«Один день из жизни продавца в 2030-м году»
Источник: a16z.com

В главе «Диджитал-этикет» книги «Вооружение отделов продаж» упоминается статья знаменитого футуролога Фрэнка Чена, в которой он описывает, как в 2030-м году живет и работает его дочь Кэти, специалист по продажам (Фрэнк считает, что эта профессия не будет заменена роботами). В статье много интересного. Например, Кэти использует линзы дополненной реальности со встроенными микрокамерами — когда в её поле зрения попадаются люди, линзы напоминают ей их имена, итоги предыдущих встреч и другую полезную информацию. Ниже приводится полный перевод статьи с английского языка (перевод не литературный, а максимально близкий к оригиналу).

ФРЭНК ЧЕН:

Думать о будущем — это моя ежедневная работа, поэтому я много размышлял о том, как будет выглядеть жизнь в 2030-м году. Что нас ждет? Каким будет наше общество? Какие бизнес-модели нам нужны? 

Моя дочь, Кэти, сейчас учится в средней школе, а это значит, что в 2030-м году ей будет за тридцать. В этой презентации я представил, каким может быть один день из её жизни в 2030-м году. 

Как у большинства людей, у Кэти есть утренняя рутина, необходимая, чтобы подготовиться к предстоящему дню. Начинается день с туалета, который в 2030-м году станет умным туалетом. Он измеряет 10 свойств вашей мочи, включая глюкозу, ищет проблемы со здоровьем, прежде чем они проявятся. 

После того, как Кэти закончила, она готовится пробежке, поскольку готовится к марафону. Она надевает свое тренировочное снаряжение, включая рубашку из шелка-паука, созданную с помощью ДНК. В него встроены датчики, которые регистрируют такие показатели здоровья, как температуру, ЭКГ и частоту сердечных сокращений. У рубашки есть специальные механизмы, которые передают на запястья сигналы: повернуть налево, повернуть направо, замедлиться. 

По мере того, как в городах становится все больше и больше людей, нам приходится быть более разумными в отношении пространства, которое мы используем. Пока Кэти бежит, ее комната перестраивается из «режима сна» в «режим еды». Также есть «режим работы» и «режим вечеринки».

После пробежки Кэти готова завтракать. Еда специально персонализирована для нее. Роботизированная кухня понимает ее генетику, а также состав ее микробиома, поэтому точно знает, сколько лактозы необходимо её организму. Еда специально подбирается под режим тренировок. Когда вы готовитесь к марафону, вам нужно больше белка. Количество углеводов, которое вам нужно, зависит от того, сколько миль вы пробежали за день. Вам нужно определенное количество железа, чтобы в крови было достаточно кислорода. Поэтому берется план тренировок Кэти, её статистика здоровья и отправляется на роботизированную кухню, которая готовит еду специально для нее, а затем доставляет роботом доставки.

Теперь нечто интригующее. Белок Кэти получает из так называемого культивируемого мяса. Это мясо, которое выращивается в биореакторе.

После завтрака Кэти готова к выбору одежды на день, и в этом её помогает умное зеркало. Оно помогает ей выбрать два образа: внешний вид для физического мира (волосы, макияж и одежда), а также образ для виртуального мира. Поскольку Кэти все больше и больше времени проводит на виртуальных встречах, то, как выглядит ее аватар, стало столь же важным, как и ее внешний образ. Зеркало предварительно показывает как внешний вид аватара, так и внешний вид в физическом мире. Кэти может пролистать несколько вариантов и выбрать подходящий.

Заключительный предмет ее гардероба - контактные линзы дополненной реальности. В 2030 году у нас будут крошечные проекторы и камеры, встроенные в контактные линзы, которые будут синхронизироваться с близлежащими компьютерами и давать нам представление о реальном мире. Когда люди попадают в поле зрения Кэти, линзы напоминают ей их имена и дату предыдущего контакта с ними.

Так что теперь Кэти заправлена и готова идти на работу. Сначала она консультируется со своим "умным тренером". Сегодня, если вы являетесь генеральным директором или генералом, или, возможно, директором ЦРУ, у вас, вероятно, есть сотрудник, который следит за вами на всех ваших встречах и помогает вам становиться лучшим. В 2030 году таким сотрудником для Кэти становится программное обеспечение. Оно слушает каждую ее встречу и дает ей обратную связь в реальном времени. Например, ее "умный тренер" может сказать: «Возможно, вы хотели бы задать вопрос в этой ситуации, а не высказывать свое мнение». "Умный тренер" также слушает каждый её звонок, поэтому может автоматически вносить события в календарь.

События в календаре бронируются в зависимости от того, какое это событие, когда оно должно произойти, какое действие необходимо предпринять и насколько оно важно. "Умный тренер" знает, что Кэти жаворонок. Если вы утренний человек, лучше всего делать свою целенаправленную аналитическую работу утром, а свою творческую работу - днем. Но если вы сова, то наоборот. "Умный тренер" знает это и может бронировать нужные временные интервалы в вашем календаре. 

У Кэти сегодня большой день. Она работает в отделе продаж и готовится к важному звонку, который состоится в виртуальной реальности. (Да, в 2030-х годах все еще есть продавцы.) Кейти работает в компании Influencers, Inc., которая создает продукты для влиятельных людей, чтобы продавать их своим фанатам. Думайте об этом как о целой цепочке поставок, которая может поддержать кого-то, кто становится популярным в социальных сетях.

Команда готовилась к проведению исследований клиентов и разработке продуктов. Если вы хотите создать одежду на заказ, чтобы продать ее влиятельному человеку сегодня, то вам, вероятно, понадобится много стажеров, электронных таблиц Excel, фокус-групп и разговоров на протяжении нескольких месяцев. В 2030-е годы все это будет автоматизировано с помощью программного обеспечения. Мы можем использовать каналы социальных сетей влиятельной группы, чтобы понять ее стиль, а затем настроить каналы ее поклонников, чтобы выяснить, что является популярным в определенных районах. Затем мы можем автоматически сгенерировать подходящую одежду для создания и предоставить параметры дизайнеру-человеку, который сможет выбрать лучший вариант, а затем добавить к нему свой собственный штрих.

Кэти хочет, чтобы ее команда потренировалась в продажах, поэтому они направляются в конференц-зал VR. Команда Кэти глобальна: сама она живет в Портленде, ее дизайнер одежды в Париже, производитель одежды в Пномпене, Камбоджа, а аналитик данных в Лагосе, Нигерия. Но виртуальная комната будет осуществлять перевод на родной язык в режиме реального времени, поэтому все члены команды будут слышать друг друга на своих родных языках. Однако система автоматически не переводит культурные нюансы, поэтому команда собирается в комнате виртуальной реальности, чтобы наладить культурное взаимопонимание.

Сам "влиятельный человек" (клиент) живет в Токио, но никто из команды не провел достаточно времени в Японии, чтобы понять нюансы культуры. Таким образом, комната виртуальной реальности может смоделировать говорящего с использованием различных тонов голоса и языка тела, чтобы команда могла определить его душевное состояние. Он за? Он против? Мы в правильном ценовом диапазоне? Ему нравятся эти проекты? Когда он говорит «да», он имеет в виду «мне нравится, я хочу это», или же имеет в виду «да, я вас понимаю, но я не согласен»? Команда Кэти практикует все эти вещи в виртуальной реальности, поэтому, когда они встречаются с реальным клиентом, у них намного выше чувство культурного понимания. 

Когда приходит время для реального звонка, они делают это и в VR. Таким образом, они могут просматривать одежду в 3D, просматривать, как будет работать цепочка поставок, и оценивать, как они на самом деле будут производить эту одежду. В то время как это происходит, контактные линзы Katie AR подсказывают уровень вовлечения всех присутствующих. Когда чей-то уровень вовлеченности падает слишком низко, Кэти знает, как побудить их к общению и вовлечь в разговор.

Таким образом, влиятельный человек, похоже, очень взволнован по поводу одежды, но у него есть свои собственные идеи. Вместо того, чтобы просто принять это к сведению, команда предлагает провести мгновенный опрос. Если бы мы сегодня пытались настроить A/B-тест для мировой аудитории, это могло бы занять несколько недель. Но в 2030-м году программное обеспечение автоматизирует этот процесс, поэтому всё можно завершить в тот же день. 

Исследователь находит людей, которые покупали одежду раньше, и их двойников, то есть людей, которые, вероятно, также покупают одежду. Программное обеспечение Influencer, Inc. создает и проводит A/B-тестирование в приложении для социальных сетей и дает своим поклонникам возможность высказать свое мнение. В свою очередь, фанаты могут получить оплату мгновенно за предоставление отзыва. Они могут выбрать оплату в криптовалюте, такой как Биткойн или Весы, или они могут получать оплату в монете Influencer. Если фанаты убеждены, что этот авторитет со временем станет более популярным, а ее монета Influencer Coin ценится с течением времени, это дает фанатам возможность участвовать в росте популярности влиятельного человека. Это похоже на то, как работники стартапов получают возможность участвовать в повышении своих стартапов через справедливость.

Поскольку мы делаем это с помощью криптовалют, работающих на блокчейне, мы можем сделать это глобально и мгновенно. Как только фанат дает обратную связь, он получает вознаграждение. После получения обратной связи программное обеспечение автоматически обновляет все документы, связанные с получением цепочки поставок для изготовления одежды, начиная с договора купли-продажи. Договор купли-продажи направляется клиенту, он видит результаты мгновенного опроса и радуется, что многие поклонники согласны с его собственным вкусом. Он подписывает договор купли-продажи в цифровом виде. 

Эта цифровая подпись запускает цепочку умных контрактов, которые строятся и распределяются по всей цепочке поставок. Каждый, кто приложит руку к созданию этой одежды, от поставщика ткани до поставщика пуговиц и поставщика красителя, получит умный контракт, который прописывает условия их участия. Все эти умные контракты - это, по сути, части программного обеспечения, которые связывают цепочку поставок, заменяя рукописные, печатные или текстовые документы, которые мы использовали на протяжении веков. Как только заказы начнут поступать, цепь поставок будет оплачена, как только они будут доставлены в соответствии с условиями умного контракта (вместо того, чтобы ждать недели или месяцы, чтобы подать счета-фактуры, получить одобрения от людей, ждать, пока пройдет обмен валюты).

Таким образом, цепочка поставок также может воспользоваться растущей популярностью влиятельного лица и получать от этого преимущества.

Вернувшись в компанию Influencers, Inc., Кэти была рада заключить новый контракт с клиентом. Она собирается отпраздновать это за своим любимым занятием - гонкой дронов. Она направляется в торговый центр, где гоночный стадион дронов заменил склады магазинов.

В этом новом стиле развлечений участие аудитории вплетено в саму игру. Поклонники болеют за своих любимых пилотов, объем и координация их приветствий определяют, получают ли пилоты-дроны двойной или тройной бонусный балл, когда они летят на своем корабле через кольца препятствий. Участие толпы влияет на то, как разворачивается игра. Пилот Кэти, Wonder Woman, идет вторым. Поскольку пилот хорошо финиширует, когда Кэти входит в игру "Гонки дронов" на своем телефоне, у ее дронов появляются новые возможности. 

После гонки беспилотников Кэти останавливается у магазина, который называется Bionic Suit Store. Кэти помогает подруге переезжать на выходных, поэтому ей нужно подготовить экзоскелет, который поможет ей передвигать более крупные и объемные предметы. Она заходит в магазин, чтобы откалибровать и освоить управление. Когда она будет готова, то выберет костюм, который будет доставлен в дом ее подруги в нужное время

Затем Кэти направляется домой, поэтому вызывает автопод. Ее город, Портленд, недавно заменил свою систему скоростного трамвая автономной системой общественного транспорта. Она может заказать поездку, как Lyft. Автопод - это частный транспорт, для одного или двух человек, который вдвое меньше обычной машины. Оказывается, если вы просчитываете математически, то использование общественного транспорта таким способом является отличной идеей. Он позволяет перемещать больше людей из пункта А в пункт Б в таких частных отсеках по сравнению с поездами даже в час пик.

Теперь Кэти вернулась домой и готова немного поспать. Перед сном у нее одна покупка и две важные коммуникации. Кэти предложила устроить вечеринку после переезда у нее дома, поэтому ей нужно арендовать мебель. В частности, ей нужно заказать коктейль-бар на выходные. Она запускает свое приложение для шоппинга AR, чтобы увидеть, что доступно. Контактные линзы AR точно отображают, как будет выглядеть мебель в ее пространстве, поэтому она знает, подойдет ли она, и нравится ли ей внешний вид. Она просматривает некоторые варианты и выбирает один из них для доставки на вечеринку.

Тогда у нее есть две важные коммуникации. Первая с ее любимой кошечкой. К сожалению, у котенка проблемы с животиком. Как только AR контактные линзы Katie видят кошку, они напоминают Katie, что котенок находится на 5-м дне 10-дневного курса антибиотиков. Линзы AR напоминают Кэти о необходимости смешивать антибиотики с кошачьей едой. Это домашний питомец CRISPR, поэтому котенок также светится в темноте. Это потрясающе, потому что котенок, не светящийся в темноте, может очень хорошо спрятаться. Теперь гены медузы, которые производят белок, называемый зеленым флуоресцентным белком (GFP), интегрированы с кошкой. Спрятаться в темноте уже не получится.

Еще одна важная коммуникация. Ее дедушка живет в Сан-Франциско; он любит жить независимо. Но в последнее время из-за старости у него возникают проблемы с такими вещами, как встать с дивана или наклониться, чтобы взять коробку. Поэтому он недавно получил роботизированный хвост, похожий на морского конька, который понимает его намерения и автоматически уравновешивает его, чтобы было легче подниматься и спускаться по лестнице, поднимать коробки и выходить с дивана. Хвост робота необходимо калибровать каждые несколько недель, что включает изменение противовесов в каждом из позвонков. Кэти предлагает сделать это для него.

Сегодня многие из нас помогают нашим родителям в цифровом виде, заходя на их ноутбуки и помогая им настроить почту через удаленный рабочий стол. Но в 2030 году Кэти делает это с помощью дистанционного роботизированного орудия. Кухонный робот, который находится на кухне ее дедушки, имеет режим дистанционного управления, так что Кэти может «набирать номер» и управлять руками.

Еще одна вещь, которую Кэти нужно сделать сном. У нее были невероятно яркие сны, в которых люди носят потрясающие наряды. Она хочет вспомнить детали этих снов, чтобы поделиться ими со своими коллегами. Непосредственно перед тем, как заснуть, она надевает повязку на голову, чтобы записать свои сны так, чтобы можно было поделиться с друзьями.

Итак, что мы уже видели? Мы увидели улучшенное здоровье благодаря персонализированной еде, использованию богатого набора данных и более коротким циклам обратной связи. Мы увидели перевернутую цепочку поставок, которая позволяет людям с большим количеством фанатов создавать собственные бренды. Мы увидели более простое глобальное сотрудничество. Мы увидели технологию, которая дает нам сверхспособности, а также более глубокое понимание других культур, которые мы не испытывали раньше. И мы увидели множество новых впечатлений, таких как поход в торговый центр, чтобы посмотреть гонки дронов, или домашнее животное, светящееся в темноте. 

Итак: как мы доберемся до этого видения 2030 года? Как мы это построим? Какие технологии нам нужно создать? Какие бизнес-модели нам нужно создать? Давайте вернемся к началу воображаемого дня Кэти. 

Во-первых, умный туалет является частью широкой тенденции к сбору данных о здоровье. Это такой способ сказать: давайте использовать дешевые датчики, чтобы получать данные о вашем здоровье и использовать их для построения прогнозов, таких как камни в почках или диабет. 

Итак, какие данные у нас есть? У нас есть данные, которые отслеживают мочу. У нас есть умные динамики, которые со временем слушают изменения в голосе. У нас есть то, на что ты похож, в форме селфи. Итак, у нас много данных. У нас также есть алгоритмы, которые могут взять эти данные и делать прогнозы. Мы можем использовать селфи для прогнозирования рака кожи, мы можем использовать изменения в голосе для прогнозирования депрессии или ранней стадии болезни Альцгеймера.

Чего не хватает, так это бизнес-модели, модели конфиденциальности и этической основы, связывающей эти две части. Представьте, что вы используете Instagram или ваше умное зеркало, и появляется всплывающее предупреждение: «Эй, вы хотите, чтобы я отправил все эти фотографии вашему врачу?» 

Я не уверен, что хочу это сделать. Будет ли лучше, если он предложит отправить их в страховую компанию? Вряд ли.

Позвольте мне дать вам пример, который показывает, насколько сложно это будет сделать. Кэти постоянно делает селфи со своим лучшим другом - представьте, что страховка Кэти будет оплачивать услуги по выявлению рака кожи, основываясь на ее селфи. Теперь представьте, что страховка ее BFF не покрывает это. Что происходит, когда алгоритмы обнаруживают потенциальную меланому в ее BFF? Как нам разработать правильные бизнес-модели, рамки конфиденциальности и этические рамки, чтобы обеспечить наилучшие результаты для всех? Это будет сложно. 

Далее, как мы доберемся до паучьих шелковых рубашек? Это удивительный биологический материал. Унция за унцию, это легче, чем хлопок, жестче, чем кевлар, не добывается из нефти и естественно разлагается. Так почему же мы сегодня не одеты в паучьи шелковые рубашки? Короткий ответ - это слишком дорого. Сами пауки не производят столько полезного шелка. Вы не можете производить это, потому что если вы соберете достаточно пауков, они начнут есть друг друга. Итак: биоинженерия на помощь. Используя методы, которые мы недавно обнаружили, такие как CRISPR, мы можем копировать и вставлять ДНК, которая кодирует белки шелка паука, и вставлять их в E. coli. Затем мы можем превратить E. coli в фабрику по производству нужных материалов.

До недавнего времени проблемой этого подхода была последовательность ДНК, кодирующая белок шелка паука, очень длинная и повторяющаяся. Поэтому, если вы просто скопируете и вставите эту длинную повторяющуюся последовательность, а затем вставите ее в E. coli, последовательность будет нарушена, и вы не получите желаемые белки. Недавно команда из Вашингтонского университета в Сент-Луисе нашла способ перекодировать ДНК в более короткие последовательности таким образом, чтобы E.coli не отклоняла его. Теперь у них есть кишечная палочка, производящая протеины шелка паука, которые в сочетании с другими ингредиентами образуют ткань шелка паука. Это отличная иллюстрация того, где мы сегодня находимся в сфере биоинженерии. Мы обнаружили основные методы, такие как копирование и вставка ДНК. 

Как добраться до роботизированной мебели? Никакого технологического прорыва не требуется - вы можете купить его сегодня, если захотите, от компании под названием Ori Living. Но это иллюстрирует проблему, которая заключается в том, что наши дома превращаются в центры обработки данных. Я предполагаю, что большинству из нас не нужна вторая полная занятость в качестве инженера центра обработки данных, управляющего этим парком программного обеспечения и оборудования, которое у нас есть в нашем доме. 

Нам потребуется прорыв в дизайне удобства использования, который упростит процесс обновления программного обеспечения для всех устройств в нашем доме - каждой лампочки, каждой вилки, каждой рубашки. Мы определенно не там сегодня. Вероятно, у вас есть 10 устройств, которые запрашивают обновления. Это не сработает, когда в наших домах сотни устройств.

Как мы строим индивидуальные продукты? В частности, как мы получаем белок в этих приемах пищи? Одна интригующая возможность - это то, что называется выращенным в лаборатории, сконструированным или безубойным мясом. Вот основная идея: мы берем образец ткани у свиньи или коровы, собираем стволовые клетки и помещаем эти стволовые клетки в биореактор, питательную ванну. Когда клетки находятся в здоровой среде, они будут размножаться. Если мы можем сделать это, у нас есть возможность выращивать мясо, которое мы хотим, без разведения и убоя животных. Выращивание мяса таким способом в биореакторе, а не на поле, будет иметь несколько преимуществ. Во-первых, это определенно лучше для окружающей среды. (Малоизвестный факт о глобальном потеплении: 17 процентов всех выбросов парниковых газов вызвано отрыжкой и пердением коров.)

Очевидно, это лучше для животного. И хотя жюри все еще отсутствует, мы подозреваем, что это будет лучше для нас. Вероятно, легче поддерживать чистоту этой цепочки поставок, чем управлять холодной цепью от бойни до холодильника. 

Вероятно, нам следует начать с видов, которые сегодня испытывают наибольшее давление, таких как истощенный тихоокеанский голубой тунец. Есть потенциал, чтобы выращивать его, вместо того, чтобы ловить его. Но мы не должны останавливаться на достигнутом. Исходя из базовых принципов биологического дизайна, мы могли бы создать мясо, которое было бы питательным и вкусным от таких животных, которых раньше никогда не было. Это потенциал биоинженерии. 

Далее: умный контакт. Оказывается, что цепочка поставок VR уже проделала большую работу по сокращению проекторов и камер в очень и очень малые форм-факторы. Итак, вопросы: можем ли мы уменьшить его еще меньше? Можем ли мы сжать его в форму, которую мы могли бы встроить в прозрачный гибкий материал, например такой, из которого сделаны контактные линзы? И можем ли мы получить их с высоким разрешением, чтобы, несмотря на то, что они крошечные и встроены в контактные линзы, мы могли видеть полноцветный текст и изображения? Если мы сможем сделать все это, как мы добавим к нему силу и данные? Верьте или нет, уже есть тонны компаний, работающих над каждой из этих проблем. 

Есть стартап из Силиконовой долины под названием Mojo Vision, который продемонстрировал решение одной части этой головоломки - крошечный проектор с высоким разрешением. Он состоит из микро светодиодов и имеет ширину в полмиллиметра. Он имеет плотность пикселей 14 000 пикселей на дюйм. Последний iPhone имеет чуть менее 500. Таким образом, эта вещь в 30-40 раз превышает плотность пикселей iPhone и имеет ширину в полмиллиметра. Это как десятая часть одной из черных точек на божьей коровке. Но теперь, когда мы сделали его достаточно маленьким и достаточно плотным, у нас появились другие проблемы. Можем ли мы положить его в контактную линзу? Можем ли мы получить его мощность и данные?

Как нам создать умного тренера? Если вы думаете о том, что мы хотим от умного тренера, которого мы не получаем от Alexa сегодня, это способность гораздо лучше понять нас и ответить на вопросы более высокого уровня. Уже есть аналоговое устройство, которое весит около 3 фунтов и потребляет около 20 ватт энергии, которое уже может ответить на эти вопросы. И оно может ответить на эти вопросы, несмотря на тот факт, что имеет огромные недостатки по сравнению с современными компьютерами. Его компоненты в миллион раз медленнее, и у него ужасная подсистема памяти. Это устройство - наш мозг. 

Вполне возможно, что мы можем создавать вещи, которые более явно похожи на мозг, чтобы создать умного тренера. И, конечно, возможно, что мы сможем достичь нашей текущей траектории, которая заключается в том, что больше данных подается для улучшения алгоритмов машинного обучения. Но на стороне аппаратного обеспечения существует потенциальный ярлык, называемый нейроморфным чипом. Он явно моделирует мозг - как нейроны соединяются с другими нейронами и корректируют свой вес с течением времени на основе стимула. Вместо использования логических вентилей, нулей и единиц, нейроморфные чипы имеют связи с нейронами, которые со временем имеют различную силу. С аппаратной точки зрения мы могли бы построить более похожий на мозг компьютер. 

Что касается программного обеспечения, у нас также есть чему поучиться у мозгов - даже у маленьких, относительно молодых и относительно слабых. Например, есть эксперимент когнитивной психологии, который был проведен с малышами. Экспериментатор вешает одежду перед малышом и бросает прищепку.

Ребенок протягивает руку и передает прищепку обратно экспериментатору. Никаких предварительных тренировок, у малыша никогда не было такого опыта, и все же он понял, что экспериментатору понадобится прищепка для решения его проблемы. Мало того, ребенок решает, что он собирается помочь, даже если нет обещания вознаграждения. 

В базовом программном обеспечении этого малыша так много всего происходит, что мы бы с удовольствием перепроектировали и включили его в нашего умного тренера. Способность формировать то, что психологи называют теорией разума, другими словами, предсказание желаний других людей, их целей и эмоций. Возможность разбить задачу на подзадачи, не видя тысячи похожих примеров. И, в-третьих, и, возможно, самое главное, это встроенное желание помочь, когда это действительно полезно. Есть захватывающий вариант этого эксперимента, в котором экспериментатор просто бросает прищепку на пол и не смотрит на нее. Вы знаете, что большинство детей делают в этой ситуации? Они ничего не делают. Они не берут прищепку, потому что они каким-то образом выяснили разницу между «нужна помощь» и «не нужна помощь». 

Следующая технология 2030 года - это автопод. Большая часть этой технологии уже существует, потому что это подмножество того, что нам нужно построить для беспилотных автомобилей. Поскольку автоподы имеют свою дорогу, им не приходится иметь дело с сумасшедшими пешеходами и плохими водителями. У них есть выделенное место, как у легкорельсового транспорта сегодня. Однако нам понадобится много людей, чтобы сказать «да». Нам нужны регуляторы, мэры, региональные органы планирования транзита, государственные и федеральные регуляторы, чтобы все сказали «да» этой технологии.

Мы все еще делаем много покупок в 2030-х годах, в основном онлайн, конечно. Одна вещь, которая нам нужна, это то, что называется постквантовой криптографией. Возможно, вы читали недавнее объявление Google о том, что у них есть квантовый компьютер, который достиг квантового превосходства. Другими словами, этот квантовый компьютер может делать то, на что нормальному компьютеру может потребоваться 10000 лет. Одной из тех вещей, которые люди жаждут сделать на квантовых компьютерах, является грубая атака на ключи шифрования, которые защищают все наши сообщения и номера кредитных карт сегодня. Итак, мы находимся в поиске новых алгоритмов, которые будут противостоять атакам методом "грубой силы" против криптоалгоритмов.

Хорошей новостью является то, что мировое сообщество криптографов усердно работает над этой проблемой. И NIST, Национальный институт стандартов и технологий, на самом деле организовал процесс, похожий на Survivor, чтобы идентифицировать все алгоритмы-кандидаты и последовательно голосовать за них с острова, пока мы не перейдем к стандарту, названному постквантовой криптографией. Они запускают этот процесс с 2015 года, и мы уже во втором туре голосования. Мы перешли с 59 кандидатов на 26, и есть надежда, что мы стандартизируемся где-то к середине 2020-х годов. 

Последняя технология, о которой я хочу поговорить, по общему признанию, самая спекулятивная и потенциально самая далекая из всех продуктов, о которых я говорил: рекордер снов. Но я хочу поделиться двумя удивительными исследовательскими проектами, которые демонстрируют, что мы продвигаемся по этому пути. Если вы собираетесь записывать сны, вам нужно интерпретировать мозговые сигналы, электрическую активность мозга и превращать их в аудио и видео. Давайте рассмотрим их по очереди. 

Исследователи из Колумбийского университета во главе с Нимой Месгарани буквально превратили мозговые волны в речь. Они обнаружили пациентов с эпилепсией, которым уже делали операцию на головном мозге. Они вставляли зонды в мозг для захвата мозговой активности и заставляли людей слушать разговоры людей. Затем они использовали полученные мозговые волны для обучения синтезатора голоса - точно так же, как сегодня в Alexa. Это аудиопоток из мозговых волн. 

Возможно ли сделать то же самое с видео? Исследователи из Японии в апреле этого года опубликовали статью, посвященную именно этому. Вместо пациентов с эпилепсией с пробами, вставленными в их мозг, они делали сканирование мозга людей в МРТ и показывали им много-много изображений. Это могут быть картинки, это может быть знак плюс, это может быть буквы алфавита. Они записали активность мозга, а затем использовали популярную сегодня технику машинного обучения для создания генератора изображений. Удивительно, что мы зашли так далеко. Это говорит о том, что однажды мы сможем интерпретировать мозг так, чтобы буквально записывать сны.

С этой точки зрения - когда мы еще не создали таких технологий, но уже на пути их создания - будущее удивительно. Я готов к индивидуальной еде. Я готов быть более здоровым. Я готов к более здоровой планете. Я готов к умному тренеру. Я готов к контактным линзам AR. Я готов ездить на автоподе. И я готов к сверхспособностям на работе. Я надеюсь, что эта презентация заставила вас задуматься о грядущем будущем.