виртуальной реальности Oculus Rift и HTC Vive (и, возможно, PlayStation VR) означает, что удобные и иммерсивные системы VR наконец станут общедоступными. Разработчикам устройств VR придется хорошенько постараться, чтобы не допустить возникновения у пользователей так называемого эффекта «зловещей долины» , при котором чрезмерная правдоподобность робота или другого искусственного объекта вызывает неприязнь у людей-наблюдателей.

Для создания качественных систем VR требуются качественные экраны (с высоким разрешением, высокой частотой обновления и низкой инерционностью), мощные видеокарты и возможность отслеживать точное положение пользователя (предыдущие поколения систем VR могли только отслеживать поворот головы пользователя). В этом году благодаря новым устройствам пользователи впервые смогут испытать на себе полноценный эффект присутствия
Создание виртуального мира в 3D формате с помощью очков VR

Дополненная реальность. Скорее всего, AR получит развитие только после VR, потому что для полноценного использования дополненной реальности потребуются все возможности виртуальной вместе с дополнительными новыми технологиями. К примеру, для полноценного объединения в одной интерактивной сцене реальных и виртуальных объектов средствам AR потребуются продвинутые технологии машинного зрения с малой задержкой.

Устройство дополненной реальности, фрагмент из фильма «Kingsman: Секретная служба»

Но, скорее всего, эпоха дополненной реальности наступит быстрее, чем вам кажется. Этот деморолик был отснят непосредственно через устройство AR Magic Leap:

Демонстрация Magic Leap: виртуальный персонаж в реальной среде

Этот деморолик был снят непосредственно через устройство Magic Leap 14 октября 2015 года. При его создании не применялись ни спецэффекты, ни композитинг.

Что дальше?

Возможно, циклы в 10–15 лет больше не повторятся, и мобильная эпоха будет последним из них. А может быть, следующая эпоха будет короче, или лишь какой-то один подвид из рассмотренных выше технологий станет впоследствии действительно важным.

Я предпочитаю думать, что мы сейчас находимся в точке пересечения нескольких эпох. «Мирными дивидендами от войны смартфонов» стало стремительное появление новых устройств и разработок в сфере ПО, в особенности искусственного интеллекта, способного сделать эти устройства еще более умными и полезными.

Некоторые исследователи отмечают, что большинство новых устройств пока еще находятся в «пубертатном периоде» : они могут быть несовершенными и в некоторой степени нелепыми, а всё потому, что они еще не перешли в фазу развития. Как и в случае с персональными компьютерами в 70-х, интернетом в 80-х и смартфонами на заре нулевых, мы видим не полную картину, а лишь фрагменты того, во что текущим технологиям предстоит превратиться. Так или иначе, будущее близко: рынки колеблются, мода приходит и уходит, но прогресс, как и прежде, уверенно двигается вперед.

Лазерные чипы, гибкие печатные схемы, мемристоры и другие чудеса техники уже совсем рядом! Представьте себе мир, в котором электронные устройства заряжают себя сами, музыкальные плееры, способные проиграть всю вашу аудиоколлекцию, самовосстанавливающиеся батареи и чипы, изменяющие свои возможности «на лету». Судя по тому, над чем сегодня работают американские исследовательские лаборатории, все это не только возможно, но и перспективно.

«Следующие пять лет станут действительно впечатляющим периодом в развитии электроники, — говорит Дэвид Сейлер (David Seiler), глава подразделения полупроводниковой электроники коммерческого отдела Национального института Стандартов и Технологий (National Institute of Standards and Technology, NIST) в Гейтерсберге, штат Мерилэнд. - Множество вещей, которые сегодня кажутся далекой фантастикой, получат повсеместное распространение».

Итак, вы готовы начать путешествие в будущее электроники? Многие из идей, о которых мы расскажем сегодня, могут выглядеть фантастически, некоторые покажутся лишенными здравого смысла, но все их объединяет то, что они уже были опробованы в лабораториях и имеют все шансы превратиться в коммерческие продукты в ближайшие 5 лет.

Основная тема этой статьи - новые разработки в области микропроцессорной техники - от процессоров, передающих данные с помощью лазеров, заменяющих провода, до схем, выполненных на основе новых материалов, которые придут на смену традиционному кремнию. Эти технологии могут стать строительным материалом для множества новых инновационных продуктов, некоторые из которых мы даже не можем себе представить сегодня.

Чипы без проводов: лазерное соединение

При ближайшем рассмотрении можно увидеть, что типичный микропроцессор содержит миллионы тонких проводов, которые тянутся во все направления, соединяя активные элементы. Заглянув под поверхность вы найдете еще раз в пять больше проводов. Юрген Мишель (Jurgen Michel), ученый из Центра микрофотоники при Массачусетском технологическом институте в Кембридже (MIT"s Microphotonics Center in Cambridge), намерен заменить все эти провода импульсами германиевых лазеров, передающих данные с помощью инфракрасного излучения.

«По мере увеличения числа ядер и компонентов в процессорах соединительные провода переполняются данными и становятся слабым каналом связи. Использование фотонов вместо электронов позволяет улучшить ситуацию», — объясняет Мишель.

Перемещая данные со скоростью света, германиевые лазеры способны передавать биты и байты информации в 100 раз быстрее, чем путем перемещения электронов по проводам. Это особенно важно для связи между ядрами процессора и его памятью. Так же, как оптоволоконные линии улучшили эффективность телефонных звонков, использование лазеров в микропроцессорах может поднять обработку данных на небывалые высоты.

Самое приятное, что система Массачусетского технологического института не требует применения внутри процессоров огромного количества тоненьких кабелей. Вместо этого чип содержит множество скрытых туннелей и полостей, по которым перемещаются световые импульсы, а крошечные зеркала и сенсоры передают и интерпретируют данные.

Сочетание традиционной кремниевой электроники с оптическими компонентами, известное как кремниевая фотоника, может сделать компьютеры более экологичными - дружественными для окружающей среды. И все потому, что лазеры потребляют меньше энергии, чем провода, и излучают меньше тепла в окружающее пространство.

«Оптоэлектроника - это настоящий святой Грааль, — говорит Сейлер. - Она позволяет расширить возможности электроники и предоставляет при этом отличный способ снизить энергопотребление, поскольку не содержит проводов, которые являются настоящими теплорадиаторами для окружающего пространства».

В феврале 2010 года Мишель и его коллеги, Лайонел Кимерлинг (Lionel Kimerling) и Джифенг Лиу (Jifeng Liu), успешно создали и протестировали действующую схему, использующую для передачи данных встроенный германиевый лазер. В новом чипе была достигнута скорость передачи данных свыше 1 ТБ/с, что на два порядка быстрее, чем позволяют лучшие современные чипы с проводными соединениями.

Новый чип был создан с использованием современных технологий производства полупроводников с некоторыми дополнениями, поэтому Мишель считает, что переход к использованию чипов на основе лазерных соединений состоится уже в ближайшие пять лет. Если дальнейшие тесты пройдут успешно, MIT лицензирует технологию производства. Широкое распространение нового типа чипов ожидается к 2015 году.

Более того, к 2015 году ожидается появление компьютеров с 64-ядерными процессорами, ядра которых будут работать независимо и одновременно.

«Соединять их при помощи проводов - тупиковый путь, — говорит Мишель. - Использование германиевого лазера имеет грандиозный потенциал и большое преимущество».

Новейшие схемы: мемристоры

Ваш MP3-плеер переполнен любимыми музыкальными композициями и вы чувствуете себя сродни убийце, удаляя тот или иной трек? В таком случае мемристоры могут прийти как раз вовремя.

Это первые фундаментально новые электронные компоненты после создания в 50-х годах прошлого века кремниевых транзисторов. Мемристоры являются более скоростной, долговечной и потенциально более дешевой альтернативой флэш-памяти. А еще они в два раза более емкие - настоящее раздолье для любителей музыки.

«Если сегодня мы решим пересмотреть технологию производства компьютеров, мы просто обязаны использовать мемристорную память, считает Р. Стенли Уильямс (R. Stanley Williams), ведущий исследователь и глава группы квантовых исследований (Quantum Science Research, QSR) HP Labs в Пало-Альто, Калифорния. - Это фундаментальная структура для будущей электроники».

Мемристор - другими словами, резистор с памятью, — впервые упомянул профессор Калифорнийского университета Леон Чу (Leon Chua) еще в 1971 году. Но мемристорные прототипы HP Labs не демонстрировались публично вплоть до 2008 года.

Для создания мемристоров HP использует чередующиеся слои диоксида титана и платины. Под электронным микроскопом они выглядят как серии длинных параллельных выступов. Ниже под прямым углом расположен такой же слой, образуя «кубики» с размерами ячеек 2 х 3 нм.

Ключевой момент состоит в том, что любые два соседних провода можно соединить с электрическим переключателем под поверхностью, создавая ячейку памяти. Изменяя напряжение, прилагаемое к «кубикам», ученые могут открывать и закрывать крошечные электронные переключатели, сохраняя данные, как в традиционных чипах флэш-памяти.

Новый тип памяти получил название ReRAM (Resistive Random Access Memory). Такие чипы не только позволяют сохранить в два раза больше данных, чем флэш, но и работают в 1 000 раз быстрее, а также выдерживают до 1 000 000 циклов перезаписи, по сравнению со 100 000 циклов перезаписи у стандартной флэш-памяти. Кроме того, ReRAM читает и записывает данные на сравнимых скоростях, тогда как флэш-памяти требуется намного больше времени для записи данных, чем для их чтения.

HP и южнокорейская компания Hynix заключили договор о сотрудничестве с целью наладить массовое производство чипов ReRAM, которые смогут найти применения во многих портативных устройствах, таких как мультимедийные плееры. А ведь это означает терабайты музыкальных треков, видео и электронных книг! Первые продукты с новыми чипами памяти ожидают на рынке в 2013 году.

ReRAM также придет на смену динамической оперативной памяти в компьютерах. Поскольку ReRAM энергонезависима, она не будет терять информацию при выключении системы и не будет расходовать электроэнергию, в отличие от DRAM. По мнению Уильямса, грядет эра мгновенной обработки данных. Сегодня пользователи чаще не выключают компьютеры, а отправляют их в спящий режим. Но все равно для «пробуждения» компьютерной технике требуется от нескольких секунд до минуты, и лишь после этого доступ к данным будет восстановлен. Устройства, использующие ReRAM, возвращаются в рабочее состояние мгновенно.

Более того, по словам Уильямса, есть возможность размещать массивы мемристоров внутри чипа один над другим. Это путь к созданию 3D-памяти, которая позволит более рационально использовать пространство внутри чипа, вмещать гораздо больше памяти в одинаковый физический объем.

«Не существует фундаментальных ограничений на количество слоев, которые мы можем произвести, — объясняет Уильямс. - В ближайшие 10 лет мы можем создать чипы с объемом памяти в петабайт». Это миллион гигабайтов памяти, его достаточно для хранения видео высокой четкости, которого хватило бы на год просмотра. При этом размеры самого чипа не превышают размеров человеческого ногтя.

«Память - это только одна из возможностей применения мемристоров, но далеко не единственная. У этой технологии гигантский потенциал», — считает Сейлер.

В ближайшие 20 лет дизайн компьютеров может быть пересмотрен. В 2010 году исследователи из HP обнаружили, что мемристоры можно использовать для логических вычислений, а не только для хранения данных. Это означает, что, теоретически, обе эти функции можно реализовать на одном чипе.

И опять слово Уильямсу: «Один мемристор способен заменить множество схем, что в свою очередь позволит упростить архитектуру, дизайн и работу компьютеров». Например, один мемристор способен заменить шесть транзисторов, используемых для создания статичных ячеек RAM в кэш-памяти процессора.

По мнению Уильямса, мемристорная технология позволит даже создать искусственные нейронные синапсы, способные имитировать работу мозга. Сегодня это лишь отдаленные перспективы, но главное - в принципе возможные.

«Мемристоры имеют все шансы переписать правила электроники», — говорит Супратик Гуха (Supratik Guha), директор департамента физических наук IBM. Однако, по его мнению, технология требует дальнейшего совершенствования. «Они могут иметь потенциал в качестве элементов памяти, — добавляет он. - Но, как и любая другая технология, здесь следует двигать ползком, прежде чем идти и идти, прежде чем бежать».

Другими словами, мемристорные технологии не появятся неожиданно. Пройдет еще много времени, прежде чем мемристоры станут столь же широко распространенными, как DRAM или флэш-память.

Изменяемые чипы: программируемые слои

От самых скоростных процессоров к самым миниатюрным модулям памяти. Почти все чипы, используемые в современной электронике, имеют одну общую черту: их активные элементы находятся в верхних 1-2% слоя кремния, из которого он сделан.

В ближайшие несколько лет ситуация изменится, так как производители будут стараться втиснуть в вертикальные слои как можно больше компонент. Некоторые производители, такие как Intel, используют технологии склеивания отдельных чипов, а ученые из Университета Рочестера создают многослойные 3D-структуры внутри чипов. Оба подхода являются очень сложными и дорогими.

Вот если бы можно было заставить чипы перестраивать свою схему «по требованию», чтобы иметь несколько слоев активных элементов. Эта идея была воплощена в технологии Spacetime от Tabula и нашла применение в архитектуре чипов ABAX.

Вместо того, чтобы намертво впечатывать в кремний несколько слоев постоянных компонент, ABAX использует перепрограммируемые схемы, которые могут изменять функции в зависимости от требований пользователя. Сегодняшние чипы производителя содержат 8 разных слоев, свойства которых можно изменить в мгновение ока.

«Это выглядит примерно как супермаркет с восемью этажами, — объясняет Стив Тиг (Steve Tieg), глава по технологиям компании Tabula. - Чтобы перемещаться между этажами вы пользуетесь эскалатором». Но вместо того, чтобы создавать восемь отдельных физических этажей с собственной структурой и ассортиментом товаров, Tabula продемонстрировала способ создать единый слой (или этаж), который можно переконфигурировать в зависимости от задач.

«Это можно сравнить с тем, как если бы пока покупатель находится на эскалаторе, кто-то перестраивал бы этаж, чтобы создать нужный уровень с нужными продуктами, — добавляет Тиг. - Обстановка за пределами эскалатора выглядит так, будто покупатель находится на восьмом этаже, но на самом деле этаж один, просто изменившийся в соответствии с его потребностями».

Перепрограммирование чипа в рабочее состояние занимает всего 80 пикосекунд, в 1000 раз быстрее цикла вычислений обычного чипа. Таким образом, слои меняются практически «на лету», пока чип находится в ожидании следующей цепочки команд.

Таким образом, чипы ABAX позволяют сделать больше с меньшими затратами. Сделанные с использованием традиционной технологии производства полупроводников, чипы Tabula ABAX обходятся производителю примерно в ту же сумму, что и производство обычных чипов. Данный дизайн по-прежнему использует только верхние слои чипа, но один слой выполняет функции восьми различных чипов. По словам Тига, технология позволяет увеличить плотность схем в два раза, а память и пропускную способность видео - в 3.5 раза.

Сегодня Tabula сконцентрировала усилия на производстве чипов для специальных целей. Такие чипы - настоящие «рабочие лошадки» нашего времени. Они находят применение, например, в беспроводных маршрутизаторах или оборудовании для вышек сотовой связи.

В дальнейших планах Tabula - наладить производство чипов для популярных электронных устройств - цифровых камер, игровых консолей, а быть может даже и для полноценных компьютеров. Текущий 8-слойный дизайн чипов уже запущен в массовое производство, и сейчас Tabula работает над созданием 12-слойной версии с перспективой увеличения количества слоев до 20.

«Не существует ограничения на количество слоев, которые мы могли бы интегрировать», — отметил Тиг.

От сажи к схемам: графены

На протяжении последних 45 лет количество транзисторов в кремниевых процессорах компьютеров удваивалось каждые два года, доказав, что закон Мура работает так же надежно, как и закон тяготения. По мере того, как активные элементы чипов становились все меньше и дешевле для производства, в конечные устройства их можно было «втиснуть» во все возрастающих количествах, что в свою очередь увеличивало сложность, возможности и… энергопотребление электроники.

Но на самом деле такой путь оказался тупиковым. Ученые пытались поместить в кремниевый чип еще больше транзисторов, но примерно с размеров в 14 нм начались трудности с дальнейшей миниатюризацией элементов. 14 нм - это размер двух молекул гемоглобина в нашей крови или около одной тысячной размера гранулы тальковой пудры.

Вещество под названием графен вдохнуло новую жизнь в закон Мура, доказанный кремниевыми технологиями. Графен представляет собой слой атомов углерода, выстроенных в виде шестиугольных ячеек. Толщина такого слоя - 1 атом. Под электронным микроскопом графен очень похож на соты.

«Он не только странно выглядит, но и обладает необычными свойствами, — говорит Вольт де Гир (Walt de Heer) заведующий нанолабораторией Технологического института Джорджии. - Графен - уникальный материал будущего. Он скоростной, потребляющий мало энергии и из него можно делать самые миниатюрные элементы. Его возможности превосходят кремний, он делает то, что не под силу кремнию. Именно за ним будущее электроники».

Исследователи в области полупроводников экспериментировали с графеном еще с 70-х годов прошлого века. Но до недавнего времени им не удавалось создать ультратонкие слои графеновых шестиугольников. Ученые из Манчестерского университета Андре Гейм (Andre Geim) и Константин Новоселов успешно создали первые графеновые слои в 2004 году (за это и другие достижения в исследовании графенов в 2010 году они были удостоены Нобелевской премии). После этого графеновые технологии начали быстро развиваться.

В начале 2011 года группа де Гира создала графеновые провода - первый большой шаг на пути к созданию микрочипов. Толщины провода около 10 нм удалось добиться путем эпитаксии - наращивания чистого графена на кремниевой основе. (Эпитаксия - процесс наращивания тонкого слоя кристалла на подложке из другого кристалла (субстрате), так что наращиваемый слой повторяет структуру субстрата).

В конце концов, ученым удалось получить электронные структуры, имеющие толщину 1 нм и намного более скоростные, чем кремний. По прогнозам ученых, использование графенов позволит создать процессоры с частотой, измеряемой в терагерцах - это в 20 раз быстрее, чем быстродействие современным кремниевых процессоров.

В следующем году ученые Технологического института Джорджии надеются завершить создание прототипа чипа со встроенным графеном и протестировать возможности использования уникальных свойств этого материала для создания микросхем.

Ученые из IBM создали экспериментальные транзисторы и интегральные схемы на основе графенов, используя стандартные технологии производства полупроводников. По их словам - это можно считать первым шагом на пути к использованию графенов в промышленных масштабах.

«Эта область имеет огромный потенциал, — говорит директор департамента физических наук IBM Супратик Гуха. - Графены найдут применение в военной промышленности и в беспроводных технологиях, кроме того, их можно будет интегрировать с кремнием. Сегодня нужно хорошо потрудиться, чтобы продемонстрировать возможности создания схем усилителей с интегрированными в них высококачественными активными элементами из графена».

По прогнозам, первые продукты, использующие графены, появятся в 2013 году. Поэтому ожидать появления в ближайшее время супер-скоростных ноутбуков с графеновыми процессорами пока преждевременно. Если такая техника и появится, она будет слишком дорогой и сможет найти применение лишь в тех областях, где цена не имеет значения по сравнению с высокими скоростями и низким энергопотреблением.

Также и привычные нам интегральные схемы когда-то были «дорогим удовольствием» и применялись лишь в военной промышленности и для других особых целей. История в этой области такова, что многие вещи являются в мир дорогими и недоступными, а затем становятся дешевыми и общераспространенными. Графены имеют огромный потенциал, предполагается, что они могут стать общедоступными уже в ближайшие 10 лет.

Печатные схемы: бюджетные чипы

Стандартная технология производства полупроводников включает целый ряд сложных этапов, которые проводятся в абсолютно чистом помещении, где нет разрушительной для электроники пыли и загрязняющих веществ. Компания Xerox применяет более простой и дешевый способ производства электроники путем печати схем на пластиковой основе. Технологический процесс подразумевает использование оборудования, которое может стоить тысячи долларов, но не миллиарды, необходимые для развертывания традиционного завода для производства процессоров.

«Обычные электронные элементы - быстрые, маленькие и дорогие, — говорит Дженифер Эрнст (Jennifer Ernst), бывший директор по развитию бизнеса лаборатории Xerox PARC в Пало-Альто, Калифорния. - Печатая их непосредственно на пластик, PARC делает электронные элементы медленными, большими и дешевыми».

Технологический процесс печатания схем, разработанный PARC, требует немногим больших усилий, чем, например, распечатка обычной картинки. Все, что для этого нужно - специальные материалы, вроде серебряных чернил, а сама схема наносится на гибкие полиэтиленовые пластины, а не на хрупкий кремний. В принципе, конечный продукт даже сложно назвать чипом.

Адаптация различных технологий печати, включая впрыскивание чернил, штамповку и трафаретную печать, PARC производит усилители, батареи и переключатели намного менее дорогие, чем произведенные традиционным способом. А недавно компании удалось наладить производство 20-разрядной памяти и контроллеров, которые появятся в продаже уже в следующем году.

Другой интересный проект на основе печатных схем - детектор взрывов, который PARC разработала для Управления перспективного планирования оборонных научно-исследовательских работ США (U.S. Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA). Гибкие печатные схемы встраиваются в военные каски, где новые сенсоры измеряют давление, мощность звука, ускорение и освещенность в условиях боевых действий.

Проведя неделю на передовой, солдат возвращается и сдает каску в специальную лабораторию, где полученные данные тщательно анализируются, и врачи делают вывод о возможности наличия травм головного мозга. Такие датчики хорошо выполняют свою работу, а стоят менее $1 по сравнению с $7, в которые обходится один традиционный сенсор.

Конечно же, печатные схемы и близко не способны конкурировать с кремнием, когда речь идет о быстродействии или возможности «упаковать» в малый объем миллиарды транзисторов. Но существует много областей применения, где стоимость гораздо важнее быстродействия. А в начале 2012 года печатные схемы начнут применять в игрушках и электронных играх, требующих простейшей обработки данных - например, синтезаторах речи, а также для управления подушками безопасности в автомобилях.

А уже к 2015 году печатные схемы можно будет найти и в других электронных продуктах - гибких ридерах электронных книг, которые можно будет сворачивать в трубочку наподобие бумажных журналов или для производства одежды из специальных тканей с солнечными элементами, с помощью которой можно будет подзаряжать мобильный телефон или музыкальный плеер.

По прогнозам аналитической фирмы IDTechEx, объемы продаж гибких печатных схем возрастут с $1 млрд в 2010 до $45 млрд в 2016 году. Они найдут применение в широком спектре устройств.

Обсудим такое нововведение, как появление персональных компьютеров. Чтобы понять значение этого явления, надо начать с краткой истории развития компьютерной отрасли (согласно монографии ).

С 40-х годов развитие вычислительной техники шло в направлении создания все более и более мощных компьютеров.

Они занимали большие залы, потребляли массу электроэнергии. Между пользователем и ЭВМ, как правило, стоял посредник - программист. Для расширения доступа к ЭВМ к одному системному блоку присоединяли несколько мониторов. В 70-х годах начались разговоры о сетях ЭВМ, об объединении вычислительных ресурсов. Реальная ситуация была иной: даже общение с "материнской" ЭВМ зачастую представляли трудности из-за несовершенства технического и программного обеспечения - приходилось, сидя у монитора, долго ждать ответа на простейшие вопросы, поскольку ресурсы центральной ЭВМ тратились в это время на работу с другими мониторами, в основном на перекачку из ЭВМ на монитор и обратно больших массивов данных и программного обеспечения.

Первые экземпляры персональных компьютеров появились в 1973 г. К ним вначале относились как к редким дорогостоящим игрушкам. Однако уже в 1976 г. было продано более 20 тысяч персональных компьютеров, причем три четверти из них купили те, кто собирался применять новый вид ЭВМ в своей профессиональной деятельности, а не только в сфере досуга. И начался бум. В 1977 г. использовалось 50 тысяч персональных компьютеров, а через 5 лет - в 1982 г. - уже 5 миллионов. Рост в 100 раз!

Фирмы, подхватившие поддержанное потребителями нововведение, стремительно росли. Основанная в 1977 г. фирма "Эппл компьютер" с общим капиталом в 2500 долларов за 6 лет достигла годового объема продаж в 1 миллиард долларов.

Фирмы, выпускавшие большие ЭВМ, не предвидели появления и бурного успеха персональных компьютеров и не смогли сразу перестроиться. Экономические последствия ошибки прогноза тенденций развития компьютерной индустрии измерялись к началу 80-х годов сотнями миллионов долларов США ущерба (фирмы "Айтел", "Ай-си-эл") или миллиардами долларов упущенной прибыли (фирма "ИБМ"). В результате в сентябре 1980 г.

Одна из крупнейших компьютерных фирм "Айтел" была объявлена банкротом. Общая сумма задолженности составляла к этому времени 1,2 миллиарда долларов. И это при том, что с 1974 по 1978 г. валовой доход ""Айтел" вырос в 4 раза и достиг 69о миллионов долларов США.

В 1979 г. валовой доход фирмы "ИБМ", измеренный в постоянных ценах, впервые (за все время ее занятий компьютерным бизнесом) уменьшился. Но гигант устоял, перехватив инициативу у первооткрывателей. 12 августа 1981 г. фирма "ИБМ" выпустила свой собственный персональный компьютер. И в настоящее время в России 99 % персональных компьютеров выпущены либо непосредственно этой фирмой, либо фирмами, чья продукция совместима с компьютерами фирмы "ИБМ".

Другие виды компьютеров, например, семейство "Макинтошей" фирмы-первооткрывателя персональных компьютеров "Эппл компьютер", выглядят в России экзотикой. Связано это с особенностями экономической истории России. Общепризнанные к настоящему времени ошибки в технической политике отечественных товаропроизводителей в области компьютерной техники привели к тому, что российский рынок оказался практически полностью свободным для импортных компьютеров. Первым ворвались на этот рынок и практически полностью захватили его фирмы, производящие совместимые с ИБМ компьютеры. Перед "Эппл компьютер" стоял запрет, наложенный в годы "холодной войны". Когда запрет сняли - было уже поздно - рынок захватили конкуренты. И "Макинтоши" с трудом отвоевали 1 % рынка.

Между тем "Эппл компьютер" выпускает больше компьютеров, чем любая иная фирма, больше, чем даже "ИБМ". Всего 10-12 % машин от мирового выпуска. Но "ИБМ" выпускает вместе с партнерами, чья продукция совместима с персональными компьютерами "ИБМ", а "Эппл компьютер" - в гордом одиночестве. Поэтому, несмотря на ряд технических и программных преимуществ продукции фирмы "Эппл компьютер", позиции "ИБМ" выглядят более предпочтительно. Вырваться вперед оказалось легче, чем удержаться на первых ролях.