著名投资人Chris Dixon：计算的下一波浪潮是什么？
來自Medium
作者：Chris Dixon
機器之心編譯出品
參與：吳攀
計算行業分成兩個主要的獨立周期：金融周期和產品周期。關于金融周期中我們現在的處境，最近出現了很多呼聲。金融市場也得到了極大的關注，它們的波動往往無法預測，有時還大起大落。相對而言，產品周期方面受到的關注就少一些，盡管事實上產品才是計算行業發展的真正推動力。通過對過去的學習和延伸到未來的思考，我們可以了解并預測產品周期。
每隔10-15年就會迎來一個新的計算時代
技術產品周期在平臺和應用之間是相互促進相互增強的。新平臺支持新應用，而新應用又反過來讓新平臺更有價值，從而創造出一個正反饋循環。往小一點說，分支技術周期總是在發生，但每隔一段時間——從歷史上看是每隔10-15年——就會開始出現重要的新周期，整個地重塑計算領域。
金融和產品周期大多是獨立演進的
PC（個人計算機）的出現讓企業可以創造文字處理器、電子表格和其它許多不同的桌面應用程序。互聯網讓搜索引擎、電子商務、電子郵件和信息、社交網絡、SaaS業務應用和其它許多服務成為可能。智能手機造就了移動通信、移動社交網絡和拼車共享等按需服務。今天我們正處在移動時代中間，可能還有更多移動創新正待到來。
每一個產品時代都可分為兩個階段：
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孕育階段（the gestation phase）：新平臺開始引入，但價格昂貴、不完整且/或難以使用；
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成長階段（the growth phase）：解決了以上問題的新產品出現，開始迎來指數級爆發增長。
Apple II發布于1977年（Altair發布于1975年），但直到1981年IBM個人電腦的出現才正式啟動了PC行業的爆發。
每年的PC銷量（單位：千臺）
互聯網的孕育階段是80年代和90年代初，那時計算機還只是學術界和政府機構所使用的基于文本的工具。隨著1993年Mosaic網頁瀏覽器的出現，互聯網進入成長階段，至今仍在繼續。
全球互聯網用戶數量
90年代是功能手機的天下，新千年初出現了Sidekick和黑莓的早期智能手機，但直到2007-2008年iPhone和之后的Android出現后，智能手機才真正進入成長階段。自那以后，智能手機就開始了爆發式增長：今天擁有智能手機的人數已超過20億。預計到2020年，全球人口的80% 都將擁有智能手機。
每年全球智能手機銷量（單位：百萬）
如果10-15年的周期模式還會重復，那么幾年之后，計算時代就應該會進入下一成長階段了。以此看來，現在我們應該已經處在新時代的孕育階段。下一個計算時代會是怎樣呢？現在在硬件和軟件領域已有很多重要趨勢可以讓我們一窺未來。下面我將對這些趨勢進行探討，然后給出關于未來可能模樣的一些想法。
硬件：體積小、價格便宜、無處不在
在大型機時代，只有大型企業才能買得起電腦。小型機是規模較小企業的選擇，PC用于家庭和辦公，而智能手機則是個人使用。
計算機體積一直在穩定變小
我們這個時代，處理器和傳感器的體積和價格都還在持續下降，計算機的數量也將因此遠遠超過人類的數量。
造成這一現象的原因有兩個：一是過去50年里半導體產業的穩步推進（摩爾定律）；二是Chris Anderson所稱的「智能手機大戰的和平紅利」：智能手機的巨大成功導致大規模投資進入處理器和傳感器領域。如果你拆開一架現代無人機、虛擬現實頭戴設備或物聯網設備，你就能在其中找到大部分智能手機組件。
在現代半導體時代，人們關注的焦點已經從獨立CPU轉向了被稱為系統級芯片（SoC）的專用芯片組合。
計算機價格一直在穩定下降
典型的系統級芯片包含高能效的ARM CPU，外加用于圖像處理、通信、電源管理、視頻處理和更多功能的專用芯片。
樹莓派Zero：5美元的1 GHz Linux計算機????
這種新架構讓基本計算系統的價格從約100美元降至約10美元。售價僅5美元的樹莓派Zero是一款計算速度達1GHz的Linux計算機。在同等價位上還能買到運行某個版本Python的帶有WiFi功能的微控制器（參考http://makezine.com/2015/04/01/esp8266-5-microcontroller-wi-fi-now-arduino-compatible/）。不久之后這些芯片的成本就將低于1美元，其成本效益足以讓我們在幾乎任何東西中嵌入一部計算機。
軟件：人工智能的黃金時代
今天在軟件方面發生著許多令人興奮的事。分布式系統就是一個很好的例子。隨著設備數量的指數級增長，它對多臺機器的并行任務與設備之間的通訊和協調也日益重要。有趣的分布式計算技術包括Hadoop和Spark這些用于并行處理大數據問題的系統，以及用于保護數據和資產安全的比特幣\區塊鏈技術。
但也許最讓人興奮的軟件突破正在人工智能（AI）領域內發生。人工智能有很長一段糅雜著炒作和失望的歷史。阿蘭·圖靈自己曾預測說到2000年時機器將有能力成功模仿人類。但，現在我們終于有理由相信人工智能終于開始進入黃金時代了。
「機器學習是一個核心的變革方式，讓我們重新思考我們所做的一切。」
——谷歌CEO Sundar Pichai
人工智能的很多興奮點都集中在深度學習上，機器學習技術大眾化的開端是現在已經非常出名的2012年谷歌推出的使用巨大計算機集群來學習鑒別YouTube視頻中的貓的項目。深度學習是神經網絡的傳承，神經網絡這項技術可以追溯到1940年代。得益于新算法、廉價的并行計算和廣泛可用的大數據集等因素的結合，這項技術終于重現生機。
ImageNet挑戰的錯誤率（紅線=人類的表現）
人們很容易將深度學習誤認為是又一個硅谷流行語。然而它所帶來的興奮得到了令人印象深刻的理論和現實世界的結果的支持。比如，ImageNet挑戰（一個流行的機器視覺大賽）獲勝者的錯誤率在使用了深度學習之后出現了20-30%的下降。使用深度學習，獲勝算法的準確度也在穩步提高，到2015年時已經超過了人類的表現。
許多與深度學習相關的論文、數據集和軟件工具都已經開源。其所帶來的民主化效應讓個人和小型企業能夠打造出強大的應用。WhatsApp僅憑50名工程師就能夠打造出為9億用戶提供服務的全球信息系統；相比而言，前幾代信息系統需要數千名工程師。這種「WhatsApp效應」現在正在人工智能領域出現。類似Theano和TensorFlow這樣的軟件工具與用于訓練的云數據中心和低廉的GPU相結合，讓小團隊的工程師也能夠打造出最為先進的人工智能系統。
例如，有一個單獨的程序員正在開發一個利用TensorFlow給黑白照片上色的小項目。
左：黑白；中：自動上色后；右：原圖
另外還有一個小型初創公司打造了實時物體識別：
Teradeep實時物體識別
這讓人不禁聯想起一部科幻電影中的著名場景：
終結者（1984）
大型科技公司首先發布的一個深度學習應用是Google Photos的搜索功能，其智能程度讓人震驚。
用戶使用「big ben」作為關鍵詞搜索照片（沒有元數據）
很快我們就能看到各種產品中智能的顯著提升，包括語音助手、搜索引擎、聊天機器人、3D掃描儀、語言翻譯、自動駕駛、無人機、醫療成像系統等。
「很容易預測下10000家初創公司的商業計劃：從事X并加入人工智能。這是一筆大生意，而現在它在這里了。」
——Kevin Kelly
初創公司打造人工智能產品需要在特定應用上保持高度的關注，這樣才能抗衡將人工智能作為首要發展重點的大型科技公司。人工智能系統會隨著收集數據的增多而變得更好，這意味著可以創造一個良性滾雪球的數據網絡效應（更多用戶→更多數據→更好的產品→更多用戶）。地圖初創公司Waze使用數據網絡效應打造的地圖比其它更有資本的競爭者好很多。成功的人工智能初創公司都會遵循類似的策略。
軟件+硬件：新型計算機
現在有各種各樣的計算平臺處于孕育階段，很快它們就將變得更好——可能進入成長階段——因為它們整合了現在最先進的硬件和軟件。盡管它們的設計和封裝方式各不相同，但它們都有一個共同的主題：它們通過在世界頂層上嵌入智能虛擬層賦予我們新的增強的能力。下面是一些新平臺的簡要概述：
汽車
谷歌、蘋果、Uber和特斯拉這樣的大型科技公司正向自動駕駛汽車領域投入重要資源。特斯拉Model S這樣的半自動汽車已經公開上市，能力也在快速提高。全自動駕駛所需的時間更長，但可能不會超過5年時間。現在已經有幾乎能與人類司機并駕齊驅的全自動駕駛汽車了。但是基于文化和監管方面的原因，全自動駕駛汽車只有在遠遠超過人類司機時才能被廣泛允許。
自動駕駛汽車制作環境地圖
預計還將有更多大量投資投入自動駕駛汽車。除了大型科技公司，大型汽車制造商也開始對自動駕駛嚴肅起來。你甚至還將能看到一些初創公司的有趣產品。深度學習軟件工具已經非常好用了，一個單獨的程序員就能做出一輛半自動駕駛汽車。
自制的自動駕駛汽車
無人機
今天的消費級無人機包含了現代的硬件（大部分智能手機組件外加機械部件），但軟件卻相對簡單。不遠的將來，我們將看到整合了先進的計算機視覺和其它人工智能技術的無人機，從而使它們更加安全、更易于操控且更加有用。無人機娛樂錄像還將繼續流行，但也將出現重要的商業實用。有成千上萬種涉及到攀爬建筑、高塔和其它結構的危險工作，使用無人機能讓這些工作變得更為安全和高效。
飛行中的全自動無人機
物聯網（IoT）
物聯網設備最明顯的應用目的是為了節能、安全和便捷。Nest和Dropcam是前兩個目的中比較受歡迎的例子。而在便捷上，亞馬遜的Echo是最有趣的產品之一。
物聯網的三種應用
在真正嘗試Echo之前，大部分人都認為它只是一個噱頭，而一旦嘗試后，他們會驚訝原來它這么有用。Echo是「長期在線語音」作為用戶交互接口能夠多么有效的偉大演示。在能夠進行全面對話的通用型人工智能出現之前，我們還需要等待一段時間。但就像Echo一樣，目前聲音可以在限制范圍內獲得成功。隨著最近深度學習領域的突破，人工智能的語言理解能力也會獲得提升，從而開啟其產品設備之路。
物聯網也將在商業環境中得到應用。比如帶有傳感器和網絡連接的設備在監測工業設備方面具有很大的用處。
電影《Her》中出現的可穿戴超智能AI耳機
虛擬現實（VR）
對虛擬現實而言，2016年是讓人興奮的一年：Oculus Rift和HTC/Valve Vive（也許還有索尼Playstation VR）的發布意味著舒適的、真實感極強的虛擬現實系統終于走向了公眾。虛擬現實系統需要達到非常好的程度才能避免「恐怖谷」陷阱。合適的虛擬現實需要特殊的屏幕（高分辨率、高刷新率和低殘留）、強大的顯卡和追蹤用戶準確位置的能力（之前推出的虛擬現實系統只能追蹤用戶頭部的旋轉）。今年，公眾將首次體驗到什么叫「出離（presence）」——當你的感官被完全欺騙時，你會感到被完全傳輸到了虛擬世界中。
Oculus Rift玩具盒演示
虛擬現實頭設還將繼續改進并越來越便宜。主要的研究領域包括：1）用于創建渲染和/或拍攝虛擬現實內容的新工具；2）用于從手機和頭設中直接追蹤和掃描的機器視覺；3）用于主控大型虛擬現實壞境的分布式后端系統。
房間規模的虛擬現實3D世界創造
增強現實（AR）
增強現實可能在虛擬現實之后到來，因為增強現實需要大部分虛擬現實所需的東西還外加一些新技術。比如，增強現實需要先進的低延遲的機器視覺以在同一個交互式場景中令人信服地將真實和虛擬物體結合。
電影《王牌特工》中真實和虛擬的結合
也就是說，增強現實可能會比你預想得更快到來。下面這個演示視頻是由Magic Leap增強現實設備拍攝的：
Magic Leap演示：真實的壞境，虛擬的角色
接下來是什么？
有可能10-15年的計算周期已經結束，移動是最后的時代。但也有可能下一個時代并不會很快到來，或者只有前面所談論的新計算類別中的一個子類最終會變得重要。
我傾向于認為我們并不只是處于一個，而是很多個新時代的風口浪尖。「智能手機大戰的和平紅利」創造了新設備的「寒武紀大爆發」，而軟件，尤其是人工智能的發展將讓這些設備變得智能和有用。上面談到的許多未來技術今天都已存在，并會在不遠的將來得到廣泛的應用。
觀察者也已經注意到許多這些新設備都還處于他們「尷尬的青春期」。這是因為他們都還處于孕育階段，就像是70年代的PC、80年代的互聯網和2000年代早期的智能手機；我們看見了一點尚未到來的未來。但未來正在到來：市場有漲有跌，興奮感也起起落落，但計算技術一直在穩步向前推進。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的著名投资人Chris Dixon：计算的下一波浪潮是什么？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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