Проект современные компьютерные технологии

Новое в компьютерных технологиях

Писатели-фантасты предвидели, что когда-то в мире появится множество уникальных технических приспособлений, способных подарить человеку новые возможности, ощущения, эмоции. Например, Рэй Брэдбери предсказал изобретение «ракушек», которые стали прототипами современных наушников, а Жюль Верн успешно описал не существовавшие в его время телевидение и видеосвязь. Вот только кое-что осталось за пределами прогнозов авторов – это то, что возникает в стремительно развивающихся компьютерных технологиях сегодня.

Провода – в прошлом

Новые компьютерные технологии, которые человечество сможет увидеть уже в ближайшем будущем, больше не будут зависеть от шнуров и кабелей, пусть даже самых тонких и едва заметных. Над достижением подобного результата трудятся сотрудники кембриджского Центра микрофотоники при Массачусетском технологическом институте. В настоящий момент именно провода являются элементами, соединяющими важные звенья и части любых процессоров. Однако ученые предполагают, что им удастся заменить их импульсами германиевых лазеров, которые окажутся способны передавать информацию в битах и байтах в 100 раз быстрее, чем традиционные фидеры с перемещаемыми по ним электронами.

В основе этой новейшей компьютерной технологии лежит применение системы скрытых каналов. Она заключается в следующем: в множестве специальных разъемов устанавливаются микроскопические датчики и сенсоры, которые передают световые импульсы и трансформируют их в точную информацию. Подобное решение поможет человечеству не только получить более высокую скорость передачи данных (чип с германиевым лазером уже показал значение в 1Тб/с, что в 2 раза быстрее проводных устройств), но и внести частичный вклад в стабилизацию экологической ситуации на планете. Эта новая технология в компьютерной технике не будет потреблять и вырабатывать энергию, а, следовательно, позволит снизить уровень выбрасываемого в атмосферу тепла.

Электроника для оптимизации тела

Следующие новые разработки в компьютерных технологиях охватывают целый комплекс приспособлений: это и наушники-вкладыши, фиксирующие частоту сердцебиения, и надеваемые под одежду сенсоры для контроля и корректировки осанки, и тактильные подкладки для обуви, способные с помощью вибрирования и встроенных датчиков GPS указать своему владельцу путь до места назначения. Все эти устройства можно охарактеризовать словосочетанием «носимая электроника» – это «умные» гаджеты, которые за счет последних достижений науки и техники заметно упрощают людям жизнь.

Например, онкологи ведущих клиник уже используют полуочки/полусмартфон Google Glass на базе Android для того, чтобы проводить сложные операции своим пациентам и вести сбор материалов в тех или иных клинических случаях. К помощи этой разработки прибегают и обычные граждане, которые благодаря голосовым командам:

• отправляют сообщения различным адресатам;
• следят за погодными изменениями;
• находят подходящие авиарейсы;
• быстро узнают о правилах оказания первой медицинской помощи в ситуациях, угрожающих жизни и здоровью.

Мемристорная память

Новая технология мемристор, или резисторов памяти, позволит компьютерной сфере стать более емкой, ведь эта разработка обещает перевести все цифровые устройства с флеш-памяти на максимально долговечный и скоростной принцип хранения информации. Исследователи и программисты назвали его ReRAM (Resistive Random Access Memory).

Уникальные чипы будут состоять из чередующихся слоев диоксида титана и платины. Независящие от энергии схемы помогут человеку обрабатывать данные в 1000 раз быстрее, совершать 1000000 перезаписей против возможных сегодня 100000 подобных циклов и обрабатывать сведения практически моментально. Мемристоры способны стать настоящим прорывом среди новых открытий в компьютерных технологиях, ведь внедрение их в переносные устройства, например, плееры, электронные книги и портативные ноутбуки, сделает возможным регулярно иметь с собой уже не гигабайты, а целые терабайты различных материалов! В планах разработчиков из Quantum Science Research, США, также числится создание платы с объемом памяти в 1 петабайт, равным свыше 1000000 гигабайт. Фактический размер такого чипа поражает воображение – благодаря использованию мемристор он окажется не больше 1 см.

Это интересно! Проект развития мемристор, являющийся одним из самых новых в компьютерных технологиях, станет полезным и для дальнейшей разработки самостоятельного искусственного интеллекта. Предполагается, что соединения мемристорной памяти смогут образовывать нечто похожее на синапсы нейронов, а, значит, и генерировать идеи, принимать решения и моделировать другие аспекты работы человеческого мозга.

Улучшение техники и ее свойств

Новые разработки в области компьютерных технологий не существуют опосредованно от остального мира, а, наоборот, служат разрешению острых проблем, важных для продолжения благополучной жизни общества. Так, сегодня экологи вместе с нанотехнологами и инженерами трудятся над созданием эффективных, но не угрожающих природе механизмов, транспортных средств, роботов. Здесь одной из первоочередных задач является искусственное структурирование углеводорода, входящего в состав композитных монолитов. Это поможет сделать производимые автомобили и другие машины, не предназначенные для передвижения, легче на 10%, а, следовательно, и снизить количество токсичных выхлопных газов, которые образуются при сгорании топлива.

Еще одна немаловажная тема – это вопрос длительного хранения энергии. Специалисты считают, что действенным окажется массовый выпуск в свет инновационных батарей – проточных для удержания жидкого химического потенциала веществ, вместительных графеновых конденсаторов для многотысячного заряжения и разряжения аккумуляторов, нанопроволочных литиево-ионных источников постоянного тока для сбережения солнечного излучения.

Грандиозная визуализация

Новые технологии в области компьютеров сделают доступным качественно иное восприятие реальности. Исследователи заверяют: привнесение в мир возможности просмотра телевидения без использования экранов приурочено уже к ближайшему будущему. О чем же идет речь? О создании головной транспортабельной гарнитуры виртуальной действительности (шлемов или очков), специальных смартфонов для слабовидящих и пожилых представителей населения, устройств для приема и отправки видеоголограмм.

То, что раньше можно было увидеть разве что в голливудских кинолентах, сегодня постепенно становится явью благодаря особым проекционным пленкам, панорамному изображению в формате 3D и бинауральному звуку, который записывается в микрофон, точно повторяющий форму человеческих ушей!

Интерфейс «мозг – компьютер»: киборгизация

Наконец, последняя новая технология в мире компьютеров представляет собой соединение главного органа ЦНС человека с высокоскоростной электронно-вычислительной машиной. Сотрудники Гарварда, США, уже добились в этой области значительных результатов – они создали едва ощутимую полимерную сетку с электродами, большая часть которой является свободным пространством. На основание (каркас) в мозгу способны и должны прикрепиться нейроны, что позволит инородной ткани стать одним из элементов организма, но продолжить выполнять заложенные в нее функции.

В 2012 году команда начала проводить эксперименты на мышах и крысах. Это предприятие завершилось успехом. Микроскопические изделия диаметром в несколько сантиметров были внедрены животным при помощи ультратонкой иглы (100 микрометров) прямо через черепа в определенные участки мозга. Позднее выяснилось, что сетки благополучно прижились и продолжили интегрироваться в нейронную среду тем лучше, чем дольше они там находились.

Подобный прорыв может оказаться крайне полезным с практической точки зрения. Нейроинтерефейсы дадут возможность полнее исследовать работу человеческого мозга, при необходимости активизировать те или иные доли, предотвращать и устранять нарушения, возникающие при болезнях Паркинсона, Альцгеймера и других, а также управлять сложными техническими конструкциями одной лишь силой мысли! Однако такая разработка влечет за собой и множество вопросов этического характера. Например, насколько правомерно будет проводить внедрение нейронного «чипа» маленьким детям? Что делать, если влияние на отделы мозга спровоцирует проявление нетипичных реакций? Не потеряет ли человек своей воли и свободы после подобного шага? На эти вопросы нанотехнологам, инженерам и философам будущего еще только предстоит ответить.

Источник

Будущее компьютерных технологий: обзор современных трендов

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.

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.

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

Этому способствуют два фактора. Во-первых, неуклонный прогресс в производстве полупроводников за последние 50 лет (Закон Мура). Во-вторых, то, что Крис Андерсон называет «мирными дивидендами от войны смартфонов»: головокружительный успех смартфонов способствовал большим инвестициям в разработку процессоров и сенсоров. Загляните внутрь современного квадрокоптера, очков виртуальной реальности или любого устройства интернета вещей – что вы увидите? Правильно – главным образом компоненты смартфона.

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

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.

«Машинное обучение – это ключевой, революционный способ переосмысления всего, что мы делаем», – генеральный директор компании Google Сундар Пичаи.

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:

Поиск по фотографиям (без метаданных) с ключевой фразой «big ben»

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.

«Легко предугадать идеи следующих 10000 стартапов: взять Х и прибавить искусственный интеллект», – Кевин Келли.

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.

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.

Миниатюрный наушник с искусственным интеллектом, фрагмент из фильма «Она»

Виртуальная реальность. 2016 год будет очень интересным для развития средств VR: релиз очков виртуальной реальности Oculus Rift и HTC Vive (и, возможно, PlayStation VR) означает, что удобные и иммерсивные системы VR наконец станут общедоступными. Разработчикам устройств VR придется хорошенько постараться, чтобы не допустить возникновения у пользователей так называемого эффекта «зловещей долины», при котором чрезмерная правдоподобность робота или другого искусственного объекта вызывает неприязнь у людей-наблюдателей.

Для создания качественных систем VR требуются качественные экраны (с высоким разрешением, высокой частотой обновления и низкой инерционностью), мощные видеокарты и возможность отслеживать точное положение пользователя (предыдущие поколения систем VR могли только отслеживать поворот головы пользователя). В этом году благодаря новым устройствам пользователи впервые смогут испытать на себе полноценный эффект присутствия: все чувства настолько качественно «обманываются», что пользователь ощущает полное погружение в виртуальный мир.

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.

Устройство дополненной реальности, фрагмент из фильма «Kingsman: Секретная служба»

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.

Я предпочитаю думать, что мы сейчас находимся в точке пересечения нескольких эпох. «Мирными дивидендами от войны смартфонов» стало стремительное появление новых устройств и разработок в сфере ПО, в особенности искусственного интеллекта, способного сделать эти устройства еще более умными и полезными.

Некоторые исследователи отмечают, что большинство новых устройств пока еще находятся в «пубертатном периоде»: они могут быть несовершенными и в некоторой степени нелепыми, а всё потому, что они еще не перешли в фазу развития. Как и в случае с персональными компьютерами в 70-х, интернетом в 80-х и смартфонами на заре нулевых, мы видим не полную картину, а лишь фрагменты того, во что текущим технологиям предстоит превратиться. Так или иначе, будущее близко: рынки колеблются, мода приходит и уходит, но прогресс, как и прежде, уверенно двигается вперед.

Источник