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（New computing eras have occurred every 10–15 years）

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（Financial and product cycles evolve mostly independently）

パーソナル コンピューターにより、起業家はワード プロセッサ、スプレッドシート、その他多くのデスクトップ アプリケーションを作成できるようになりました。インターネットにより、検索エンジン、電子商取引、電子メールとメッセージング、ソーシャル ネットワーキング、SaaS ビジネス アプリケーション、その他多くのサービスが可能になりました。スマートフォンにより、モバイル情報、モバイル ソーシャル ネットワーキング、カーシェアリングなどのオンデマンド サービスが可能になります。今日、私たちはモバイル時代の真っ只中にいます。おそらく、さらに多くのモバイル技術革新が今後も登場するでしょう。

各製品の時代は 2 つのフェーズに分けることができます。 1) 新しいプラットフォームが立ち上げられるが、高価、不完全、および/または使いにくい場合の構想段階、2) 成長段階、これらの問題を解決して引っ張り出す新製品が登場する場合 指数関数的な成長期への前奏曲が始まりました。

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(PC 年間売上高 (千台)、出典:http://jeremyreimer.com/m-item.lsp?i=137）

インターネットの誕生期は、80 年代と 90 年代初頭画像の説明

(世界中の Web ユーザー、出典:http://churchm.ag/numbers-internet-use/）

90 年代にはフィーチャーフォンがあり、2000 年代初頭には Sidekick や Blackberry などの初期のスマートフォンがありましたが、スマートフォンの成長段階は 2007 ～ 8 年に iPhone がリリースされ、次に Android がリリースされて本格的に始まりました。それ以来、スマートフォンの普及は爆発的に増加し、現在約 20 億人がスマートフォンを所有しています。 2020年までに、世界人口の80%画像の説明

（世界のスマートフォン年間販売台数（百万台））

この 10 ～ 15 年のパターンが繰り返される場合、コンピューティングの次の時代は数年以内に成長段階に入るはずです。この場合、私たちはすでに妊娠段階に入っているはずです。ハードウェアとソフトウェアの両方に、コンピューティングの次の時代がどうなるかを垣間見ることができる重要な傾向がいくつかあります。ここでは、これらの傾向について触れた後、将来がどうなるかについていくつかの提案を提供します。

ハードウェア: 小型、安価、どこにでもある

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(コンピューターは着実に小型化しています、出典:http://www.nature.com/news/the-chips-are-down-for-moore-s-law-1.19338）

私たちは現在、プロセッサーとセンサーが非常に小型かつ安価になり、人間よりもコンピューターの数がはるかに多くなる時代に突入しています。

これには 2 つの理由があります。 1 つは、過去 50 年間にわたる半導体産業の着実な成長です (ムーアの法則）。 2人目はクリス・アンダーソン言った "スマートフォン戦争の平和の恩恵": スマートフォンの大成功により、プロセッサーとセンサーへの巨額の投資が行われました。最新のドローン、VR ヘッドセット、IoT デバイスを分解すると、ほとんどがスマートフォンのコンポーネントであることがわかります。

現代の半導体時代では、スタンドアロン CPU からシステム オン チップとして知られる特殊なチップに焦点が移ってきました。画像の説明。

(コンピューターの価格は着実に下落している、出典:https://medium.com/@magicsilicon/computing-transitions-22c07b9c457a#.j4cm9m6qu\）

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（Raspberry Pi Zero: 1 GHz Linux computer for $5）

この新しいアーキテクチャにより、基本的なコンピューティング システムの価格が約 100 ドルから約 10 ドルに下がります。Raspberry Pi Zeroは 5 ドルで入手できる 1GHz Linux コンピューターです。同様の価格で購入できますWi-Fiをサポートするマイクロコントローラー、Python のバージョンを実行します。間もなく、これらのチップの価格は 1 ドル未満になるでしょう。あらゆるものにコンピュータを組み込むと、コスト効率が高くなります。

路線図路線図画像の説明

（Google’s quantum computer, source: https://www.technologyreview.com/s/544421/googles-quantum-dream-machine/）

ワイルドカード技術の 1 つは量子コンピューティングです。量子コンピューティングは現在、主に研究室に存在していますが、商用化されれば、生物学や人工知能などの分野の特定クラスのアルゴリズムに桁違いのパフォーマンス向上をもたらす可能性があります。

ソフトウェア: AI の黄金時代

そしてHadoopそしてSparkこのようなシステムは、ビッグデータ問題の並列化と、ビットコイン/ブロックチェーン上のデータと資産の保護に使用されます。

しかし、おそらく最もエキサイティングなソフトウェアのブレークスルーは、人工知能 (AI) の分野で起こっています。 AI には誇大宣伝と失望の長い歴史があります。アラン・チューリング自身も、預言、2000年までに機械は人間を模倣することに成功するでしょう。しかし、AI がいよいよ黄金時代に入りつつあると考える十分な理由もあります。

「機械学習は、私たちが行うすべてのことを再考するための中核となる革新的な方法です。"- サンダー・ピチャイ、Google CEO

人工知能における興奮の多くは、今や有名になった 2012 年の Google プロジェクトによって開拓された機械学習技術であるディープラーニングに集中しています。促進するは、大規模なコンピューター クラスターを使用して、YouTube 動画内の猫を認識する方法を学習するプロジェクトです。ディープラーニングはニューラルネットワークの子孫であり、遡る組み合わせ組み合わせ画像の説明

（ImageNet challenge error rates,ソース：http://www.slideshare.net/nervanasys/sd-meetup-12215 (red line = human performance）

私たちは、ディープラーニングを単なるシリコンバレーの流行語の一つとして考えてしまいがちです。ただし、この興奮は、理論的および現実世界の印象的な結果によって裏付けられています。たとえば、ディープラーニングを使用する前に、イメージネットチャレンジ- 人気のあるマシン ビジョン コンテスト - 優勝者のエラー率は 20 ～ 30% です。ディープラーニングを使用することで、優勝したアルゴリズムの精度は着実に向上し、2015 年には人間のパフォーマンスを上回りました。

深層学習に関連する多くの論文、データセット、ソフトウェア ツールはオープンソースです。これには民主化効果があり、個人や小規模組織が強力なアプリケーションを構築できるようになります。ワッツアップたった 50 人のエンジニアだけで 9 億人のユーザー向けサービスを構築できる前世代のメッセージング システムに必要な数千人のエンジニアと比較して、グローバル メッセージング システムの数は増加します。この種"WhatsApp効果 "そしてTheanoそしてTensorFlowこのようなソフトウェア ツールを、トレーニング用のクラウド データ センターや展開用の安価な GPU と組み合わせることで、小規模なエンジニア チームが最先端の AI システムを構築できるようになります。

たとえば、ここでは、個人プログラマー画像の説明

(左: 白黒、中央: 自動カラー化、右: True Color。出典:http://tinyclouds.org/colorize/）

そしてここでは、小規模なスタートアップ企業がリアルタイム オブジェクト分類器を作成しました。

これはもちろん、SF 映画の有名なシーンを思い出させます。

大手テクノロジー企業によってリリースされたディープラーニングの最初のアプリケーションの 1 つは、Google フォトの検索機能でした。これは非常にスマートですショッキング。

間もなく、音声アシスタント、検索エンジン、チャットボット、3Dスキャナー、言語翻訳機、自動車、ドローン、医療画像システムなど。

次の 10,000 社のスタートアップのビジネス プランは簡単に予測できます。たとえば、X と人工知能を考えてみましょう。それは大きな問題であり、それは今ここにあります。 -Kevin Kelly

AI製品を構築する新興企業は、AIを最優先事項とする大手テクノロジー企業と競争するために、特定のアプリケーションに重点を置き続ける必要がある。 AI システムは、より多くのデータが収集されるほど性能が向上します。つまり、データネットワーク効果有益なフライホイール (ユーザーの増加 → より多くのデータ → より良い製品 → より多くのユーザー)。マッピングスタートアップWaze使用データ ネットワーク効果により、資本力の優れた競合他社よりも優れた地図が作成されます。 AI スタートアップの成功も続くだろう同族の戦略。

ソフトウェア + ハードウェア: 新しいコンピューター

あらゆる種類の新しいコンピューティング プラットフォームがパイプラインにあり、ハードウェアとソフトウェアの最新の進歩が組み込まれているため、時間の経過とともに改善され、おそらく成長段階に入るでしょう。それらのデザインとパッケージングは​​大きく異なりますが、共通のテーマを共有しています。それは、世界の上にインテリジェントな仮想化レイヤーを埋め込むことによって、新しい強化された機能をもたらすということです。新しいプラットフォームのいくつかの概要を次に示します。

車。Google、Apple、Uber、Tesla などの大手テクノロジー企業は、自動運転車に多くのリソースを投入しています。テスラ モデル S のような半自動運転車はすでに一般に提供されており、急速に改良されるでしょう。完全な自動運転にはさらに時間がかかりますが、おそらく 5 年以内でしょう。人間のドライバーとほぼ同じ性能を備えた完全自動運転車はすでに存在しています。ただし、文化的および規制上の理由により、完全自動運転車が広く認められるには、人間のドライバーよりもはるかに優れた性能を発揮する必要があるかもしれません。

始める始める自動運転を真剣に考えてください。スタートアップによって作られた興味深い製品もいくつか見ることができます。深層学習ソフトウェア ツールは非常に優れたものになりました。個人プログラマー半自動運転車を作ることができる:

ドローン。今日の消費者向けドローンには、最新のハードウェア (主にスマートフォンのコンポーネントと機械部品) が含まれていますが、ソフトウェアは比較的単純です。近い将来、高度なコンピュータービジョンやその他の人工知能を組み込んで、より安全で、より簡単に飛行でき、より便利になるドローンが登場するでしょう。カジュアルなビデオ撮影は引き続き人気がありますが、重要なビデオ撮影も行われるでしょう。仕事例。何千万もある危険建物や塔などの構造物に登る作業は、ドローンを使用することでより安全かつ効率的に行うことができます。

モノのインターネット (モノのインターネット)。そしてNestそしてDropcam画像の説明Echo。

（IoTの主な3つのユースケース）

ほとんどの人は、Echo は単なるギミックだと考えており、実際に使ってみるまではその便利さに感銘を受けません。驚き。これは良いですデモ、常時音声がユーザー インターフェイスとしていかに効果的であるかを示しています。完全な会話ができる一般的な知能を備えたボットが登場するまでには、しばらく時間がかかるでしょう。しかし、Echo が示すように、今日の音声は限られた環境でも成功する可能性があります。深層学習における最近の進歩が実稼働デバイスに導入されるにつれて、言語理解は急速に向上します。

IoTはビジネスシーンでも導入されるだろう。たとえば、センサーとネットワーク接続を備えたデバイスは、産業用機器の監視に非常に役立ちます。それは動作します。

ウェアラブル。今日のウェアラブル コンピューターは、バッテリー、通信、処理など、いくつかの点で制限があります。成功を収めているウェアラブルは、フィットネスモニタリングなどの狭い用途に焦点を当てています。ハードウェア コンポーネントの継続的な改善により、ウェアラブル デバイスはスマートフォンなどの豊富なアプリケーションをサポートし、幅広い新しいアプリケーションのロックを解除します。モノのインターネットと同様に、音声が主要なユーザー インターフェイスになる可能性があります。

バーチャルリアリティ。2016 年は VR にとって刺激的な年でした。Oculus Riftおよび HTC/バルブVive（そしておそらくSony Playstation VRも）、これは快適で没入型のVRシステムがついに一般に利用可能になることを意味します。 VR システムは非常に優れたものでなければなりません"uncanny valley"トラップ。適切な VR には、特別な画面 (高解像度、高リフレッシュ レート、低持続性)、強力なグラフィック カード、およびユーザーの正確な位置を追跡する機能が必要です (以前にリリースされた VR システムはユーザーの頭の回転しか追跡できませんでした)。今年、一般の人々はいわゆる"

VR ヘッドセットは今後も改良され、より手頃な価格になるでしょう。主な研究分野には以下が含まれます。 1) レンダリングを作成する、および/または写真撮影VR コンテンツ用の新しいツール、2) 電話やヘッドセットから直接追跡スキャン マシン ビジョン、および 3) 大規模なホスティング仮想環境の分散バックエンドシステム。

拡張現実。画像の説明

（Real and virtual combined (from *The Kingsmen*)）

次は何ですか？

次は何ですか？

10～15年のコンピューティングサイクルモデルは終わり、モバイルは最後の時代になる可能性があります。また、次の時代がしばらく到来しない可能性や、上で議論した新しいコンピューティング カテゴリのサブセットのみが重要になる可能性もあります。

私たちは、一つではなく多くの新しい時代の先端にいると考える傾向があります。 「スマートフォン戦争の平和の恩恵」"カンブリア紀に爆発的に新しいデバイスが誕生し、ソフトウェア、特に人工知能の発展により、これらのデバイスはスマートで便利なものになるでしょう。上で説明した未来的なテクノロジーの多くは現在存在しており、近い将来広く利用可能になるでしょう。

観察者は、これらの新しいデバイスの多くが"厄介な思春期"。それは、妊娠段階にあるからです。 70 年代のパーソナル コンピューター (PC)、80 年代のインターネット、2000 年代のスマートフォンのように、私たちはまだ到来していない未来の断片を目にしています。しかし、未来はここにあります。市場は上がったり下がったり、興奮は上がったり下がったりしますが、コンピューティング テクノロジーは着実に進歩しています。