Rambler's Top100
 
Статьи ИКС № 01-02 2016
Алексей ШАЛАГИНОВ  15 марта 2016

Будущее без шор настоящего. Часть 1

Вещи и функции, которые через 10–20 лет станут обыденностью и частью повседневной жизни, сегодня не существуют, не проектируются и не упоминаются в прогнозах даже самых «отвязных» футурологов. Мешают шоры сегодняшнего дня.

Алексей ШАЛАГИНОВ

В 1954 г. американская корпорация RAND представила концептуальную модель домашнего компьютера начала 2000-х.

RAND утверждала, что эти «технологии никогда не станут экономически эффективными при использовании в доме среднего уровня». Значит, пользоваться таким компьютером сможет лишь весьма ограниченный круг людей. Интересно заметить, что для взаимодействия с этой машиной предполагалось задействовать… телетайп и язык программирования FORTRAN!

Это было довольно давно. Однако относительно недавно, в 1999 г., в «Концепции развития рынка телекоммуникационного оборудования Российской Федерации на 2002–2010 гг.» (документ легко найти в интернете) Мининформ­связи приводило прогноз роста плотности мобильных телефонов: в 2000 г. на 100 человек населения России – два мобильных телефона (примерно так тогда и было), в 2006 г. – 6,3, а в 2010‑м – аж целых 15 трубок! Но уже в 2005 г. эта цифра перешла сотенный рубеж. Сейчас в Москве зарегистрировано 40 млн SIM-карт. Планшеты, LTE-модемы и М2М-устройства 15 лет назад казались невозможными, и даже то, что они могут появиться, просто не приходило в голову.

Концептуальная модель домашнего компьютера, 1954 г. (изображение с сайта information-technology.ru)

Что общего между этими двумя прогнозами? То, что они экстраполируют существующие технологии в будущее без учета появления новых, ранее казавшихся невозможными и даже непредставимых разработок и изобретений. 15 лет назад, например, никто не мог предположить, что люди будут смотреть видео на мобильнике, едучи в метро, мгновенно обмениваться информацией в соцсетях или хранить свои фотографии в облаке.

Чтоб хотя бы примерно представить, что нас может ожидать, сосредоточимся на трех основных составляющих инфокоммуникационных технологий – данных (data), вычислениях (computing), или интеллекте, и полосе пропускания (bandwidth), или пропускной способности сети.

«Зиллионы» данных

Производство чего в нашем мире растет самыми быстрыми темпами? Это совсем не сталь, не бетон и не количество компьютеров. Это – данные, информация. Объем генерируемых данных увеличивается на 60–70% в год, т.е. примерно по закону Мура, с удвоением каждые 18 месяцев. Это потрясающая цифра. За последние 10–15 лет было произведено в несколько сот раз больше информации, чем за всю предшествующую историю человечества.

Всем известна теория Большого взрыва как источника существования материальной Вселенной. В информационной Вселенной мы сейчас наблюдаем момент, непосредственно последовавший за срабатыванием «взрывателя», роль которого сыграли компьютерные технологии.

Сенсор, имплантированный на кожу человека (изображение с сайта http://www.corvallisadvocate.com/)

Но информация только тогда может считаться данными, когда эти данные где-то сохранены: на глиняных табличках, на бумаге, магнитном диске или в твердотельной памяти. Поэтому можно сказать – решающую роль в развитии ИКТ будут играть именно технологии хранения данных. Суммарная площадь хранения (площадь ячеек в микросхемах памяти или магнитных диполей на дисках) увеличивается со скоростью ядерного взрыва. Но, в отличие от него, информационный взрыв происходит постоянно. В будущем мы должны быть готовы к переработке настолько больших массивов информации, что для оценки хотя бы их порядков еще нет соответствующих терминов. Уже сегодня приходится иметь дело с объемами данных на уровне йоттабайт (1024 байт). После «йоттабайт» названий еще не придумано, и эти величины сложно осознать, однако потребность в них становится все более насущной. Кевин Келли, «основной писатель» известного журнала Wired, для обозначения таких невообразимых объемов данных предложил слово zillionics.

Кто или что будет генерировать эти горы данных? Скорее всего, данные будут перманентно генерироваться и также непрерывно будут обрабатываться и анализироваться.

Сейчас телефонов у нас больше, чем зубных щеток, и больше уже не нужно. Но прогнозы говорят о том, что к 2020 г. в мире будет 25–50 млрд онлайн-сенсоров. Персональные сенсоры будут формировать quantified self (QS) – цифровой образ человека. Это не имеет ничего общего с тотальной слежкой и жизненно важно, например, для диабетиков, которым нужно постоянно измерять уровень сахара в крови. Сенсоры будут всегда начеку, а средства анализа в «облачном интеллекте» не позволят диабетику забыть о времени инъекции. QS проследит за этим, возможно, даже сделает инъекцию, не отвлекая человека от активной жизни.

Средствами QS уже сегодня являются фитнес-трекеры и смарт-часы, которые отслеживают физическую активность человека и лучше любого диетолога помогут сохранить фигуру и здоровье.

Это лишь пример. А мы еще не говорили про интернет вещей и интеллектуальное видеонаблюдение в режиме 247, генерирующее видеоданные. А кому не понравится QS в автомобиле, который скажет, что пора менять тормозные колодки? И даже сам поедет на ТО – опытные образцы машин без водителя уже создаются…

Бесконечные возможности использования QS в повседневной жизни еще предстоит осознать. С уверенностью можно сказать одно: все, что может быть измерено, будет измеряться; все, что можно отследить, будет отслеживаться; все, что поддается анализу (т.е. практически все!), будет анализироваться. Сенсоры «для отслеживания всего» будут становиться все меньше и меньше, их будет становиться все больше и больше, и они будут открывать все и новые возможности.

Сегодня основа почти любого бизнеса – данные. Предметом бизнеса может быть что угодно: химикаты, транспорт или недвижимость. В любом случае это будет бизнес с отслеживаемыми, хранимыми и анализируемыми данными. И эти данные, полученные из разных источников, становятся очень разнообразными, как сейчас принято говорить, «неструктурированными». Чтобы получать от них реальную пользу прямо сейчас, а не по истечении отчетного периода, нужен «интеллект» для быстрой обработки этих невообразимо больших объемов информации.

Интеллект вычислений

«Могут ли машины мыслить» – такой вопрос занимал умы многих людей в эпоху появления первых компьютеров. В научно-фантастическом романе Станислава Лема описан гигантский компьютер-мозг, вмонтированный внутрь высокой горы. У него можно было получить ответ на любой мыслимый вопрос. Сейчас многие люди разговаривают со своими смартфонами. Не то же ли самое? Однако теперь искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) находится в облаке.

Элементами искусственного интеллекта уже обладают компьютеры и роботы. Однако в их собственных «мозгах» отсутствует одна важная функция – возможность самообучения. Интеллект в облаке, куда стекаются данные от миллионов компьютеров, устройств и сенсоров (те самые зиллионы данных), способен анализировать информацию и обучаться.

Мы просто не представляем, насколько быстро развивается AI в наши дни. В диагностике он уже превосходит большинство врачей. Он может лучше анализировать улики и уловки в законах, нежели большинство криминалистов и юристов. Он может принимать решения для финансовых организаций лучше многих рыночных аналитиков.

Пилоты управляют самолетом не более 10 минут за весь полет, остальное время полет воздушного судна происходит под управлением AI. Даже управлять автомобилем скоро будет AI. Уже сейчас машины c AI тормозят гораздо лучше, чем это делает самый опытный водитель. Уже создаются автомобили без водителя, которые могут обучаться и принимать решение в процессе езды, используя данные из облака. Пассажир такого автомобиля не будет удивляться, если его AI-автомобиль вдруг свернет с привычной дороги, – это будет лишь означать, что впереди столкнулись два старомодных автомобиля без AI и образовалась пробка.

Производители авиадвигателей прямо при сборке устанавливают онлайн-сенсоры в турбины и отслеживают состояние последних в процессе эксплуатации. Теперь они могут предложить авиакомпаниям превентивное обслуживание, т.е. «регламентные работы как услугу» из облака. Это не что иное, как интеграция искусственного интеллекта с обычными вещами.

Картина, созданная Google AI с функциями машинного обучения (изображение с сайта http://www.theepochtimes.com/)

В последние годы развитие AI также напоминает взрыв. Например, сервис Google Talk быстро научился играть в видеоигры. При этом его не учили играть. Его научили учиться играть, а это – большая разница.

AI быстро умнеет. Его структуру стараются сделать подобной структуре человеческого мозга, и здесь лучше подходит термин «глубокое обучение» (deep learning). Важно, что AI можно использовать как облачный сервис «интеллект как услуга». Как никто не генерирует электричество для собственного потребления, так никто не станет генерировать AI только на своем компьютере, не делясь ни с кем. Каждый человек сможет приобрести столько искусственного интеллекта в публичном облаке, сколько ему нужно.

Чем больше людей будут использовать AI, тем умнее он будет становиться. Чем умнее делается AI, тем больше людей будут его использовать. Такой накопительный эффект возникает именно потому, что AI находится в публичном облаке. Он становится своего рода killer app (этот термин некогда был популярен в среде связистов): чем умнее твое приложение, тем больше шансов, что ты «убьешь» бизнес конкурентов.

Предпринимательство в течение ближайших 10–20 лет, вероятнее всего, пойдет по такому сценарию: новый стартап берет известный продукт, услугу или приложение Х, добавляет в него AI и делает его лучше и умнее. Причем стартап не будет сам создавать нужный ему интеллект, он просто возьмет его из облака.

Мы быстро привыкли, что онлайновое такси типа Uber стало недорогим, приезжает практически сразу и вам не нужно махать рукой на обочине. Это не что иное, как добавление облачного интеллекта к давно известной услуге. Получаем killer app «авто как услуга», убившее бизнес обычных такси.

Облачная платформа как инструмент бизнеса имеет множество преимуществ.

Во-первых, стартапу потребуется совсем немного денег, чтобы начать бизнес. Отпадает извечная проблема стартового капитала.

Во-вторых, расширять платформу по мере роста бизнеса будет легко – понадобится просто докупить искусственного интеллекта.

В-третьих, ваш бизнес не будет зависеть от местоположения.

«Еда как услуга» (изображение с сайта elementaree.ru)

В-четвертых, тип устройства также не будет играть принципиальной роли, в качестве инструмента управления можно будет использовать ноутбук, планшет или даже смартфон.

Подобных стартапов будет появляться все больше. Мы будем брать ту или иную материальную вещь и думать: «Как можно превратить это в облачную услугу?». Таких бизнесов уже много – «автомобиль как услуга», «еда как услуга», «мебель как услуга» и пр.

Не все эти начинания будут успешными. Скорее даже, большинство будут неудачными. Но никого это не будет особенно волновать. Риски минимальны, поскольку начальные затраты также минимальны. И поскольку облако – это экосистема, то и риски будут равномерно распределяться между участниками цепочки. Неудачные бизнесы будут просто исчезать, не создавая особых проблем.  

О проблемах третьей составляющей ИКТ – полосы пропускания, о том, почему доступ важнее владения и что будет 20 лет спустя, – в следующем номере «ИКС». 

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!
Поделиться: