قد لا يكون الويب هو أكبر شيء يتم تشغيله على الإنترنت (يبدو أن Zoom في هذه الأيام) ولكنه كان الأكثر تحويلًا حتى ظهرت تطبيقات الأجهزة المحمولة. يمكنك متابعة الموجات حسب اهتمام المطورين: في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، كان الجميع يتعلم HTML وينشئ موقعًا على شبكة الإنترنت. في 2000 كان الجميع يتعلمون تطوير تطبيقات الهاتف المحمول. في عام 2010 ، سيقوم جميع المطورين بالبناء رؤية الذكاء الاصطناعي. ولسبب وجيه.

حيث كان للويب تأثيره كان من خلال رقمنة العمليات الورقية اليدوية. بدلاً من تلقي كشف حساب مصرفي في البريد ، يمكنك عرضه على الويب. بدلاً من إرسال شيك بالبريد ، يمكنك الدفع على الويب. بدلاً من الفاكس في التفويض التجاري ، يمكنك التحقق من صحته على الويب.

امتد هذا ليشمل عمليات المؤسسة الداخلية ، من تكوين المنتج إلى استطلاعات الموظفين ، وعمليات B2B ، من تحديثات الكتالوج إلى تقارير الائتمان. أصبحت جميع المعلومات الآن رقمية ، وذلك بفضل البوابة التي نطلق عليها اسم الويب ، ويمكن التعامل معها رقميًا. عندما ظهرت تطبيقات الأجهزة المحمولة ، كان أساس المعلومات الرقمية موجودًا لجعل هذه البيانات متاحة في متناول أيدينا.

أعتقد أن الموجة الكبيرة التالية هي Vision AI ، وللسبب نفسه: إنها توفر الفرصة لرقمنة المجموعة الضخمة التالية من المعلومات في العالم ، تلك التي ليست على الورق ولكن يمكن رؤيتها من خلال الكاميرا. الكاميرات ، كما تعلمون ، تلك الأشياء الخارقة ، لأنها موجودة في كل هاتف ذكي ، أصبحت الآن قوية ورخيصة بشكل لا يصدق.

تتفوق الكاميرات وقوى المعالجة المتعلقة بها على أنواع أخرى من أجهزة الاستشعار ، مدفوعة بتجارب تطبيقات الهاتف الخلوي المفيدة والثقافة الرقمية التي تتراوح من Instagram إلى Pinterest إلى TikTok إلى تقنية التعرف على الوجه المضمنة في الأحداث الرياضية. أصبحت الكاميرات وقوة المعالجة ذات الصلة مذهلة وتتفوق على أنواع أخرى من أجهزة الاستشعار. لماذا تستخدم مستشعر القرب المغناطيسي الذي يجب أن يحتوي على شيء ما موضوع على الباب بينما يمكنك توجيه كاميرا صغيرة غير مكلفة إلى الباب ومعرفة ما إذا كان مفتوحًا؟ لماذا تستخدم مستشعر درجة الحرارة عندما تتمكن الكاميرا من رؤية ترددات الضوء المنعكس وتحديد درجة الحرارة؟ تدمج أحدث الهواتف المحمولة مستشعرات LIDAR في كاميراتها ، وأعتقد أن مجموعة استشعار الكاميرا ستصبح أكثر تطوراً. قم بدمج هذا مع تقنية رؤية الكمبيوتر الناشئة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، وستحصل معًا على Vision AI.

تتمتع Vision AI بالقدرة على فتح مستقبل الأتمتة بطريقة لم نشهدها منذ ثورة الويب حيث تم تحويل كل نموذج ومكالمة هاتفية إلى موقع ، وقمنا بإلغاء تأمين جميع عمليات البحث والتحليلات والمعالجة الآلية الناتجة التي أصبحت شائعة الآن. مثلما توجد معسكرات تدريب على الويب ، سيكون هناك قريبًا معسكرات تدريب على رؤية الكمبيوتر لتوسيع دائرة الوصول إلى هذه التكنولوجيا الجديدة.

يمكن الحصول على أي شيء تريد عده أو تسجيله أو تحليله أو تخزينه من خلال تعليم Vision AI للبحث عنه. وهذا مجرد التقاط البيانات ، كما فعلت نماذج الويب. بعد ذلك يتكشف كل شيء يمكننا القيام به بهذه البيانات. تقديم التقارير والمقارنات والتحليلات. قم بعمل تنبؤات. الملف الشخصي والإعلان. تعلم وعلم.

تعال أولاً الأدوات التي تركز على حالات استخدام معينة. اليوم لدينا استخدامات مثل اكتشاف عيوب التصنيع ، وتقييم الأضرار بعد أحداث الطقس ، وجمع المدخلات للاكتتاب في التأمين ، وحساب الأشياء للخطط العسكرية ، ومراقبة الغشاشين للمقامرة ، وتنبيه الأشخاص الذين يحملون أسلحة إلى مكان ما ، وتوقع الألعاب الرياضية بناءً على ماضي اللاعبين السلوك و "يحكي". لقد ولدت هذه الأنظمة الأساسية Vision AI وأدوات إدارة الصور والفيديو والمنصات المتطورة ، وبالطبع جميع خوارزميات الذكاء الاصطناعي وأدوات التدريب التي تتيح تحويل الصور والفيديو إلى معلومات.

بعد ذلك ، تأتي الاستخدامات التي لم نكن نفكر فيها من قبل - الأشياء التي لم تكن تبدو ممكنة قبل أن نعيش مع هذه التكنولوجيا. على الويب ، بدا التسوق لرحلات الطيران والفنادق ممكنًا باعتباره امتدادًا للعملية المعتمدة على الهاتف التي اعتدنا استخدامها. لكن هل تخيلنا أنه سيكون لدينا موسوعة تعاونية عالمية يتم تحديثها باستمرار أو القدرة على رؤية ما يدفعه أي صديق لمنزلهم؟

تأتي التغييرات الحقيقية عندما تبدأ أجهزة الكمبيوتر في قياس وإحصاء الأشياء التي تكون إما كبيرة جدًا بحيث يتعذر على البشر حصرها - كل شجرة بلوط ميتة في كاليفورنيا - أو باهظة الثمن على حساب البشر - كل خلية خميرة في ثقافة - أو يصعب على البشر إدراك - التغير في المشي الذي يشير إلى حالة طبية.

خلال هذا العقد ، سنرى معسكرات تمهيدية تعلم مئات الآلاف من المطورين استخدام أدوات Vision AI ، تمامًا بالطريقة التي علمنا بها الملايين لتشفير الويب. بعد ذلك ، سنرى عالمنا للمستوى التالي من البيانات التي يقدمها وسنكون قادرين على التصرف بناءً على ذلك.

لذلك يجب أن يتماشى مع Vision AI. إن مستقبل Jetson الذي وعدنا به جميعًا سيشق طريقه إلى الوجود.

(الإفصاح: أطلقت شركتي Shasta ، صندوق الكاميرا في عام 2017 ، والذي يركز على Vision AI ، لذلك لدي حاليًا مصلحة في ثماني شركات Vision AI.)

إسحاق روث قام بإنشاء وبيع العديد من شركات برمجيات المؤسسات. كشريك في Shasta Ventures ، يستثمر في شركات برمجيات المؤسسات ويدير حاليًا استثمارات في CodeFresh و Scalyr و Beautiful.ai و Quartz.co وعدد من المشاريع غير المعلنة. أسس منصة السحابة Makara ، وباعها لشركة Red Hat ، واستمر في إنشاء Red Hat OpenShift وتوسيع نطاقه. في وقت لاحق حضن إسحاق المشرفين الأساسيين على Node.js في Shasta وانضم إليهم لتشكيل StrongLoop. استحوذت شركة IBM على StrongLoop حيث أصبح إيزاك رئيس قسم تكنولوجيا المعلومات لإدارة API و Hybrid Cloud Integration.