S-кривая прогресса: как происходит развитие технологических отраслей Статьи редакции

Основные тезисы из выступления партнёра венчурного фонда Andreessen Horowitz Бенедикта Эванса на саммите a16z.

Перевод выполнен общественной онлайн-школой стартапов Russol.

Бенедикт Эванс

Эванс рассуждает о S-кривой, показывающей развитие технологической индустрии. Он выделяет основные закономерности в развитии за последние десятилетия.

  • Количество сотрудников в компаниях увеличилось кратно. Например, в 2000 году у Microsoft было 45 тысяч сотрудников. А в конце 2017 года у Amazon — около 600 тысяч сотрудников.
  • С годами неизменным остаётся актуальность рекламы.
  • У каждой крупной компании есть явный лидер. Эванс приводит в пример Марка Цукерберга.
  • Но и крупные корпорации могут лопнуть как мыльный пузырь.

IBM казалась неуязвимой, затем — Microsoft, Intel, Nokia. Сейчас — Google, Apple, Facebook, Amazon, но их предшественники пали. Тогда нельзя было предсказать, как или почему они падут, но так случилось. Всегда будет что-то после, и именно это мы пытаемся понять.

Бенедикт Эванс, партнёр венчурного фонда Andreessen Horowitz

По мнению Эванса, в S-кривой есть три периода.

  • Когда технология совсем не работает;
  • Когда она вроде работает, но у вас нет соответствия продукта рынку;
  • Вы улучшаете продукт и внезапно взмываете вверх, будто на ракетном топливе.

И сейчас мы находимся в начале четырёх новых S-кривых.

  1. Автономные системы — пока не работают.
  2. Смешанная реальность — приближается к точке, когда технология начинает работать и готова стать реальным продуктом.
  3. Криптовалюты — технология уже работает, мы выясняем, что с рынком.
  4. Искуственный интеллект — мы определённо на стадии ракетного топлива.

Автономные системы

Люди в 1950 году представляли, что у нас будут домашние роботы с двумя руками, которые смогут ходить по кухне на двух ногах. Они смогут собирать бельё, стирать и убираться. Конечно же, мы не получили домашнего робота. Мы получили стиральную машину. И да, стиральная машина — это робот. Но он не может выполнять ничего другого, кроме стирки одежды. Вы можете положить в них посуду, и она будет чистая, но это не тот результат, которого все ожидали.

Вы не получаете вещь, которая сможет решать любой вопрос. Вы получаете то, что в состоянии выполнять только одну задачу. В том и заключается смысл каждого варианта автоматизации, что люди представляют это как нечто интеллектуальное.

Машинное обучение

Какими могли бы быть стиральные машины с машинным обучением? Мне кажется, есть три вектора движения.

1. Машинное обучение позволит обрабатывать вопросы, которыми мы задаёмся, и давать полезные результаты.

2. Оно позволит задавать разные типы вопросов по имеющимся данным.

3. Машинное обучение будет справляться с новыми типами данных. Рассматривать вопросы, которые компьютеры раньше не могли считывать — голос, изображения и видео.

Далее Эванс рассуждает о потенциале машинного обучения, о его применении в авто и в технологии распознавания предметов. Он сходится во мнении, что это одно из главных и перспективных направлений в индустрии.

Машинное обучение — это начало громадной S-кривой, к этому относятся и «умные» города, и компьютерное зрение. Поэтому эта S-кривая сама по себе подталкивает нас к формулированию последующих вопросов, на которые смогут ответить сами компьютеры.

Смешанная реальность

Вы сможете носить маленький компьютер, зафиксированный на ваших ушах, который сможет видеть всё, что видите вы. Сейчас, когда мы говорим о машинном обучении как о смешанной реальности, это сравнимо с тем, как мы говорили о мультитаче в 2006 году. Это презентация, которую Джефф Хан представил на конференции TED, показав мультитач-экран, которого ещё ни у кого не было.

Смешанная реальность — концепция, магически созданная многими компаниями. Я вижу два пути её использования.

Можно добавить незначительные функции к реальному миру: сделать каждую стену экраном, разместить Minecraft на столе и управлять им руками. Или стоять перед духовкой, чтобы перед вами парил в воздухе рецепт.

Но я думаю, более интересно, если компьютер будет смотреть на вещи, анализировать объекты, а не просто добавлять плоский интерфейс.

Криптовалюта

Если смешанная реальность находится на стадии мультитача в 2006 году, то криптовалюты больше похожи даже не на 2000-е, а на 1994 год — на то, каким был HTML.

Когда мы смотрим на криптовалюты, мы начинаем задумываться о двух составляющих.

1. Распределённая часть — когда у вас есть база данных, где вы можете хранить записи без необходимости центрального узла.

2. База данных может выполнять задачи, и записи в ней могут выполнять задачи и иметь значение. То есть мы не можем сравнить эту систему с предыдущими способами хранения информации, ведь записи не являются окончательными.

Мы каждые пять лет сталкиваемся с утверждениями, что инновации мертвы, что мы находимся в технологическом пузыре.

Эванс сравнивает технологический прогресс с постройкой небоскрёба — реальные работы по его возведению заметны только при установке каркаса, работа над фундаментом кажется незначительной.

Дело в том, что есть небольшой период времени, когда происходит видимая активность, которая не очень коррелирует с тем периодом, когда происходит реальная работа или создаются значимые для результата вещи. Если я вернусь к тем S-кривым, вы сможете отсортировать их по ситуации.

В случае с автономностью мы до сих пор на этапе котлована. Создавая основу смешанной реальности, мы строим каркас здания.

С криптовалютами — каркас уже готов, и мы пытаемся решить, как будет выглядеть фасад этого здания и кто будет арендатором. Искусственный интеллект — здание готово, и мы заполняем его арендаторами, работаем над тем, какие новые компании мы можем создать.

0
5 комментариев
Anatoly Tuleninov

А что нет никого в комментариях? Кривые не интересны?

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Роман Стяжкин

Так оно и есть, только довольно часто пренебрегают финансовой составляющей: разработки, внедрения и эксплуатации технологии (говоря о научно-производственных областях, например, полёты в космос и колонизация планет). Часто это проблема приостанавливает или прекращает развитие благодаря недостатку любого вида финансирования, будь то государственное или частное.
В связи с этим, технологии пропускают свой "пик" попросту быстро прекращая развиваться на стадии пресловутого "котлована" и теряют актуальность и новизну.

Ответить
Развернуть ветку
Сергей Иванов

Где кривая то?

Ответить
Развернуть ветку
Юрий Ярцев

https://youtu.be/cVYDkPidXrU - где-то с первых секунд идут. Видео на английском. Русские титры пока не готовы

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
2 комментария
Раскрывать всегда