У галузі розробки програмного забезпечення це найважливіше. Нові проблеми породжують нові рішення — плоди людської праці. Тільки згодом, коли втілені в інструментах рішення відкривають доступ широкому загалу, значущі інновації стають звичним інструментарієм девелоперів наступного покоління. Наразі починається перехід від розроблених людьми моделей машинного навчання до інструментів, які дозволять розробникам випускати такі моделі регулярно. Коли це станеться, штучний інтелект безповоротно змінить світ, так само, як серійне виробництво у XIX і XX століттях.
Стрімке зростання продуктивності в галузі сільського господарства допомагає краще зрозуміти поєднання розуму й матерії в нових інструментах. Продуктивністю в сільському господарстві ми завдячуємо не лише машинам, які взяли на себе посіви і збір урожаю, та ефективним добривам (ще одному промисловому продукту), а й винайденню продуктивніших культиварів або сортів рослин. Коли Лютер Бербанк вивів картоплю «Рассет Бербанк», що стала найпопулярнішим сортом, продуктивність зросла за рахунок зовсім інших знань і ресурсів, ніж знадобилися Гіраму Муру, який винайшов зернозбиральний комбайн.
Тобто існує два види доповненої реальності — фізичний і ментальний, але працюють вони в парі. Одним із напрямків доповненої реальності є збагачення реального світу сенсорами, які дозволяють збирати й аналізувати дані в таких обсягах, що раніше здавалися незбагненними. Сенсори — ключ до розуміння так званого «інтернету речей». Те, що колись доводилося тільки вгадувати, тепер відомо достеменно. Мабуть, головною бізнес-моделлю «інтернету речей» слід вважати страхування (так само реклама стала головною бізнес-моделлю інтернету), адже дані дозволили позбутися непевності. Важливі не смарт-девайси, під’єднані до мережі, як-от термостат Nest, Amazon Echo, фітнес-трекер Fitbit та годинник Apple, ба навіть не безпілотні автомобілі. Головне — дані з пристроїв, що відкривають неочікувані можливості майбутнього.
Корпорація Monsanto придбала засновану колишніми працівниками Google Девідом Фрідберґом і Сіраджем Халіком The Climate Corporation, яка вивчає великі дані про погоду, допомагає фермерам страхуватися і долучила до роботи систему контролю за розміщенням і глибиною посівів Precision Planting. Ця система аналізує дані про склад ґрунту і видає відповідні результати. Monsanto довела, що продуктивність у сільському господарстві випливає з даних і контролю. Можна витрачати менше розсади, менше добрив і менше води, коли всевидюще око дає фермерові точну інформацію про стан ґрунту і врожаю, а також автоматично скеровує фермерську техніку відповідно до цієї інформації.
Дані здійснюють революцію в інженерії й матеріалознавстві. Пам’ятаєте, мій зять Сол Ґріффіт сказав: «Ми замінюємо матеріали математикою». Одна з Солових компаній Sunfolding продає сонячним електростанціям систему вимірювання сонячного випромінювання. Сталеву техніку, складні механізми й пристрої заміняє простенька пневматична система з того самого матеріалу, з якого виробляють пляшки з безалкогольними напоями, і її ціна та вага істотно менші. Ще один проект допоміг замінити величезні контейнери для природного газу малесенькими пластиковими трубками, завдяки яким у цистернах газ можна тримати в ємностях довільної форми, а також мінімізувати ризик вибуху. Маючи належні знання з фізики, ми справді здатні замінити матеріали математикою.
Сол звернув мою увагу на відомий закон, згідно з яким сила, необхідна для деформації пружини чи матеріалу, пропорційна їх видовженню: «1660 року Роберт Гук сформулював закон, нині відомий як “закон Гука”. Це означало, що люди можуть моделювати всі матеріали як лінійні пружини. Закон мав важливе значення за докомп’ютерної доби, бо спрощував математичні розрахунки при розробці кронштейнів і конструкцій для витримування навантажень. У реальному світі не буває досконало лінійних матеріалів, особливо якщо це пластик чи каучук. А тепер у нас така обчислювальна потужність, що ми розробляємо нові види техніки й конструкцій, для яких раніше не могли провести математичні розрахунки».
Нові конструкційні можливості тісно пов’язані з новими виробничими технологіями, як-от 3D-друк. 3D-друк не тільки створює умови для дешевих прототипів та виробництва місцевого рівня. Ця технологія урізноманітнила геометричні параметри, яких бракувало в традиційному виробництві. Розробникам потрібне програмне забезпечення, яке розширює уявлення про знайомі форми. Майбутнє — це не лише «розумні» інструменти й девайси, напхані сенсорами й штучним інтелектом, а ще й нові види «тупих» виробів, виготовлених завдяки «розумним» інструментам і вдосконаленим виробничим процесам.