计算机将引领人类走向何方？
猎云网（微信号：ilieyun）3 月 8 日报道（编译：蔡妙娴）
编者注：本文作者为 Chris Dixon，Andreessen Horowitz 的普通合伙人之一。
计算产业的发展主要有两个独立的周期：财务周期和产品周期。最近，很多人都在就我们现阶段所处的财务周期做分析；财务周期也同时获得了不少关注。
计算产业的财务及产品状况总是在不断波动的，有时波动程度还比较疯狂。产品周期获得的关注相对会少于财务周期，虽然从根本上来说产品周期才是推动计算产业前进的动力。我们可以用分析过去推断未来的方式，来理解和预测计算产业的产品周期。
新计算时代每 10-15 年就会出现
科技产品周期其实就是平台与应用之间的相互促进。新平台的开发带来了新应用的出现，而新应用的出现又能增加新平台的价值，创造一个积极的反馈圈。科技圈有些旁逸斜枝是时常的事，但每过一段时间——通常是 10-15 年左右——就会出现一轮主流新周期，这种主流周期能够完全重塑整个计算行业。
财务和产品周期大多会独立发展
个人电脑的兴起为企业家带来了文字处理器、电子表格程序以及许多其他桌面应用程序；互联网的出现让我们知道了什么叫搜索引擎、电子商务、电子邮件、社交媒体、SaaS 商务应用等等；智能手机的诞生让移动消息、手机社交网络、打车等按需服务成了现实。
今天，我们已经进入移动时代，未来我们将看到更多移动创新的出现。
每个产品时代都可以分成两个阶段：1）孕育阶段，此时新平台首次进入公众视线，不仅昂贵，未开发完全，还难以使用；2）成长阶段，在此阶段，产品已经能解决上阶段的问题，并伴随着指数型的增长。
如果 10-15 年的周期频率不变，那么计算领域的下一个时代将在未来几年内启幕。也就是说，我们现在应该已经处在新周期的孕育阶段。当前，硬件和软件领域都有不少新趋势冒头，我们或许能从这些趋势当中稍微预测一下下个时代的样子。在本文中，我将就这些行业新苗头谈谈自己的看法，并探讨一下计算行业的未来。
硬件：个小，便宜，随处可见
在大型计算机时代，只有大公司才能买的起电脑；微型计算机的出现，让小公司也尝到了机器计算的甜头；而个人电脑的出现则让技术走遍了家庭和办公室；而如今，智能手机的普及让我们迎来了人人移动的时代。
计算机正变得越来越小
我们正进入一个处理器和传感器一步步变小、变便宜的时代，以后电脑的数量可能比人还要多。
引起这一变革的原因主要有两个：一是过去 50 年间半导体行业的稳步发展；二是 Chris Anderson 所说的“智能手机战的和平红利”。智能手机的广泛传播为处理器和传感器行业带来了大量投资。如果你把现在的无人机，VR 头显或物联网设备拆卸下来，你会发现，它们大多都是由手机元件组成的。
在现代半导体时代，行业重心已经从独立 CPU 转换到了大量专业芯片——即所谓的单片系统。
另一大“万能符”技术——量子计算技术也已取得成效。虽然它目前主要还只能存在于实验室里，然而一旦普及，量子计算技术能够给生物学及人工智能领域的算法带来数量级的性能改进。
软件：人工智能的黄金时代
软件领域每天都有惊心动魄的事情发生，分布式系统就是一个很好的例子。随着电子设备数量的惊人增长，1）多设备并行任务的处理；2）进行设备间的交流与合作变得越来越重要。
然而，软件领域最激动人心的突破或许还得说是人工智能。人工智能的历史由来已久，其间不乏天花乱坠的宣传，令人失望的产品。Alan Turing 曾预言，到 2000 年，计算机将能成功模拟人类。他的预言失败了，但今天的我们可以骄傲地说，人工智能或许已经进入了黄金时代。
“机器学习是一种核心的、变革性的技术，正是因为这一技术的发展，我们开始反思自己的行为。”——Google CEO，Sundar Pichai
许多令人称奇的人工智能技术都将目光放在了深度学习上。深度学习是人工神经网络的一种延伸，其历史可追溯到上世纪 40 年代。近几年，得益于新算法，并行运算以及大数据集的广泛传播，深度学习技术再次显现生机。
人们很容易以为深度学习技术只是硅谷新兴的流行语，但其实它的发展是有大量理论和现实成果做基础的。比如说，ImageNet（一个流行的机器视觉比赛）挑战获胜者的错误率在使用深度学习之前是 20%—30%。在使用深度学习技术后，获胜算法的准确性得到了稳步提升，2015 年时，获胜算法的准确性甚至超越了人类。
目前，与深度学习相关的许多文件、数据集和软件工具都变成了开源资源，这一现象的广泛影响就是，个人和小公司都有能力开发自己的应用。拿 WhatsApp 来举例，该公司仅凭 50 名工程师，就开发出了拥有 9 亿用户的全球通讯系统，而上一代通讯系统的建立，耗费了几千名工程师的心血。
第一款由大型科技公司推出的深度学习应用时 Google Photos，这款应用可谓是惊人的智能。
在不久的将来，我们将见证各种产品的智能化进程，包括：语音反馈，搜索引擎，聊天机器人，语言翻译器，汽车，无人机，医学成像系统等等。
“未来10000家创企的商业计划其实很好预测，那就是：XX加人工智能。”——Kevin Kelly
值得提醒的是，那些想要开发人工智能产品的创企最好把精力放在开发特定应用上，否则他们无法与将人工智能当做头等大事的大型科技公司相匹敌。人工智能系统的发展遵循这样一个规律：收集的数据量越大，系统就越智能。
软件+硬件：新型计算机
当前，一系列处于孕育阶段的新计算平台将得到大幅提高，另外，得益于硬件与软件的有效结合，这些新计算平台或将进入成长阶段。尽管它们的设计和发展计划不尽相同，但他们都有同一个主题：通过给世界叠加一个智能虚拟层，赋予人类新增强的能力。未来，汽车、无人机、物联网、可穿戴设备、虚拟现实、增强现实领域都将进入高速发展阶段。
汽车：大型科技公司 Google、苹果、Uber、Tesla 等在自动驾驶汽车上投入了大量资源。半自动驾驶汽车，如 Tesla Model S 已经上市，并将在短时间内得到改良。全自动驾驶汽车的出现或许还要等待一段时间，但最长也不会超过 5 年。
未来我们将看到更多对自动驾驶汽车的投资。除了大型科技公司，大型汽车制造商也越来越重视自动驾驶汽车的开发。此外，随着深度学习软件工具的进步，单个程序员开发半自动驾驶汽车已不是什么不可能的事，因此你甚至还将看到许多由创企开发的自动驾驶汽车。
无人机。今天的消费级无人机大多由现代的硬件组成，但相应的软件却还不够成熟。在不久的将来，我们将看到由先进的电脑视觉及人工智能技术开发的无人机，这种无人机不仅更加安全，易于驾驶，也更加实用。
物联网。许多人在用 Echo 之前以为它只是个小玩意，但当他们真正使用之后才发现，这小东西竟然这么好用。Echo 的出现告诉人们，永久在线的语音也可以成为一个优秀的用户界面。在我们现在的技术条件下，语音交流只能在限定文本内实现；未来，语言识别技术将会随着深入学习技术的发展而提升。
可穿戴设备。随着硬件的持续改良，可穿戴设备将会支持更多的应用，就像智能手机那样；在利用物联网技术后，语音还将成为可穿戴设备的主用户界面。
虚拟现实。虚拟现实头显将进一步升级，价格也会变得更加美丽。该领域的主要研究主题包括：1）呈现摄制的虚拟现实内容的新工具；2）用于直接从手机和头显上跟踪和扫描的机器视觉；3）用于呈现大规模虚拟环境的分布式终端系统。
增强现实。在虚拟现实实现后，增强现实也会姗姗而来，这是因为相较于虚拟现实技术，增强现实需要更多的新科技。比如能够将现实和虚拟物品融合在同一场景中的低延迟机器视觉技术等。
以后会是什么样？
我们不知道 10-15 年的计算周期是否已经终结，移动时代即是最后一个时代；我们也不知道下一个时代是否将在不久的将来出现，或者上述几个新兴的计算领域是否会出现消亡的情况。
我认为我们正处在多个新时代的尖端，而不是大多数人以为的一个时代。“智能手机战的和平红利”为新设备创造了“寒武纪大爆发”，而软件的发展，尤其是人工智能的发展，将会使这些设备更加智能、好用。上文中提到的许多已经出现的未来科技，将在极短的时间内获得大规模运用。
不少观察家都认为，现在的许多新设备正在经历它们“尴尬的青少年期”，这是因为它们尚且处于孕育阶段。如果要和什么作对比的话，它们就好比 70 年代的个人电脑，80 年代的互联网，2000 初期的智能手机，我们现在看到的，还是一个不完全的未来。未来已向我们走来：市场波动起伏，技术光芒起起落落，但计算技术正迈着稳健的步伐，一步步向我们靠近。
正文到此结束
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