Перспективы развития пк кратко

Обновлено: 05.07.2024

За последние несколько лет компьютер становится всё в большей степени неотъемлемой частью большинства людей. Использование ПК не только облегчает интеллектуальный труд и помогает решать сложнейшие задачи всех уровней жизнедеятельности человека, но и способствует развитию информационных технологий науки и техники, коренным образом изменяя наше сознание. В век компьютеров, глобальных сетей и телекоммуникаций каждый человек, столкнувшись с этим миром, постепенно, с большим трудом, методом проб и ошибок становится квалифицированным пользователем, применяя накопленные знания в преодолении каждодневных больших и малых вопросов и проблем.
Персональные комп

Содержание работы

Перспективы и развитие ПК
История развития ПК, классификация ПК ………….……………. 4
Функциональные и технические характеристики ПК ……………. 9
Современное состояние развития ПК ……………………………. 14
Перспективы развития ПК: квантовый компьютер ………………. 23

Содержимое работы - 1 файл

курсовая по информатике.doc

Федеральное агентство железнодорожного транспорта

Институт Интегрированных форм обучения

Курсовая работа

Студент 3 курса Мунгалова Н.Ю.

Шифр: К09 – Мо – 294(в)

Перспективы и развитие ПК

История развития ПК, классификация ПК ………….……………. 4
Функциональные и технические характеристики ПК ……………. 9
Современное состояние развития ПК ……………………………. 14
Перспективы развития ПК: квантовый компьютер ………………. 23

Заключение. . . . 26

Персональные компьютеры являются наиболее широко используемым видом компьютеров, их мощность постоянно увеличивается, а область применения расширяется. Персональные компьютеры могут объединяться в сети, что позволяет десяткам и сотням пользователей легко обмениваться информацией и одновременно получать доступ к общим базам данных.

Однако возможности персональных компьютеров по обработке информации все же ограничены. Наиболее часто проявляющиеся ограничения - по объему обрабатываемой информации и по скорости вычислений.

При обработке больших объемов информации часто оказывается наиболее целесообразным совместное использование компьютеров разного уровня, где на каждом уровне решаются те задачи, которые соответствуют его возможностям.

Во многих задачах оказывается недостаточной вычислительная мощность персональных компьютеров. Например, расчет механической прочности конструкции, состоящей из нескольких сотен тысяч элементов, производство реалистичных видеофильмов, со специальными видеоэффектами.

В настоящее время индустрия производства персональных компьютеров является одной из наиболее важных сфер экономики стран. Причинами стремительного роста индустрии персональных компьютеров являются:

- простота использования, обеспеченная понятным интерфейсом;

- возможность индивидуального взаимодействия с компьютером без посредников;

- относительно высокие возможности по переработке информации;

- высокая надёжность и простота ремонта, основанные на интеграции компонентов компьютера;

- возможность расширения адаптации к особенностям применения компьютеров;

- наличие программного обеспечения, охватывающего практически все сферы человеческой деятельности.

Целью данной работы является анализ перспектив развития ПК. Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:

- изучить историю развития персональных компьютеров;

- рассмотреть их классификации;

- проанализировать функциональные и технические характеристики персональных компьютеров;

- описать базовые конфигурации персональных компьютеров;

- охарактеризовать современное состояние развития ПК.

Сама фирма Intel усовершенствовала свой МП, выпустив его модификацию 8085, отличающуюся повышенным быстродействием, встроенным генератором и системным контроллером, дополнительным последовательным вводом- выводом и улучшенной системой прерываний.

Осенью 1981 г. фирма IBM объявила о создании ЭВМ IBM РС, основой которой был МП 8088. Разработка имела колоссальный успех, объясняемый отчасти использованием новой операционной системы MS-DOS. К началу 1988г. в мире было выпущено более 60 млн. персональных ЭВМ, в том числе 25 млн. IBM РС – совместимых. Из них более 15 млн. было произведено самой фирмой IBM.

Весной 1983 г. фирма IBM выпускает модель РС XT с жестким диском. Осенью этого же года фирма Compaq отвечает появлением совместимого ПК Compaq Mus. Кроме того, фирма Intel начинает выпуск усовершенствованных модификаций прежнего МП-микропроцессоров 80186 и 80188, а также объявляет о создании нового поколения микропроцессоров – 80286.

В апреле 1987 г. фирма IBM объявляет о создании нового семейства компьютеров PS/2 (Personal Systems), а в конце года для него появляется многозадачная операционная система OS/2. На разработки возлагались очень большие надежды, оправдавшиеся не в полной мере, поскольку лишь немногие производители совместимого оборудования поддержали новые стандарты, оставив фирму IBM практически в одиночестве.

Первые 32 - разрядные микропроцессоры появились на мировом рынке в 1983-1984 гг., но их широкое использование в высокопроизводительных ПК началось с 1985 г. после выпуска фирмами Intel и Motorola микропроцессоров 80386 и М68020 соответственно. Эти БИС открыли новое микропроцессорное поколение, реализующее обработку данных на уровне "больших" ЭВМ.

В 1989 г. был начат выпуск более мощного МП 80486 с быстродействием более 50 млн. операций в секунду. Необходимо заметить, что фирма Intel называет свои процессоры - iAPX186, iAPX286, iAPX386, iAPX486, хотя вне ее их называют 80186, 80286, 80386, 80486. В марте 1993 г. фирма Intel продолжает ряд 80x86 выпуском микропроцессора Р5 "Pentium" с 64-разрядной архитектурой. Возможность использования имеющихся программ обеспечила новым разработкам большой коммерческий успех.

Помимо традиционных компьютеров с полным набором команд (Comple Instruction Set Computer - CISC) развивается относительно новое направление компьютеров с сокращенным набором команд (Reduced Instruction Set Computer RISC). Так, фирма Intel в 1989 г. выпустила 64-разрядный RlSC-микропроцессор 80860.

В 1990 г. фирма IBM создала RISC - процессор POWER PC (Performance Optimization With Enhanced RISC). Обладая примерно равной производительностью с процессором Pentium, он потребляет меньшую мощность и в несколько раз дешевле. ПК RS/6000 стал первым компьютером с микропроцессором POWER PC. В сентябре 1993 г. был изготовлен процессор POWER 2. Новые МП активно поддержала фирма Apple, выпустив ряд компьютеров POWER Macintosh (до этого ПК серии Macintosh использовали МП 680x0 фирмы Motorola).

Серьезным конкурентом разработчикам мощных ПК стала фирма SUN Microsystems. Ее компьютеры с открытой архитектурой SPARC (Scalable Processor Architecture), используя RISC - процессоры серий MicroSPARC и SuperSPARC, показывают очень высокую производительность при малых аппаратных затратах. Эти компьютеры, оснащенные высококачественной графической видеосистемой, используются для САПР, систем мультимедиа, а также в качестве мощных файл- серверов в разнородных вычислительных сетях.

Снижение цены высокопроизводительных МП привело к тому, что за рубежом практически прекращен выпуск ПК с процессором, ниже Pentium - II.

По показателям транспортабельности ПК можно классифицировать следующим образом:

Сказать, что компьютеры развиваются невероятно быстро — ничего не сказать. Еще в 1965 году Гордон Мур отметил, что число транзисторов, которые можно вместить на кремниевый чип, каждый год увеличивается вдвое. Эти маниакальные темпы немного замедлились — теперь удвоение происходит примерно раз в два года.

Осведомленность о головокружительной скорости, с которой развиваются компьютерные технологии, просочилась в общественное сознание. Кто еще не слышал шутку о том, что если купить компьютер в магазине, он устареет к тому времени, как вы его довезете домой? Что будет с компьютерами в будущем?

Если предположить, что производство микропроцессоров будет жить по закону Мура, вычислительная мощность наших компьютеров должна удваиваться каждые два года. Получается, через 100 лет компьютеры будут в 1 125 899 906 842 624 раза мощнее, чем сегодня. Это трудно вообразить.

Но даже сам Гордон Мур предостерегал от того, что закон Мура продержится так долго. В 2005 году инженер сказал, что транзисторы достигнут атомарных масштабов, и мы столкнемся с фундаментальными барьерами, которые не сможем пересечь. Потом мы не сможем вместить больше транзисторов в точку пространства.

Возможно, мы сможем обойти этот барьер за счет строительства более крупных процессорных чипов. Но транзисторы генерируют тепло, а горячие процессоры приводят к тому, что компьютер отключается. Компьютерам с быстрыми процессорами нужны эффективные системы охлаждения, чтобы избежать перегрева. Чем больше процессорный чип, тем больше тепла компьютер будет вырабатывать при работе на полной скорости.

Другая тактика — перейти к многоядерной архитектуре. Многоядерный процессор распределяет свою вычислительную мощь на каждое из ядер. Они хорошо справляются с задачами, которые можно разбить на меньшие компоненты, но плохо справляются с обработкой крупных вычислительных задач, которые разбить нельзя.

Компьютеры будущего, возможно, будут опираться совершенно на иную модель, нежели традиционные машины. Что если мы откажемся от старых процессоров на базе транзисторов?

Оптические, квантовые и ДНК-компьютеры

Оптоволоконные технологии уже начали революцию в мире компьютеров. Оптоволоконные линии передачи данных несут информацию с невероятной скоростью и не страдают от электромагнитных помех, как обычные классические кабели. Что если построить компьютер, который использует свет для передачи информации вместо электричества?

Одним из преимуществ будет то, что оптическая или фотонная система будет генерировать меньше тепла, чем традиционный электронный процессор на базе транзисторов. Эти данные также будут передаваться с большей скоростью. Однако инженерам еще предстоит разработать компактный оптический транзистор, который можно выпустить на массовый рынок. Ученые из ETH Zurich смогли построить оптический транзистор размером с одну молекулу. Но чтобы система стала эффективной, ученым нужно охладить молекулу до минус 272 градусов Цельсия, или 1 градуса Кельвина. Это ненамного теплее, чем глубокий космос. И это не совсем практично для обычного пользователя компьютера.

Фотонные транзисторы могут стать частью квантового компьютера. В отличие от традиционных компьютеров, которые используют двоичный счет или биты для выполнения операций, квантовые компьютеры используют квантовые биты или кубиты. Кубит может быть 0,1 или чем-то между ними одновременно.

Возможно, будущее компьютеров лежит внутри нас. Команды компьютерных ученых работают над созданием компьютеров, использующих ДНК для обработки информации. Такое сочетание информатики и биологии может проложить путь к следующему поколению компьютеров. ДНК-компьютер обладает определенными преимуществами по сравнению с традиционными машинами. К примеру, ДНК — это распространенный и недорогой ресурс. Если мы обнаружим способ использования ДНК в качестве инструмента обработки данных, она может произвести революцию в компьютерной сфере.

Распределенные вычисления

Популярная в фантастике тема — это распределенные вычисления. В таком будущем компьютеры будут настолько малы и широко распространены, что будут практически везде. Возможно, в вашем полу будут установлены датчики, постоянно следящие за вашим физическим здоровьем. Компьютеры в вашей машине помогут вам добраться до работы. Компьютеры будут отслеживать каждый ваш шаг.

Это видение будущего одновременно и волнует, и пугает. С одной стороны, компьютерные сети станут настолько надежными, что мы всегда будем иметь быстрый и надежный доступ к Интернету. Вы сможете общаться с кем угодно вне зависимости от того, где находитесь — в метро или на необитаемом острове. С другой стороны, это создает дополнительные возможности для слежки за вами.

За последние десять лет в сфере распределенного вычисления было проделано очень многое. 4G, LTE, WiMAX расширяют Сеть далеко за пределы проводных машин. С помощью смартфона можно, если постараться, получить доступ к петабайтам информации в считанные секунды. Биометрические устройства развиваются и становятся все популярнее.

Мы также увидим суровые преобразования в технологиях пользовательского интерфейса. В настоящее время большинство компьютеров полагаются на физические входные данные, вроде компьютерных мышей, клавиатур, тачпадов и других сенсорных поверхностей. Также развиваются различные интерфейсы, которые позволяют людям управлять компьютером движением глаз, голосом или даже силой мысли. Кто знает, что будет завтра? Возможно, компьютеры будущего будут знать все наши желания.

Представить, что будет через 100 лет, крайне сложно. Технический прогресс не развивается линейно. За десятилетиями прогресса следуют моменты, в которых мы похожи на слепых котят. С другой стороны, мы можем провести четкую разницу между компьютерами и людьми сегодняшнего дня и 100 лет назад. Мы ведь стали лучше, не так ли?

Сфера информационных технологий развивается в двух преимущественно независимых циклах: продуктовом и финансовом. В последнее время не утихают споры о том, на каком этапе финансового цикла мы находимся; очень много внимания уделяется финансовым рынкам, которые подчас ведут себя непредсказуемо и сильно колеблются. С другой стороны, продуктовым циклам достается относительно мало внимания, хотя именно они двигают информационные технологии вперед. Но, анализируя опыт прошлого, можно попытаться понять текущий продуктовый цикл и предугадать дальнейшее развитие технологий.

Развитие продуктовых циклов в сфере высоких технологий происходит за счет взаимодействия платформ и приложений: новые платформы позволяют создавать новые приложения, которые, в свою очередь, повышают ценность этих платформ, замыкая таким образом цепь положительной обратной связи.

Малые продуктовые циклы повторяются постоянно, но исторически сложилось так, что раз в 10–15 лет начинается очередной большой цикл – эпоха, полностью меняющая облик IT.

Финансовые и продуктовые циклы развиваются в основном независимо друг от друга

Когда-то возникновение компьютеров побудило предпринимателей создать первые текстовые редакторы, таблицы и много других приложений для ПК. С появлением интернета мир увидел поисковые механизмы, онлайн-коммерцию, электронную почту, социальные сети, бизнес-приложения модели SaaS и много других сервисов. Смартфоны дали толчок развитию мобильных социальных сетей и мессенджеров, а также появлению новых видов услуг вроде карпулинга. Мы живем в разгар мобильной эпохи, и, судя по всему, нас ожидает еще много любопытных инноваций.

Каждую эпоху можно условно разделить на 2 фазы: 1) фазу формирования – когда платформа впервые появляется на рынке, но является дорогостоящей, сырой и/или сложной в обращении; 2) активную фазу – когда новый продукт решает упомянутые недостатки платформы, тем самым начиная период ее стремительного развития.

Компьютер Apple II был выпущен в 1977 году, а Альтаир 8800 – в 1975 году, но активная фаза эпохи ПК началась с релиза IBM PC в 1981 году.

Продажи ПК в год (тыс.)

Фаза формирования интернета началась в 80-х и ранних 90-х годах, когда он, по сути, представлял собой инструмент обмена текстовыми данными, используемый учеными и правительством. Выход первого браузера, NCSA Mosaic, в 1993 году ознаменовал начало фазы интенсивного развития интернета, которая не закончилась и по сей день.

Количество пользователей интернета по всему миру

В 90-х годах уже существовали мобильные телефоны, а первые смартфоны появились на заре нулевых, но повсеместное производство смартфонов началось в 2007–2008 годах с выходом первого iPhone, а затем – с появлением платформы Android. С тех пор количество пользователей смартфонов взлетело до небес, и сейчас их число достигло уже порядка двух миллиардов. А к 2020 году смартфоны будут у 80 % населения планеты.

Продажи смартфонов по всему миру (млн.)

Если длительность каждого цикла действительно составляет 10–15 лет, всего через несколько лет начнется активная фаза новой компьютерной эпохи. Выходит, новая технология уже находится в фазе формирования. На сегодняшний день можно выделить несколько главных трендов в сферах аппаратного и программного обеспечения, позволяющих нам частично пролить свет на следующую эпоху. В данной статье я хочу обсудить эти тренды и выдвинуть несколько предположений о том, как может выглядеть наше будущее.

Аппаратное обеспечение: компактное, дешевое и универсальное

В мейнфрейм-эпоху только крупные организации могли позволить себе компьютер. Мини-компьютеры были доступны для организаций поменьше, а компьютеры – для домов и офисов.

Размер компьютеров уменьшается с постоянной скоростью

Сейчас мы на пороге новой эпохи, в которой процессоры и сенсоры становятся настолько дешевыми и компактными, что компьютеров скоро будет больше, чем людей.

Но в современную эпоху полупроводников всё внимание перешло от отдельных процессоров к целым узлам специальных микросхем, известным как однокристальные системы.

Цены на компьютеры стабильно снижаются

Обыкновенная однокристальная система сочетает в себе энергоэффективный ARM-процессор и специальный графический процессор, а также устройства обмена информацией, управления питанием, обработки видеосигнала и так далее.

Raspberry Pi Zero: 5-долларовый Компьютер на Linux с процессором 1 GHz

Эта инновационная архитектура позволила сбросить минимальную стоимость базовых вычислительных систем со 100 до 10 долларов за единицу. Отличным примером послужит Raspberry Pi Zero – первый 5-долларовый компьютер на Linux с частотой 1 GHz. За те же деньги можно приобрести микроконтроллер Wi-Fi, поддерживающий одну из версий Python. Совсем скоро эти микропроцессоры будут стоить меньше доллара, и мы без труда сможем встраивать их практически всюду.

Но более серьезные достижения происходят сегодня в мире высококачественных микропроцессоров. Отдельного внимания заслуживают графические процессоры, лучшие из которых производит компания NVIDIA. Графические процессоры полезны не только для обработки графики, но и при работе с алгоритмами машинного обучения, а также с устройствами виртуальной и дополненной реальности. Однако представители компании NVIDIA обещают более существенные улучшения производительности графических процессоров в ближайшем будущем.

Козырем всей сферы информационных технологий по-прежнему остаются квантовые компьютеры, которые пока существуют преимущественно в лабораториях. Но стоит сделать их коммерчески привлекательными, и это приведет к грандиозному росту производительности, прежде всего, в сфере биологии и искусственного интеллекта.

Программное обеспечение: золотой век искусственного интеллекта

Сегодня в мире программного обеспечения происходит много любопытных вещей. Хороший пример – распределенные системы. Их появление обусловлено многократным увеличением количества устройств за последние годы, что вызвало необходимость распараллеливать задания на нескольких машинах, налаживать обмен данными между устройствами и координировать их работу. Отдельного внимания заслуживают такие технологии распределенных систем, как Hadoop или Spark, предназначенные для работы с большими массивами данных. Стоит также упомянуть технологию блокчейн, обеспечивающую безопасность данных и ресурсов и впервые реализованную в криптовалюте Bitcoin.

Но, пожалуй, самые захватывающие открытия совершаются сегодня в области искусственного интеллекта (ИИ), имеющего длинную историю взлетов и падений. Еще сам Алан Тьюринг предсказывал, что к 2000 году машины будут способны имитировать людей. И хотя это предсказание пока не осуществилось, есть веские причины полагать, что ИИ наконец вступает в золотой век своего развития.

Наибольший ажиотаж в области ИИ сосредоточен вокруг так называемого глубинного обучения – метода, который был широко освещен в рамках одного известного проекта компании Google, запущенного в 2012 году. В этом проекте была задействована высокопроизводительная сеть компьютеров, целью которой было научиться распознавать котиков на видеороликах с YouTube. Метод глубинного обучения основывается на искусственных нейронных сетях – технологии, зародившейся еще в 40-х годах прошлого века. Недавно эта технология снова стала актуальной из-за многих факторов: появления новых алгоритмов, снижения стоимости параллельных вычислений и широкого распространения больших наборов данных.

Процент ошибок в конкурсе ImageNet (красная линия соответствует показателям человека)

Остается надеяться, что глубинное обучение не станет просто очередным модным термином Силиконовой долины. Впрочем, интерес к этому методу обучения подкрепляется впечатляющими теоретическими и практическими результатами. К примеру, до введения глубинного обучения допустимый процент ошибок победителей ImageNet, известного конкурса по машинному видению, составлял 20–30 %. Но после его применения правильность алгоритмов неуклонно росла, и уже в 2015 году показатели машин превзошли показатели человека.

Многие документы, пакеты данных и инструменты программного обеспечения, связанные с глубинным обучением, находятся в открытом доступе, что позволило отдельным лицам и небольшим организациям создавать собственные высокоэффективные приложения. Компании WhatsApp Inc. потребовалось всего 50 разработчиков, чтобы создать популярный мессенджер для 900 миллионов пользователей. Для сравнения, создание мессенджеров предыдущих поколений требовало привлечения свыше тысячи (а иногда и нескольких тысяч) разработчиков. Нечто подобное теперь происходит и в области ИИ: программные средства вроде Theano и TensorFlow в сочетании с облачными дата-центрами для обучения и недорогими видеокартами для вычислений позволяют небольшим командам разработчиков создавать новаторские системы ИИ.

К примеру, ниже представлен небольшой проект одного программиста с использованием TensorFlow для преобразования черно-белых фото в цветные:

Слева направо: черно-белое фото, преобразованное фото, цветной оригинал фото. (Источник)

А вот небольшое стартап-приложение для классификации предметов в реальном времени:

Приложение Teradeep идентифицирует предметы в реальном времени

Хм, а ведь где-то я уже это видел:

Фрагмент из фильма Терминатор 2: Судный день (1991 г.)

Одним из первых приложений с методом глубинного обучения, выпущенных крупной компанией, было удивительно умное приложение для поиска изображений Google Photos:

В скором времени нас ожидает значительное повышение производительности ИИ во всех сферах программного и аппаратного обеспечения: голосовые помощники, поисковые механизмы, чат-боты, 3D сканеры, языковые переводчики, автомобили, дроны, системы диагностической визуализации и многое-многое другое.

Стартапы, создающие продукцию с упором на ИИ, должны оставаться предельно сфокусированными на определенных приложениях, чтобы поддерживать конкуренцию с крупными компаниями, для которых ИИ является высшим приоритетом. Системы ИИ становятся эффективнее по мере того, как увеличивается объем собранных для них данных. Получается нечто вроде маховика, постоянно вращающегося за счет так называемого эффекта сети данных (больше пользователей → больше данных → лучше продукция → больше пользователей). К примеру, команда картографического сервиса Wase использовала эффект сети данных, чтобы сделать качество предоставляемых карт лучше, чем у их более маститых конкурентов. Всем, кто намерен использовать ИИ для своего стартапа, стоит придерживаться аналогичной стратегии.

Программное + аппаратное обеспечение: новые компьютеры

Сейчас на стадии формирования находится целый ряд перспективных платформ, которые скоро вполне могут перейти на стадию развития, так как они сочетают в себе самые последние разработки из сфер программного и аппаратного обеспечения. И хотя эти платформы могут выглядеть по-разному либо иметь разную комплектацию, у них есть одна общая черта: использование последних расширенных возможностей умной виртуализации. Рассмотрим некоторые из этих платформ:

Автомобили. Крупные информационно-технологические компании вроде Google, Apple, Uber и Tesla немало инвестируют в разработку автономных или беспилотных автомобилей. На рынке уже представлены полуавтономные автомобили Tesla Model S и вскоре ожидается выход обновленных и более совершенных моделей. Создание полностью автономного автомобиля потребует некоторого времени, однако есть основания полагать, что ждать осталось не более пяти лет. На самом деле, уже существуют разработки полностью автономных автомобилей, которые ездят не хуже, чем под управлением человека. Тем не менее, в силу многих аспектов культурного и регулятивного характера такие автомобили должны ездить намного лучше, чем управляемые человеком, чтобы быть допущенными к широкой эксплуатации.

Беспилотный автомобиль составляет схему своего окружения

Несомненно, объем инвестиций в беспилотные автомобили будет только расти. В дополнение к информационно-технологическим компаниям, крупные производители автомобилей тоже начали задумываться над автономностью. Нас ждет еще много интересных стартап-продуктов. Программные средства глубинного обучения стали настолько эффективными, что сегодня одному-единственному разработчику под силу сделать полуавтономный автомобиль.

Самодельный беспилотный автомобиль

Дроны. Современные дроны укомплектованы по последнему слову техники (в основном компонентами смартфонов и механическими деталями), но имеют относительно простое ПО. В скором времени появятся усовершенствованные модели, оснащенные компьютерным зрением и другими видами ИИ, что сделает их более безопасными, удобными в управлении и полезными. Фото- и видеосъемка с дронов будет популярной не только среди аматоров, но, что важнее, найдет и коммерческое применение. К тому же, существует немало опасных видов работ, в том числе высотных, для выполнения которых было бы гораздо безопаснее использовать дроны.

Полностью автономный полет дрона

Интернет вещей. Самые основные преимущества устройств интернета вещей – это их энергоэффективность, безопасность и удобство. Хорошими примерами первых двух характеристик могут послужить продукты Nest и Dropcam. Что касается удобства, стоит обратить внимание на устройство Echo от Amazon.

Большинство людей полагают, что Echo – это очередная маркетинговая уловка, но, воспользовавшись хотя бы раз, они удивляются, насколько удобным оказывается это устройство. Оно блестяще демонстрирует эффективность голосового управления как основы пользовательского интерфейса. Конечно, мы еще не скоро увидим роботов с универсальным интеллектом, способных поддерживать полноценный разговор. Но, как показывает Echo, компьютеры уже способны справляться с более-менее сложными голосовыми командами. По мере того как метод глубинного обучения будет совершенствоваться, компьютеры научатся лучше понимать язык.

3 основных преимущества: энергоэффективность, безопасность, удобство

Устройства интернета вещей также найдут применение в бизнес-сегменте. К примеру, устройства с сенсорами и возможностью сетевого подключения широко используются для оперативного контроля промышленного оборудования.

Носимая техника. Сегодня функциональность носимых компьютеров варьируется в зависимости от ряда факторов: емкости батареи, средств коммуникации и обработки данных. Наиболее успешные устройства обычно имеют весьма узкую сферу применения: к примеру, фитнес-трекинг. По мере улучшения компонентов аппаратного обеспечения носимые устройства будут, как и смартфоны, расширять свою функциональность, открывая тем самым возможности для новых приложений. Как и в случае с интернетом вещей, предполагается, что голос станет основным пользовательским интерфейсом управления носимыми устройствами.

Демонстрация Oculus Rift Toybox

Несомненно, очки VR продолжат развиваться и со временем будут становиться всё доступнее. Разработчикам еще предстоит немало поработать над такими аспектами, как новые инструменты представления генерируемого и/или отснятого контента VR, усовершенствование машинного зрения для отслеживания положения пользователя и получения данных о нем прямо с телефона или очков виртуальной реальности, а также распределенные серверные системы для размещения масштабных виртуальных окружений.

Создание виртуального мира в 3D формате с помощью очков VR

Дополненная реальность. Скорее всего, AR получит развитие только после VR, потому что для полноценного использования дополненной реальности потребуются все возможности виртуальной вместе с дополнительными новыми технологиями. К примеру, для полноценного объединения в одной интерактивной сцене реальных и виртуальных объектов средствам AR потребуются продвинутые технологии машинного зрения с малой задержкой.

Но, скорее всего, эпоха дополненной реальности наступит быстрее, чем вам кажется. Этот деморолик был отснят непосредственно через устройство AR Magic Leap:

Демонстрация Magic Leap: виртуальный персонаж в реальной среде

Этот деморолик был снят непосредственно через устройство Magic Leap 14 октября 2015 года. При его создании не применялись ни спецэффекты, ни композитинг.

Что дальше?

Возможно, циклы в 10–15 лет больше не повторятся, и мобильная эпоха будет последним из них. А может быть, следующая эпоха будет короче, или лишь какой-то один подвид из рассмотренных выше технологий станет впоследствии действительно важным.

Предел Мура

До начала 1980-х годов компьютеры воспринимались обществом и специалистами исключительно как вычислительные машины — громоздкие, дорогие и требовательные. Например, директор IBM Томас Уотсон как-то заявил, что компьютеры всегда будут штучным продуктом, а Кен Олсон, президент корпорации DEC, уверенно прогнозировал, что на персональные компьютеры никогда не будет спроса. Переломным стал август 1981 года, когда IBM выпустила на рынок серийную модель компьютера PC. Хотя самая дешёвая версия стоила больше полутора тысяч долларов, до конца года было продано 136 тысяч экземпляров. Персональные компьютеры оказались востребованы не только учёными и инженерами, но и обычными пользователями.

Первая универсальная вычислительная машина ENIAC, построенная в 1946 году, весила 27 тонн и использовала в качестве элементной базы вакуумные лампы

Первый настольный компьютер, завоевавший мировой рынок, — IBM PC 5150

Первый вариант смартфона под названием Simon выпустила компания IBM

Персональные компьютеры быстро завоевали мир, поскольку оказалось, что они могут использоваться почти в любой сфере. Через десять лет после появления первой массовой модели PC начали распространятся электронные сети, связывающие компьютеры друг с другом, — родилась Всемирная паутина. Параллельное внедрение средств сотовой связи создало предпосылки для появления смартфонов — мобильных телефонов с начинкой и программным обеспечением как у полноценного компьютера. Первое такое устройство называлось Simon, и на рынок его выпустила всё та же IBM в 1994 году.

В 1965 году Гордон Мур, один из основателей компании Intel, обнаружил определённую закономерность в развитии микросхем, на основании чего позднее сформулировал эмпирический закон, названный его именем: удвоение числа транзисторов на кристалле интегральной микросхемы при сохранении стоимости происходит каждые два года.

Гордон Мур из Intel открыл, что каждые два года происходит удвоение вычислительной мощности процессоров при сохранении стоимости их производства

Однако недавно сам Мур признал, что закон скоро перестанет действовать, поскольку технология приближается к физическому пределу, который нереально преодолеть на полупроводниковой базе. Например, при производстве нынешнего поколения процессоров Tiger Lake используется технология с размером транзисторов 10 нанометров; следующее поколение Meteor Lake, которое предполагают внедрить в 2022 году, будет основано на технологии с разрешением 7 нанометров. И удвоение числа транзисторов после этого, скорее всего, недостижимо, ведь размер транзистора не может быть меньше нескольких десятков атомов (размер атома кремния — 0,2 нанометра). Подсчитано, что даже если удастся создать транзистор, состоящий из одного электрона, то действие закона всё равно закончится — в 2036 году.

Персональные компьютеры будут уменьшаться.
Но этому есть предел

Получается, что в течение ещё двух десятков лет возможно появление более миниатюрных и производительных компьютеров, чем раньше, но предел уже виден, и пора начинать поиск альтернативных путей развития.

Будни фотоники

Одна из возможных альтернатив элементной базы для компьютеров — применение лазеров для передачи и обработки информации. В связи с этим внимание специалистов всё сильнее привлекает фотоника — аналог электроники, где вместо электронов используются фотоны, излучаемые лазерами.

Фотоника нашла применение в производстве оптоволоконных кабелей

Фотоника развивается по нескольким направлениям. Самые молодые из них, оптоинформатика и радиофотоника, призваны заменить существующие компьютерные и сетевые технологии. Чтобы показать преимущества, которые даёт фотоника в этой области, достаточно упомянуть, что созданный в Московском государственном университете сверхбыстрый фотонный переключатель позволяет поднять скорость передачи информации по оптоволоконному кабелю до нескольких сотен терабит в секунду (предел для современных кабелей — сто терабит в секунду).

Внедрение фотонных коммуникаций позволит, помимо прочего, вдвое снизить энергозатраты и, соответственно, стоимость систем хранения данных. Например, в США дата-центры уже потребляют 2% от всей производимой в стране энергии, поэтому экономия при переходе на новую технологию будет существенной. Перейти с электроники на фотонику планируют компании, располагающие крупнейшими дата-центрами в мире: Amazon, Apple, Facebook и Google.

Фотонные коммуникации станут новой элементной базой для компьютеров будущего

Прототип интегральной платы для оптического компьютера

Мозговой процессор

Внедрение нейрокомпьютерных интерфейсов началось с опытов на шимпанзе

Без сомнения, внедрение нейрокомпьютерных интерфейсов изменит наш мир сильнее, чем некогда — появление персональных компьютеров. Новая технология найдёт применение в военном деле и сфере безопасности, в науке и космонавтике, в медицине и образовании, в маркетинге и развлечениях. Согласно прогнозам футурологов, в ближайшем будущем сформируется и начнёт полноценно функционировать мозго-сеть (brainet, брейнет), соединяющая посредством нейроинтерфейсов мозги людей, высших животных и интеллектуальные программы-агенты в мощнейший органический компьютер, где будет происходить обмен знаниями, включая подсознательный опыт.

Нейрокомпьютерным интерфейсом можно пользоваться без хирургического вмешательства

В будущем нейрокомпьютерные интерфейсы будут выглядеть намного элегантнее

Возможно, предложенный прогноз слишком оптимистичен и воцарение мозго-сетей будет выглядеть как-то по-другому. Однако не приходится сомневаться: симбиоз человека с компьютером становится всё теснее, и когда-нибудь количество перейдёт в качество, породив принципиально новый вид обработки информации.

Троичный компьютер

Сетунь и её разработчики

Квантовый прорыв

Простейший, но далеко не простой квантовый компьютер Orion

Вышеописанная концепция легла в основу экспериментальных квантовых процессоров канадской компании D-Wave Systems. Начав работу в 2007 году, компания прошла путь от прототипа, содержащего 16 кубитов (модель Orion), до чипов с 2000 кубитов (модель D-Wave 2000Q). Свои прототипы квантовых процессоров представили IBM, Intel, Google, Гарвардский университет и Объединённый квантовый институт в Мэриленде. У нас аналогичные проекты ведут сотрудники Российского квантового центра, Института физики твёрдого тела и МГТУ имени Баумана.

Инженеры IBM представили свою версию квантового компьютера с чипом на 20 кубитов

Инженеры Intel изготовили квантовый процессор на 50 кубитов

Появление полноценного квантового компьютера, способного решать задачи любой сложности, не за горами. Говоря о перспективах, учёные обычно приводят следующий наглядный пример. Чтобы получить доступ к зашифрованной банковской карте, нужно разложить на два простых множителя число длиной в сотни цифр. Самому мощному суперкомпьютеру Sunway TaihuLight, проводящему квадриллионы операций в секунду, на это потребуется более 15 миллиардов лет — больше, чем возраст Вселенной! А квантовому компьютеру понадобится всего несколько часов.

Современный квантовый компьютер кажется гигантским. Как и обычные компьютеры полвека назад

С помощью квантовой вычислительной техники учёные смогут мгновенно расшифровывать геном, точно предсказывать погоду и климатические изменения, определять оптимальную аэродинамику для автомобилей, самолётов и ракет, обрабатывать колоссальные массивы данных, выявляя закономерности в кажущемся хаосе. Футурологи полагают, что именно через квантовый компьютер лежит самый прямой путь к созданию искусственного интеллекта.

Читайте также: