Помоги проекту - поделись книгой:
И вот тут возникает куча деталей и нюансов, которые нужно знать и понимать, чтобы это все имело шанс дать приемлемый результат. Осветить их все здесь нереально, поэтому просто перечислю некоторые пункты. Во-первых, объем данных. Это очень важный момент. Крупные компании, деятельность которых связана с машинным обучением, обычно содержат специальные отделы и штат сотрудников, занимающихся только сбором и обработкой данных для обучения нейросетей. Нередко данные приходится покупать, и вся эта деятельность выливается в заметную статью расходов. Во-вторых, представление данных. Если каждый объект в вашей задаче представлен относительно небольшим числом числовых параметров, то есть шанс, что их можно прямо в таком сыром виде дать нейросети и получить приемлемый результат на выходе. Но если объекты сложные (картинки, звук, объекты переменной размерности), то, скорее всего, придется потратить время и силы на выделение из них содержательных для решаемой задачи признаков. Одно только это может занять очень много времени и иметь гораздо большее влияние на итоговый результат, чем даже вид и архитектура выбранной для использования нейросети.
Нередки случаи, когда реальные данные оказываются слишком сырыми и непригодными для использования без предварительной обработки: содержат пропуски, шумы, противоречия и ошибки.
Данные должны быть собраны тоже не абы как, а грамотно и продуманно. Иначе обученная сеть может вести себя странно и даже решать совсем не ту задачу, которую предполагал автор.
Также нужно представлять себе, как грамотно организовать процесс обучения, чтобы сеть не оказалась переученной. Сложность сети нужно выбирать исходя из размерности данных и их количества. Часть данных нужно отложить для теста и при обучении не использовать, чтобы оценить реальное качество работы. Иногда различным объектам из обучающего множества нужно приписать различный вес. Иногда эти веса полезно варьировать в процессе обучения. Иногда полезно начинать обучение на части данных, а по мере обучения добавлять оставшиеся данные. В общем, это можно сравнить с кулинарией: у каждой хозяйки свои приемы готовки даже одинаковых блюд.
Отберут ли роботы работу у людей?
Они уже это делают. С одной стороны, они отбирают работу у человека, а с другой – ими управляют люди и, получается, они создают для людей, которые их обслуживают, рабочие места. То есть, благодаря роботам, рабочий процесс скорее становится более эффективным, так что правильнее сказать, что они не отбирают работу у человека, а сотрудничают с ним.
Если посмотреть на этот вопрос в историческом аспекте, мы увидим, как в процессе эволюции менялись орудия труда. Вспомнить хотя бы промышленную революцию XVIII–XIX веков, когда аграрное общество сменялось индустриальным. Машинный труд заменял человеческий, и люди, не способные к освоению новых средств производства, оставались без работы. Другие, способные к обучению, перебирались в города и принимали новую систему существования. Однако тогда машины были скорее механизмами и требовали управления людьми. Сегодня роботы не механизмы, но алгоритмы. Технологии эволюционировали, появляются роботы, которые могут выполнять более сложный набор функций. Например, российскими учеными по заказу Роскосмоса был создан робот-космонавт, который был призван снизить риски жизни людей, работающих на МКС и в открытом космосе. Робот выполняет рутинную работу, от которой, в отличие от человека, он никогда не устает.
Однако так или иначе каждый робот создается и существует на основе программы, заложенной людьми. Каким бы умным и человекоподобным ни казался робот, он никогда не сможет повторить чувства людей и стать креативным. Именно поэтому робот не сможет заменить человека творческой и интеллектуальной профессии, он не способен создавать новое – в этом его главное отличие от человека. Важно помнить, что с приходом машин на место человека появлялись абсолютно новые профессии. Главное – уметь приспособиться к веянию нового времени и прогресса, который уже не остановить.
Учитываются ли законы робототехники Азимова при проектировании и производстве современных роботов?
Законы робототехники Азимова написаны для разумных роботов. Для роботов, обладающих самосознанием, оценивающих свои поступки и поступки окружающих, в том числе оценивающих их с моральной точки зрения.
Современные роботы не являются разумными, они настолько же далеки от понятия разумности, как станок с ЧПУ. Либо они созданы, для того чтобы повторять одну-единственную задачу, либо они вообще управляются человеком вручную при помощи дистанционного управления.
Максимум, чего удалось ученым достичь в экспериментальных моделях, не выходящих пока за пределы лабораторий, – это научить роботов с грехом пополам распознавать зрительные образы. Например, отбивать летящий к ним белый шарик для пинг-понга на черном фоне. Оценка поступков, предсказание последствий и уж тем более моральная их оценка – понятия, бесконечно далекие от нынешней робототехники.
Чтобы создать разумных роботов, надо создать некое функциональное подобие человеческого мозга. А для этого надо понимать, как человеческий мозг функционирует.
И хотя за последние двадцать лет человечество узнало об устройстве мозга больше, чем за всю предыдущую историю, неизученного остается пока больше, чем изученного. А без этого понимания разумных роботов не создать. И пока невозможно даже оценить масштаб предстоящей работы.
Как можно применить нейронные сети в банковской сфере?
Мы видим текущий фокус применения нейросетей (алгоритма, который фильтрует информацию, анализирует ее и постоянно обучается) не в сфере кредитования, как это принято считать, а в оптимизации и дигитализации, потому что кредитование вряд ли в ближайшее время будет сильно развиваться в силу макроэкономической обстановки. (Сейчас не ожидается бума кэш-кредитования).
Сейчас в области кредитования в части автоматизированных риск-стратегий используется в основном регрессионный анализ. Потенциально его можно заменить на нейронные сети и ИИ (искусственный интеллект).
Как нейронная сеть могла бы работать в принятии решений по кредитам? Вы обучаете нейронные сети на большом количестве примеров, потом подаете на вход новые данные в том же формате и получаете результат, который не могли заранее запрограммировать. Допустим, вам нужно принять решение по заемщику: дать ему кредит или не дать. Вы структурируете набор параметров этого заемщика (возраст, стаж, наличие просроченных кредитов и многие другие характеристики), а потом выгружаете примеры: каким заемщикам какие кредиты предоставлялись и как они платили. Так вы получаете большой массив информации из примеров плохих и хороших заемщиков. Задаете 100 тысяч таких примеров сети: нейронная сеть обучается на 100 тысячах примеров. Когда вы заводите нового клиента с такими же параметрами, она вам предсказывает, будет он хорошим или плохим на основе предыдущего опыта.
Мы же используем не такой механизм, а математические модели, которые также способны предсказать, будет ли человек плохим или хорошим заемщиком. Можно сказать, что такие модели обучаются на основе опыта банков алгоритмами регрессионного анализа.
Сейчас мы экспериментируем с искусственным интеллектом, но пока далеко не продвинулись: не достигли более высокой точности предсказания результата, чем тот, что мы достигаем регрессионными путями. Как только эта технология станет эффективнее, мы будем использовать ее, а пока работаем над этим.
Главными направлениями в применении нейросетей в банковской сфере для нас являются оптимизация и диджитализация. Существует масса действий и операций, которые пока что выполняются вручную и при этом с трудом поддаются алгоритмизации. Автоматизация таких операций возможна как раз через замену заранее созданного алгоритма на машинное обучение.
Как это работает? Есть банк с определенным количеством людей и компьютеров. Компьютеры выполняют работу вместо людей. Постепенно мы автоматизируем все процессы, и людям остается все меньше и меньше работы, но за счет появления новых продуктов инноваций работа все равно остается. Основной вектор развития – это применение практик искусственного интеллекта в тех областях, которые до этого не поддавались алгоритмической автоматизации. Например, такой процесс, как открытие счета. При открытии счета работают сотрудники – верификаторы по процессу верифицирования документов, которые подаются для открытия счета для юридического лица. Необходимо выполнить кросс-чек реквизитов, чтобы исключить потенциальное мошенничество и ошибки. Сейчас практически во всех банках эти действия выполняют люди, потому что алгоритмов, которые могут разобрать неструктурированные документы произвольного формата, учесть абсолютно все параметры и полностью их автоматически сверить без человека, не существует. Это большая функциональность банка, и достаточно много людей этим занимаются. Алгоритм искусственного интеллекта позволяет этот участок частично автоматизировать, тем самым, с одной стороны, сократить издержки банка, а с другой – существенно ускорить.
Конечно, технологии, которая уверенно распознает все тексты, пока нет. Наши текущие эксперименты позволяют разобрать тексты с точностью до 60 % неструктурированного текста. Выглядит это таким образом: 60 % информации поднимается автоматически нейронными сетями из документов, и есть человек, который поднимает остальные 40 % данных. Например, адрес прописки очень часто бывает написан ручкой в штампе и очень плохо распознается текущим алгоритмом. Мне кажется, это закономерно: технологии в полной мере не должны заменить человека в банковской сфере. Наш опыт показывает, что такая автоматизация пока имеет определенный предел.
Гаджеты
Возможно ли в будущем появление на IT-рынке новых игроков масштаба Google или существующие гиганты будут подминать под себя все новые технологии?
Конечно, возможно. IT – очень интересная сфера, невероятно гибкая, стоимость входа в этот рынок может быть ценой в зарплату одного человека, компания в десятки человек оценивается в сотни миллионов и миллиарды. Знания и смекалка становятся рычагом, который может очень малыми ресурсами перевернуть целую область рынка. Все ли помнят, как скептически относились к айфону, только смелые говорили, что это узкий нишевой продукт, который будет популярен у приверженцев марки? И как они снесли буквально в кювет Нокию – лидера многомиллиардного рынка. А где гигант Microsoft с его MSN? Нигде, до покупки Skype. И даже при наличии в мире Skype зачем-то же нужен людям WhatsApp? Люди только нащупываю ту массу возможностей, которую дают современные технологии. Когда сформулировать вопрос становится сложнее и важнее, чем получить ответ. Когда кинуть ссылку быстрее, чем объяснить новость. Когда люди привыкают к возможности работать, делать результат, не видя друг друга ни разу в жизни, и фактически мыслят как один коллектив, то Google – это цветочки. На нашем веку урожая будет предостаточно.
Какие смартфоны будут в 2025 году?
Футуризм – штука очень неблагодарная. Мы мыслим категориями сегодняшнего дня и строим видение будущего, исходя из них. Я очень люблю такой пример. Фантастический фильм «Звездные войны» 1977 года выпуска: люди (и не только) путешествуют по галактикам, стреляют из бластеров, воюют световыми мечами. И используют механические кнопки. Мы не летаем между галактиками, у нас нет бластеров и световых мечей, но механические кнопки стали анахронизмом.
Более того, никто не мог представить, когда Apple выпустила айфон (первый массовый девайс с сенсорным экраном), что мы увидим сенсорные панели в холодильниках и в качестве основного элемента управления автомобиля.
Мы говорим о смартфонах в 2025 году просто потому, что никто еще не придумал, как это можно сделать иначе. А может, уже и придумал. А может, ничего в этой области и не изменится.
В данный момент ключевой момент в развитии технологий – это элементы питания. Если удастся сделать более энергоемкие батареи, это изменит все. В том числе и смартфоны.
Что смогут делать дроны в будущем?
В настоящее время главные функции беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) – мониторинг, разведка. Например, поиск пожаров, транспортных средств, противника, оценка последствий катастроф. Поиск ведется по заранее заданному маршруту или с помощью дистанционного радиоуправления БПЛА оператором.
Второе быстро развивающееся направление – доставка БПЛА грузов. Это могут быть военные грузы, например бомбы и ракеты, или гражданские, например почтовые грузы, спасательные средства для терпящих бедствия и так далее.
Выполняемые БПЛА функции ограничиваются сложными и нерешенными вопросами: поведением БПЛА в соответствии с правилами морали, способностью БПЛА принимать самостоятельные решения в изменяемых условиях функционирования, а также рядом правовых вопросов: ответственностью производителей, владельцев или пользователей БПЛА за последствия их деятельности.
Первое ограничение связано с тем, что многие решения принимаются человеком с учетом норм этики (нравственности, морали), понятий добра и зла, вреда и пользы, ценности человеческой жизни. Если робот в каких-то ситуациях, например боевых, принимает решения, не соответствующие этим нормам, то очевидно, что здесь решения должен принимать человек. Как научить робота действовать в соответствии с человеческими этическими правилами, пока мы не знаем. Проблема создания нравственного робота, возможно, в перспективе будет решена, но такой уверенности нет.
Следующее ограничение в деятельности робота определяется его неумением оценивать различные ситуации. При оценке сложных ситуаций человек использует свой жизненный опыт, ассоциативные связи, косвенные признаки прошедших или предстоящих событий, распознает объекты и оценивает связи между ними. Человек мысленно создает или реконструирует модели мира, анализирует, оценивает и прогнозирует. Все эти процессы позволяют с максимальной точностью оценивать (понимать) самые различные ситуации, на основе чего человек может выбрать наилучшие решения для достижения поставленных целей. Искусственный интеллект робота, компьютерные системы распознавания находятся пока в стадии развития и не могут сравниться с человеком в решении подобных задач. Поэтому можно ожидать, что в ближайшее время роботам, в частности БПЛА, будет доверено самостоятельно решать только узкий круг хорошо определенных задач.
Последнее ограничение касается правовых вопросов. Вот простой пример. Что будет, если по вине робота-водителя произошло ДТП. Очевидно, что робота судить нельзя, тогда кого? Производителя? Владельца? Пользователя? В ближайшие годы роботы будут применяться во многих областях нашей жизни, но до этого должны быть приняты законы, регламентирующие их деятельность и предусматривающие все возможные последствия действий роботов, их пользователей и владельцев.
Насколько опасна виртуальная реальность?
В случае с виртуальной реальностью работает тот же принцип, что и с другими гаджетами: все хорошо, что в меру. Если вы научились контролировать себя и свое время при взаимодействии с компьютерными играми и социальными сетями, то и с новыми технологиями проблем не возникнет. Конечно, виртуальная реальность – абсолютно новое и малоизученное направление, поэтому большинство разработчиков советует ограничивать время, которое вы проводите в шлеме. Никто не решит лучше вас самих, как долго находиться в виртуальных мирах и когда пора возвращаться в действительность.
Чего ждать от Apple в будущем?
Очевидные вещи: продолжит запускать продажи iPhone 7 в разных странах мира, в какой-то момент выпустит новый MacBook и, видимо, три новые модели iPad Pro в начале следующего года. Будет развивать Apple Music, чтобы конкурировать со Spotify. Поговаривают об отдельном Siri-устройстве, схожем с Amazon Echo, а CEO Тим Кук рассказывал о дополненной реальности, как о чем-то, его очень волнующем.
В более далеком будущем нам светит Apple Car, известный как проект Titan. Никто извне Apple не может сказать ничего определенного об этом, но ходят разговоры, что не то чтобы Apple сама возьмется производить автомобили, но это будет чем-то большим, чем просто программным обеспечением для машин будущего. Звучит очень похоже на то, что Apple уже предлагает – CarPlay или «iOS в машине».
Прямо сейчас Apple сильно меняется, перенося акцент на сервисы и устройства с бесшовной функциональностью, работающие проактивно, то есть которые смогут предсказывать, что вы хотите сделать. В то время как у Google сохраняется университетский менталитет – его ИИ-инициативы являются исследовательскими проектами, показывающими возможности датамайнинга, – Apple сфокусирована на том, чтобы повернуть искусственный интеллект лицом к клиенту, сделать его чем-то на самом деле полезным. Многие другие компании потерпели неудачу, увлекшись технологиями ради технологий, но Apple с первого дня существования занималась компьютерами, которые должны улучшить вашу жизнь. Вы не просто покупали музыкальный плеер – вы фундаментально меняли вашу вселенную.
С точки зрения бизнеса один из главных приоритетов правления Тима Кука – расширение на новых рынках. Оно продолжится в Китае и уже сейчас делает большой рывок в Индии. Наконец, не стоит забывать, что Apple – компания с капиталом в $ 200 млрд, это значит, что она может купить практически любую другую компанию. Пару лет назад она купила Beats и постоянно покупает компании поменьше, но ничто не говорит о том, что в будущем она не купит Tesla, или Netflix, или кого-то другого, если это будет отвечать ее планам.
Чего не хватает современной науке для изобретения прибора, который мог бы считывать и записывать сны?
В общем-то, такой прибор есть, и он называется электроэнцефалограф. Прибор замечает все биоэлектрические процессы в головном мозге и в связи с этим позволяет многое узнать и об активности мозга во сне в том числе. Можно отследить, какие участки мозга задействованы, и определить фазу сна (сны мы видим только в быструю фазу).
Но если вопрос стоит о записи сновидения подобно записи фильма, то мы сталкиваемся с тем, что сон – это переживание личного опыта и наполнен персональным смыслом и, чтобы его декодировать, необходимо знать еще самого человека и его повседневные практики. Но, даже если мы научим машину распознавать повседневные практики человека и соотносить с происходящими биохимическими процессами, вероятность ошибки все равно будет крайне велика, поскольку сны не только отражение повседневного мира, но и подсознательных психических процессов, которые очень плохо изучены.
Что безопаснее: платить бесконтактной картой или Apple Pay?
Технологии оплаты по бесконтактной карте и по Apple Pay весьма схожи: в обоих случаях терминал получает платежные данные (номер карты и дату окончания срока действия) и одноразовый динамический код. Передаваемые данные могут быть скомпрометированы, например, если платежный терминал заражен специализированным троянцем, таких случаев известно немало. При этом крадется и вводимый ПИН-код, что позволяет злоумышленникам изготавливать дубликаты карт и снимать с них деньги. Наличие EMV-чипа в этом случае не спасает. Это все касается и обычной, контактной, оплаты картой.
Отличие Apple Pay заключается в применении технологии токенизации. Вместо номера устройство передает терминалу специальный токен – последовательность цифр, которую процессинговый центр банка-эквайера отправляет на сервер токенизации MasterCard. Этот токен отличается от номера тем, что его применение ограничено – он действителен только для бесконтактной оплаты, плюс его можно в любой момент отозвать и заменить. Для вора токен будет бесполезен, так как бесконтактная оплата требует динамического кода, который постоянно меняется, а для снятия денег в банкомате с помощью дубликата карты токен не годится.
Как будет выглядеть интернет в виртуальный реальности?
Например, Samsung Gear VR разработал для своих пользователей Samsung Internet. С его помощью можно увидеть весь контент в формате 3D или выбрать какую-то опцию, просто взглянув на нее. Владельцы Oculus Rift и HTC Vive могут отправиться в путешествие по сети при помощи браузера JanusVR. В нем каждый сайт выглядит как отдельная комната, а объекты в ней можно рассматривать с разных сторон. Если браузером пользуется кто-то, кроме вас, в сети появится его аватар.
Браузер для множества мобильных шлемов виртуальной реальности (одним из таких является Fibrum Pro), а также кардбордов находится на стадии активной разработки. Представители Google пообещали добавить в браузер Chrome поддержу WebVR к январю следующего года. Правда, работать она будет пока только на операционной системе Android. В этом браузере можно будет не только искать информацию, но и просматривать любые ролики в 360 без дополнительных приложений.
По какому принципу работает 3D-принтер? Откуда он находит материалы для создания вещей?
Стоп, вы же не думаете, что он создает предметы из воздуха?
Есть разные виды таких принтеров в зависимости от применяемых технологий и материалов.
Во-первых, лазерная стереолитография. Здесь в качестве исходного материала для прототипирования используется фотополимер в жидком агрегатном состоянии. Лазерный луч формирует на поверхности жидкости образ слоя будущего объекта. Затем погружается внутрь фотополимера на один слой. Соприкасаясь с лазерным лучом, исходный материал затвердевает. А лазер компонует следующий слой и продолжает свое погружение.
Во-вторых, селективное лазерное спекание. Формирование новой модели происходит из любого порошкообразного материала, подверженного плавлению под воздействием лазерного луча (металл, пластик и тому подобное). На печатную платформу распыляется равномерный слой исходного порошка, который превращается в спекшийся твердый материал с помощью лазерного излучения. Далее подвижное основание уходит вниз на толщину одного слоя, и операция повторяется вновь – нанесение порошка, спекание, опускание основы. Сам процесс плавления протекает в среде без кислорода, что позволяет избежать окисления полученного изделия.
В-третьих, электронно-лучевая плавка. Это технология, являющаяся модификацией предыдущей. Позволяет получать прототипы из металлического порошка за счет его послойного плавления. Плавка расходного материала происходит в вакууме с помощью электронного луча. Модели, «напечатанные» по такой технологии, получаются более прочными и долговечными.
В-четвертых, моделирование методом наплавления. В данной технологии прототип создается также из любого плавкого материала (воск, пластик, металл и так далее). Расходник предварительно поступает в специальную экструзионную головку, в которой материал плавится и в виде тонкой проволоки выдавливается на холодную рабочую плоскость. Большая разница температур способствует быстрому застыванию слоя нового объекта. После полного затвердевания первого контура головка наносит на платформу следующий слой.
В-пятых, изготовление объектов с использованием ламинирования. В этой технологии модель изготавливается из тонких слоев полимерной пленки. Предварительно каждый слой будущего изделия вырезается из рабочего материала лазером или механическим резаком. Готовые формы слоев размещаются в установленном порядке и склеиваются. Послойное соединение может происходить разными способами – при помощи местного нагрева, спрессовкой под давлением или обычным химическим склеиванием.
В-шестых, полиструйная технология. Принцип работы этих 3D-принтеров похож на стереолитографию (SLA), так как модель создается из фоточувствительной смолы. Полимерная смола предварительно расплавляется и поступает в струйную головку. Головка, перемещаясь вдоль горизонтальной оси, напыляет расплавленную смолу на рабочую плоскость. Толщина такого слоя составляет всего 16 микрон, что в пять раз меньше, чем толщина слоя при стереолитографии. Следующие за головкой УФ-лампы ускоряют затвердевание полимера. Особо сложные модели печатаются с добавлением материала поддержки в виде геля, который удаляется после окончания работы при помощи обычной воды.
Потом, моделирование методом напыления с последующим фрезерованием слоя. В этой технологии 3D-печати также используется два вида материалов – модельный и материал поддержки. Печатающая головка одновременно распыляет оба типа «расходников». Затем специальная фрезеровальная головка производит охлаждение распыленного слоя и его механическую обработку. Технология DODJet позволяет строить высокоточные модели с абсолютно гладкой поверхностью. Так как распыление рабочего слоя происходит за счет механически движущейся головки, то скорость изготовления прототипа во многом зависит от сложности печатной модели.
Наконец, контурное изготовление. Это строительная технология, и ее используют не 3D-принтеры. Устройство для печати похоже на козловой кран, у которого вместо многотонного крюка находится распыляющая бетонную смесь головка со встроенными пневматическими формирователями поверхностей. Мгновенно застывающий бетонный раствор слой за слоем наносится на основу дома. Стены вместе с проемами, вентиляционными отверстиями, дымоходами в прямом смысле этого слова растут на глазах. На возведение полой «коробки» одного коттеджа площадью 100 метров квадратных уходит примерно восемь часов непрерывной работы.
Что значат беспилотные автомобили для будущего автомобилей? Превратятся ли обычные автомобили в предмет роскоши?
Я всегда считал вождение автомобиля творческим занятием, но даже мне приходится признать: роботы скоро научатся управлять наземными транспортными средствами лучше и безопаснее людей. Все технологии уже существуют и активно тестируются, довести их до совершенства – дело нескольких десятков лет. И рано или поздно в каждой стране настанет момент, когда садиться за руль человеку на дорогах общего пользования будет запрещено, поскольку он просто не сможет без аварий управлять машиной в бессветофорном роботизированном потоке.
Когда мы откажемся от настольных компьютеров?
Несмотря на то что прогресс неустанно идет вперед и все устройства, используемые нами, постоянно претерпевают изменения, речи о прекращении использования настольных ПК в данное время нет. Нет веских причин говорить о снижении их популярности. На самом деле просто произошел резкий рост популярности других устройств, таких как смартфоны и планшеты, что сделало настольные компьютеры менее распространенными по сравнению с этими двумя категориями. Настольные компьютеры сохраняют популярность из-за их высоких характеристик и возможности несложного улучшения этих самых характеристик путем замены каких-то определенных комплектующих (легко опровергается, если вы проведете исследование того, какой процент обладателей настольных компьютеров заменял их составные части). Это, несомненно, важное свойство, однако оно не является определяющим в данном вопросе.
Настольные ПК – это, по сути, первый по хронологии вид персональных компьютеров. В два раза позже стали появляться ноутбуки, которые сначала «оттянули» на себя лишь ту часть пользователей, которая не могла пользоваться стационарными компьютерами из-за их низкой мобильности. В современном мире ноутбуки успешно конкурируют с настольными ПК по всем параметрам, кроме одного, но очень важного – удобства использования органов управления. Использование стационарного компьютера можно сделать максимально комфортным для оператора, при этом имея в данный момент и приятный бонус в виде высоких характеристик. Из-за постоянного компромисса между размерами и параметрами ноутбуки ограничивают пользователя: плоская и плотно скомпонованная клавиатура, тачпад вместо мыши и т. д. Большинство использует на ноутбуке подключаемую мышь, некоторые подключают внешнюю клавиатуру. Экран ноутбука обычно также сравнительно скромных размеров, при этом он расположен гораздо ниже уровня глаз пользователя, что по современным нормам считается вредным из-за неудобного положения головы. Таким образом, если мы подключим к ноутбуку внешние клавиатуру и мышь, устранив таким образом минусы плотной компоновки, и подключим все это к монитору, то получим, по сути, стационарный компьютер. То же верно сейчас для планшетов и смартфонов. Тут стоит заметить, что популярность концепции стационара почти не привязана к виду системного блока, который некоторые до сих пор называют «процессором». Он может быть выполнен в виде «мини-тауэр» (малых размеров) или любом другом, вплоть до использования ноутбука или планшета и смартфона. Если при этом характеристики (цена, мощность, возможность подключения периферии) для конечного потребителя не теряются, то такое составное устройство окажется в итоге стационарным компьютером.
Рассмотрим гипотетическую ситуацию: завтра отечественная фирма «Эльбрус технолоджис» приступает к производству системного блока «Персональный спутник», размером 10 × 10 см и имеющего характеристики в два раза более высокие, чем ваш любимый домашний настольный компьютер (условно возьмем 3,3 ГГц, 8 ядер, 8 ГБ оперативной памяти, 2 ГБ видеопамяти и 2 ТБ жесткий диск). Устройство работает с любой операционной системой. При этом компанией разработан универсальный разъем, к которому с помощью соответствующего переходника можно будет подключить любую периферию (старую или новую, неважно). Любые переходники вы можете заказать себе в комплект бесплатно + компания ничем не ограничена и может выпускать и продавать эти устройства хоть миллиардными тиражами, доставляя товар прямо к вашей постельке. Совокупная стоимость этого «чуда» составляет 1 российский рубль (доллар, евро, зайчик – неважно).
Этот пример не имеет ничего общего с реальностью, он приведен просто для того, чтобы показать, что сам по себе «привычный системный блок» не является основой концепции настольного компьютера, а причиной того, что они «такие, какие есть», являются высокая стоимость, сложность замены и так далее (барьеры). При таком сценарии пройдет около месяца, прежде чем порядка 80–90 % системных блоков персональных компьютеров окажутся заменены на наше чудо-устройство. Останутся раритетные и эксклюзивные системные блоки, блоки с лучшими параметрами + часть людей просто не захочет заниматься заменой.
Сейчас использование стационара обязательно почти для любых офисных работников, а также для большинства людей, которым приходится много печатать или работать (инженеры, проектировщики, художники и другие) на компьютере, это связано со специализированной периферией и программными продуктами.
Причины популярности настольного компьютера сейчас: удобство управления; относительная дешевизна готового рабочего места; возможность облегченного усовершенствования; возможность подключения различной периферии (наличие технической возможности и совместимости); ценовые и другие барьеры для замены техники.
Хотелось бы заметить, что различные вариации стационаров постоянно фигурируют в современной научной фантастике. Это можно считать за признак того, что в близкий период времени (около 20 лет) сама концепция такого компьютера никуда не исчезнет.
Таким образом, чтобы нивелировать все плюсы, которые сейчас предоставляет настольный компьютер, необходимо следующее. Во-первых, развитие технологии голопроекции: в жилищах повсеместно будет присутствовать проектор, позволяющий отображать изображение и осуществлять с ним обратную связь.
Во-вторых, развитие технологий виртуальной реальности: рабочее место может и не понадобиться, если заменить его шлемом виртуальной реальности.
В-третьих, развитие технологий нейроинтерфейсов (вытекает из второго, связано с ним): органы управления могут быть полностью заменены управлением голосом и «управлением мыслью».
В-четвертых, создание программных продуктов, позволяющих объединить все это. На базе единой операционной системы должна быть осуществлена как возможность работы рядового пользователя, так и работа специалистов для решения специфических задач (программирование устройств и так далее (работы, для которых сейчас используются отдельные интерфейсы и программы)).
Наконец, искусственный интеллект может заменить большую часть существующей сейчас работы.
В связи с трудностями в разработке и различными барьерами исчезновение стационарного компьютера и замена его неким образом, который я привел, может растянуться на срок до 60 лет.
Какое будущее ждет видеоигры?
Судя по нынешним трендам, основным направлением развития в ближайшем будущем будет виртуальная реальность. Уже сейчас в магазине Steam есть отдельная категория игр, поддерживающих VR. Игровые технологии будут развиваться вместе с общим технологическим прогрессом. Индустрия будет стараться увеличить эффект присутствия – можно даже спекулировать на тему «Матрицы» в плане реалистичности. У Red Thread Games в их играх Dreamfall-TLG и Chapters есть отличная тема про «мечтателей» – устройства, которые позволяют людям конструировать сны по запросу, на что многие подсаживаются, как на наркотик. Вполне возможно, что такая технология вскоре будет доступна на уровне проектирования желаемых сценариев игры, и вполне возможно, что она будет способна вызвать у людей зависимость.
Уже сейчас большую популярность приобрели игры, где от выбора/неосторожного движения игрока зависит развитие и финал игры (мой любимый пример – Heavy Rain). Большее распространение получил формат глав/частей, когда игра выпускается на рынок не целиком, а по частям, как книга или сериал. Все больше игр приобретают черты сериальности, где упор делается на качественную историю и хороших актеров (пример – актеры Уиллем Дефо и Эллен Пейдж в игре Beyond: Two Souls). Появляются уже полноценные фильмы-игры, где игрок влияет на ход событий. Это движение, несомненно, будет развиваться.
Поделиться книгой: