Ang iskedyul ni Gartner sama sa usa ka haute couture show alang sa mga naa sa teknolohiya. Pinaagi sa pagtan-aw niini, mahibal-an nimo nga daan kung unsang mga pulong ang labing gi-hype karong panahona ug kung unsa ang imong madungog sa tanan nga umaabot nga mga komperensya.

Among gihubad kung unsa ang luyo sa matahum nga mga pulong sa kini nga graph aron makasulti ka usab sa pinulongan.

Sa pagsugod, pipila lang ka pulong, unsa kini nga klase sa tsart. Kada tuig sa Agosto, ang ahensya sa pagkonsulta sa Gartner nagpagawas usa ka taho - Gartner Hype Curve. Sa Russian, kini ang "hype curve", o, mas yano, hype. 30 ka tuig ang milabay, ang mga rapper gikan sa grupo nga Public Enemy miawit: "Ayaw pagtuo sa hype." Tuohi kini o dili, naa kanimo, apan labing menos angay nga mahibal-an kini nga mga keyword kung naa ka sa teknolohiya ug gusto nimo mahibal-an ang mga uso sa kalibutan.

Kini usa ka graph sa mga gilauman sa publiko gikan sa usa ka partikular nga teknolohiya. Sumala ni Gartner, sa sulundon nga kaso, ang teknolohiya moagi sa 5 nga sunud-sunod nga mga yugto: paglansad sa teknolohiya, taas nga mga gilauman nga taluktok, walog sa kasagmuyo, bakilid sa kahayag, talampas sa produktibo. Apan mahitabo usab nga kini naunlod sa "walog sa kasagmuyo" - dali nimong mahinumduman ang mga pananglitan sa imong kaugalingon, kuhaa ang parehas nga mga bitcoin: sa sinugdan naigo ang kinatas-an ingon "salapi sa umaabot", dali nga giligid kung ang mga kakulangan sa teknolohiya nahimong klaro, una sa tanan nga mga pagdili sa gidaghanon sa mga transaksyon ug ang buang nga kantidad sa elektrisidad nga gikinahanglan aron makamugna og mga bitcoin (nga naglakip na sa mga problema sa kinaiyahan). Ug siyempre, dili nato kalimtan nga ang tsart sa Gartner usa lamang ka forecast: dinhi, pananglitan, mahimo nimong basahon ang usa ka detalyado nga usa ka artikulo, diin ang labing talagsaong wala matuman nga mga panagna gihan-ay.

Busa, adtoon nato ang bag-ong tsart sa Gartner. Ang mga teknolohiya gibahin sa 5 ka dagkong tematik nga mga grupo:

1. Advanced AI ug Analytics (Advanced AI ug Analytics)
2. Postclassical Compute ug Comms
3. Sensory ug paglihok (Sensing ug Mobility)
4. Gipadako nga Tawo
5. Digital Ecosystem

1. Advanced AI ug Analytics (Advanced AI ug Analytics)

Sa milabay nga 10 ka tuig, atong nakita ang taas nga punto sa lawom nga pagkat-on (Deep Learning). Kini nga mga network epektibo gyud alang sa ilang lainlaing mga buluhaton. Sa 2018, si Jan LeCun, Geoffrey Hinton ug Joshua Bengio nakadawat sa Turing Award alang sa mga nadiskobrehan niini - ang labing prestihiyosong award, susama sa Nobel Prize sa computer science. Busa, ang mga nag-unang uso sa niini nga dapit, nga giplano sa tsart:

1.1. Pagbalhin sa Pagkat-on

Dili ka magbansay sa usa ka neural network gikan sa wala, apan pagkuha usa ka nabansay na ug hatagan kini usa ka lahi nga katuyoan. Usahay kini nagkinahanglan sa retraining bahin sa network, apan dili sa tibuok network, nga mao ang mas paspas. Pananglitan, ang pagkuha sa usa ka andam nga ResNet50 neural network nga gibansay sa ImageNet1000 dataset, makakuha ka usa ka algorithm nga makaklasipikar sa daghang lainlaing mga butang gikan sa usa ka imahe sa lawom kaayo nga lebel (1000 nga mga klase base sa mga bahin nga gihimo sa 50 nga mga layer sa neural network). Apan dili nimo kinahanglan nga bansayon ​​ang tibuuk nga network, nga mokabat ug mga bulan.

В online nga kurso Samsung "Neural network ug computer vision", pananglitan, sa katapusan Kaggle nga buluhaton uban ang pagklasipikar sa mga plato ngadto sa limpyo ug hugaw, ang usa ka pamaagi gipakita nga sa 5 minutos naghatag kanimo og lawom nga neural network nga makaila sa hugaw gikan sa limpyo nga mga plato, nga gitukod sumala sa arkitektura sa ibabaw. Ang orihinal nga network wala mahibal-an kung unsa ang mga plato, nahibal-an lamang niini ang pag-ila sa mga langgam gikan sa mga iro (tan-awa ang ImageNet).

Source: online nga kurso Samsung "Neural Networks ug Computer Vision"

Alang sa Pagbalhin sa Pagkat-on, kinahanglan nimo mahibal-an kung unsang mga pamaagi ang molihok, kung unsa ang andam nga mga sukaranan nga arkitektura. Sa kinatibuk-an, kini labi nga nagpadali sa pagtungha sa mga praktikal nga aplikasyon sa pagkat-on sa makina.

1.2. Generative Adversarial Networks (GAN)

Kini alang sa mga kaso nga lisud kaayo alang kanato ang paghimo sa katuyoan sa pagkat-on. Ang mas duol nga buluhaton mao ang tinuod nga kinabuhi, mas klaro kini alang kanato (“pagdala ug lamesa sa kilid sa higdaanan”), apan mas lisod ang paghimo niini ingong teknikal nga buluhaton. Ang GAN usa lamang ka pagsulay sa pagluwas kanato gikan niini nga problema.

Duha ka network ang nagtrabaho dinhi: ang usa usa ka generator (Generative), ang lain usa ka discriminator (Adversarial). Ang usa ka network nakakat-on sa pagbuhat sa mapuslanon nga trabaho (klasipikar ang mga hulagway, pag-ila sa mga tingog, pagdrowing og mga cartoons). Ug ang uban nga network nakakat-on sa pagkat-on niana nga network: kini adunay tinuod nga mga panig-ingnan, ug kini nakakat-on sa pagpangita sa usa ka wala mailhi nga komplikado nga pormula alang sa pagtandi sa mga henerasyon sa generative nga bahin sa network uban sa tinuod nga kalibutan nga mga butang (training set) sumala sa importante kaayo. lawom nga mga bahin: ang gidaghanon sa mga mata, kaduol sa estilo sa Miyazaki, husto nga paglitok sa English.

Usa ka pananglitan sa resulta sa usa ka network alang sa pagmugna og mga karakter sa anime. Tinubdan

Apan didto, siyempre, lisud ang pagtukod sa arkitektura. Dili igo ang paglabay lang sa mga neuron, kinahanglan kini lutoon. Ug gikinahanglan ang mga semana aron makat-on. Ang hilisgutan sa GAN gitun-an sa akong mga kauban sa Samsung AI Center, ug kini usa sa ilang mga pangutana sa panukiduki. Pananglitan, sama niini pag-uswag: Paggamit sa mga generative network aron ma-synthesize ang mga realistiko nga mga litrato sa mga tawo nga adunay us aka us aka postura - pananglitan, paghimo usa ka virtual fitting room, o alang sa synthesis sa nawong, nga makapakunhod sa gidaghanon sa kasayuran nga kinahanglan tipigan o ipadala aron masiguro ang taas nga kalidad nga video komunikasyon, pagsibya o pagpanalipod sa personal nga datos.

Tinubdan

1.3. Ipatin-aw AI

Sa pipila ka talagsaon nga mga buluhaton, ang mga pag-uswag sa lawom nga mga arkitektura kalit nga nagdala sa mga kapabilidad sa lawom nga mga neural network nga mas duol sa mga tawo. Karon ang gubat nagpadayon aron madugangan ang sakup sa ingon nga mga buluhaton. Pananglitan, ang usa ka robotic vacuum cleaner dali nga makaila sa usa ka iring gikan sa usa ka iro sa usa ka head-on encounter. Apan sa kadaghanan nga mga kahimtang sa kinabuhi, dili niya makit-an ang usa ka iring nga natulog taliwala sa lino o muwebles (bisan pa, sama kanamo, sa kadaghanan nga mga kaso ...).

Unsa ang hinungdan sa kalampusan sa lawom nga neural network? Naghimo sila usa ka representasyon sa buluhaton nga gibase dili sa "makita sa hubo nga mata" nga kasayuran (mga pixel sa litrato, paglukso sa gidaghanon sa tunog…), apan sa mga bahin nga nakuha pagkahuman sa pagproseso sa kini nga kasayuran sa daghang gatusan nga mga layer sa usa ka neural network. Ikasubo, kini nga mga relasyon mahimo usab nga walay kahulogan, dili managsama, o adunay mga timailhan sa pagkadili hingpit sa orihinal nga set sa datos. Pananglitan, adunay usa ka gamay nga dula sa kompyuter kung unsa ang mahimong hinungdan sa wala’y paghunahuna nga paggamit sa AI sa pagrekrut. Kaluwasan Sa Labing Maayo.

Ang sistema sa pagmarka sa mga hulagway gitawag og tawo nga nagluto og babaye, bisan tuod ang hulagway kay lalaki (Tinubdan). kini namatikdan sa Virginia Institute.

Aron maanalisa ang komplikado ug lawom nga mga relasyon nga kanunay dili naton maporma ang atong kaugalingon, gikinahanglan ang mga pamaagi sa Explainable AI. Giorganisar nila ang mga bahin sa lawom nga mga neural network aron pagkahuman sa pagbansay, mahimo naton analisahon ang internal nga representasyon nga nahibal-an sa network, ug dili lang magsalig sa solusyon niini.

1.4. Edge Analytics / AI (Edge Analytics / AI)

Ang tanan diin adunay pulong nga Edge nagpasabut nga literal ang mosunod: pagbalhin bahin sa mga algorithm gikan sa panganod / server ngadto sa lebel sa end device / gateway. Ang ingon nga algorithm molihok nga mas paspas ug dili kinahanglan nga konektado sa usa ka sentral nga server aron molihok. Kung pamilyar ka sa abstraction nga "nipis nga kliyente", nan dinhi gipabaga namon kini nga kliyente gamay.
Mahimong importante kini alang sa Internet of Things. Pananglitan, kung ang makina sobra ka kainit ug kinahanglan nga pabugnawon, makatarunganon nga isenyas kini dayon, sa lebel sa tanum, nga dili maghulat nga ang datos makasulod sa panganod ug gikan didto ngadto sa shift foreman. O lain nga pananglitan: ang mga awto nga nagmaneho sa kaugalingon mahimo nga mag-atubang sa mga kahimtang sa trapiko sa ilang kaugalingon, nga wala makontak ang usa ka sentro nga server.

Tinubdan

O lain nga pananglitan kung ngano nga kini hinungdanon gikan sa usa ka punto sa seguridad: kung nag-type ka sa mga teksto sa imong telepono, nahinumdom kini sa kasagaran nga mga pulong alang kanimo, aron ang keyboard sa telepono dali nga mosugyot kanimo sa ulahi - kini gitawag nga predictive text input. Ang pagpadala sa tanan nga imong gi-type sa keyboard ngadto sa usa ka dapit sa data center mahimong usa ka paglapas sa imong pribasiya ug dili luwas. Busa, ang pagkat-on sa keyboard mahitabo lamang sulod sa gambalay sa imong device mismo.

1.5. Ang plataporma sa AI isip usa ka serbisyo (AI PaaS)

Ang PaaS - Ang Platform-as-a-Service usa ka modelo sa negosyo diin kita makakuha og access sa usa ka integrated platform, lakip ang cloud storage ug out-of-the-box nga mga pamaagi niini. Sa ingon, mahimo natong gawasnon ang atong kaugalingon gikan sa mga buluhaton sa imprastraktura, ug hingpit nga magkonsentrar sa paghimo sa usa ka butang nga mapuslanon. Usa ka pananglitan sa mga plataporma sa PaaS alang sa mga buluhaton sa AI: IBM Cloud, Microsoft Azure, Amazon Machine Learning, Google AI Platform.

1.6. Mapahiangay nga Pagkat-on sa Makina (Adaptive ML)

Unsa kaha kung atong pasagdan ang artificial intelligence nga mopahiangay... mangutana ka - kana mao, unsaon?.. Dili ba kini mopahiangay na sa buluhaton? Ang problema mao kini: kami makugihon nga nagdesinyo sa matag ingon nga buluhaton sa wala pa magtukod usa ka algorithm sa artipisyal nga paniktik aron masulbad kini. Sila motubag kanimo - kini nahimo nga kini nga kadena mahimong pasimplehon.

Ang naandan nga pagkat-on sa makina nagtrabaho sa prinsipyo sa usa ka bukas nga sistema (open-loop): nag-andam ka og datos, naghimo og neural network (o bisan unsa), nagbansay, unya tan-awa ang pipila ka mga indicators, ug kung gusto nimo ang tanan, mahimo nimong ipadala ang neural network sa mga smartphone aron masulbad ang mga problema sa tiggamit. Apan sa mga aplikasyon diin adunay daghang mga datos ug ang ilang kinaiya anam-anam nga nagbag-o, gikinahanglan ang ubang mga pamaagi. Ang ingon nga mga sistema nga nagpahiangay ug nag-edukar sa ilang kaugalingon giorganisar sa sirado, self-learning nga mga sirkito (closed-loop), ug sila kinahanglan nga molihok nga wala’y hunong.

Aplikasyon - mahimo kini nga streaming analytics (Stream Analytics), nga gibase sa daghang mga negosyante nga naghimog mga desisyon, o adaptive production control. Sa sukod sa modernong mga aplikasyon, ug gihatagan sa mas maayo nga pagsabot sa mga risgo sa mga tawo, ang mga pamaagi nga naglangkob sa solusyon niini nga problema, kining tanan nga mga pamaagi gikolekta ubos sa kinatibuk-ang ngalan sa Adaptive AI.

Tinubdan

Sa pagtan-aw niini nga hulagway, lisud nga makuha ang pagbati nga dili pakan-a ang mga futurist sa tinapay - tuguti sila nga tudloan ang robot sa pagginhawa ...

Postclassical Compute ug Comms

2.1. Mga komunikasyon sa mobile sa ikalimang henerasyon (5G)

Kini usa ka makapaikag nga hilisgutan nga among gipunting dayon ang among artikulo. Aw, ania ang usa ka mubo nga summary. Ang 5G, pinaagi sa pagdugang sa frequency sa pagbalhin sa datos, maghimo sa katulin sa Internet nga dili realistiko nga paspas. Mas lisud alang sa mubo nga mga balud nga moagi sa mga babag, mao nga ang disenyo sa mga network mahimong hingpit nga lahi: ang mga base station nanginahanglan 500 ka beses nga labi pa.

Uban sa katulin, makakuha kami bag-ong mga panghitabo: mga dula sa tinuud nga oras nga adunay gipadako nga kamatuoran, paghimo sa mga komplikado nga buluhaton (sama sa operasyon) pinaagi sa telepresence, pagpugong sa mga aksidente ug lisud nga mga sitwasyon sa mga dalan pinaagi sa komunikasyon tali sa mga awto. Gikan sa usa ka labi ka us aka us aka us aka us aka: mobile Internet sa katapusan mohunong sa pagkahulog sa panahon sa mga pangmasang panghitabo, sama sa usa ka dula sa usa ka istadyum.

Tinubdan sa hulagway: Reuters, Niantic

2.2. Sunod-Henerasyon nga Memorya

Dinhi naghisgot kami bahin sa ikalimang henerasyon sa RAM - DDR5. Gipahibalo sa Samsung nga sa katapusan sa 2019 adunay mga produkto nga gibase sa DDR5. Gilauman nga ang bag-ong memorya mahimong doble nga paspas ug doble nga kapasidad samtang gipadayon ang porma nga hinungdan, nga mao, makakuha kami mga memory stick nga adunay kapasidad nga hangtod sa 32GB alang sa among kompyuter. Sa umaabot, kini ilabi na nga tinuod alang sa mga smartphones (ang bag-ong panumduman anaa sa ubos nga gahum nga bersyon) ug mga laptop (diin ang gidaghanon sa DIMM slots limitado). Ug ang pagkat-on sa makina nanginahanglan daghang kantidad sa RAM.

2.3. Ubos-Earth-Orbit Satellite System

Ang ideya sa pag-ilis sa bug-at, mahal, kusgan nga mga satellite nga adunay daghang gagmay ug barato nga mga satelayt layo sa bag-o ug nagpakita kaniadtong 90s. Mahitungod sa unsa "Sa dili madugay ipang-apod-apod ni Elon Musk ang Internet gikan sa satellite sa tanan" karon ang mga tapulan ra ang wala makadungog. Dinhi, ang labing inila nga kompanya mao ang Iridium, nga nabangkarota sa ulahing bahin sa 90s, apan naluwas sa gasto sa US Department of Defense (dili malibog sa iRidium, ang Russian smart home system). Ang proyekto sa Elon Musk (Starlink) layo ra sa usa - si Richard Branson (OneWeb - 1440 nga gibanabana nga satellite), Boeing (3000 satellite), Samsung (4600 satellite), ug uban pa nga nag-apil sa lumba sa satellite.

Kung unsa ang mga butang sa kini nga lugar, kung unsa ang hitsura sa ekonomiya didto - basaha sa pagrepaso. Ug naghulat kami sa una nga mga pagsulay sa kini nga mga sistema sa mga una nga tiggamit, nga kinahanglan mahitabo sa sunod tuig.

2.4. 3D nga pag-imprenta sa nanoscale (Nanoscale 3D Printing)

Ang 3D nga pag-imprenta, bisan kung wala kini mosulod sa kinabuhi sa matag tawo (sa porma nga gisaad sa usa ka indibidwal nga pabrika sa plastik sa balay), bisan pa, dugay na nga mibiya sa niche sa teknolohiya alang sa mga geeks. Mahimo nimong hukman pinaagi sa kamatuoran nga nahibal-an sa bisan kinsa nga estudyante ang mahitungod sa paglungtad sa labing menos 3D sculptural pens, ug daghan ang nagdamgo sa pagpalit sa usa ka kahon nga adunay mga skid ug usa ka extruder alang sa ... "sama niana" (o gipalit na kini).

Ang Stereolithography (3D laser printers) nagtugot sa pag-imprenta gamit ang tagsa-tagsa nga mga photon: bag-ong polymers ang gisusi, diin ang duha ka photon igo na nga mopalig-on. Kini magtugot sa dili-laboratoryo nga mga kondisyon sa paghimo sa bug-os nga bag-ong mga filter, mounts, spring, capillaries, lens ug ... ang imong mga kapilian sa mga komento! Ug dinhi kini dili layo sa photopolymerization - kini nga teknolohiya lamang ang nagtugot kanimo sa "pag-imprinta" sa mga processor ug mga computing circuit. Dugang pa, dili ang unang tuig nga naa teknolohiya alang sa pag-imprenta sa graphene 500-nm three-dimensional nga mga istruktura, apan walay radikal nga kalamboan.

Tinubdan

3. Sensory ug paglihok (Sensing and Mobility)

3.1. Autonomous Driving Level 4 ug 5

Aron dili malibog sa terminolohiya, angay nga masabtan kung unsa nga lebel sa awtonomiya ang mailhan (gikuha gikan sa detalyado mga artikulodiin among gipunting ang tanan nga interesado):

Level 1: Pagkontrol sa cruise: pagtabang sa drayber sa limitado kaayo nga mga sitwasyon (pananglitan, pagpabilin sa sakyanan sa usa ka set nga tulin human ang drayber motangtang sa iyang tiil gikan sa pedal)
Level 2: Limitado nga tabang sa pagmaneho ug pagpreno. Ang drayber kinahanglan nga andam sa pagkuha sa kontrol hapit diha-diha dayon. Ang iyang mga kamot naa sa manibela, ang iyang mga mata naa sa dalan. Kini ang naa na sa Tesla ug General Motors.
Level 3: Ang drayber dili na kinahanglang magbantay kanunay sa dalan. Apan kinahanglang magpabilin siyang alisto ug andam nga mokontrolar. Kini usa ka butang nga wala pa sa mga awto nga magamit sa komersyo. Ang tanan nga kasamtangan anaa sa lebel 1-2.
Level 4: Tinuod nga autopilot, apan adunay mga limitasyon: mga biyahe lamang sa usa ka nahibal-an nga lugar nga maampingong gimapa ug sa kasagaran nahibal-an sa sistema, ug ubos sa pipila ka mga kondisyon: walay snow, pananglitan. Ang Waymo ug General Motors adunay ingon nga mga prototype, ug nagplano sila nga ilunsad kini sa daghang mga lungsod ug sulayan kini sa tinuod nga palibot. Ang Yandex adunay pilotless taxi test zones sa Skolkovo ug Innopolis: ang biyahe mahitabo ubos sa pagdumala sa usa ka engineer nga naglingkod sa lingkoranan sa pasahero; sa katapusan sa tuig, ang kompanya nagplano sa pagpalapad sa iyang panon sa mga sakayan ngadto sa 100 unmanned nga mga sakyanan.
Level 5: Bug-os nga awtomatik nga pagdrayb, bug-os nga pag-ilis sa usa ka buhi nga drayber. Ang ingon nga mga sistema wala maglungtad, ug kini lagmit nga dili makita sa umaabot nga mga tuig.

Unsa ka realistiko nga makita kining tanan sa umaabot nga umaabot? Dinhi gusto nako nga i-redirect ang magbabasa sa artikulo "Ngano nga imposible nga maglunsad og robot nga taxi sa 2020, ingon sa gisaad ni Tesla". Kini usa ka bahin tungod sa kakulang sa koneksyon sa 5G: ang magamit nga mga tulin nga 4G dili igo. Sa usa ka bahin sa taas kaayo nga gasto sa mga autonomous nga makina: dili gihapon sila kapuslanan, ang modelo sa negosyo dili masabtan. Sa usa ka pulong, "ang tanan komplikado" dinhi, ug dili sulagma nga gisulat ni Gartner nga ang forecast alang sa mass nga pagpatuman sa Levels 4 ug 5 dili mas sayo kaysa sa 10 ka tuig.

3.2. Mga kamera nga adunay 3D nga panan-awon (3D Sensing Cameras)

Walo ka tuig ang milabay, ang Microsoft Kinect game controller naghimo sa usa ka splash pinaagi sa pagtanyag sa usa ka barato ug medyo barato nga solusyon alang sa 3D nga panan-awon. Sukad niadto, ang pisikal nga edukasyon ug mga dula sa sayaw uban sa Kinect nakasinati sa ilang mubo nga pagtaas ug pagkahulog, apan ang 3D nga mga kamera gigamit sa mga robot sa industriya, mga sakyanan nga walay tawo, ug mga mobile phone alang sa pag-ila sa nawong. Ang teknolohiya nahimong mas barato, mas gamay ug mas daling ma-access.

Ang Samsung S10 adunay Time-of-Flight camera nga nagsukod sa gilay-on sa usa ka butang aron matabangan ka nga mag-focus. Tinubdan

Kung interesado ka sa kini nga hilisgutan, dayon kami mag-redirect sa usa ka maayo kaayo nga detalyado nga pagtan-aw sa mga depth camera: bahin 1, bahin 2.

3.3. Mga drone alang sa paghatod sa gagmay nga mga kargamento (Light Cargo Delivery Drones)

Ang Amazon naghimo sa usa ka splash karong tuiga sa dihang kini nagpadayag sa usa ka bag-ong flying drone sa show nga makadala ug gagmay nga mga payloads hangtod sa 2kg. Alang sa siyudad, uban sa mga kahuot sa trapiko, kini daw ang hingpit nga solusyon. Atong tan-awon kung giunsa kini nga mga drone mapamatud-an ang ilang kaugalingon sa hapit na nga umaabot. Tingali ang usa ka mabinantayon nga pagduhaduha kinahanglan nga ilakip dinhi: adunay daghang mga problema, gikan sa posibilidad sa dali nga pagpangawat sa usa ka drone, hangtod sa ligal nga mga pagdili sa mga UAV. Ang Amazon Prime Air anaa na sulod sa unom ka tuig apan anaa pa sa yugto sa pagsulay niini.

Ang bag-ong drone sa Amazon gipadayag karong tingpamulak. Adunay usa ka butang gikan sa Star Wars niini. Tinubdan

Gawas pa sa Amazon, adunay ubang mga magdudula sa kini nga merkado (adunay usa ka detalyado usab), apan dili usa ka nahuman nga produkto: ang tanan naa sa yugto sa pagsulay ug mga kampanya sa pagpamaligya. Sa tinuud, angay nga matikdan nga makapaikag kaayo nga espesyalista nga medikal mga proyekto sa Africa: donasyong dugo sa Ghana (14 ka paghatod, Zipline) ug Rwanda (Matternet).

3.4. Naglupad nga Autonomous Vehicle

Lisud isulti ang bisan unsa nga sigurado dinhi. Sumala sa Gartner, kini makita dili sayo kay sa 10 ka tuig. Sa kinatibuk-an, ania ang tanan nga parehas nga mga problema sama sa mga unmanned nga mga awto, nakakuha ra sila usa ka bag-ong dimensyon - bertikal. Porsche, Boeing, Uber mideklarar sa ilang mga ambisyon sa paghimo og flying taxi.

3.5. Gipadako nga Reality Cloud (AR Cloud)

Usa ka permanente nga digital nga kopya sa tinuod nga kalibutan, nga nagtugot kanimo sa paghimo og usa ka bag-ong layer sa kamatuoran nga komon sa tanan nga mga tiggamit. Sa mas teknikal nga mga termino, kini mahitungod sa paghimo sa usa ka bukas nga cloud platform diin ang mga developers mahimong mag-integrate sa ilang AR nga mga aplikasyon. Ang modelo sa monetization masabtan, kini usa ka matang sa analogue sa Steam. Ang ideya nakagamot kaayo nga karon ang pipila ka mga tawo naghunahuna nga ang AR nga wala ang panganod wala’y kapuslanan.

Kung unsa ang hitsura niini sa umaabot gipakita sa usa ka mubo nga video. Morag laing yugto sa Black Mirror:

Dugang mabasa sa review nga artikulo.

4. Nadugangan nga Tawo

4.1. AI alang sa mga emosyon (Emotion AI)

Giunsa pagsukod, pagsundog ug pagtubag sa mga emosyon sa tawo? Pipila sa mga kustomer dinhi mao ang mga kompanya nga naghimo sa mga katabang sa tingog sama sa Amazon Alexa. Maanad gyud sila sa balay kung makakat-on sila sa pag-ila sa mood: masabtan ang hinungdan sa pagkadiskontento sa tiggamit, pagsulay sa pagtul-id sa sitwasyon. Sa kinatibuk-an, adunay mas daghang impormasyon sa konteksto kaysa sa mensahe mismo. Ug ang konteksto mao ang ekspresyon sa nawong, ug intonation, ug non-verbal nga kinaiya.

Gikan sa ubang praktikal nga mga aplikasyon: pagtuki sa mga emosyon atol sa usa ka interbyu sa trabaho (base sa mga interbyu sa video), pagtimbang-timbang sa mga reaksyon sa mga komersyo o uban pang sulod sa video (pahiyom, katawa), tabang sa pagkat-on (pananglitan, alang sa mga independente nga praktis sa arte sa pagsulti sa publiko) .

Lisud ang pagsulti bahin niini nga hilisgutan nga mas maayo kaysa sa tagsulat sa usa ka 6-minuto nga mubo nga pelikula Pagpangawat sa Imong Pagbati. Maalamon ug istilo nga pagkagama, gipakita sa video kung giunsa naton masukod ang atong mga emosyon alang sa katuyoan sa pagpamaligya, ug mahibal-an gikan sa kadiyot nga mga reaksyon sa imong nawong kung gusto nimo ang pizza, iro, Kanye West, ug bisan kung unsa ang lebel sa imong kita ug gibanabana nga IQ. Pinaagi sa pag-adto sa website sa pelikula sa link sa ibabaw, nahimo kang partisipante sa usa ka interactive nga video gamit ang built-in nga camera sa imong laptop. Ang salida gipasalida na sa daghang mga festival sa pelikula.

Tinubdan

Adunay bisan usa ka makapaikag nga pagtuon: kung giunsa ang pag-ila sa sarcasm sa usa ka teksto. Nagkuha sila og mga tweet gamit ang #sarcasm hashtag ug naghimo og sample sa pagbansay sa 25 ka sarcasm tweets ug 000 ka regular nga tweets mahitungod sa tanang butang sa kalibutan. Among gipadapat ang TensorFlow library, gibansay ang sistema, ania ang resulta:

Tinubdan

Busa karon, kung dili ka sigurado bahin sa imong kauban o higala - gisultihan ka niya nga seryoso o uban ang pagbiaybiay - mahimo nimong gamiton gibansay nga neural network!

4.2. Gipadako nga Intelligence

Automation sa intelektwal nga trabaho gamit ang mga pamaagi sa pagkat-on sa makina. Morag walay bag-o? Apan ang mga pulong mismo hinungdanon dinhi, labi na tungod kay kini nahiuyon sa minubo sa Artipisyal nga Kaalam. Kini nagdala kanato balik sa "lig-on" batok sa "huyang" AI kontrobersiya.
Ang kusgan nga AI mao ang parehas nga artipisyal nga paniktik gikan sa mga pelikula sa science fiction nga hingpit nga katumbas sa hunahuna sa tawo ug nahibal-an ang kaugalingon ingon usa ka tawo. Wala pa kini naglungtad ug dili klaro kung kini maglungtad ba.

Ang huyang nga AI dili usa ka independente nga tawo, apan usa ka katabang nga katabang sa usa ka tawo. Wala siya magpakaaron-ingnon nga sama sa panghunahuna sa tawo, apan nahibal-an lang kung giunsa pagsulbad ang mga problema sa impormasyon, pananglitan, pagtino kung unsa ang gipakita sa litrato o paghubad sa teksto.

Tinubdan

Niini nga diwa, ang Augmented Intelligence anaa sa pinakalunsay nga porma nga "huyang AI", ug ang mga pulong daw malampuson, tungod kay wala kini nagpaila sa kalibog ug tintasyon nga makita dinhi ang "kusganon nga AI" nga gipangandoy sa tanan (o gikahadlokan, kung nahinumduman nato ang daghang mga argumento mahitungod sa "mga makina sa pag-alsa"). Gamit ang ekspresyong Augmented Intelligence, kita diha-diha dayon daw nahimong mga bayani sa laing salida: gikan sa science fiction (sama sa Asimov's "I, Robot") atong makita ang atong mga kaugalingon sa cyberpunk ("augmentations" niini nga genre gitawag ang tanang matang sa mga implant nga nagpalapad sa tawo. mga kapabilidad).

Sa unsang paagi nga miingon Eric Brynjolfsson ug Andrew McAfee: “Sa sunod nga 10 ka tuig, mao kini ang mahitabo. Ang AI dili mopuli sa mga manedyer, apan kadtong mga manedyer nga naggamit sa AI mopuli niadtong wala'y panahon.

mga panig-ingnan:

• Medisina: Naugmad ang Stanford University algorithmkinsa sa kasagaran ingon ka maayo sa pag-ila sa mga abnormalidad sa x-ray sa dughan sama sa kadaghanan sa mga doktor
• Edukasyon: tabang sa estudyante ug magtutudlo, pagtuki sa tubag sa estudyante sa mga materyales, pagtukod og indibidwal nga dalan sa pagkat-on.
• Business analytics: data preprocessing, sumala sa statistics, nagkinahanglan og 80% sa panahon sa tigdukiduki, ug 20% ​​lamang - ang eksperimento mismo

4.3. Mga biochip

Kini ang paborito nga tema sa tanan nga mga salida ug libro sa cyberpunk. Sa kinatibuk-an, ang pagputol sa mga binuhi dili usa ka bag-ong praktis. Apan karon kini nga mga chips gitanom usab sa mga tawo.

Sa kini nga kaso, ang hype lagmit nga adunay kalabotan sa makahahadlok nga kaso sa kompanya nga Amerikano nga Three Square Market. Didto, ang amo nagsugod sa pagtanyag sa pagtanom ug mga chips ilalom sa panit bugti sa bayad. Ang chip nagtugot kanimo sa pag-abli sa mga pultahan, pag-log in sa mga kompyuter, pagpalit og mga meryenda sa usa ka vending machine - nga mao, ang usa ka unibersal nga kard sa empleyado. Sa parehas nga oras, ang ingon nga chip nagsilbi nga eksakto ingon usa ka identification card, wala kini usa ka module sa GPS, mao nga imposible nga masubay ang bisan kinsa nga naggamit niini. Ug kung gusto sa usa ka tawo nga tangtangon ang usa ka chip gikan sa iyang kamot, kinahanglan 5 minuto sa tabang sa usa ka doktor.

Ang mga chips kasagarang gitanom taliwala sa kumagko ug tudlo. Tinubdan

Basaha ang detalyado usa ka artikulo sa estado sa mga kalihokan sa chipping sa kalibutan.

4.4. Immersive Workspace

Ang "Immersive" usa pa ka bag-ong pulong nga wala’y maadtoan. Anaa kini bisan asa. Immersive nga teatro, eksibisyon, sinehan. Unsay buot ipasabot? Ang immersiveness mao ang paghimo sa usa ka immersive nga epekto, kung ang utlanan tali sa tagsulat ug sa tumatan-aw, ang virtual ug ang tinuod nga kalibutan nawala. Kalabot sa trabahoan, kinahanglan nga hunahunaon nga kini nagpasabut sa pagpapas sa utlanan tali sa performer ug sa initiator ug pag-awhag sa mga empleyado sa pagkuha sa usa ka mas aktibo nga posisyon pinaagi sa pag-format sa ilang palibot.

Tungod kay kita karon adunay Agile bisan asa, pagka-flexible, suod nga interaksyon, nan ang mga lugar sa trabahoan kinahanglan nga dali nga ma-configure kutob sa mahimo, kinahanglan magdasig sa buluhaton sa grupo. Ang ekonomiya nagdiktar sa kaugalingon nga mga kondisyon: adunay mas daghang temporaryo nga mga empleyado, ang gasto sa pag-abang sa luna sa opisina nagkadako, ug sa usa ka kompetisyon nga merkado sa pamuo, ang mga kompanya sa IT naningkamot sa pagdugang sa katagbawan sa empleyado gikan sa trabaho pinaagi sa paghimo sa mga lugar nga kalingawan ug uban pang mga benepisyo. Ug kining tanan gipakita sa disenyo sa mga trabahoan.

Gikan pagtaho Paghinuktok

4.5. Personipikasyon

Nahibal-an sa tanan kung unsa ang pag-personalize sa advertising. Kini kung nakigsulti ka sa usa ka kauban karon nga ang hangin sa kwarto medyo uga, ug kinahanglan ka mopalit usa ka humidifier alang sa opisina, ug sa sunod nga adlaw makakita ka usa ka ad sa imong social network - "pagpalit usa ka humidifier" (usa ka tinuod nga kaso nga nahitabo kanako).

Tinubdan

Ang personalization, sumala ni Gartner, usa ka tubag sa nagkadako nga kabalaka sa mga tiggamit bahin sa paggamit sa ilang personal nga datos alang sa katuyoan sa advertising. Ang tumong mao ang pag-ugmad ug pamaagi diin kita ipakita ang mga ad nga may kalabutan sa konteksto diin kita, ug dili sa atong personal. Pananglitan, ang among lokasyon, tipo sa aparato, oras sa adlaw, kahimtang sa panahon mao ang mga butang nga wala makalapas sa among personal nga datos, ug wala namon gibati ang dili maayo nga pagbati nga "gibantayan".

Alang sa kalainan tali niining duha ka konsepto, basaha nota Andrew Frank sa usa ka blog sa Gartner site. Adunay usa ka maliputon nga kalainan ug ingon nga susama nga mga pulong nga ikaw, nga wala nahibal-an ang kalainan, nameligro nga makiglalis sa imong interlocutor sa dugay nga panahon, nga wala magduda nga, sa kinatibuk-an, ang duha husto (ug kini usa usab ka tinuod nga kaso nga nahitabo sa tagsulat).

4.6. Biotech - Artipisyal nga tisyu (Biotech - Kultura o Artipisyal nga Tissue)

Kini, una sa tanan, ang ideya sa pagtubo sa artipisyal nga karne. Sa parehas nga oras, daghang mga koponan sa tibuuk kalibutan ang nagkapuliki sa pagpalambo sa laboratoryo nga "Meat 2.0" - gilauman nga kini mahimong mas barato kaysa sa naandan, ug ang mga fast food mobalhin niini, ug dayon ang mga supermarket. Ang mga tigpamuhunan niini nga teknolohiya naglakip ni Bill Gates, Sergey Brin, Richard Branson ug uban pa.

Tinubdan

Ang mga hinungdan ngano nga ang tanan interesado kaayo sa artipisyal nga karne:

1. Pag-init sa kalibutan: Mga pagbuga sa methane gikan sa mga umahan. Kini mao ang 18% sa tibuok kalibutan nga gidaghanon sa mga gas nga makaapekto sa klima.
2. Pagdaghan sa populasyon. Ang panginahanglan alang sa karne nagkadako, ug dili posible nga pakan-on ang tanan nga adunay natural nga karne - kini mahal ra.
3. Kuwang sa luna. 70% sa kalasangan sa Amazon gihawanan na alang sa sibsibanan.
4. etikal nga mga konsiderasyon. Adunay mga alang kang kinsa kini importante. Ang organisasyon sa katungod sa hayop nga PETA nagtanyag na og $1 milyon nga premyo sa usa ka siyentista nga nagdala sa artipisyal nga karne sa manok sa merkado.

Ang pagbaylo sa tinuod nga karne alang sa soy usa ka partial nga solusyon, tungod kay ang mga tawo makabati sa kalainan sa lami ug texture, ug dili tingali mohunong sa steak pabor sa soy. Mao nga ang gikinahanglan mao ang tinuod, nga mao ang organikong gipatubo nga karne. Karon, sa kasubo, ang artipisyal nga karne mahal kaayo: gikan sa $ 12 matag kilo. Kini tungod sa komplikadong teknikal nga proseso sa pagpatubo sa maong karne. Basaha kining tanan usa ka artikulo.

Kung naghisgot kami bahin sa ubang mga kaso sa nagtubo nga mga tisyu - naa na sa medisina - nan ang hilisgutan sa mga artipisyal nga organo makapaikag: pananglitan, usa ka "patch" alang sa kaunoran sa kasingkasing, giimprinta espesyal nga 3D printer. nailhan mga istorya sama sa usa ka artipisyal nga mitubo nga kasingkasing sa mouse, apan sa kinatibuk-an, ang tanan anaa pa sa sakup sa mga klinikal nga pagsulay. Busa dili tingali nato makita si Frankenstein sa umaabot nga mga tuig.

Dinhi si Gartner mabinantayon kaayo sa iyang mga pagbanabana, dayag nga nahinumdom sa iyang napakyas nga 2015 nga panagna nga sa 2019 10% sa populasyon sa mga naugmad nga mga nasud adunay usa ka 3D nga giimprinta nga medikal nga implant nga aparato. Busa, kini nagpasabot sa panahon sa pagkab-ot sa usa ka produktibo nga kapatagan - labing menos 10 ka tuig.

5. Digital Ecosystems

5.1. Desentralisado nga Web

Kini nga konsepto suod nga nalangkit sa ngalan sa imbentor sa web, Turing Award winner, Sir Tim Burners-Lee. Ang mga isyu sa pamatasan sa siyensya sa kompyuter kanunay nga hinungdanon alang kaniya ug ang kolektibo nga esensya sa Internet hinungdanon: pagpahimutang sa mga pundasyon sa hypertext, kombinsido siya nga ang network kinahanglan molihok sama sa usa ka web, ug dili sama sa usa ka hierarchy. Mao nga kini sa sayo nga yugto sa pag-uswag sa network. Bisan pa, sa pag-uswag sa Internet, ang istruktura niini nahimong sentralisado tungod sa lainlaing mga hinungdan. Kini nahimo nga ang pag-access sa network alang sa usa ka tibuuk nga nasud dali nga ma-block sa pipila lang nga mga provider. Ug ang datos sa tiggamit nahimong tinubdan sa gahum ug kita alang sa mga kompanya sa Internet.

"Ang Internet desentralisado na," ingon ni Burners-Lee. "Ang problema mao nga ang usa ka search engine nagdominar, usa ka dako nga social network, usa ka platform sa microblogging. Wala kami mga problema sa teknolohiya, apan kami adunay mga problema sa sosyal. ”

Sa iyang bukas nga sulat Sa okasyon sa ika-30 nga anibersaryo sa World Wide Web, ang tiglalang sa Web naglatid sa tulo ka nag-unang mga problema sa Internet:

1. Gipunting nga kadaot, sama sa pag-hack nga gipasiugdahan sa gobyerno, krimen, ug online nga harasment
2. Ang mismong aparato sa sistema, nga, sa makadaot sa tiggamit, nagmugna sa sukaranan alang sa mga mekanismo sama sa: pinansyal nga mga insentibo alang sa clickbait ug ang viral nga pagkaylap sa sayup nga kasayuran
3. Wala tuyoa nga mga sangputanan sa disenyo sa sistema nga mosangpot sa mga panagbangi ug pagkunhod sa kalidad sa online nga diskusyon

Ug si Tim Berners-Lee aduna nay tubag sa unsa nga mga prinsipyo ang mahimong ibase sa "Healthy Internet", nga wala'y problema nga numero 2: "Alang sa daghang mga tiggamit, ang kita sa advertising nagpabilin nga bugtong modelo sa pagpakig-uban sa web. Bisan kung ang mga tawo nahadlok kung unsa ang nahitabo sa ilang datos, andam sila nga makigsabot sa makina sa pagpamaligya aron makakuha og sulud nga libre. Hunahunaa ang usa ka kalibutan diin ang pagbayad alang sa mga butang ug serbisyo dali ug makalingaw alang sa duha ka partido. Usa ka paagi nga mahimo kini mao ang pagbaligya sa mga musikero sa ilang mga rekording gikan sa kahon sa porma sa iTunes, ug alang sa mga site sa balita nga mogamit mga micropayment aron mabasa ang usa ka artikulo imbes nga makakwarta gikan sa mga ad.

Isip usa ka eksperimento nga prototype alang sa usa ka bag-ong Internet, gilusad ni Tim Berners-Lee ang SOLID nga proyekto, ang esensya niini mao nga imong tipigan ang imong data sa usa ka "pod" - pagtipig sa impormasyon, ug makahatag niini nga datos sa mga aplikasyon sa ikatulo nga partido. Apan sa prinsipyo, ikaw mismo ang mga agalon sa imong datos. Kining tanan suod nga may kalabutan sa konsepto sa mga network sa peer-to-peer, nga mao, ang imong kompyuter dili lamang mangayo og mga serbisyo, apan naghatag usab niini, aron dili mosalig sa usa ka server isip bugtong channel.

Tinubdan

5.2. Mga Desentralisadong Autonomous nga Organisasyon

Kini usa ka organisasyon nga gidumala sa mga lagda nga gisulat sa porma sa usa ka programa sa kompyuter. Ang pinansyal nga mga kalihokan niini gibase sa blockchain. Ang katuyoan sa paghimo sa ingon nga mga organisasyon mao ang pagwagtang sa estado gikan sa papel sa usa ka tigpataliwala ug paghimo usa ka sagad nga kasaligan nga palibot alang sa mga kontraktor, nga dili gipanag-iya sa bisan kinsa nga nag-inusara, apan gipanag-iya sa tanan nga magkauban. Sa ato pa, sa teorya, kung ang ideya mogamot, kinahanglan nga wagtangon ang mga notaryo ug uban pang naandan nga mga institusyon sa pag-verify.

Ang labing inila nga panig-ingnan sa ingon nga organisasyon mao ang venture-focused Ang DAO, nga nagpataas sa $2016 milyon sa 150, diin ang $50 diha-diha dayon gikawat pinaagi sa usa ka ligal nga lungag sa mga lagda. Diha-diha dayon, usa ka lisud nga problema ang mitungha: bisan sa pag-roll balik ug pagbalik sa salapi, o pag-angkon nga ang pag-withdraw sa salapi legal, tungod kay wala kini nakalapas sa mga lagda sa plataporma. Ingon usa ka sangputanan, aron mabalik ang kuwarta sa mga tigpamuhunan, kinahanglan nga gub-on sa mga tiglalang ang Ang DAO, pagsulat pag-usab sa blockchain ug paglapas sa sukaranan nga prinsipyo niini - pagkadili mabag-o.

Komiks bahin sa Ethereum (wala) ug Ang DAO (tuo). Tinubdan

Kining tibuok nga istorya nakadaot sa reputasyon sa ideya sa DAO mismo. Kana nga proyekto gihimo pinasukad sa Ethereum cryptocurrency, sa sunod tuig gilauman ang bersyon sa Ether 2.0 - tingali ang mga tagsulat (lakip ang iladong Vitalik Buterin) magtagad sa mga sayup ug magpakita usa ka bag-ong butang. Mao tingali kini ang hinungdan nga gibutang ni Gartner ang DAO sa ibabaw nga bahin.

5.3. Sintetikong datos (Synthetics Data)

Ang mga neural network nanginahanglan daghang datos aron mabansay. Ang pagmarka sa datos nga mano-mano usa ka dako nga trabaho nga mahimo ra sa usa ka tawo. Busa, ang artipisyal nga mga dataset mahimong mabuhat. Pananglitan, ang parehas nga mga koleksyon sa mga nawong sa tawo sa site https://generated.photos. Gibuhat sila gamit ang GAN - mga algorithm, nga nahisgutan na sa ibabaw.

Kini nga mga nawong dili iya sa mga tawo. Tinubdan

Ang usa ka dako nga dugang sa ingon nga datos mao nga wala’y ligal nga mga kalisud sa ilang paggamit: wala’y usa nga maghatag pagtugot sa pagproseso sa personal nga datos.

5.4 Digital nga Ops

Ang "Ops" suffix nahimong hilabihan ka uso sukad nga ang DevOps nakagamot sa among sinultihan. Karon bahin sa kung unsa ang DigitalOps - kini usa lamang ka pag-generalization sa DevOps, DesignOps, MarketingOps ... Gikapoy ka na ba? Sa laktud, kini mahitungod sa pagbalhin sa DevOps nga pamaagi gikan sa software realm ngadto sa tanang bahin sa negosyo—marketing, design, ug uban pa.

Tinubdan

Ang ideya sa DevOps mao ang pagtangtang sa mga babag tali sa Development mismo (kauswagan) ug Operations (mga proseso sa negosyo), pinaagi sa pagmugna sa komon nga mga team, diin adunay mga programmer, tester, security officers, ug administrators; pagpatuman sa pipila ka mga gawi: padayon nga paghiusa, imprastraktura isip code, pagkunhod ug pagpalig-on sa mga kadena sa feedback. Ang tumong mao ang pagpadali sa paglusad sa produkto ngadto sa merkado. Kung gihunahuna nimo nga kini ang Agile, husto ka. Karon ibalhin sa hunahuna kini nga pamaagi gikan sa natad sa pagpalambo sa software ngadto sa pag-uswag sa kinatibuk-an - ug nahibal-an nimo kung unsa ang DigitalOps.

5.5. Mga Graph sa Kahibalo

Usa ka paagi sa software sa pagmodelo sa usa ka lugar sa kahibalo, lakip ang paggamit sa mga algorithm sa pagkat-on sa makina. Ang graph sa kahibalo gitukod sa ibabaw sa kasamtangan nga mga database aron masumpay ang tanang impormasyon: pareho nga structured (listahan sa mga panghitabo o mga tawo) ug unstructured (ang teksto sa usa ka artikulo).

Ang pinakasimple nga pananglitan mao ang kard nga imong makita sa mga resulta sa pagpangita sa Google. Kung nangita ka usa ka tawo o institusyon, makita nimo ang usa ka kard sa tuo:


Palihug timan-i nga ang "Mga Umaabot nga Hitabo" dili usa ka kopya sa impormasyon gikan sa Google Maps, apan usa ka integrasyon sa eskedyul sa Yandex.Afisha: dali nimo kining makita kung imong i-klik ang mga panghitabo. Sa ato pa, kini ang kombinasyon sa daghang mga tinubdan sa datos nga magkauban.

Kung mangayo ka ug lista - pananglitan, "mga sikat nga direktor" - ipakita nimo ang usa ka "carousel":

Bonus para sa mga nagbasa hangtod sa katapusan

Ug karon, sa dihang gipatin-aw na nato sa atong kaugalingon ang kahulogan sa matag usa sa mga punto, mahimo natong tan-awon ang samang hulagway, apan sa Russian:

Palihug ipaambit kini sa social media!

Tatyana Volkova - Awtor sa IoT track curriculum sa Samsung IT Academy, Specialist sa Corporate Social Responsibility Programs sa Samsung Research Center


Source: www.habr.com