Компьютер
Intel в Израиле начала разработки в области создания «компьютерного мозга»: технологии, которая будет способна к самообучению. Компьютер (англ.computer— «вычислитель») — машина для проведения вычислений. При помощи вычислений компьютер способен обрабатывать информацию по заранее определённому алгоритму. Кроме того, большинство компьютеров способны сохранять информацию и осуществлять поиск информации, выводить информацию на различные виды устройств выдачи информации. Своё название компьютеры получили по своей основной функции — проведению вычислений. Однако в настоящее время полагают, что основные функции компьютеров — обработка информации и управление.
Основные принципы: Выполнение поставленных перед ним задач компьютер может обеспечивать при помощи перемещения каких-либо механических частей, движения потоков электронов, фотонов, квантовых частиц или за счёт использования эффектов от любых других хорошо изученных физических явлений.
Наибольшее распространение среди компьютеров получили так называемые «электронно-вычислительные машины», ЭВМ. Собственно, для подавляющего большинства людей, слова «электронно-вычислительные машины» и «компьютеры» стали словами — синонимами, хотя на самом деле это не так. Наиболее распространённый тип компьютеров — электронный персональный компьютер.
Архитектура компьютеров может непосредственно моделировать решаемую проблему, максимально близко (в смысле математического описания) отражая исследуемые физические явления. Так, электронные потоки могут использоваться в качестве моделей потоков воды при моделировании дамб или плотин. Подобным образом сконструированные аналоговые компьютеры были обычны в 60-х годах XX века, однако сегодня стали достаточно редким явлением.
В большинстве современных компьютеров проблема сначала описывается в математических терминах, при этом вся необходимая информация представляется в двоичной форме (в виде единиц и нулей), после чего действия по её обработке сводятся к применению простой алгебры логики. Поскольку практически вся математика может быть сведена к выполнению булевых операций, достаточно быстрый электронный компьютер может быть применим для решения большинства математических задач (а также и большинства задач по обработке информации, которые могут быть легко сведены к математическим).
Было обнаружено, что компьютеры всё-таки могут решить не любую математическую задачу. Впервые задачи, которые не могут быть решены при помощи компьютеров, были описаны английским математиком Аланом Тьюрингом.
Результат выполненной задачи может быть представлен пользователю при помощи различных устройств ввода-вывода информации, таких, как ламповые индикаторы, мониторы, принтеры и т. п.
Начинающие пользователи и особенно дети зачастую с трудом воспринимают идею того, что компьютер — просто машина и не может самостоятельно «думать» или «понимать» те слова, которые он показывает. Компьютер лишь механически отображает заданные программой линии и цвета при помощи устройств ввода-вывода. Человеческий мозг сам признаёт в изображённом на экране образы, числа или слова и придаёт им те или иные значения.
Что такое цифровая экономика?
Цифровая экономика относится к экономике, основанной на цифровых компьютерных технологиях, хотя мы все чаще воспринимаем ее как ведение бизнеса через рынки, основанные на Интернете и Всемирной паутине. Цифровая экономика также называется «интернет-экономикой», «новой экономикой» или «веб-экономикой». Цифровая экономика все больше переплетается с традиционной экономикой, что затрудняет четкое ее разграничение.
Изначально термин «цифровая экономика» был впервые упомянут в Японии в разгар японского кризиса 1990-х годов. Позже термин «перекочевал» на запад и в 1995 году был упомянут в книге Дона Тапскотта «The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence» (Цифровая экономика: возможности и угрозы в эпоху сетевых данных). Это была одна из первых книг в которой рассматривалось то, как Интернет изменит способ ведения бизнеса.
Тапскотт впервые раскрыл, как новые технологии и бизнес-стратегии преобразовывают бизнес-процессы, создают новые способы продажи различных продуктов и услуг, формируют новые структуры предприятия, правила ведения бизнеса. Он показал, как простой реинжиниринг, «простота» которого весьма условна, превращается в широкомасштабное ИТ-преобразование предприятия. Среди важнейших последствий цифровизации Тапскотт называет, обращаясь к институциональной теории фирмы Рональда Коуза, возможность радикального снижения транзакционных издержек, прежде всего издержек поиска информации и заключения договоров, а в качестве следствия — появление новых форм бизнеса, исключение посредников и прямое взаимодействие потребителя и поставщика. Главный вывод, вытекающий из теории Коуза, — перемещение бизнеса из традиционных фирм в медиа.
Многие зарубежные и отечественные исследователи отождествляют «цифровую экономику» (digital economy) с такими категориями, как «информационная экономика» (information economy), «экономика знаний» (knowledge economy), «интернет-экономика» (internet economy), «сетевая экономика» (net-economy), «электронная экономика» (e-economy), «новая экономика» (new economy) и др. Зачастую данные термины используются как синонимы для обозначения новых феноменов в экономике, предопределенных формированием глобальной информационной сети, всеобщим распространением персональных компьютеров, разработкой и постоянным совершенствованием программного обеспечения, продвижением цифровых технологий, производством нематериальных продуктов и услуг информационно-коммуникационных компаний. Все эти понятия неразрывно связаны с формированием единого информационного пространства — совокупности банков и баз данных, технологий их сопровождения и использования, информационных телекоммуникационных систем, функционирующих на основе общих принципов и обеспечивающих информационное взаимодействие организаций и граждан, а также удовлетворение их информационных потребностей.
На текущий момент наиболее популярными являются следующие определения понятия «цифровая экономика».
Понятие информации
Данный термин происходит от латинского informatio. Обозначает это слово «изложение», «осведомление» и «разъяснение». Если рассматривать понятие информации с точки зрения материалистической философии, то она является отражением реального мира, получаемым с помощью сведений. Они, в свою очередь, являются формой предоставления определенных данных в виде изображения, текста, цифровых таблиц, графиков и т.д.
В своем общенаучном понимании понятие «информация» включает в себя обмен, происходящий между людьми и устройствами, и только между людьми, а также обмен сигналами между объектами неживой и живой природы.
Самым распространенным на сегодняшний день является понятие информации как ресурса, аналогичного денежному, трудовому и материальному, позволяющего при этом улучшить процессы, которые связаны с преобразованием энергии, вещества, а также самой информации. Помимо этого, под данным термином мы понимаем новые сведения, которые были приняты, поняты и оценены конечным потребителем как полезные. При этом они расширили его сведения об окружающем мире.
Это прибыльная команда
Благодаря достижениям, которые произошли с течением времени, стало возможным улучшить функции и инструменты, интегрированные в эти устройства. Это также приводит к появлению разнообразия оборудования, предложение которого может быть скорректировано в соответствии с потребностями каждого кармана.
Компания может приобрести значительное количество оборудования за относительно меньшую долю стоимости, что также будет выгодно в зависимости от затрат, которые сэкономлены в долгосрочной перспективе..
Таким образом, ресурсы будут сохраняться в соответствии с использованием компьютеров, поскольку они позволяют устанавливать специализированные программы для различных задач..
Развитие цифровых технологий
Ближайшие пять лет — переломный период цифровой трансформации, когда digital-технологии охватывают даже те сферы, где всегда господствовали аналоговые. Государственные, финансовые, медицинские услуги переходят в онлайн-формат, появляются первые прототипы электронных паспортов и цифровые платежные системы без привязки к физическим валютам и банкам.
Синергия цифровых технологий поможет объединить офлайн и онлайн, делая все устройства и сервисы взаимосвязанными между собой. Искусственный интеллект и большие данные помогают принимать более обоснованные решения, а VR и AR — проводить сложные операции, путешествовать и учиться в любой точке.
Такое будущее выглядит очень комфортным, но не для всех. Например, футуролог Герд Леонгард призывает обратить внимание на тотальную цифровизацию и ее возможные последствия. Например, полная замена реального общения цифровым или утрата человечности при принятии глобальных решений, которые мы все больше доверяем ИИ.
Роль компьютера в жизни человека
Для чего нужен компьютер современному человеку? Благодаря интернету ЭВМ глубоко вошли в нашу повседневную жизнь:
- Компьютер — это практически универсальное средство связи. Общение больше не ограничено расстоянием.
- Работа многих людей заключена в компьютере.
- Невероятно упростился поиск информации: ответ практически на любой вопрос можно найти в несколько кликов.
- Компьютер предлагает развлечения даже в пределах дома.
- Многие покупки совершаются в онлайн-режиме.
- Компьютеры стали универсальными помощниками в быту, в передвижении и в обучении.
Компьютер в жизни человека играет более глобальную роль, чем кажется. ЭВМ влияют на все сферы развития общества — от производства до медицины:
- От компьютеров напрямую зависит развитие науки. Все виды исследований — от биологических до социальных — проводятся с использованием компьютерных технологий, обеспечивающих более точные и быстрые результаты.
- Компьютеры широко используют в медицине. Они способны поддерживать здоровье и жизнедеятельность человека.
- Развитие любых сфер производства напрямую зависит от технологического прогресса.
- Компьютеры — распространенный носитель информации. Благодаря этому человеку проще реализовать свой творческий и интеллектуальный потенциал. Меняется структура профессий и интеллектуальной собственности.
Взаимодействие человека с компьютером становится все масштабнее и проще. Уже стали обыденностью голосовые помощники, способные распознавать речь, анализировать и реагировать на нее. Следующий шаг, к которому пришло человечество, — умные контактные линзы. Их разработчики обещают, что человеку не придется контактировать с компьютером: расписания, сообщения и любую другую информацию можно будет просматривать на дисплеях, расположенных прямо на линзах.
В 2020 году пошли разговоры о чипизации людей. В мае изобретатель и бизнесмен Илон Маск заявил о разработке нового устройства, которое будут имплантировать в человеческий мозг. По его словам, такое решение сможет не только обеспечить прямой контакт с компьютером и улучшить память, но и решит многие проблемы:
- заболевания, поражающие мозг, например болезнь Паркинсона и Альцгеймера;
- восстановление зрения, слуха, подвижности конечностей;
- контроля за состоянием здоровья, в частности за уровнем гормонов.
Кроме того, имплант позволит слушать музыку без наушников и скачивать на носитель собственные мысли. Так что сюжеты «Черного зеркала» не так уж далеки от реальности: возможно, уже в ближайшем будущем компьютер станет частью человеческого организма.
Компьютеры в повседневной жизни: Unsplash
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.
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.
Многие документы, пакеты данных и инструменты программного обеспечения, связанные с глубинным обучением, находятся в открытом доступе, что позволило отдельным лицам и небольшим организациям создавать собственные высокоэффективные приложения. Компании WhatsApp Inc. потребовалось всего 50 разработчиков, чтобы создать популярный мессенджер для 900 миллионов пользователей. Для сравнения, создание мессенджеров предыдущих поколений требовало привлечения свыше тысячи (а иногда и нескольких тысяч) разработчиков. Нечто подобное теперь происходит и в области ИИ: программные средства вроде Theano и TensorFlow в сочетании с облачными дата-центрами для обучения и недорогими видеокартами для вычислений позволяют небольшим командам разработчиков создавать новаторские системы ИИ.
К примеру, ниже представлен небольшой проект одного программиста с использованием TensorFlow для преобразования черно-белых фото в цветные:
Слева направо: черно-белое фото, преобразованное фото, цветной оригинал фото. (Источник)
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: все чувства настолько качественно «обманываются», что пользователь ощущает полное погружение в виртуальный мир.
Демонстрация Oculus Rift Toybox
Несомненно, очки VR продолжат развиваться и со временем будут становиться всё доступнее. Разработчикам еще предстоит немало поработать над такими аспектами, как новые инструменты представления генерируемого и/или отснятого контента VR, усовершенствование машинного зрения для отслеживания положения пользователя и получения данных о нем прямо с телефона или очков виртуальной реальности, а также распределенные серверные системы для размещения масштабных виртуальных окружений.
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.
