Умная пыль и машинное обучение: Названы самые многообещающие технологии будущего
По оценкам аналитиков, наиболее обсуждаемые темы в 2015 году — беспилотные автомобили, умные дома, распознавание и синтезирование речи, максимально похожей на человеческую. Стремительно развивающимся трендом названо и машинное обучение — способность компьютера развивать свои системы и обучаться подобно тому, как это делают люди.
Читай также: Убийцы рабочих мест: 12 подрывных технологий (ИНФОГРАФИКА)
Компьютерные аналитические системы уже сейчас способны глубже анализировать массивы информации и строить более точные прогнозы, чем люди. Для того чтобы достичь окончательной зрелости, таким системам понадобится от двух до пяти лет: столько же, сколько и сложным системам перевода и машинному обучению. Для сравнения, интернет вещей останется технологией для избранных еще лет 5-10.
Носимые гаджеты, например умные часы и фитнес-трекеры, разочаровали пользователей: в них оказалось слишком много требующих доработки несовершенств. В то же время 3D-печать для промышленных производств, управление гаджетами с помощью жестов и виртуальная реальность, по мнению Gartner, близки к тому, чтобы восприниматься как часть повседневной жизни.
Читай также: Прогноз на будущее: 3D-голограммы, сверхточная навигация и вечные батарейки
В прогнозе за 2015-2016 год впервые упоминается “умная пыль“ — группа самоорганизующихся крошечных устройств (например, микроскопических роботов), которые обмениваются беспроводными сигналами и действуют сообща. Прогноз предсказывает, что стать привычной на рынке эта технология сможет не раньше чем через 10 лет.
Методология оценки популярности технологий и их потенциала с помощью цикла зрелости была изобретена аналитиками Gartner в 1995 году. Например, в первом же обзоре эксперты Gartner предсказали развитие Bluetooth, биометрии и беспроводного интернета.
Смотри также видео об умных городах и умной пыли: