Máy tính, Internet rồi di động, vậy k� nguyên tiếp theo của chúng ta s� là gì?
(Cập nhật: 9/3/2016)
(Tường An - Tako) Nếu chu k� 10-15 năm trong công nghiệp điện toán vẫn đúng, thì k� nguyên điện toán di động đã sắp kết thúc, nhưng câu hỏi đặt ra là điều gì s� đến tiếp sau đấy ?
Những tiến b� của ngành công nghiệp điện toán ph� thuộc vào hai chu k� độc lập: chu k� tài chính và chu k� sản phẩm. Những th� trường tài chính đang thu hút nhiều s� chú ý. Chúng có xu hướng biến động bất thường và đôi khi d� dội. So với nó, chu k� sản phẩm thu hút ít s� chú ý hơn, cho dù nó thực s� đẩy c� ngành công nghiệp điện toán tiến v� phía trước. Chúng ta có th� hiểu và d� đoán chu k� sản phẩm bằng cách nghiên cứu quá kh� và suy rộng v� tương lai.
Chu k� sản phẩm công ngh� đang củng c� lẫn nhau giữa những nền tảng và ứng dụng. Một nền tảng mới s� mang lại ứng dụng mới, ngược lại ứng dụng s� làm cho nền tảng mới có giá tr� hơn, tạo ra một vòng phản hồi tích cực. Những chu k� công ngh� nhánh nh� hơn, nhưng diễn ra liên tục, thường trong một khoảng thời gian t� 10 đến 15 năm (với các sản phẩm trong lịch s�) – những chu k� công ngh� mới bắt đầu s� hoàn toàn thay đổi ngành công nghiệp điện toán.
Thời k� PC cho phép các doanh nghiệp tạo ra ứng dụng x� lý văn bản, bảng tính và các ứng dụng máy đ� bàn khác. Thời k� Internet tạo ra các c� máy tìm kiếm, thương mại điện t�, email và tin nhắn, mạng xã hội, các ứng dụng SaaS và những dịch v� khác. Thời k� Smartphone tạo ra tin nhắn di động, mạng xã hội di động, và các dịch v� theo yêu cầu như chia s� chuyến đi. Hiện nay, chúng ta đang � giữa k� nguyên di động. Dường như chúng ta sắp được chứng kiến nhiều phát minh khác v� di động sắp tới.
Mỗi k� nguyên sản phẩm có th� chia thành hai giai đoạn : 1) giai đoạn thai nghén, khi nền tảng mới lần đầu được giới thiệu nhưng vẫn còn đắt đ�, chưa hoàn thiện, và quá khó s� dụng. 2) giai đoạn tăng trưởng, khi một sản phẩm mới đến và giải quyết các vấn đ�, dẫn đến một thời k� tăng trưởng tiếp theo cấp s� nhân.
Chiếc máy tính Apple II ra mắt vào năm 1977 (và chiếc Altair năm 1975) nhưng nó đã b� chiếc IBM ra mắt vào năm 1981 loại ra khỏi giai đoạn tăng trưởng của PC.
Giai đoạn thai nghén của internet diễn ra vào những năm 80 đầu 90, khi đó ch� được s� dụng bởi các viện hàn lâm và chính ph�. S� ra mắt của trình duyệt Mosaic năm 1993 đã bắt đầu thời k� tăng trưởng, và vẫn tiếp tục cho đến tận bây gi�.
Điện thoại di động xuất hiện vào những năm 90, và những điện thoại thông minh đầu tiên như Sidekick và Blackberry vào đầu những năm 2000, nhưng giai đoạn tăng trưởng của smartphone thực s� bắt đầu vào 2007 – 2008 với s� ra mắt iPhone và Android. D� kiến đến năm 2020, khoảng 80% dân s� toàn cầu s� có thiết b� này.
.png)
Chu k� sản phẩm và chu k� tài chính độc lập với nhau.
Nếu mô hình 10 – 15 năm này tiếp tục được lặp lại, k� nguyên điện toán tiếp theo s� bước vào giai đoạn tăng trưởng trong vài năm tới. Trong bối cảnh đó, chúng ta nên chuẩn b� cho giai đoạn thai nghén tiếp theo. Có một s� xu hướng quan trọng v� c� phần cứng và phần mềm có th� cho chúng ta một cái nhìn v� những gì sắp tới trong k� nguyên điện toán tiếp theo.
Phần cứng: nh�, r� và ph� thông
Trong k� nguyên của máy tính lớn, ch� có những t� chức lớn mới đ� tiền đ� tr� cho một chiếc máy tính. Các máy tính mini ch� phù hợp với t� chức nh�, PC cho gia đình và văn phòng, và smartphone cho các cá nhân. Gi� chúng ta đã bước vào k� nguyên mà các b� vi x� lý và các cảm biến đang ngày càng nh� và r� đến nỗi s� lượng máy tính s� còn nhiều hơn s� người.
Có hai nguyên nhân cho điều này. Một là s� tiến b� đều đặn của ngành công nghiệp bán dẫn trong 50 năm qua (định luật Moore). Th� hai là như điều Chris Anderson thường gọi đó là “Phần yên tĩnh của cuộc chiến smartphone”. Những thành công vang dội của smartphone dẫn đến khoản đầu tư khổng l� vào b� vi x� lý và cảm biến. Nếu bạn tháo một chiếc drone đời mới, kính VR hay thiết b� IoT ra, bạn s� thấy các linh kiện tương t� như của smartphone trong đó.
Trong k� nguyên bán dẫn hiện đại, trọng tâm đã chuyển t� các CPU độc lập sang hàng tá các chip chuyên dụng, còn được gọi là h� thống trên một chíp - chip SoC.
Một SoC điển hình của ARM s� bao gồm hàng tá các chíp chuyên dụng khác như, chip x� lý đ� họa, b� vi x� lý, chip giao tiếp, quản lý năng lượng, x� lý video và nhiều nữa.
Kiến trúc mới đã h� giá thành của h� thống máy tính cơ bản t� 100 USD xuống ch� còn 10 USD. Bạn có th� mua một chiếc Rapsberry Pi Zero chạy Linux với giá ch� 5 USD. Một mức giá tương t� dành cho b� vi điều khiển có wifi chạy trên phiên bản Python. Có l� chúng ta s� sớm chứng kiến những chíp này với giá ch� 1 USD, đ� thấp đ� nhúng một máy tính vào hầu hết mọi nơi.
Raspberry Pi Zero, máy tính chạy Linux với giá ch� 5 USD.
Trong khi đó, vẫn có những cải tiến đáng kinh ngạc v� hiệu suất trong các b� x� lý cao cấp. Đặc biệt quan trọng trong đó là GPU, một trong những sản phẩm tốt nhất được làm bởi Nvidia. GPU không ch� hữu dụng cho việc x� lý đ� họa, mà còn cho các thuật toán máy học và thiết b� tăng cường thực t� ảo. L� trình của Nvidia hứa hẹn s� cải thiện hiệu suất đáng k� trong những năm tới.
Một công ngh� đặc trưng là điện toán lượng t�, hiện nay mới xuất hiện tại các phòng thí nghiệm nhưng nếu thương mại hóa thành công s� mang lại những thay đổi trọng đại v� hiệu suất cho những lớp thuật toán hiện tại trong các lĩnh vực như sinh học và trí tu� nhân tạo.
.jpg)
Phần mềm: K� nguyên vàng của AI
Có rất nhiều điều thú v� đối với phần mềm ngày nay. Nhưng có l� bước đột phá v� phần mềm thú v� nhất đang xẩy ra là trí tu� nhân tạo AI. AI có một lịch s� dài của những quảng cáo và s� thất vọng. Alan Turing từng d� đoán rằng máy móc có th� bắt chước con người thành công vào năm 2000. Tuy nhiên, có những lý do hợp lý đ� nghĩ rằng AI có th� đang � vào k� nguyên vàng.
Đa phần s� phấn khích của AI được tập trung vào “học sâu”, một k� thuật máy học đã được ph� biến bởi một d� án nổi tiếng của Google vào năm 2012. D� án này s� dụng một cụm máy tính khổng l� đ� học cách nhận ra các chú mèo trong video trên Youtube. Học sâu là một hậu du� của mạng lưới thần kinh, một công ngh� khai sinh vào những năm 40. Nó được mang tr� lại hiện tại bởi s� kết hợp của nhiều yếu t�, bao gồm những thuật toán mới, điện toán song song giá r�, và s� ph� biến rộng rãi của b� d� liệu lớn.
.png)
T� l� lỗi của thách thức ImageNet giảm dần theo thời gian.
Tuy nhiên, điều làm cho k� thuật này tr� nên phần khích lại đến t� lý thuyết và kết qu� thực t� ấn tượng. Ví d�, t� l� lỗi cho người chiến thắng của thách thức ImageNet – một cuộc thi v� kh� năng nhìn của máy – thường là 20 – 30% trước khi có học sâu. Sau khi s� dụng k� thuật này, đ� chính xác của thuật toán giành chiến thắng đã cải thiện dần, và trong năm 2015 đã vượt qua hiệu suất của con người.
Rất nhiều trong s� các giấy t�, d� liệu và công c� phần mềm liên quan đến học sâu đã được mã nguồn m�. Điều này mang lại một tác động lớn lao, cho phép các cá nhân và các t� chức nh� xây dựng các ứng dụng mạnh hơn. Ví d� : Whatsapp có th� xây dựng một h� thống tin nhắn toàn cầu, phục v� đến 900 triệu người với ch� 50 k� sư, so với hàng ngàn k� sư chúng ta cần cho các h� thống tin nhắn th� h� trước. Hiệu ứng Whatsapp này đang diễn ra với AI.
Và đây là một startup nh� tạo ra một chương trình phân loại đối tượng theo thời gian thực.
Chúng ta s� sớm thấy những nâng cấp đáng k� cho trí thông minh của tất c� các loại sản phẩm, bao gồm : tr� lý ảo, c� máy tìm kiếm, phần mềm tr� lời t� động, máy quét 3D, máy dịch ngôn ng�, ô tô, máy bay không người lái, h� thống hình ảnh ý t� và nhiều nữa.
“K� hoạch kinh doanh của 10.000 startup sắp tới rất d� d� đoán : chọn một yếu t� X nào đó và thêm AI vào.” Kevin Kelly, phóng viên trang The Wired cho biết.
Các startup xây dựng sản phẩm AI s� cần tập trung vào ứng dụng c� th� đ� cạnh tranh với những công ty công ngh� khổng l�, những người đã đưa AI lên ưu tiên hàng đầu. H� thống AI s� tốt hơn khi thu thập được nhiều d� liệu hơn, do vậy s� tạo ra một vòng lặp v� hiệu ứng mạng d� liệu (nhiều người dùng – nhiều d� liệu – sản phẩm tốt hơn - nhiều người dùng hơn). Startup v� bản đ� Waze s� dụng hiệu ứng mạng d� liệu đ� tạo ra những bản đ� còn tốt hơn c� những đối th� cạnh tranh có s� vốn khổng l�. Các startup AI thành công s� đi theo một chiến lược tương t�.
Phần mềm + phần cứng: th� h� máy tính mới
Hiện có rất nhiều nền tảng điện toán mới đang � trong giai đoạn thai nghén, nhưng s� sớm tr� nên tốt hơn – và có th� tiến vào giai đoạn tăng trưởng - khi chúng kết hợp với những tiến b� gần đây của phần cứng và phần mềm. Cho dù chúng được thiết k� và đóng gói rất khác biệt, chúng vẫn có những điểm chung : chúng cho chúng ta những kh� năng mới và tăng cường những kh� năng cũ bằng cách nhúng một lớp ảo hóa thông minh lên th� giới thực. Dưới đây là một s� đánh giá tổng quan v� các nền tảng mới.
Ô tô t� hành: các công ty công ngh� lớn như Google, Apple, Uber và Tesla đang đầu tư đáng k� nguồn lực vào ô tô t� động. Các ô tô bán t� động như Tesla Model S đã xuất hiện và s� được cải thiện nhanh chóng. Xe t� lái hoàn toàn s� cần thời gian lâu hơn nhưng có th� không đến 5 năm nữa. Đã tồn tại những ô tô t� lái hoàn toàn giỏi gần như người. Tuy nhiên, vì những lý do văn hóa và luật l�, các ô tô t� lái hoàn toàn s� cần tốt hơn đáng k� so với con người trước khi chúng được chấp nhận rộng rãi.
Môi trường bản đ� của xe t� hành.
Không ch� các công ty công ngh� lớn, các nhà sản xuất xe hơi khổng l� cũng đang bắt đầu đầu tư nghiêm túc vào lĩnh vực này. Thậm chí bạn có th� thấy những sản phẩm thú v� được làm bởi các startup. Các công c� phần mềm học sâu đã tốt đến mức một lập trình viên đơn độc có th� làm được một chiếc ô tô bán t� hành.
Máy bay không người lái Drone: các máy bay không người lái đ� chơi hiện nay chứa phần cứng hiện đại (hầu hết các linh kiện của smartphone và các b� phận cơ khí), nhưng có phần mềm tương đối đơn giản. Trong tương lai gần, chúng ta s� thấy những chiếc drone kết hợp với công ngh� nhìn tiên tiến của máy tính và các AI khác, đ� làm chúng tr� nên an toàn hơn, điều khiển d� hơn và hữu dụng hơn. Kh� năng quay phim s� tiếp tục được ph� biến, nhưng cũng có những ứng dụng quan trọng s� dụng trong thương mại. Có hàng chục triệu người làm các công việc nguy hiểm liên quan đến việc leo bên ngoài các tòa nhà cao tầng, các tòa tháp và các kiến trúc khác, có th� được thay th� bởi các drone an toàn và hiệu qu� hơn.
Hình ảnh được quay bằng camera trên drone.
Internet of Things: các ứng dụng rõ ràng của thiết b� IoT như tiết kiệm năng lượng, bảo mật và tiện dụng. Nest và Dropcam là các ví d� ph� biến v� hai hạng mục hàng đầu này. Một trong những sản phẩm thú v� nhất đối v� danh mục tiện ích là Amazon Echo. IoT cũng s� được chấp nhận môi trường doanh nghiệp. Ví d�, các thiết b� với cảm biến và kh� năng kết nối mạng s� tr� nên hữu dụng đ� giám sát các thiết b� công nghiệp.
.png)
Thiết b� đeo: các máy tính đeo được ngày nay đã được thu nh� v� kích thước, k� c� pin, h� thống liên lạc và b� x� lý. Những thiết b� thu được thành công khi tập trung vào những ứng dụng hẹp như theo dõi sức khỏe. Khi các linh kiện phần cứng tiếp tục được cải thiện, các thiết b� đeo s� h� tr� nhiều ứng dụng như smartphone đã làm, m� ra một th� h� ứng dụng mới. Như với IoT, giọng nói s� có th� tr� thành giao diện người dùng chính.
.jpg)
Thực t� ảo VR: 2016 là một năm đầy phấn khích cho thiết b� VR với s� ra mắt của Oculus Rift và HTC/Valve Vive (gần đây nhất là còn có Samsung Gear), cho thấy những h� thống VR thoải mái và nhập vai cuối cùng s� được công b� công khai. Thiết b� VR cần các màn hình đặc biệt (đ� phân giải cao, tốc đ� refresh cao, đ� lưu sáng thấp), đ� họa mạnh m�, và có kh� năng theo dõi chính xác v� trí người dùng. Năm nay, công chúng s� lần đầu có được những trải nghiệm v� “s� hiện diện” – khi giác quan của bạn hoàn toàn b� đánh lừa rằng bạn vừa mới được đưa đến một th� giới mới.
Hình ảnh trong trò chơi có s� dụng kính VR.
Kính VR s� tiếp tục được cải thiện và có giá thành r� hơn. Phần lớn các nghiên cứu chính bao gồm : 1) tạo ra công c� kết xuất hình ảnh và ghi lại nội dung, 2) là công ngh� nhìn của máy cho kh� năng theo dõi và quét trực tiếp t� điện thoại và kính đeo, 3) h� thống phân b� đầu cuối đ� lưu tr� các môi trường ảo lớn.
Thực t� tăng cường AR : công ngh� này xuất phát muộn hơn so với VR do đòi hỏi phải có những công ngh� mới b� sung bên cạnh VR. Ví d� AR cần k� thuật nhìn tiên tiến và đ� tr� thấp của máy đ� kết hợp thực t� và đối tượng ảo khi tương tác một cách thuyết phục. Nhưng rất có th� AR s� xuất hiện sớm hơn bạn tưởng.
Giao diện s� dụng của kính Hololens.
Điều gì s� đến tiếp theo?
Có th� thấy chu k� 10 - 15 năm của điện toán đã kết thúc và di động là k� nguyên cuối. Cũng có th� k� nguyên tiếp theo chưa đến ngay trong thời gian gần, hoặc ch� là một tập hợp con của những nền tảng điện toán mới thảo luận � trên, s� bắt đầu tr� nên quan trọng.
Nhưng chú ý rằng rất nhiều các thiết b� mới còn đang trong giai đoạn thời niên thiếu. Đó là vì chúng vừa mới qua giai đoạn thai nghén. Cũng giống như PC vào những năm 70, internet vào những năm 80, smartphone vào những năm 2000, chúng ta đang được thấy từng phần của tương lai vẫn chưa đến. Nhưng tương lai đang đến, và dù th� trường có lúc đi lên, có lúc đi xuống, nhưng công ngh� điện toán vẫn vững bước tiến v� phía trước.
Tham khảo Medium.com
(Tham khảo Medium.com)
Tin tức khác
Google đang muốn tạo ra một Google Search nữa, nhưng ch� chuyên lĩnh vực y t�
CEO Của Verily, Andy Conrad, chia sẻ rằng máy tính là công cụ quan trọng nhất trong y học.
Bằng chứng iPhone 7 loại b� jack cắm tai nghe 3.5mm?
Thông tin được trích dẫn t� chuỗi cung ứng linh kiện iPhone của Apple tại Trung Quốc
Thư điện t� trường tồn
(Tường An - Tako) Bất chấp s� ra đời ngày càng nhiều ứng dụng cho phép gửi thông điệp qua mạng, song v� trí hàng đầu của thư điện t� dường như vẫn bất di bất dịch. Liệu v� th� đó có b� đe dọa?
AMOLED và LCD - công ngh� nào cho tương lai di động?
(Tường An - Tako) Công ngh� màn hình di động được chia làm 2 loại chính là AMOLED và LCD, nhưng giữa chúng lại có những khác biệt cơ bản tạo nên điểm mạnh riêng.
20163895716.jpg)
