Mô tả hình ảnh

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

Mô tả hình ảnh

（Financial and product cycles evolve mostly independently）

Máy tính cá nhân cho phép các doanh nhân tạo trình xử lý văn bản, bảng tính và nhiều ứng dụng máy tính để bàn khác. Internet đã cho phép các công cụ tìm kiếm, thương mại điện tử, email và nhắn tin, mạng xã hội, ứng dụng kinh doanh SaaS và nhiều dịch vụ khác. Điện thoại thông minh cho phép thông tin di động, mạng xã hội di động và các dịch vụ theo yêu cầu như chia sẻ ô tô. Ngày nay, chúng ta đang ở giữa kỷ nguyên di động. Có vẻ như nhiều cải tiến di động khác vẫn chưa xuất hiện.

Mỗi thời đại sản phẩm có thể được chia thành hai giai đoạn. 1) giai đoạn thai nghén, khi một nền tảng mới được tung ra nhưng đắt tiền, không đầy đủ và/hoặc khó sử dụng; 2) giai đoạn tăng trưởng, khi một sản phẩm mới xuất hiện giải quyết những vấn đề này và mở đầu cho giai đoạn tăng trưởng theo cấp số nhân đã bắt đầu.

Mô tả hình ảnh

(Doanh số PC hàng năm (nghìn), nguồn:http://jeremyreimer.com/m-item.lsp?i=137）

Giai đoạn thai nghén của Internet diễn ra trong suốtthập niên 80 và đầu thập niên 90Mô tả hình ảnh

(Người dùng web trên toàn thế giới, nguồn:http://churchm.ag/numbers-internet-use/）

Có điện thoại phổ thông vào những năm 90 và điện thoại thông minh đời đầu như Sidekick và Blackberry vào đầu những năm 2000, nhưng giai đoạn tăng trưởng của điện thoại thông minh thực sự bắt đầu vào năm 2007-2008 với việc phát hành iPhone và sau đó là Android. Kể từ đó, việc sử dụng điện thoại thông minh đã bùng nổ: khoảng 2 tỷ người sở hữu điện thoại thông minh ngày nay. Vào năm 2020,80% dân số thế giớiMô tả hình ảnh

(Doanh số điện thoại thông minh hàng năm trên toàn thế giới (triệu))

Nếu mô hình 10-15 năm lặp lại, kỷ nguyên điện toán tiếp theo sẽ bước vào giai đoạn tăng trưởng trong vài năm tới. Trong trường hợp này, lẽ ra chúng ta đã ở trong giai đoạn mang thai. Có một số xu hướng quan trọng trong cả phần cứng và phần mềm giúp chúng ta có cái nhìn thoáng qua về kỷ nguyên điện toán tiếp theo có thể là gì. Ở đây, tôi đề cập đến những xu hướng này và sau đó đưa ra một số gợi ý về những gì có thể xảy ra trong tương lai.

Phần cứng: nhỏ, rẻ, phổ biến

Mô tả hình ảnh

(Máy tính ngày càng nhỏ hơn, nguồn:http://www.nature.com/news/the-chips-are-down-for-moore-s-law-1.19338）

Chúng ta hiện đang bước vào kỷ nguyên mà bộ vi xử lý và cảm biến trở nên nhỏ và rẻ đến mức sẽ có nhiều máy tính hơn số người.

Có hai lý do cho việc này. Một là sự tăng trưởng ổn định của ngành công nghiệp bán dẫn trong hơn 50 năm qua (định luật Moore). Người thứ hai là Chris Andersonnói "Cổ tức hòa bình của cuộc chiến điện thoại thông minh": Sự thành công vang dội của điện thoại thông minh đã dẫn đến những khoản đầu tư lớn vào bộ vi xử lý và cảm biến. Nếu bạn tháo rời một máy bay không người lái, tai nghe VR hoặc thiết bị IoT hiện đại, bạn sẽ tìm thấy hầu hết các thành phần của điện thoại thông minh.

Trong kỷ nguyên bán dẫn hiện đại, trọng tâm đã chuyển từ CPU độc lập sang chip chuyên dụng được gọi là hệ thống trên chipMô tả hình ảnh。

(Giá máy tính ngày càng giảm, nguồn:https://medium.com/@magicsilicon/computing-transitions-22c07b9c457a#.j4cm9m6qu\）

Mô tả hình ảnh

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

Kiến trúc mới này làm giảm giá của một hệ thống máy tính cơ bản từ khoảng 100 đô la xuống còn khoảng 10 đô la.Raspberry Pi Zerolà máy tính Linux 1GHz mà bạn có thể mua với giá 5 đô la. Đối với một mức giá tương tự, bạn có thể mua mộtVi điều khiển có hỗ trợ wifi, để chạy phiên bản Python. Những con chip này sẽ sớm có giá dưới một đô la. Nhúng máy tính vào mọi thứ sẽ tiết kiệm chi phí.

bản đồ lộ trìnhbản đồ lộ trìnhMô tả hình ảnh

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

Một công nghệ ký tự đại diện là điện toán lượng tử, ngày nay chủ yếu tồn tại trong các phòng thí nghiệm, nhưng nếu được thương mại hóa, có thể mang lại những cải tiến về hiệu suất ở cấp độ lớn nhất định cho một số loại thuật toán trong các lĩnh vực như sinh học và trí tuệ nhân tạo.

Phần mềm: Kỷ nguyên vàng của AI

VàHadoopVàSparkCác hệ thống như vậy được sử dụng để song song hóa các vấn đề về dữ liệu lớn và để bảo mật dữ liệu và tài sản trên Bitcoin/Blockchain.

Nhưng có lẽ những đột phá phần mềm thú vị nhất đang diễn ra trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). AI có một lịch sử lâu dài về sự cường điệu và thất vọng. Bản thân Alan Turing đãlời tiên tri, đến năm 2000 máy móc sẽ có thể bắt chước thành công con người. Tuy nhiên, cũng có những lý do chính đáng để nghĩ rằng AI cuối cùng cũng có thể bước vào thời kỳ hoàng kim.

"Học máy là một cách cốt lõi, mang tính biến đổi mà chúng tôi đang suy nghĩ lại về mọi thứ chúng tôi làm."- Sundar Pichai, Giám đốc điều hành Google

Phần lớn sự phấn khích trong trí tuệ nhân tạo tập trung vào học sâu, một kỹ thuật học máy được tiên phong bởi dự án nổi tiếng năm 2012 của Googlethăng chức, một dự án sử dụng cụm máy tính khổng lồ để học cách nhận dạng mèo trong các video trên YouTube. Học sâu là con đẻ của mạng lưới thần kinh, một kỹ thuật có thểtìm lạisự kết hợpsự kết hợpMô tả hình ảnh

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

Chúng tôi muốn nghĩ về học sâu như một từ thông dụng khác của Thung lũng Silicon. Tuy nhiên, sự phấn khích này được hỗ trợ bởi các kết quả lý thuyết và thực tế ấn tượng. Ví dụ, trước khi sử dụng deep learning,Thử thách ImageNet- một cuộc thi thị giác máy phổ biến - người chiến thắng có tỷ lệ lỗi từ 20-30%. Bằng cách sử dụng phương pháp học sâu, thuật toán chiến thắng đã cải thiện dần về độ chính xác và vượt qua hiệu suất của con người vào năm 2015.

Nhiều bài báo, bộ dữ liệu và công cụ phần mềm liên quan đến học sâu là mã nguồn mở. Điều này có tác dụng dân chủ hóa, cho phép các cá nhân và tổ chức nhỏ xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ. WhatsAppChỉ 50 kỹ sư có thể xây dựng dịch vụ cho 900 triệu người dùngcủa các hệ thống nhắn tin toàn cầu so với hàng nghìn kỹ sư cần thiết cho các thế hệ hệ thống nhắn tin trước đây. loại này"hiệu ứng WhatsApp "VàTheanoVàTensorFlowCác công cụ phần mềm như vậy, kết hợp với trung tâm dữ liệu đám mây để đào tạo và GPU giá rẻ để triển khai, cho phép các nhóm kỹ sư nhỏ xây dựng các hệ thống AI tiên tiến nhất.

Ví dụ, ở đây, mộtlập trình viên cá nhânMô tả hình ảnh

(Trái: Đen & Trắng; Giữa: Tự động tô màu; Phải: True Color. Nguồn:http://tinyclouds.org/colorize/）

Và đây, một startup nhỏ đã tạo ra một bộ phân loại đối tượng theo thời gian thực:

Tất nhiên, điều này gợi nhớ đến một cảnh nổi tiếng trong một bộ phim khoa học viễn tưởng:

Một trong những ứng dụng đầu tiên của deep learning được phát hành bởi một công ty công nghệ lớn là chức năng tìm kiếm trong Google Photos và nó rất thông minhgây sốc。

Chúng ta sẽ sớm thấy sự nâng cấp lớn về trí thông minh của nhiều loại sản phẩm, bao gồm: trợ lý giọng nói, công cụ tìm kiếm,chatbot、3Dmáy quét, trình dịch ngôn ngữ, ô tô, máy bay không người lái, hệ thống hình ảnh y tế, v.v.

Kế hoạch kinh doanh của 10.000 công ty khởi nghiệp tiếp theo rất dễ dự đoán. Lấy X làm ví dụ, cộng với trí tuệ nhân tạo. Đó là một vấn đề lớn, và nó ở đây bây giờ. -Kevin Kelly

Các công ty khởi nghiệp xây dựng các sản phẩm AI sẽ cần duy trì sự tập trung cao độ vào các ứng dụng cụ thể để cạnh tranh với các công ty công nghệ lớn đã ưu tiên hàng đầu cho AI. Các hệ thống AI trở nên tốt hơn khi thu thập được nhiều dữ liệu hơn, điều đó có nghĩa là có thể tạo ra mộthiệu ứng mạng dữ liệubánh đà hiệu quả (nhiều người dùng hơn → nhiều dữ liệu hơn → sản phẩm tốt hơn → nhiều người dùng hơn). Lập bản đồ khởi động Wazesử dụngHiệu ứng mạng dữ liệu, tạo ra các bản đồ tốt hơn so với các đối thủ cạnh tranh có vốn hóa tốt hơn của chính anh ta. Các công ty khởi nghiệp AI thành công sẽ theo saugiốngChiến lược.

Phần mềm + Phần cứng: Máy tính mới

Có tất cả các loại nền tảng điện toán mới đang được phát triển và theo thời gian, chúng sẽ trở nên tốt hơn -- và có thể bước vào giai đoạn tăng trưởng -- khi chúng kết hợp những tiến bộ mới nhất về phần cứng và phần mềm. Mặc dù thiết kế và bao bì của chúng rất khác nhau, nhưng chúng có chung một chủ đề: chúng mang đến cho chúng ta những khả năng mới, nâng cao bằng cách nhúng một lớp ảo hóa thông minh lên trên thế giới. Dưới đây là tổng quan ngắn gọn về một số nền tảng mới:

ô tô.Các công ty công nghệ lớn như Google, Apple, Uber và Tesla đang dành nhiều nguồn lực cho xe tự lái. Các phương tiện bán tự hành như Tesla Model S đã sẵn sàng ra mắt công chúng và sẽ cải thiện nhanh chóng. Lái xe hoàn toàn tự động sẽ mất nhiều thời gian hơn, nhưng có lẽ không quá 5 năm. Hiện đã có những chiếc ô tô hoàn toàn tự động gần như tốt như người lái xe. Tuy nhiên, vì những lý do văn hóa và quy định, ô tô hoàn toàn tự lái có thể cần phải làm tốt hơn rất nhiều so với người lái trước khi chúng được phép sử dụng rộng rãi.

bắt đầubắt đầuHãy lái xe tự trị rất nghiêm túc. Bạn thậm chí sẽ thấy một số sản phẩm thú vị do các công ty khởi nghiệp tạo ra. Các công cụ phần mềm học sâu đã trở nên tốt đến mức mộtlập trình viên cá nhânCó khả năng chế tạo ô tô bán tự hành:

Máy bay không người lái.Máy bay không người lái dành cho người tiêu dùng ngày nay chứa phần cứng hiện đại (chủ yếu là linh kiện điện thoại thông minh cộng với các bộ phận cơ khí), nhưng phần mềm tương đối đơn giản. Trong tương lai gần, chúng ta sẽ thấy máy bay không người lái kết hợp thị giác máy tính tiên tiến và trí tuệ nhân tạo khác để giúp chúng an toàn hơn, dễ bay hơn và hữu ích hơn. Quay phim thông thường sẽ tiếp tục phổ biến, nhưng cũng sẽ có nhữngViệc kinh doanhVí dụ. Có hàng chục triệuSự nguy hiểmCông việc liên quan đến việc leo lên các tòa nhà, tòa tháp và các cấu trúc khác có thể được thực hiện an toàn và hiệu quả hơn khi sử dụng máy bay không người lái.

Internet vạn vật (Internet of Things).VàNestVàDropcamMô tả hình ảnhEcho。

(Ba trường hợp sử dụng chính của IoT)

Hầu hết mọi người nghĩ rằng Echo là một mánh lới quảng cáo và không ấn tượng với mức độ hữu ích của nó cho đến khi họ dùng thửsự ngạc nhiên. đây là cái tốtthử nghiệm, minh họa mức độ hiệu quả của giọng nói luôn bật với tư cách là một giao diện người dùng. Sẽ mất một thời gian trước khi chúng ta có các bot có trí thông minh chung có khả năng đàm thoại đầy đủ. Tuy nhiên, như Echo cho thấy, giọng nói ngày nay có thể thành công trong các cài đặt hạn chế. Khi những đột phá gần đây trong lĩnh vực học sâu được đưa vào các thiết bị sản xuất, khả năng hiểu ngôn ngữ sẽ nhanh chóng được cải thiện.

IoT cũng sẽ được áp dụng trong bối cảnh kinh doanh. Ví dụ, các thiết bị có cảm biến và kết nối mạng rất hữu ích để giám sát thiết bị công nghiệp.nó hoạt động。

thiết bị đeo tay.Máy tính đeo tay ngày nay bị hạn chế về nhiều mặt, bao gồm pin, giao tiếp và xử lý. Những thiết bị đeo thành công này tập trung vào các ứng dụng hẹp, chẳng hạn như theo dõi sức khỏe. Với sự cải tiến liên tục của các thành phần phần cứng, thiết bị đeo sẽ hỗ trợ các ứng dụng phong phú như điện thoại thông minh, mở khóa hàng loạt ứng dụng mới. Giống như Internet of Things, giọng nói có thể sẽ trở thành giao diện người dùng chính.

Thực Tế Ảo.2016 là một năm thú vị đối với VR:Oculus Riftvà HTC/VanVive(và có thể là Sony Playstation VR), có nghĩa là các hệ thống VR thoải mái và hấp dẫn cuối cùng sẽ được cung cấp cho công chúng. Hệ thống VR cần phải thực sự tốt để tránh"uncanny valley"cạm bẫy. VR phù hợp yêu cầu màn hình đặc biệt (độ phân giải cao, tốc độ làm mới cao, độ bền thấp), cạc đồ họa mạnh và khả năng theo dõi vị trí chính xác của người dùng (các hệ thống VR được phát hành trước đây chỉ có thể theo dõi chuyển động quay của đầu người dùng). Năm nay, công chúng sẽ được trải nghiệm cái gọi là"

Tai nghe VR sẽ tiếp tục cải thiện và trở nên hợp lý hơn. Các lĩnh vực nghiên cứu chính sẽ bao gồm. 1) tạo kết xuất và/hoặcchụp ảnhCác công cụ mới cho nội dung VR, 2) trực tiếp từ điện thoại và tai nghetheo dõivà thị giác máy quét, và 3) lưu trữ lớnMôi trường ảophụ trợ phân phối chohệ thống。

Thực tế tăng cường.Mô tả hình ảnh

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

Cái gì tiếp theo?

Cái gì tiếp theo?

Có thể mô hình chu kỳ điện toán 10-15 năm đã qua và di động là kỷ nguyên cuối cùng. Cũng có thể là thời đại tiếp theo sẽ không đến trong một thời gian, hoặc chỉ một tập hợp con của các loại máy tính mới được thảo luận ở trên sẽ trở nên quan trọng.

Tôi có xu hướng nghĩ rằng chúng ta đang ở trên đỉnh của không chỉ một mà là nhiều kỷ nguyên mới. "Lợi tức hòa bình của cuộc chiến điện thoại thông minh"Sự bùng nổ kỷ Cambri của các thiết bị mới đã được tạo ra và sự phát triển của phần mềm, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo, sẽ làm cho các thiết bị này trở nên thông minh và hữu ích. Nhiều công nghệ tương lai được thảo luận ở trên vẫn tồn tại cho đến ngày nay và sẽ được phổ biến rộng rãi trong tương lai gần.

Các nhà quan sát đã nhận thấy rằng nhiều thiết bị mới này nằm trong"dậy thì vụng về". Điều này là do chúng đang trong giai đoạn mang thai. Giống như máy tính cá nhân (PC) vào những năm 70, internet vào những năm 80 và điện thoại thông minh vào những năm 2000, chúng ta đang chứng kiến ​​những mảnh vỡ của một tương lai vẫn chưa đến. Nhưng tương lai là ở đây: thị trường lên xuống, sự phấn khích lên xuống, nhưng công nghệ điện toán đang phát triển đều đặn.