Страница 12 из 14
Исполнительный вице-президент Intel по технологиям и производству Билл Холт отвечает за соблюдение закона Мура. Он провёл для меня экскурсию в Портленде, Орегон, по заводу Intel, где изготавливают чипы. Я смотрел через защитное окно в стерильную комнату, где роботы двадцать четыре часа в сутки перемещают чипы из одного производственного процесса в другой, в то время как мужчины и женщины в белых халатах следят за тем, чтобы роботы были «счастливы» и исправно функционировали.
Холт не терпит тех, кто считает, будто бы закон Мура изживает себя. По его словам, сейчас ведётся так много исследований новых материалов, на которых можно будет уместить ещё больше транзисторов, потребляющих ещё меньше энергии и выделяющих ещё меньше тепла, что он уверен: через десять лет «нечто инновационное» придёт – и обеспечит закону Мура новый виток.
Однако, даже если новые материалы не будут найдены, важно помнить: с самого начала вычислительная мощность микрочипов улучшалась благодаря не только кремнию, но и совершенствованию софта.
– Более мощные микросхемы позволили создать более сложное программное обеспечение, а затем некоторые из этих программ использовали для ускорения самих микросхем – благодаря новым разработкам и оптимизации всей сложности процессов, которая росла на самом чипе, – отметил Крейг Манди.
Именно усиливающие друг друга прорывы в разработке микросхем и софта заложили основу недавних прорывов в области искусственного интеллекта, или АI[12]. Поскольку машины теперь могут получать и обрабатывать данные с невообразимыми ранее скоростями и объёмами, они способны распознавать закономерности и узнавать многое – подобно тому, как это делает наш биологический мозг.
А всё началось с того первого микрочипа и закона Мура.
– Многие люди предсказывали конец закону Мура множество раз, – заключил Холт, – и предсказывали по разным причинам. Единственное, что у них было общего, – все они ошибались.
Датчики: почему интуиция больше не нужна
Было время, когда вы в запале могли назвать кого-то «тупым, как пожарный гидрант» или «бестолковым, как мусорное ведро».
Я бы больше так не делал.
Одно из основных и, возможно, неожиданных последствий технологического ускорения заключается в следующем: пожарные гидранты и мусорные баки стали по-настоящему умными.
Рассмотрим для примера регистратор давления Telog, который подключается к пожарному гидранту и передает данные о давлении воды по беспроводной сети прямо на рабочий стол местной коммунальной службы, что значительно сокращает количество выбросов и поломки гидрантов. А как расценить мусорные баки Bigbelly, оснащённые датчиками, передающими по беспроводной связи информацию о том, что они заполнены и нуждаются в опустошении – так что сборщики мусора могут оптимизировать свои маршруты обслуживания, и город может стать чище за меньшие деньги?
Да, даже мусорщик сейчас является техническим работником… На веб-сайте компании отмечается, что каждая урна Bigbelly имеет определённые размеры и «использует встроенные солнечные панели для запуска моторизованных уплотнителей, что значительно сокращает объём отходов, помогая делать улицы экологичными и чистыми. Посредством облачных технологий урны сообщают сборщикам мусора о том, что заполнены и требуют немедленного обслуживания».
Знаете ли, такой мусорный бак может сдать экзамен SAT!
Процесс, делающий гидранты и мусорные баки намного умнее, – другое ускорение, не имеющее непосредственного отношения к вычислениям само по себе, но критически важное для расширения возможностей вычислительной техники и того, что она теперь может делать.
Итак, датчики. WhatIs.com определяет датчик как «устройство, которое обнаруживает и реагирует на ввод данных из физической среды. Конкретным вводом могут быть свет, тепло, движение, влажность, давление или любое из множества других явлений окружающей среды. Выходной сигнал, как правило, представляет собой сигнал, преобразующийся в данные на дисплее в месте расположения датчика или передающийся в электронном виде по сети для считывания или дальнейшей обработки».
Благодаря ускоренной миниатюризации датчиков мы теперь можем оцифровать зрение, осязание, слух – и инженеры работают над обонянием. Беспроводной датчик давления пожарного гидранта создаёт цифровое измерение, которое сообщает коммунальному предприятию, когда давление оказывается слишком высоким или чересчур низким. Датчик температуры путём цифрового измерения отслеживает расширение и сжатие жидкости в термометре. Датчики движения излучают постоянные потоки энергии – микроволны, ультразвуковые волны или световые лучи – и посылают цифровой сигнал, когда поток прерывается человеком, автомобилем или животным, встреченным на пути. Полицейские теперь отражают лучи датчиков от автомобилей, чтобы измерить их скорость, или звуковые волны от зданий – для определения источника выстрела. Датчик освещённости на вашем компьютере измеряет свет в рабочей зоне, а затем соответствующим образом регулирует яркость экрана. Ваш Fitbit представляет собой комбинацию датчиков, измеряющих количество шагов, которые вы делаете, расстояние, которое вы прошли, калории, которые вы сожгли, и то, насколько энергично вы двигаете конечностями. В вашем телефоне фотокамера, которая снимает и передает изображения из любого места в любое место.
Резкий рост нашей способности воспринимать окружающую среду и превращать её в оцифрованные данные стал возможным благодаря прорывам в области материаловедения и нанотехнологий, которые позволили создать датчики настолько маленькие, дешёвые, интеллектуальные и устойчивые к жаре и холоду, что мы смогли легко их устанавливать и заставили измерять, а затем передавать данные в экстремальных условиях. Теперь мы можем даже рисовать с их помощью, например используя 3D-перо.
Чтобы лучше понять мир датчиков, я посетил огромный центр программного обеспечения General Electric в Сан-Рамоне, штат Калифорния, чтобы взять интервью у Билла Руха, директора компании по цифровым технологиям. История GE интересна уже сама по себе. В значительной степени благодаря способности ускорять установку датчиков на всём своём промышленном оборудовании компания всё активнее трансформируется в разработчика программного обеспечения имеющего большую базу в Кремниевой долине. Забудьте о стиральных машинах – подумайте о машинах умных. Способность GE устанавливать датчики повсюду открывает возможности для «промышленного интернета», известного также, как «интернет вещей» (IoT). И позволяет каждой «вещи» иметь датчик, который передает то, что эта «вещь» чувствует в любом месте. Таким образом, в любой момент её работа может быть предсказана или скорректирована.
– Интернет вещей, – объяснил Билл Рух, – создаёт нервную систему, которая позволит людям не отставать от темпов изменений, сделает информационную нагрузку более удобной для использования и в целом сделает всё разумным.
General Electric сама собирает данные более чем со 150 000 медицинских устройств, с 36 000 реактивных двигателей, с 2500 локомотивов, с 20 700 единиц нефтегазового оборудования, с 23 000 ветровых и 3900 газовых турбин – и все они ежеминутно передают в GE информацию по беспроводной связи.
Эта новая индустриальная нервная система, по мнению Руха, изначально была ускорена благодаря достижениям в потребительской сфере – таким, например, как смартфоны с поддержкой камер и GPS. То, что в ХХ веке было даже не целью, а фантастической мечтой о будущем прогрессе, в начале третьего тысячелетия стало обыденностью – благодаря множеству взаимосвязанных технологий и материалов, которые стали меньше, умнее, дешевле и быстрее.
– Смартфон послужил отправной точкой для масштабирования датчиков и уменьшения их размеров и цены до такой степени, что мы смогли разместить их повсюду, – сказал Рух.
Теперь миниатюрные датчики используются на таком количестве макро- и микроуровней, о каком мы не могли и подумать. Датчики передают сведения в централизованные банки данных, а затем всё более мощные программные приложения ищут структуры в огромном количестве полученной информации. Внезапно мы получили возможность различать и предсказывать самые слабые сигналы до того, как они станут сильными. Мы теперь можем улавливать различные шаблоны и закономерности, предсказывая события и предотвращая негативные последствия. Мы опорожняем мусорные баки в оптимальный момент или регулируем давление в пожарном гидранте, чтобы его не прорвало (и не повлекло дорогостоящую замену). Мы экономим время, деньги, энергию и жизни. И в целом делаем человечество более эффективным, чем могли бы себе представить.
12
АI (artificial intelligence) – искусственный интеллект.