Что в будущем заменит компьютеры и смартфоны? Безумное будущее человечества. Какие компьютеры будут в будущем

Какими будут компьютеры и электроника в ближайшем будущем по версии Intel [IDF 2015]

На открытии конференции IDF 2015 генеральный исполнительный директор Intel Брайан Кржанич (Brian Krzanich) рассказал о том, как его компания представляет себе ближайшее будущее компьютеров и электроники в целом. Свои прогнозы в Intel сформулировали в трёх пунктах:

1. Устройства научаться слышать и обретут зрение;2. Все устройства станут умными и будут подключены к интернету;3. Компьютеры смогут расширить возможности человека.

Давайте подробнее рассмотрим, что же именно видит Intel за этими прогнозами.

Устройства научаться слышать и обретут зрение

В Intel считают, что в ближайшем будущем компьютер должен научиться слышать человека так, как люди слышат друг друга. При этом в компании считают, что общение с машиной должно походить на живой разговор. Для этого в Intel разработали технологию Intel Smart Sound, а также отдельный DSP (цифровой сигнальный процессор) с функцией Wake-on-Voice для чипов Intel Skylake.

Совместная работа с Microsoft позволила Intel уже сегодня научить компьютеры на Windows 10 постоянно слушать пользователя. Благодаря этому, для активации виртуального помощника Cortana не нужно нажимать отдельную кнопку, а можно сделать это голосом.

Совместно с Google компания Intel разработала технологию, которая убирает задержку вывода звука при касании к экрану смартфона или планшета на платформе Intel с Android 5.0 и выше. Это позволит разработчикам создавать новые музыкальные приложения, например, виртуальное пианино, которое будет воспроизводить звук без задержек.

Что касается компьютерного зрения, то в этом году Intel начинает активное продвижение технологии RealSense, а также 3D-камер для неё. Благодаря этой разработке компьютеры, смартфоны и планшеты на платформе Intel с 3D-камерами смогут сканировать объекты в 3D, распознавать лица пользователей и в целом видеть мир ближе к тому, как его видит человек. Уже сегодня технологию RealSense можно использовать для сканирования объектов в 3D с последующей их печатью на 3D-принтере, а также для переноса вещей из реального мира в виртуальный, например, в игры.

Начиная с IDF 2015 компания Intel значительно расширит поддержку RealSense для сторонних платформ. Благодаря чему разработчики смогут использовать её с Android, Windows, Mac OS X, ROS, Linux, Scratch, Unity, XSplit, OBS, Structure SDK, OSVR, Unreal Engine 4 (UE4) и Project Tango.

Одним из примеров того, как технология Intel RealSense может быть использована в робототехнике, стал робот-дворецкий Savioke relay. В нём камера с RealSense используется для того, чтобы робот лучше ориентировался в пространстве и мог распознавать людей.

Кроме этого, Intel планирует использовать RealSense в дронах, что также позволит им стать более автономными, облетать препятствия и избегать столкновений.

Ещё одним интересным применением Intel RealSense являются игры. И не только в плане упомянутого выше переноса в них вещей из реального мира. В процессорах Skylake появилась поддержка датчиков, которые могут использоваться для создания обратной связи на игровом контроллере. Но кроме этого, новые процессоры поддерживают отслеживание взгляда игрока через камеру RealSense, и это позволит менять сцену в играх, в зависимости о того, куда пользователь поворачивает голову.

Во время своего выступления Брайан Кржанич также объявил, что технология Intel RealSense будет использоваться в проекте Google Project Tango.

Напомню, что данная разработка Google представляет собой аппаратно-программную платформу, предназначенную для создания 3D модели окружающего мира с помощью смартфона. Использование технологии Intel RealSense и новых 3D-камер позволило внести в Project Tango ряд улучшений. Прототип смартфона на основе этой разработки не только быстрее и точнее стал сканировать окружающее пространство, но теперь он также понимает в каком именно положении и по какой траектории он в нём двигался.

И всё это работает без использования GPS, а только на основе датчиков и камер.

Все устройства станут умными и будут подключены к интернету

На IDF 2015 Брайан Кржанич анонсировал дальнейшее развитие «Интернета вещей» (Internet of Thing, IoT), толчок которому задаст платформа Intel IoT. Она объединяет в себе возможность собирать данные с разнообразных устройств и датчиков, контролировать их работу, обрабатывать информацию и отправлять её в облако.

В качестве одного из примеров того, как окружающие нас вещи могут стать умнее, Intel показал умное зеркало Memory Mirror от Memomi Labs. Оно предназначено для использования в магазинах одежды, и может запоминать пользователя и вещи, который тот примеряет.

После чего зеркало помогает сравнить вещи и даже может менять их цвет на лету. В Memory Mirror используется камера с технологией RealSense и IoT платформа от Intel.

Ещё один пример «Интернета вещей» от Intel — это умная клипса Nabi, которая цепляется к детскому автокреслу, оснащается датчиками и подсоединяется к смартфону через Bluetooth.

Основное предназначение этого устройства, сделать так, чтобы люди не забывали детей в автомобилях. Несмотря на всю курьезность такой ситуации, в год фиксируется множество подобных случаев, и некоторые из них действительно приводят к трагическим последствиям. Если водитель выходит из авто и отходит от него на определённое расстояние, а ребёнок продолжает сидеть в машине, Nabi начинает подавать звуковой сигнал на смартфон. В продажу устройство должно поступить уже в конце этого года по цене около $50.

Компьютеры смогут расширить возможности человека

В начале этого года, компания Intel показала миниатюрный модуль Intel Curie, который содержит:

— Маломощный 32-разрядный микроконтроллер Intel Quark— 384 Кбайт флеш-памяти, 80 Кбайт памяти SRAM— Маломощный интегрированный концентратор датчиков DSP с проприетарным ускорителем сопоставления образцов— Модуль Bluetooth— 6-осевой комбинированный датчик с акселерометром и гироскопом— Блок зарядки аккумулятора (PMIC)

По словам Брайана Кржанича, Intel Curie сделает носимую электронику массовой и в частности позволит сделать спорт более цифровым. В качестве примера Intel показал на IDF велосипед BMX с сенсорами на основе Curie.

Это позволяет велосипедисту собирать и анализировать данные о движении велосипеда или исполняемых на нём трюках.

Кроме этого, выход на рынок умных носимых устройств анонсировала Fossil Group, которая производит часы для таких брендов как Adidas, Emporio Armani, Karl Lagerfeld, Michael Kors, Marc by Marc Jacobs, Burberry, DKNY, Diesel и Armani Exchange. В планах Fossil выпустить в этом году умные часы и фитнес-браслет на платформе Intel.

Послесловие

Несмотря на то, что Брайан Кржанич говорил о будущем, технологии, которые могут позволить воплотить все три прогноза в реальность у Intel уже есть. По моему мнению, «Интернет вещей» и носимые компьютеры пока не имеют устойчивой модели использования, но вот Intel RealSense уже сегодня выглядит многообещающей технологией. Предоставление компьютеру или смартфону возможности захватывать изображения в 3D и на лету их обрабатывать открывает много возможностей для реализации, как дополнительной безопасности, так и развлекательных функций. Но ещё интереснее использование RealSense выглядит в роботах и дронах, которые с её помощью действительно могут стать автономными.

itc.ua

Квантовая революция: какими будут компьютеры будущего

Нейронные сети и квантовые компьютеры — две технические разработки, которые поспособствуют развитию компьютеров в следующем десятилетии.

Единицы, нули — с самого начала своего существования, вот уже почти семьдесят лет, компьютеры производят вычисления в двоичном коде, образуя последовательность битов информации с помощью простых операторов: AND, OR, NOT. Эти простые элементы образуют сложные команды, составляя основу любого языка программирования: если условие выполняется, то нужно сделать это (IF, THEN), если нет — то другое (IF, ELSE). Машины выполняют программный код строго слово в слово.

А теперь представьте себе компьютер, который не только понимает нули и единицы, но и знает все вероятности того, что значение будет равно нулю или единице. Он считает не как малыш, который складывает по пальцам: 1+1=2 или 2+2=4, а как юноша, который понимает саму операцию сложения: x+y=z. Он не выполняет заданный строгий код, а сам подстраивается под поставленные задачи и по мере их выполнения выдает результаты все быстрее и точнее. При этом он самостоятельно находит такие решения, которые программистам и в голову не приходили, и адаптирует код под них.

Один бит за все цифры

В основе работ над квантовым компьютером лежит идея, известная в массовой культуре как «кот Шредингера». Этот мысленный эксперимент объясняет одно из понятий квантовой физики — суперпозицию. Если классическая физика однозначно определяет состояние элементарной частицы через ее положение и скорость, то открытия квантовой физики позволяют описывать состояние частицы только через функцию вероятности.

Кубит — квантовый бит.

Из смешения всех возможных состояний только в момент наблюдения — измерения — частица выбирает одно конкретное: электрон, например — состояние спина («спин вверх» или «спин вниз»). Квантовые компьютеры при вычислениях используют как раз явление суперпозиции.

В основе гигантских вычислительных мощностей кубитов лежат два квантомеханических эффекта: суперпозиция и запутанность.

Суперпозиция: классический компьютер производит вычисления с битами (значение 0 или 1). Квантовый компьютер производит вычисления с помощью кубитов, которые представляют определенную вероятность получения двух состояний: 0 и 1.

Запутанность: несколько кубитов можно объединить в одно общее состояние. Три кубита представляют разные вероятности получить восемь комбинаций из трех битов. Это значит, что N кубитов могут одновременно обрабатывать 2 в степени N значения. Для системы из 50 кубитов это число составляет более квадриллиона значений.

Наименьшим элементом для хранения информации в квантовом компьютере является квантовый бит — кубит. Если бит принимает строго одно из двух значений — 0 или 1, то кубит представляет все вероятности получить значение 0 или 1. Огромная разница в вычислительных ресурсах между квантовым компьютером и классическим обусловлена использованием еще одного квантомеханического явления — квантовой запутанности: если два кубита оказываются взаимосвязаны, сливается их функция вероятности, которая описывает, в какие состояния они могут перейти.

То есть два кубита при считывании могут получить четыре значения (00, 01, 10, 11). Чем больше совокупность запутанных между собой кубитов, тем сильнее этот эффект; он выражается формулой 2 в степени N, где N — количество запутанных кубитов. То есть 10 кубитов содержат 1024 вероятных значения, а 50 кубитов представляют более квадриллиона различных состояний.

Оборудование почти при нуле

Квантовые компью­теры Google и IBM

Чтобы построить полноценный квантовый компьютер, предстоит преодолеть некоторые серьезные препятствия. Явления квантовой суперпозиции и квантовой запутанности могут занимать какие-то микросекунды. Компьютер может производить вычисления в течение этого промежутка времени, причем при условии, что кубиты изолированы от внешнего воздействия.

В роли кубитов ученые пробовали разные частицы, в том числе ионы, фотоны, электроны. Квантовые компьютеры IBM и Google построены на цепи из сверхпроводников, находящейся при температуре, близкой к абсолютному нулю, — так можно реализовать электрический ток, который потенциально проходит одновременно в обоих направлениях, то есть находится в суперпозиции состояний. Кубиты этих компьютеров управляются, объединяются и считываются с помощью микроволнового излучения.

Код для кубитов

Семь кубитов на этой микросхеме IBM состоят из цепи сверхпроводников, в которой ток проходит в обоих направлениях. Кубиты объединяются с помощью подведенного волновода

Писать код для квантового компьютера — дело далеко не обычное. Этапы вычислений разбиваются на квантовые вентили, моделирующие классические операторы AND, OR и NOT. Для этого кубиты получают входное состояние и затем в несколько этапов объединяются друг с другом.

До сих пор существует всего несколько алгоритмов, оптимизированных под квантовые компьютеры. Например, на алгоритм Шора для разложения натурального числа на простые множители классическому компьютеру требуется чрезвычайно много времени, даже если он задействует тысячи процессоров. Квантовый же 100-кубитный компьютер, по оценкам руководителя лаборатории Google Джона Мартиниса, с такими вычислениями справится очень быстро. Группа ученых под руководством профессора физики уже построила для Google 49-кубитный квантовый компьютер.

На рисунке показан процесс программирования квантовой микросхемы IBM. Зеленые точки управляют состоянием кубита, синие символы определяют его связь с другими кубитами

Однако такой квантовый компьютер, по словам Мартиниса, должен содержать некоторое количество дополнительных кубитов для исправления ошибок. Дело в том, что базовые единицы квантовой информации чрезвычайно восприимчивы к внешним воздействиям, что приводит к искажению результата — отсюда и возникает необходимость в тщательной проверке. Поэтому открытым остается вопрос масштабируемости квантового компьютера: не исключено, что система коррекции ошибок потребует столько вычислительных ресурсов, что разработка больших квантовых компьютеров не будет иметь смысла — такой вот пессимистичный прогноз.

Но если масштабирование удастся, квантовые компьютеры смогут в будущем быстрее решать все задачи, сводящиеся к правильному выбору одной вероятности из очень многих. Сегодня мы используем суперкомпьютеры, которые, однако

Самооптимизирующийся код

Пятьдесят лет назад идея воспроизвести мыслительные процессы, происходящие в головном мозге человека, подтолкнула ученых на создание нейронных сетей. Искусственные нейронные сети обрабатывают сложные введенные данные, например изображения или тексты, более эффективно, чем любые, даже самые умные алгоритмы.

Вместо того чтобы обрабатывать введенные данные строка за строкой или пиксель за пикселем, нейросети разбивают, к примеру, изображение на небольшие фрагменты, чтобы нейроны могли их анализировать параллельно. Нейроны — это по сути маленькие программы, образующие слои. Они выявляют типичные признаки фрагмента, накладывая на него фильтр, и передают их следующему слою нейронов.

Нейросети обучаются, исправляя ошибки

Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks) — это настоящий прорыв в глубинном обучении: они идентифицируют объекты на снимках так же верно, как и человек. Решающую роль в выявлении признаков играет взаимодействие двух слоев нейронов — свертки и выборки (Convolution and Pooling Layers). В процессе обучения совершается обратный проход сигнала ошибки.

Свертка. Нейроны используют различные фильтры для выявления и выделения характерных признаков фрагмента изображения.

Выборка. Все лишние данные игнорируются, результат отправ­ляется с несколькими слоями выборки, что дает возможность увелич­ивать размер анализируемого фрагмента.

Классификация. Все выявленные признаки собираются: для каждого варианта вывода нейрон указывает его вероятность.

Коррекция ошибок. Обратный проход сигнала ошибки позволяет нейронам подрегулировать веса: все веса настраиваются пропорционально участию нейрона в распознавании объекта.

Сигнал передачи усиливается или ослабляется в зависимости от веса соединения от нейрона к нейрону. Чтобы определять вес соединения от нейрона, сеть проходит обучение на основе миллионов образцов изображений. Для успешного обучения после каждого прямого прохода по всем слоям сети совершается передача сигнала в обратном направлении с учетом ошибки, чтобы скорректировать вес соединений.

Следующий слой нейронов получает данные от нейронов предыдущего слоя, анализирует фрагмент большего размера и передает результаты на третий слой. И так, слой за слоем, сеть из нейронов прорабатывает фрагмент до завершения анализа целого изображения. В конце специальные нейроны относят содержание рисунка к какому-либо классу и делают выводы о том, что на нем изображено.

Обучение проходит быстрее без данных, полученных от человека

Разработанный Google искусственный интеллект смог самостоятельно научился играть в игру го, получив только ее основные правила. В скором времени он стал самым сильным игроком за всю историю

Идея выражается формулировкой «искусственный интеллект». Интеллектуальная система, специально обучаемая выполнять определенную задачу, превосходит любую обычную программу и нередко даже специалиста-человека, что недавно было продемонстрировано прямо-таки разгромными результатами новой версии алгоритма AlphaGo Zero. ИИ, созданный компанией DeepMind, принадлежащей Google, с нуля освоил настольную стратегию го, играя против себя же, получив от человека только правила игры.

Тензорный CPU Google — интегральная схема, оптимизированная под нейросети. AlphaGo Zero работает всего на четырех таких чипах

Го можно сравнить с шахматами, но в этой игре значительно больше вариантов положений камней на доске. Больше, чем игровых раскладов, с учетом которых обычная программа могла бы выдержать конкуренцию с гроссмейстером-человеком. За три дня Zero научился обыгрывать сильнейших профессиональных игроков, а через три недели стал сильнее собственной предыдущей версии, опыт которой — миллионы профессиональных игр — он изучил.

В конце концов Демис Хассабис, руководитель Deep­Mind, пришел к выводу, что обучение ИИ на человеческом опыте в форме множества профессиональных игр менее эффективно, чем его самообучение в процессе поиска выигрышных ходов в игре против себя же. К настоящему времени AlphaGo Zero научился играть в шахматы и сеги (японская настольная игра наподобие шахмат) с той же эффективностью и скоростью.

Вывод о том, что ИИ без контроля человека в принципе достигает лучших результатов, можно применить и к другим задачам. Проект Google AutoML показывает, насколько хороши могут быть нейронные сети без данных, получаемых от человека, которые им могут помешать. Перед системой AutoML была поставлена цель самостоятельно спроектировать ИИ и обучить ее выполнять некую задачу. Так появилась «дочь» AutoML — NASNet, сеть, вскоре побившая все рекорды в распознавании объектов из базы ImageNet, содержащей 15 млн изображений. Автоматически созданный ИИ стал лучше любой другой системы машинного зрения, созданного человеком, по коэффициенту совпадений, причем потребовал меньше ресурсов на обучение.

Вычисления с помощью ИИ и квантовых компьютеров

Нейросеть, обрабатывающая белки. Сверточная нейронная сеть может анализировать поведение органических молекул. Для этого исследователи из Стэнфордского университета преобразовали молекулу белка в воксельные каналы

Что именно должна вычислять сеть и как подготовить данные для ввода, по-прежнему определяется человеком. Если эта предварительная работа будет проведена, нейросети существенным образом ускорят развитие научных исследований. Уже сегодня они используются для исследований биологических и химических процессов. Нейронная сеть, разработанная Уэном Торнгом и Рассом Альтманом в Стэндфордском университете, — всего лишь один пример из многих. Эта сеть анализирует роль отдельных аминокислот в структуре белка (см. справа). Ученые выразили мысль, что их нейронная сеть затмила существующие до этого экспериментальные методы анализа.

Хассабис видит будущее AlphaGo Zero в разработке сверхпроводника, работающего при комнатной температуре, что могло бы стать стимулом не только для перехода на другие виды энергии. Однако молекулярный мир намного сложнее, чем дос­ка для го, о чем напоминают не разделяющие оптимизма Хассабиса специалисты по материаловедению. С задачей совершить прорыв в области материаловедения на одном только ИИ не справиться. Валентин Станев, исследователь университета ­Мэриленда, считает, что эта сложная проблема «нерешаема без полноценных квантовых вычислений».

nig.mirtesen.ru

Какими будут компьютеры через 100 лет? Интересное о техники в будущем

В современных реалиях техника развивается быстро — это сильно преуменьшить. В прошлом веке ученые доказали, что число транзисторов на процессоре с каждым десятилетием увеличивается по экспоненте. Но это было тогда. В наше время же начали модернизировать взаимодействие между ними. Это как показало, помогло решить серьезные проблемы с производительностью. Но темпы роста техники от этого только увеличились. Теперь раз в 5 лет технические прогрессы перерастают свой же потолок, а ученые открывают или создают что-то мощнее и новее.

Если эту закономерность попробовать посчитать, то окажется, что через сто лет в 1 квадрильон раз мощнее будут ПК. И тут возникла новая проблема. Сейчас транзисторы стали атомарных масштабов и ученые не могут вместить больше чем на одну точку пространства. Ученые решили создавать большую площадку для микропроцессоров, чтобы вмещать как можно больше транзисторов. Но опять возникла проблема — более быстрым процессорам нужно более мощное охлаждение.

Другой метод — перейти к многоядерной архитектуре. Такие процессоры разбивают свои мощности на ядра и распределяют их между ними. Они стали хорошо решать много мелких задач, но возникла новая проблема, большие задачи стало решать труднее, потому что один большой процесс трудно разбить на более мелкие или же вообще нельзя разбить.

Что может появиться в будущем?

• Оптические ПК;
• Квантовые ПК;
• ДНК компьютеры.

Оптоволокно уже произвело революцию в компьютерном мире. Эти кабели несут информацию со скоростью света и не страдают от электромагнитных помех, как обычные кабеля из витой пары. А теперь представьте, что во всем компьютере будет информация передаваться со скоростью света! Преимуществом этого компьютера будет то, что тепла он будет выделять намного меньше, а скорость передачи данных будет в разы больше — примерно на скорости света. Но такие транзисторы работают только при определенной температуре.

Квантовые компьютеры тоже давно уже не мечты. Такие ПК уже сегодня, правда только в лабораториях, решают крупные задачи с легкостью и в несколько раз быстрее сегодняшних компьютеров. Есть минус — они очень нестабильны по своей природе. Если нарушить состояние такого ПК, то его вычислительная мощь вернется к обычному состоянию. И тут опять нужно поддерживать определенную температуру.

Третий вариант — это использовать нашу ДНК для обработки информации. Информации и разработок по этой теме очень мало и еще пока только теории, но если в этой системе будет прорыв, то взорвется весь мир, поскольку это будет новый уровень технологии. Причем доступность этого будет нереальна так, как ДНК есть у каждого человека. И уже сейчас развиваются со стремительной скоростью и внедряются в нашу жизнь биометрические компьютеры.

drasler.ru

Что в будущем заменит компьютеры и смартфоны? Безумное будущее человечества

Десктопные ПК и ноутбуки — это комбинация монитора, клавиатуры и мыши. Смартфон просто взял эту модель, уменьшил ее и оснастил сенсором.

Первый iPhone, представленный в 2007 году, стал прародителем всех смартфонов современного типа. Эти устройства, достаточно маленькие, чтобы их можно было повсюду носить с собой, и достаточно функциональны, чтобы выполнять огромное число повседневных задач.

Но взгляните на смартфон с другой точки зрения. По сути, он является развитием идеи портативного компьютера. Смартфон — это ноутбук, который уменьшили в размерах лишили клавиатуры и мыши.

Логично предположить, что и дальше разработчики будут экспериментировать, упрощая ввод и вывод информации. Первые признаки этого можно увидеть уже сейчас. К примеру, Samsung Galaxy S8, представленный на прошлой неделе, оснащен голосовым ассистентом Bixby. Ассистент может принимать голосовые команды от пользователя и выдавать информацию также в текстовом варианте. По слухам, Apple этой осенью представит значительно усовершенствованного голосового ассистента Siri.

«Умные» колонки вроде Google Home или Amazon Echo вообще не имеют никаких способов ввода и вывода информации, кроме голоса. При этом они довольно популярны среди пользователей. В общем, в краткосрочной перспективе смартфоны современного типа вполне могут уступить место устройствам, целиком ориентированным на голосовой ввод и ввод информации.

В среднесрочной перспективе рынок захватит дополненная реальность. Первые устройства дополненной реальности, вроде Google Glass, существуют уже сегодня. Но, как показывает опыт тех же Google Glass, пользователи не готовы принять их в качестве гаджетов для повседневного использования. Пройдет немало времени, прежде чем среднестатистический пользователь будет готов ежедневно носить на лице умный визор. По слухам, Apple уже работает над таким устройством.

В неизбежности такого развития событий сомневаться не приходится. Над созданием компактных и привлекательных гарнитур дополненной реальности работают также Microsoft, Facebook и Google.

Когда гарнитуры дополненной реальности станут достаточно легкими, удобными и дешевыми, они без проблем вытеснят с рынка все прочие гаджеты. И правда, какой смысл носить в кармане дощечку с экраном, если экран все время у вас перед глазами? К этому моменту граница между реальным и виртуальным мирами сотрется окончательно. Соответственно, умные очки будут являться незаменимым инструментом для доступа пользователя к цифровому слою реальности.

В отдаленной перспективе нас ждет по-настоящему потрясающее будущее. Многие ученые уверены: на смену общедоступным устройствам дополненной реальности придет прямая радиосвязь с компьютером, сообщает newsli.ru. Думаете, это фантастика? Может быть, но конкретные шаги для воплощения этой фантастики в реальность делаются уже сегодня.

К примеру, недавно Илон Маск, создатель SpaceX и Tesla Motors, стал сооснователем еще одной компании Neuralink. Это – нейротехнологический проект, который разрабатывает способ напрямую соединить человеческий мозг с компьютером.

Конечно, сейчас трудно предположить, когда именно будет создан полноценный интерфейс мозг-компьютер. Если верить футуристу Рэю Курцвейлу, компьютер сможет сливаться с человеческим мозгом в единую структуру уже к концу 2030 годов.

Так или иначе, если Neuralink или другая нейротехнологическая компания добьется успеха, мир изменится навсегда. Это будет означать конец эпохи не только смартфонов, но вообще любой электроники современного типа. В конце концов, кому нужен смартфон в кармане, если человек уже представляет собой единое целое с компьютером и напрямую подключен к интернету?

www.newsli.ru

Каким будет компьютер будущего? - Станислав Васильев

Тема с ноутбук-репликатором для андроидофона Motorola и выход новых MacBook Pro с интерфейсом Thunderbolt, в очередной раз, навели меня на желание высказаться о том, каким я вижу компьютер будущего. Не отдалённо-запредельного, а довольно скорого. Итак, немного о том, как телефон станет десктопом. Под катом - текста немало.

Аппаратная часть

Давно уже все поняли, что производительность мобильных платформ непрерывно растёт и делает это быстро. Мой нынешний телефон в разы мощнее компьютера, на котором я впервые сел обрабатывать фотографии в Photoshop. Его накопительная память в несколько раз превосходит гиганский винчестер того компьютера, как и оперативная. Но мой нынешний телефон имеет маленький экран, не оснащается нормальной клавиатурой и к нему не подключить мышку. Пример Motorola показывает, что это уже можно обойти.

Итак, в моём понимании, правильный компьютер будущего - адаптирующаяся коробчонка. Тонкая, лёгкая, относительно долгоиграющая. В обычном режиме это телефон с неким накопителем, ёмкостью в несколько сотен гигабайт, сенсорным экраном (конечно мультитач), без лишних кнопок. В базовом варианте это просто нынешний телефон, но с гораздо более шустрым мобильным интернетом, позволяющим хранить данные в облаке. В идеале, работа с данными в облаке, по скорости, не должна отличаться от нынешней работы с файлами на локальном жёстком диске. Технически реализуемо без вопросов - для оперативной работы с любыми офисными данными даже стабильного канала в 1 мегабит достаточно, а 10 уже прекрасно. Мобильные сети будущего выходят далеко за 100 мегабит в секунду, что ещё недавно было редкостью в бытовых локальных сетях.

При необходимости вставив аппарат в слот, и соединив его быстрым интерфейсом с репликатором (по аналогии с Motorola) мы получаем ноутбук. В нём есть дополнительный аккумулятор, но нет процессора, оперативной памяти, накопителя. Фактически, это экран высокого разрешения, ввод, может быть лучшая камера и дополнительные интерфейсы. При этом производительность пропорционально возрастает.

Последнее не проблема - уже современные процессоры эффективно умеют отключать многие элементы в моменты их простоя. Сделать так, чтобы в режиме телефона работало 1-2-4 ядра, а в режиме ноутбука 8-16 или сколько там, не представляется проблемой. Оперативная память в этот момент может также увеличиться - включатся дополнительные модули в том же телефоне, не задействованные. Включится и более мощное графическое ядро в процессоре. Док-модуль обеспечит достаточно энергии для этого. На таком ноутбуке уже можно будет играть в современные игры, запускать мощные приложения типа Photoshop, Premiere. Вычисления на графическом ядре процессора (как в Intel Sandy Bridge) смогут мощно ускорить обработку видео. Улучшенный аудио-тракт даст более качественный сигнал. Возрастёт мощность и радиус действия беспроводного передатчика.

По приезду домой аппарат вставляется в дисплей-неттоп, подключенный к розетке. При этом он начинает автоматически подзаряжаться. Звонки, при необходимости, переадресуются на домашний аппарат по воздуху или на роуминг в домашней гарнитуре. Мощность телефона ещё больше возрастает - теперь у него не только больше ядер, но и увеличилась тактовая частота. Дополнительное охлаждение достигается контактом задней металлической стенки-радиатора с внутренним радиатором экрана. Клавиатура и мышка беспроводные, как и вся периферия. Монитор обеспечивает полную функциональность рабочей станции (для средне-требовательного юзера, конечно же). 

При наличии должной скорости внешней шины возможна коммутация с внешним (дискретным) графическим ядром. Просто для понимания - шина PCIe 2.0 1x даёт скорость 4 Гбит/с в одну строну. По интерфейсу Thunderbolt передаётся 10 Гбит/с. Конечно, PCIe x16 это уже 64 гигабита в одну сторону, 128 в дуплексе, но... кто сказал, что будущие интерфейсы не будут быстрее нынешних? Вообще, это уже технические нюансы, как их обойдут инженеры - покажет будущее.

Наконец, возможен док-телевизор, или скорее, беспроводная связь устройства с медиа-экраном. Кино, музыка и фотографии с вашего устройства одновременно доступны на всех экранах дома, когда телефон видит домашнюю беспроводную сеть. Учитывая облачные технологии и аккаунты, возможно даже не потребуется передача с самого устройства на воспроизводящий терминал. Быстрая передача данных по воздуху позволяет легко кидать между аппаратом и ресивером любые объёмы - будь то видео 4K или звук lossless.

И конечно, концепт "планшет-телефон" тоже будет возможен. При должных габаритах модуль экранного расширения будет иметь смысл. Многоядерность и многозадачность позволят без проблем работать устройству в таком режиме - звонки можно принимать на гарнитуру или прямо на планшет, а вынув из него телефонный модуль и как сегодня по телефону.

Автомобильный репликатор - не нужно отдельной магнитолы с жёстким диском. У вашей жены своя музыка, у ребёнка своя, у вас своя. Как и кинофильмы - всего лишь вставляете разный телефонный блок в отсек, получаете GPS-навигацию, свои медиа-сервисы, связь и остальное во внутренней сети автомобиля.

Игровая приставка. Продажи мобильных приставок типа Sony PSP убивают не другие консоли, её убивает iPhone и iPod Touch с развитым гейм-девелоперским комьюнити, датчиком ориентации и т.д. В этот же сегмент наступает Android. Будущее представляется неинтересным.

Кстати, учитывая большое количество домашних модулей, подумалось скорее даже о другой концепции - телефон вставляется не в какой-то определённый репликатор, а просто в "домашнюю док-станцию", которая уже соединяет его со всем-всем-всем. Это сегодня мобильник едва тянет 720p, но скоро его вполне должно уже хватать на декодирование 4K-видео и одновременно работу терминалом. С сопутствующими процессорами в других устройствах это будет просто. Но связующим звеном станет именно телефонный модуль.

Софтверная часть - адаптирующиеся приложения

В будущем обязаны стать обыденными такие вещи как беспроводная синхронизация с разными типами рабочих поверхностей (как в видео выше), полная функциональность в плане коммуникации - от почтового клиента до тяжёлых приложений и адаптирующиеся приложения. Должна стереться грань между софтом для десктопа и мобильного телефона.

Приложения с адаптирующимся интерфейсом и модульностью - в лёгком режиме запускается микроскопическая часть кода, дающая функциональность мобильного браузера или клиента электронной почты, а в док-режиме основные библиотеки - иной интерфейс под иные средства ввода. Скажем, в режиме телефона всё под пальцы, а в мониторе-репликаторе под мышку и клавиатуру. Заодно обеспечивается полная миграция данных - если "на горячую" выдернуть телефон из монитора-репликатора и вставить в ноутбук-репликатор, на его экране распахнутся те же самые приложения и рабочий стол.

Приложения оказываются в аппарате исключительно через интернет. Он становится полным транспортом продаж - никаких Blu-ray, DVD и даже флешек. Данные с аппарата на аппарат переадются прямым линком или через Сеть. Программы приобретаются в репозиториях и официальных магазинах типа App Store. Оттуда же приходит музыка, кино, телевидение, радио, книги, газеты и остальное. Социальные сети становятся элементом комуникации основных типов, объединив и электронную почту, и офисные приложения (часть клиентских библиотек локально, часть в онлайне, чтобы работало и без коннекта и с ним), и телефонию-видеофонию. Адресбук Facebook позволяет вызывать абонентов прямо с аппарата удобным способом - от чата до видеофонии.

Во избежание потерь данных (и проблем при потере аппарата) всё синхронизируется через облако. Я уже этим пользуюсь, гоняя свои данные через Dropbox, Google (включая Docs) и другие сервисы.

Идеологическая часть

Читая обсуждения устройств, подобных репликатору Motorola, я видел достаточно отзывов о том, что телефоны часто теряют. Собственно, чем так страшно потерять телефон сегодня? Данными - симка, фотографии, музыка, пароли от аккаунтов, ну и так далее. Если правильно всё это гонять через облако, то на самом аппарате будет храниться минимум информации. В конце то концов, какой бы у вас ни был RAID, проникший в офис вор, унёсший компьютер, полностью лишит вас данных. Публичность, безопасность информации - не уверен, что ваш локальный сисадмин защитит всё лучше, чем специалисты Google. А про доступные на перекрёстках "базы на DVD" помните?

Я давно перестал бояться потерять телефон - почти всё в нём так или иначе засинхронизировано и, фактически, сам аппарат работает как кэш. И если завтра мой iPhone опять украдут, как бывало уже, я просто пойду в магазин и куплю новый. Через десять минут активного шуршания 3G в нём будут все контакты, документы, заметки, фотографии. Через полчаса Wi-Fi все приложения, киношки и музыка. Про электронную почту и IM даже говорить глупо. И это сегодня - в 2011 году. Что же тогда будет в 2015?

Более того. Я могу убить свой жёсткий диск в компьютере. Вставив новый, я зайду в аккаунт Steam, введу логин и пароль, после чего все купленные игры вскоре заново скачаются. Будь у меня гигабитный канал в интернет, это заняло бы несколько минут. К сожалению, приложения на ПК всё ещё установлены с дисков, но давайте вспомним про Apple App Store for Mac, из которого программы скачиваются в ноутбук или десктоп также просто, как на iPhone.

Основная проблема сегодня - множество разноплановых устройств. У меня есть телефон, десктоп, планшет, офисный компьютер, медиа-приставка. Есть ещё и невостребованное железо, типа нетбука. Есть десктоп и нетбук у жены. Будет и у ребёнка. Тренд сейчас уже не "компьютер на семью", а "компьютер у каждого члена семьи, и не один".

А это значит, что несмотря на активное использование синхронизации данных, не все они идентичны на этих устройствах, и они часто дублируются. В этом плане иметь один адаптирующийся гаджет с единым носителем было бы удобнее - просто, чтобы не плодить дубликаты. Ёмкость накопителя? Не определяющий фактор - вскоре данных станет так много, что держать в каждом компьютере свой очень ёмкий жёсткий диск перестанет иметь смысл. А скорость интерфейсов уже возросла настолько, что начала превосходить даже возможности самых быстрых SSD. Скажем, что мешает хранить дома все данные не на винтах в десктопе, а на NAS, подключенном по Thunderbolt, с его пиковыми 10 гигабитами в секунду (более 1200 мегабайт в секунду)? Кто-то скажет, что они будут доставаться оттуда медленее, чем с моего быстрого SSD, дающего 250 мегабайт в секунду?

"Засады" тоже могут быть. Скажем, если у вас телефонный модуль на Microsoft, может ли при том же наборе домашней периферии, столь тесно работающей с вашим телефонным модулем, быть у жены аппарат на будущей iOS? Если сейчас отдельные пользователи начинают связываться инфраструктурой так, как связаны "системами" обладатели зеркалок, не возникнет ли в будущем ситуации, когда у одного юзера весь его дом будет несовместим на уровне приложений с домом другого человека? Ведь одним из факторов, которой может сделать такую схему возможной, должна стать аппаратная совместимость устройств. Чтобы телефонный модуль можно было вставить в разъём, придя в гости, в кафе или на работу. Не станет ли человек полностью зависим от неких конкретных корпораций или сообществ?

Сейчас рынок высокотехнологичных устройств, несмотря на большую совместимость форматов, напоминает Вавилонскую башню. Нельзя установить приложение от Android на iPhone, и нельзя вставить HTC Legend в док-станцию для iPod. MacOS X до сих пор, в базовом варианте, не записывает данные на жёсткие диски, отформатированные под Windows 7 в NTFS. В документах Google графики в электронных таблицах, импортированных из Excel 2010 выглядят не так, как в оригинале. Даже в Pages документ Word форматируется неидентично. Программа с ускорением CUDA не получает преимуществ от APP. Продолжать можно до бесконечности. Чтобы хотя бы показанное выше в видео стало возможным, кросс-платформенная совместимость должна выйти на новый уровень.  

q3d.livejournal.com

---

• 
  Газпром маркетинг и трейдинг
• 
  Газпром маркетинг и трейдинг
• 
  Андрей викторович мухачев
• 
  Андрей викторович мухачев
• 
  Теплотрассы гибкие
• 
  Теплотрассы гибкие
• 
  Газпром трейдинг и маркетинг
• 
  Газпром трейдинг и маркетинг
• 
  Причины падение мощности двигателя
• 
  Причины падение мощности двигателя
• 
  Входная характеристика биполярного транзистора