10 основних трендів високих технологій у 2019 році

Що нас чекає в найближчому майбутньому? Що змінить наше повсякденне життя суттєво і незворотньо? Які вони основні тренди високих технологій 2019 року? Пропоную про це і поміркувати разом.

Ми вже живемо в час, коли нові технології та знання з’являються швидше, ніж ми встигаємо їх осягнути та опанувати. Людина розумна, усвідомивши свою силу (що сконцентрована у верхній частині тіла), зрозуміла, що саме знання та технології дозволяють досягати нових горизонтів у всіх сферах життя.

Для пересічної людини ця динаміка вже межує із науковою фантастикою. Здається, що ідеї скажених вчених вже втілюються в режимі реального часу. Тільки ми про щось подумали, а вже десь у світі хтось реалізовує щось подібне. Це дивує, жахає, надихає. Водночас.

І все ж давайте спробуємо придивитися трохи ближче. Проаналізуємо та спрогнозуємо основні тренди 2019 року. Впевнений, це дозволить краще зорієнтуватися та скоректувати вектори подальшого розвитку. Як персонального творчого так і професійного.

Я свідомо не буду приводити в статті загальну інформацію, яку ви зможете знайти у Вікіпедії чи інших сайтах, тільки визначення. Ви і самі зможете пошукати загальновідомі матеріали і почитати детальніше. Я ж буду приводити свої власні спостереження, аналіз та прогнози стосовно нових напрямків.

Ну що ж, поїхали!

Штучний інтелект (Artificial Intelligence)

Штучний інтелект, ШІ (англ. Artificial Intelligence, AI) — розділ комп’ютерної лінгвістики та інформатики, що опікується формалізацією проблем та завдань, які подібні до дій, які виконує людина.

Цей тренд покликаний допомагати людям вирішувати повсякденні задачі в різних сферах діяльності. На початку 2000-х мав досить високу популярність. В 2016 році розпочався новий цикл зростання та попиту на цю технологію. На сьогоднішній день широко застосовується у фінансовій та банківській сферах, розпізнавання образів та звуків, медична діагностика, спам-фільтрах, військових системах для визначення цілей, в комп’ютерних іграх.

Основні страхи щодо штучного інтелекту пов’язані із створенням штучного розуму, що почне жити своїм життям, стане розумнішим за людство і почне із ним конкурувати. Цією проблематикою вже опікуються велика кількість вчених та письменників. Деякі вчені застережують і попереджають, що це вкрай небезпечно, і може призвести до фаталістичних сценаріїв для людства і навіть повного його знищення. Інші навпаки, вважають, що треба максимально опановувати цю галузь і контролювати. На сьогоднішній день вже створені спільні організації та фонди, що покликані попереджати можливі загрози та забезпечити контроль над Штучним Інтелектом та Розумом.

Для пересічної людини штучний інтелект поки що не відіграє значущу чи вирішальну роль. Проте, ми все частіше стикаємося із ним. Як на мене, то найбільш корисним він може стати як помічник, що завжди поруч, і який виконуватиме рутинні задачі та робитиме наше життя більш впорядкованим, ненав’язливо із пристосуванням до наших звичок та примх.

Незалежно від різних думок, зрозуміло, що цей тренд буде набирати оберти. Наведу свою ж цитату, що повторював в київському хакерспейсі на наших регулярних зборах: “Ми або будемо спостерігати за змінами, або будемо їх частиною. Вибір за нами.”

Машинне навчання (Machine Learning)

Машинне навчання, МН (англ. Machine Learning, ML) — це підгалузь штучного інтелекту в галузі інформатики, що покликана за допомогою простих на перший погляд алгоритмів вирішувати складні задачі без явного програмування. Тобто, для досягнення кінцевого результату не обов’язково знати алгоритм вирішення задачі. За рахунок статистичних методів та навчання і розуміння кінцевого рішення машинне навчання підбирає різні варіанти до тих пір, поки не знайде необхідного правильного результату.

Інтерес до цієї технології з’явився досить давно, проте системне зростання почалося в 2011 році, а з 2016 року спостерігається фаза активного та інтенсивного зростання цього тренду. Це продовжується і нині. Очевидно, що це пов’язано із зростанням обчислювальних потужностей та накопичення великих масивів даних в різних галузях. Адже, для машинного навчання критичні два ресурси: первинні дані та обчислювальні потужності. Сучасна інфраструктура дає потужний поштовх в цьому напрямку. І на сьогоднішній день є всі передумови для подальшого активного зростання цього тренду.

Для пересічної людини ця технологія може бути корисна як частина штучного інтелекту, що допомагатиме у вирішені різних повсякденних задач. Для вчених машинне навчання буде допомагати із вирішенням складних задач із великою кількістю даних.

Як на мене, то навчитися машинному навчанню досить просто навіть для програмістів-початківців. Тому, якщо у вас є можливість для експериментів — дуже раджу спробувати вже зараз.

Глибоке навчання (Deep Learning)

Глибоке навчання, ГН (англ. Deep Learning, DL)  — це галузь машинного навчання, що ґрунтується на наборі алгоритмів, які намагаються моделювати високорівневі абстракції в даних, застосовуючи глибинний граф із декількома обробними шарами, що побудовано з кількох лінійних або нелінійних перетворень. Це ще більш глибоке занурення у світ штучного інтелекту та машинного навчання, де навчання посилюється використанням додаткових алгоритмів, що допомагають структурувати та систематизувати цей процес.

Невеличкий сплеск цікавості до глибокого навчання був у 2009 році і швидко стих. Наступний сплеск розпочався в 2012 році і цікавість зростала аж до 2017 році і зараз спостерігається стабільний інтерес до цього тренду. Очевидна кореляція із цікавістю до тренду машинного навчання.

Для пересічної людини ця технологія буде корисна хіба що як частина сервісів, якими користується. Навряд чи звичайна людина буде напряму стикатися із глибоким навчанням. Впевнений, що цей тренд набиратиме оберти в наукових та медичних дослідженнях. Різні сфери діяльності мають свою специфіку, і адаптація алгоритмів машинного навчання допоможе ефективніше використовувати задачі.

Цей тренд підходить для тих, хто вже розібрався із машинним навчанням і бажає поглибити свої знання та навички в цьому напрямку. Застосування додаткових методів дозволить оптимізувати процеси машинного навчання та зробити їх швидшими та ефективнішими. Тут звичайно знадобляться додаткові знання як в програмуванні так і в сферах, до яких застосовуються глибоке навчання.

Інтернет речей (Internet of Things)

Інтернет речей, ІР (англ. Internet of Things, IoT) — це концепція мережі, що складається із взаємозв’язаних фізичних пристроїв, які мають вбудовані давачі, а також програмне забезпечення, що дозволяє здійснювати передачу і обмін даними між фізичним світом і комп’ютерними системами, за допомогою використання стандартних протоколів зв’язку.

Цей тренд мав невеличкий сплеск у 2009 році, але значно зростати він почав в кінці 2013 і продовжує бути актуальний і по сьогодні. В першу чергу я пов’язую це із розвитком побутового заліза для конструювання розумних пристроїв таких як Arduino, Raspberry Pi та інші. На сьогодні чи не кожен маленький пристрій можна доволі дешево підключити до Інтернету речей, що відкриває величезні масштаби для польоту фантазії.

Для пересічної людини це означає, що всі побутові прилади скоро будуть мати можливість підключатися до Інтернету. Це суттєво вплине на побут та дозволить автоматизувати величезну кількість роботи. Водночас це створить і нові ризики і небезпеки. Це стосується в першу чергу безпеки та приватності. Бо віддалений доступ це доступ. І якщо ви зможете його мати, то потенційно й інші зловмисники теж.

Цей тренд буде цікавий в першу чергу радіолюбителям. Адже ще ніколи не було так просто створювати прототипи для різних пристроїв. З одного боку електронна база стала набагато дешевшою та доступнішою, простішою. З іншого боку Інтернет дозволив людям об’єднатися в спільноти, що активно розробляють програмне забезпечення та бібліотеки та розповсюджувати код. Все це створило передумови для швидкого розвитку цього тренду, і на сьогодні він все ще набирає оберти і закріплюється на ринку.

Автоматизація та Індустрія 4.0 (Automation and Industry 4.0)

Індустрія 4.0 або Четверта промислова революція (англ. Undustry 4.0, англ. The Fourth Industrial Revolution) — поняття, що означає розвиток і злиття автоматизованого виробництва, обміну даних і виробничих технологій в єдину саморегульовану систему, з якнайменшим або взагалі відсутнім втручанням людини у виробничий процес.

Цей тренд сильно корелює із Інтернетом речей. Фактично останнє зробило вирішальний вклад у розвиток концепції Індустрії 4.0. Цікавість до нього почала набирати оберти на початку 2014 року. Можливість об’єднувати різні фізичні об’єкти у єдину систему, дало можливість моніторити, налаштовувати та керувати параметрами промислового виробництва на льоту. Фантастика!

Для пересічної людини це означає, що роботи на промисловому підприємстві буде все важче, адже Четверта промислова революція дозволить максимально автоматизувати всі виробничі процеси. Кількість людей на промислових об’єктах буде зведена до мінімуму. З технічної точки зору це добре, адже людський фактор є основним джерелом для більшості ризиків і аварій. Добре зароблятимуть ті, що власне й будуть займатися автоматизацією, наладкою та підтримкою працездатності подібних систем. Інші ж змушені будуть шукати свою подальшу долю в інших сферах.

Цей тренд добре зайде тим, хто й раніше займався контрольно-вимірювальними системами та автоматикою. Тепер доведеться ще більше занурюватися в електроніку, програмування, робототехніку. Адже саме це стане основою для подальшого розвитку тренду.

Автономні пристрої (Autonomous Devices)

Автономні пристрої (англ. Autonomus Devices або Autonomus Things) або як їх ще називають автономні речі, по аналогії до Інтернету речей — це пристрої, що здатні виконувати задачі автономно у фізичному світі без безпосереднього керування людини, і вільно взаємодіючи із людьми та іншими пристроями.

Перші згадки про автономні пристрої з’являлися ще у 2004 роках. Проте, саме останнім часом цікавість до автономних пристроїв збільшується. Як в пошуку матеріалів так і в фантастичних книгах та фільмах. Роботи чи пристрої, що будуть виконувати самостійно певні задачі без втручання людини можуть стати доволі зручним. Наприклад, автономне управління транспортними засобами не тільки змінить ринок транспортування товарів та людей, але й звільнять від рутини мільйони водіїв. Або хоча б суттєво спростить їх роботу.

Для пересічної людини це означає, що прості рутинні задачі знов таки переберуть на себе подібні системи, які не машинально виконуватимуть роботу, але й будуть адаптуватися до невеличких змін. Це ще більше посилить автоматизацію виробничих та транспортних процесів та звільнить людині багато часу. Знов, таки треба буде адаптуватися до нових умов і або йти в обслуговування та виробництво подібних систем, або повністю змінювати профіль роботи.

Цей тренд в першу чергу буде цікавий тим, хто вже раніше займався процесами автоматизації або штучним інтелектом чи машинним навчанням. Саме на стику цих трендів знаходяться автономні пристрої. Цілком ймовірно, що саме ця технологія може призвести до появи андроїдів, що їх описували в своїх книгах письменники-фантасти.

Квантові комп’ютери (Quantum Computing)

Квантовий комп’ютер (англ. Quantum Computing) — фізичний обчислювальний пристрій, функціонування якого ґрунтується на принципах квантової механіки, зокрема, принципі суперпозиції та явищі квантової заплутаності. Такий пристрій відрізняється від звичайного транзисторного комп’ютера зокрема тим, що класичний комп’ютер оперує даними, закодованими у двійкових розрядах (бітах), кожен з яких завжди перебуває в одному з двох станів (0 або 1), коли квантовий комп’ютер використовує квантові біти (кубіти), які можуть знаходитися у суперпозиції станів. Інформатико-теоретичною моделлю такого обчислювального пристрою є квантова машина Тюрінга, або універсальний квантовий комп’ютер, яка була розроблена Девідом Дойчем у 1985 році.

Цей тренд вже доволі старий і тягнеться ще з 1985 року. Проте, саме останнім часом великі корпорації почали приділяти більше уваги подібним технологіям. Скоріше за все це обумовлено тим, що індустрія досягає певних пікових показників в тих технологіях, що існують на сьогодні, що використовують класичне двійкову логіку в обчисленнях. Квантові ж обчислювання можуть призвести до вибухового ефекту в індустрії і збільшити параметри до таких показників, які раніше досягти було неможливо.

Для пересічної людини це означатиме, що комп’ютери стануть ще більш потужними і дозволятимуть обробляти значно більші обсяги інформації. Це призведе до технологічних проривів в багатьох сферах діяльності людини. Зараз навіть важко уявити який саме ефект це спричинить, і які нові технології з’являться в результаті. Однак, можна з впевненістю сказати, що світ точно стане інакшим.

Для програмістів цей тренд призведе до появи нових технологій, операційних систем, платформ та мов програмувань. Логіка подібних пристроїв точно відрізнятиметься від класичних алгоритмів і потребуватиме формування принципово нової школи програмування.

Віртуальна реальність (Virtual Reality)

Віртуальна реальність (англ. Virtual Reality, VR) — різновид реальності в формі тотожності матеріального й ідеального, що створюється та існує завдяки іншій реальності. У вужчому розумінні — ілюзія дійсності, створювана за допомогою комп’ютерних систем, які забезпечують зорові, звукові та інші відчуття.

Інтерес до віртуальної реальності виник доволі давно ще з 90-х, і завжди манив фанів комп’ютерної індустрії та поціновувачів науково-популярної фантастики. Віртуальні світи це в першу чергу можливість візуалізувати свої найдивовижніші фантазії. Хто ж відмовиться від подібної перспективи? Однак, тільки в кінці 2015 року технології досягли таких показників, що дозволило обробляти комп’ютерну графіку з достатньою швидкістю, і виробляли пристрої, що дозволили впритул наблизитися до масового виробництва.

На сьогоднішній день вже стало нормальним побачити у великих розважальних центрах атракціони із використанням віртуальної реальності. З’являються ігри та додатки, що дозволять потрапляти у віртуальні світи та досліджувати простори уяви розробників. Віртуальна реальність також дала поштовх для появи нових технологій — доповненої реальності та змішаної реальності. Віртуальна реальність дала поштовх розвагам, і точно стане потужним інструментом для освіти. Те, що раніше було недоступне, або навіть неможливо побачити тепер зможе бути доступним для багатьох, а порогом входження стане ціна пристрою або оренди обладнання.

Для розробників це надає чудові можливості для появи нових технологій та платформ, де можна буде розробляти різні додатки. Науковці та викладачі ж зможуть реалізовувати нові навчальні матеріали, що були недоступні раніше. Інженери зможуть проектувати та моделювати об’єкти та відразу ж робити віртуальні екскурсії по цим об’єктам. Даний тренд дає широкі й потужні можливості для візуалізації того, що раніше було немислимим.

Доповнена реальність (Augmented Reality)

Доповнена реальність (англ. Augmented Reality, AR) — термін, що позначає всі проекти, спрямовані на доповнення реальності будь-якими віртуальними елементами. Доповнена реальність — складова частина змішаної реальності (англ. Mixed Reality, MR), в яку також входить «доповнена віртуальність» (коли реальні об’єкти інтегруються у віртуальне середовище).

Цей тренд явно розвивався паралельно із віртуальною реальністю. Проте, вже в 2008 році почав набирати оберти і став активніше застосовуватися на практиці саме із-за того, що проявив свою більшу практичність на відміну від повністю віртуальної реальності. Доповнена реальність стала широко застосовуватися у військових розробках та виробництві. І тільки зараз із поширенням дешевих смартфонів доповнена реальність стала ширше використовуватися у розвагах та освіті.

Для пересічної людини доповнена реальність скоріше буде й далі доступною саме у сфері розваг та освіті. Очевидно, ця технологія почне застосовуватися і в комерційних цілях у різних бізнесах. Наприклад, у доповненій рекламі. З одного боку це дозволить трохи розвантажити реальний фізичний світ, а з іншого боку використовувати простір більш таргетовано. Тобто, реклама пристосовуватиметься під конкретну людину в залежності від її вподобань через доповнену реальність.

Звичайно, цей тренд буде цікавий розробникам, що вже працюють або працювали із віртуальною реальністю. Даний тренд передбачає вміння працювати із графікою. Аналізувати та виводити складні поєднання. Тут також є місце і для штучного інтелекту. І для науковців, і для інженерів, і для викладачів. Потужний та широкий тренд.

Комунікація та мережі 5G (Communication and 5G Networks)

5G (5-те покоління мобільних мереж або 5-го покоління бездротових систем) — назва, яку використовують в деяких наукових працях і проектах для позначення наступних телекомунікаційних стандартів для мобільних мереж після стандартів 4G/IMT-Advanced.

Цей тренд відносно новий, але не революційний. Скоріше, еволюційний. 5G є логічним продовженням еволюції телекомунікаційних технологій після 3G та 4G. Почав активно набирати оберти в кінці 2016 року. Якщо, 3G дозволив досягти високого рівня передачі цифрового аудіо-сигналу та текстових повідомлень, то 4G покликаний надати можливість для швидкісної передачі відео сигналу. А 5G дозволить передавати відео у найвищій якості, та очевидно є передвісником появи принципово нових видів комунікацій, де можна буде реалізувати наприклад тривімирну телеприсутність.

Для пересічної людини це в першу чергу буде можливістю користування якісним зв’язком та доступу до інформаційних та розважальних медіа-ресурсів. Для бізнесу це також відкриє принципово нові можливості для комунікації та обміну інформації. Створення віртуальних просторів для ефективної роботи.

Для розробників це в першу чергу дає ширші канали для передачі даних та додаткових поштовх для розвитку платформ потокового відео та сервісів, що надають телекомунікаційні послуги. Це в першу чергу тренд для модернізації інфраструктури великих мегаполісів та агломерацій.

Блокчейн (Blockchain)

Блокчейн, тобто ланцюжок блоків транзакцій (англ. Blockchain, Block chain від block — блок, chain — ланцюг) — розподілена база даних, що зберігає впорядкований ланцюжок записів (так званих блоків), що постійно довшає. Дані захищено від підробки та спотворення. Кожен блок містить часову позначку, хеш попереднього блока та дані транзакцій, подані як хеш-дерево.

Якщо інші тренди мають порівняно древню історію. То блокчейн починає свою історію о 2008 році. Проте суттєвий інтерес починає впевнено набирати в 2013 році. В 2017 році тренд блокчейну досяг свого історичного максимуму і піку. Це напряму пов’язано із цікавістю до криптовалют взагалі та Біткоіну в часності. Так саму швидко і почав спадати інтерес. Однак в 2019 році, коли спекулятивний інтерес впав починається фаза стабільного інтересу до технології.

Для пересічної людини блокчейн як технологія менш відома, тому що у масовій свідомості цю нішу заполонили криптовалюти в основі яких якраз і лежить ця технологія. Фінансова та банківська сфера відразу для себе зрозуміли цінність даної технології. Зараз на черзі державні установи та великі корпорації. Адже, блокчейн дозволяє технологічно створювати довіру там, де людський фактор не справляється. Останні фінансові кризи в основному були спровоковані кризою довіри. І блокчейн як технологія стала рішенням, яке покликано вирішити цю проблему.

Цей тренд і ця технологія однозначно буде в подальшому розвиватися і закріплюватися у багатьох сферах життя людини. Для розробників це чудова можливість проявити свої знання та навички. Особливо для тієї категорії, що пов’язані із криптографією та безпекою даних.

Джерело – Артем Карявка, Founder and CEO at LivaRava