Russian
| English
"Куда идет мир? Каково будущее науки? Как "объять необъятное", получая образование - высшее, среднее, начальное? Как преодолеть "пропасть двух культур" - естественнонаучной и гуманитарной? Как создать и вырастить научную школу? Какова структура нашего познания? Как управлять риском? Можно ли с единой точки зрения взглянуть на проблемы математики и экономики, физики и психологии, компьютерных наук и географии, техники и философии?"

«ИТ в 2016г и через 10 лет» 
Семенов Ю.А.

Опубликовано в: Актуальное, Будущее России

ИТ является наиболее динамично развивающейся отраслью. Компания Gartner провела опрос и опубликовала список наиболее приоритетных направлений развития ИТ в 2017г.

ИТ приоритеты на 2017г

  • Искусственный интеллект и глубокое обучение
  • Интеллектуальные приложения
  • Интеллектуальные вещи
  • Виртуальная и дополненная реальность
  • Цифровые двойники (динамические программные модели реальных объектов и систем)
  • Blockchains (криптоволюты) и распределенная расходная книга
  • Разговорные системы
  • Сетевые приложения и архитектура
  • Цифровые платформы
  • Адаптивная архитектура безопасности

Эксперты компании Gartner утверждают, что ближайшие 3-5 лет ознаменуются 50% ростом аналитических исследований (когнитивный компьютинг) с привлечением искусственного интеллекта. Отдельным направлением исследований будут разработки для медицинских целей.

Российская авиакомпания Aeroflot приобрела пакет аналитических программ у компании IBM. Эти программы будут использоваться для выявления тенденций и склонностей клиентов и для оптимизации сети маршрутов. Для обработки используются данные из более чем 300 источников.

Компания IDC предсказывает, что в ближайшие годы рост инвестиций в компьютерную аналитику в мире будет составлять 11,7% ежегодно и достигнет к 2020 году 203 млрд долларов.

1. Суперкомпьютеры

В Китае создан суперкомпьютер Sunway TaihuLight с производительностью 93 петафлопс и с перспективой увеличения до 125,4 петафлопса.

Рис. 1. Суперкомпьютер Sunway TaihuLight

Компьютер построен на основе китайских чипов процессоров ShenWei SW26010. Эти чипы имеют 64 бита и содержат в себе по 260 ядер, что является мировым рекордом. Каждый такой чип имеет производительность 3 терафлопса. В новом суперкомпьютере использовано 10.649.600 процессорных ядер. в 40960 модулях. Компьютер имеет 1,3 петабайт памяти и потребляет 15,3 мегаватта, что меньше 17,8 МВт Tianhe-2.

Компания Cray разрабатывает суперкомпьютер XC50, в котором использованы сопроцессоры Intel и Nvidia, суперкомпьютер будет иметь производительность 500 петафлопс.

В США планируется строительство двух суперкомпьютеров экзафлопсного диапазона к 2019 году («U.S. sets plan to build two exascale supercomputers», Patrick Thibodeau, Computerworld, November 21, 2016). Компьютеры будут иметь разную архитектуру. Стоимость каждой из машин будет лежать между $200 и $300 млн. Использование компьютеров начнется в 2023г. Окончательное решение по этим проектам должен принять Д.Трамп. Новые машины будут в 50 раз быстрее существующих в США. Китай намерен построить подобный компьютер к 2020-му году.

Современный суперкомпьютер может содержать более 100000 узлов. При этом следует иметь в виду, что каждый из них имеет конечную надежность. В 2001 году время наработки на отказ супер-ЭВМ равнялось 5 часам, а в 2012 — 55 часов. Для 100000-узлового компьютера только 35% активности будет приходиться на продуктивную работу. Остальное время займет формирование точек восстановления (check point) и другие вспомогательные операции.

2. Искусственный интеллект

Искусственный нейрон имеет размер 90нм, но в перспективе может быть уменьшен до 14 нм. Силиконовый образец размером с булавочную головку может включать в себя 256 кремниевых нейронов и блок памяти, который определяет свойства до 262,000 синаптических соединений между ними. Конечной целью данной разработки станет система с 10 млрд. нейронов с 100 триллионами синапсов. В человеческом мозгу содержится по разным оценкам от 2 до 10 млрд нейронов. Объем человеческой памяти оценивается как 1-2,5 петабайт.

Белый дом (США) считает, искусственный интеллект критической технологией для будущего экономического развития страны.

Современные суперкомпьютеры, уступая человеку по интеллектуальности, потребляют 200-1000 МВт, а человеческому мозгу заведомо достаточно 30 Вт. Нейро-программу AlphaGo обучили правилам игры в го, она какое-то время играла сама с собой, а потом обыграла чемпиона мира по го Ли Седоля и получила 3586 баллов рейтинга Эло.

Прогноз предполагает, что быстродействия компьютера 1018 операций в секунду для получения искусственного интеллекта будет достаточно (см. рис. 3). Ожидается, что после 2045 года произойдет технологический взрыв, последствия которого предугадать трудно (сингулярность).

Рис. 2. Чип с 256 нейронами и 262.144 синапсами (IBM, 2011 год)

Рис. 3. Развитие ВТ и перспективы создания ИИ

Разброс прогнозов того, когда компьютер станет обладать интеллектом, превосходящим человеческий, огромен (см. рис.4).

Рис. 4. Прогнозы для времени создания компьютера с искусственным интеллектом уровня человеческого (Chip 06/2016 стр 26)

Вице-президент компании Google Diane Greene заявила, что несмотря на существенный прогресс за последние годы, она не ожидает, что компьютер станет умнее человека за время ее жизни.

2.1. Проблема сингулярности в ИИ

Для того чтобы человек стал профессионалом в своем деле, нужно как минимум 15-20 лет обучения, время обучения компьютера всегда будет требовать на порядки меньшее время. Эксперты полагают, что после 2045 года компьтеры начнут сами себя проектировать.

28 сентября 2016г сформировано партнерство по проблемам искусственного интеллекта (‘Partnership on AI’) между компаниями Google, Amazon, IBM, Microsoft и Facebook. Этот альянс будет изучать в том числе проблемы, которые возникают при создании интеллекта, превышающего человеческий.

Прогнозируется, что именно кремниевые потомки людей завоюют вселенную. Некоторые люди считают, что со временем компьютеры смогут управлять человеческим обществом. На опасность искусственного интеллекта обратили внимание коммерсант Маск, физик Хокинг и Стив Возняк (Apple). Многие считают, что бояться здесь нечего, человек всегда может отключить компьютер от электропитания. Но компьютер с высоким интеллектом может без труда обеспечить питание от альтернативных источников. На рис. 5 показана модель создания нейроморфного компьютера.

Рис. 5. Схема моделирования естественных нейронов посредством PCM (Phase Change Memory)

Компания ARM TechCon анонсировала процессоры, с размером меньше миллиметра. Новый чип Cortex-M33 имеет площадь меньше 0,1 мм2.

2.2. Прикладные проблемы ИИ

Согласно последним исследованиям Microsoft современные системы искусственного интеллекта способны распознавать человеческую речь на профессиональном уровне. Число ошибок при распознавании у компьютера сегодня составляет 6,3% против 5.9% — для человека.

В США обсуждается возможность инициативы по запрету смертоносного оружия с искусственным интеллектом.

Идут разработки технологии 3D-печати для формирования различных органов человека, включая сердце и печень.

Компания BenevolentAI (Великобритания) пытается использовать средства искусственного интеллекта для разработки новых лекарственных препаратов (см. «UK firm strives to accelerate drug discovery using AI», Kathryn Cave, Nov 24 2016). В современной фармацевтике генерируются большие объемы данных, только в PubMed производится 10000 обновлений в день. Все поступающие данные анализируются с помощью системы JACS (Judgement Augmented Cognition System). Ведутсы разработки элементов экзоскелета (см. рис. 6).

Рис. 6. Искусственная рука

3. Тем временем в РФ

В ноябре 2015 года российская компания NTechLab продемонстрировала наиболее высокую эффективность распознавания человеческих лиц. По эффективности программа компании обошла продукты Google, Facebook и 90 других команд в ходе соревнования, проходившего в университете Вашингтона. Компания использовала в своем продукте технику deep-learning. Программа FindFace способна распознать лицо на фотографии среди 250 миллионов фотографий менее чем за полсекунды. Предполагается, что программа будет применена для распознавания лиц, фиксируемых 150.000 видеокамерами, размещенными в Москве.

4. Беспилотные транспортные средства

Google-car прошел без аварий более 1.300.000 миль (рис. 7, слева).

рис.7. Эволюция первого беспилотного автомобиля компании Google

С 2040 года все автомобили будут беспилотными. Intel инвестирует $250M в беспилотные автомобили. Такой автомобиль будет генерировать до 4ТБ данных в день. Сегодня беспилотные транспортные средства уже используются для перевозки грузов (см. рис. 8).

Рис. 8. 18-колесный беспилотный трейлер компании Otto доставляет 51744 банок пива из форта Collins в Colorado Springs

Компания Rolls-Royce считает перспективными для транспортировки грузов автономные суда (см. рис. 9). В Дании создан небольшой флот самоуправляемых лодок, которые будут использоваться в качестве паромов, начиная с 2017г.

Рис. 9. Проект беспилотного транспортного корабля

5. Умное оружие

Jonathan Mossberg — владелец почти столетней оружейной компании в США пытался подарить своей 21-летней дочери пистолет, от которого она отказалась. Дочь объяснила свой отказ тем, что нападающий может отнять его и использовать оружие против нее самой (см. «Efforts to restart smart-gun innovation could misfire again», Lucas Mearian, Computerworld, Oct 14, 2016). Тогда оружейник решил разработать умное оружие, которое не допустит такого развития событий. 16 лет тому назад, после вложения 5$ млн. такое оружие было разработано. Технология использует RFID. Для персонального управления оружием используется специальный перстень, снабженный соответствующим датчиком. Другим решением является система считывания отпечатка пальца владельца. Технология применима для пистолетов и ружей (см. рис. 10).

Рис. 10. «Умный» пистолет

6. Диасгностика рака с помощью смартфона

Исследователи из Вашингтонского университета разработали портативный спектрометр на основе смартфона iPhone 5, пригодный для диагностики рака с вероятностью 99% (см. href=http://book.itep.ru/depository/newest_tech/New_smartphone_attachment_can_detect_cancer.htm>»New smartphone attachment can detect cancer», Lucas Mearian, Computerworld, Nov 2, 2016). Устройство (см. рис. 11) может анализировать до 8 образцов в оптическом диапазоне. Анализируется протеин, который является маркером для рака простаты, легких, груди, печени и кожи. Ожидается, что устройство будет стоить 150$.

Рис. 11. Средство диагностики рака на основе iPhone 5

7. Квантовые компьютеры

Компания D-Wave Systems удвоила число кубит своего квантового компьютера и подняла его быстродействие в 1000 раз (см. «D-Wave will ship a 2,000-qubit quantum computer next year», Agam Shah, G News Service, September 20, 2016). В следующем году компания начнет поставку компьютеров с 2000 кубит.

АНБ США разрабатывает квантовый компьютер, который сможет легко подбирать ключи к любому современному шифру. Программа разработки называется «Penetrating Hard Targets” и стоит 79,7 млн $.

Компания Microsoft подняла приоритет разработок квантового компьютера (см. «Microsoft puts quantum computing higher on its hardware priority list«, Agam Shah, IDG News Service, Nov 21, 2016). Компания намерена начать разработки, как оборудования, так и программ. Предполагается создать квантовый компьютер, который будет способен решать любые задачи. На текущий момент по данной проблематике работают IBM, D-Wave и Google. Ожидается, что настоящий квантовый компьютер появится через 10 лет.

8. Рост объемов информации, накопленных человечеством

К 2020 году объем данных, накопленных человечеством, достигнет 40 зеттабайт (1 ZB= 1021 байт; см. рис.12). Это открывает новые возможности и создает немалые проблемы.

Рис. 12. Динамика роста объема информации, накопленной человечеством.

В октябре 2016 года зарегистрировано 1.429.331.486 WEB-серверов и более 5 млрд объектов в Интернет (см. рис. 13). В 2020г ожидается более 20 млрд объектов, плюс примерно столько же от Интернета вещей.

Рис. 13. Рост числа WEB-серверов в мире по годам

9. Интернет вещей (IoT)

Сегодня число объектов IoT приближается к 2 млрд, к 2020 году их число достигнет 30-50 млрд. В начале ноября 2016u состоится форум по IoT в Москве. На рис. 14 представления архитектура Интернета вещей.

Рис. 14. Архитектура мира IoT

10. DDoS-атака со стороны маленькой видеокамеры («черная» пятница)

Слабая защищенность объектов ioT делает их уязвимыми для хакеров. DNS-сервис провайдер Dyn, который стал жертвой крупномасштабной DDoS-атаки, провел расследование инцидента (см. «Dyn reveals details of complex and sophisticated IoT botnet attack», Alex Scroxton, 27 Oct 2016). В результате атаки пострадали Airbnb, Amazon Web Services, Boston.com, Box, FreshBooks, GitHub, GoodData, Heroku, Netflix, The New York Times, PayPal, Reddit, Shopify, Spotify, Twitter, Vox и Zendesk. Атака содержала несколько волн, базировалась на программном коде Mirai и продолжалась c 11:00 до 17 часов. Реализация использовала протоколы TCP и UDP и миллионы IP-адресов по всему миру. Мощность атаки составила 799 Гбит/c. Оценки показывают, что возможны атаки с потоками до 1,5 Тбит/c. Такой мощности достаточно, чтобы подавить любого сервис-провайдера и сеть всей РФ. Спицифика IoT позволяет разработать специфические меры для борьбы с DDoS-атаками через объекты IoT.

Рис. 15. Миниатюрная видеокамера — причина самой мощной DDoS-атаки

Китайская компания Hangzhou Xiongmai Technology отзывает 4.3 млн. Интернет видеокамер из США.

Членам кабинета министров Великобритании теперь запрещено из соображений безопасности носить смарт часы. Сходные ограничения были введены ранее для некоторых видов мобильных телефонов.

К 2020 году прибыли от средств сетевой и информационной безопасности превысит 100млрд. долларов при ежегодном росте 8,3%. Gartner утверждают, что ближайшие 3-5 лет ознаменуются 50% ростом аналитических исследований с привлечением искусственного интеллекта