115VI Международная научно-практическая конференция
5. Итоговый доклад о результатах и основных направлениях деятельности ФТС России в 2019 году [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://customs.gov.ru/activity/results/itogovye-doklady-o-rezul-tatax-deyatel-nosti/document/229693
6. Теоретико-методологические подходы к формированию системы устойчивого развития предприятий, комплексов, регионов : моногр. / под общ. ред. д-ра экон. наук, проф. В. В. Бондаренко, канд. экон. наук, доц. И. А. Игошиной, канд. экон. наук М. А. Таниной, канд. экон. наук, доц. Т. И. Безбородовой. - Пенза : Изд-во ПГУ, 2016. - 508 с.
УДК 004
Дзюбенко Ирина Борисовна Dzyubenko Irina Borisovna
Институт Экономики и Организации Промышленного Производства СО РАН Institute of Economics and Industrial Engineering,
г. Новосибирск, Россия Siberian Branch, Russian Academy of Sciences,
Novosibirsk, Russia
ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНАЯ СКОРОСТЬ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ EXPONENTIAL SPEED OF TECHNOLOGY DEVELOPMENT
Аннотация. В статье исследуется характер и особенности развития высоких технологий. Анализируется влияние на экспоненциальное развитие технологий диалектического взаимодействия законов возрастающей и убывающей предельной производительности, а также синергии и эффективности. Графически динамика процесса развития технологий отражается в виде S-образной логистической зависимости (S-образных кривых), что наглядно демонстрирует его экспоненциальный характер. Современные технологии развиваются непредсказуемо и эта непредсказуемость тем выше, чем выше скорость прогресса, а она такова, что несколько технологических парадигм успевают
Научные междисциплинарные исследования смениться за одно человеческое поколение. Их развитие происходит не линейно, а экспоненциально. Создание и использование экспоненциальных технологий обеспечивает гибкость и высокие темпы роста компаний, является важным фактором ускорения экономического развития страны.
Abstract. The article examines the nature and characteristics of the development of high technologies. The influence of the laws of increasing and decreasing marginal productivity, as well as synergy and efficiency, on the exponential development of technologies of dialectical interaction is analyzed. Graphically, the dynamics of the technology development process is reflected in the form of an S-shaped logistic dependence (S-curves), which clearly demonstrates its exponential nature. Modern technologies develop unpredictably, and this unpredictability is the higher, the higher the rate of progress, and it is such that several technological paradigms have time to change in one human generation. Their development is not linear, but exponential. The creation and use of exponential technologies provides flexibility and high growth rates for companies, and is an important factor in accelerating the country's economic development.
Ключевые слова. Высокие технологии, экспоненциальные технологии, экспоненциальный рост, высокотехнологичный бизнес, цифровая трансформация.
Key words: High technologies, еxponential technologies, exponential growth, high-tech business, digital transformation.
Цифровая экономика обладает существенным потенциалом для ускорения инновационных процессов и требует от компаний трансформации, ядром которой являются высокие технологии и цифровизация, совместно обеспечивающие экспоненциальный рост. Темпы изменений, которые мы переживаем сегодня, значительно быстрее, чем когда-либо прежде. Авторы теоретических и эмпирических исследований трансформации цифровой экономики отмечают, экономический рост больше не является инкрементным, он разрушительный и нелинейный [например, 1-3]. Глобализация и широкое распространение интернета способствует ускорению этого процесса. Скорость реальной смены парадигм, скорость принятия новых идей удваивается каждые десять лет [4]. Как указывает Роуэн Гибсон, «по мере того как наш мир становится сложнее и взаимозависимее, изменения принимают все более нелинейный, прерывистый и непредсказуемый характер, а будущее начинает все меньше напоминать прошлое и складывается не так, как мы ожидаем. Осознание
VI Международная научно-практическая конференция этого требует совершенно иного подхода к будущему в корпорациях, обществе и личной жизни. Нам необходимо сделать интеллектуальный скачок от линейности к нелинейности». «Чтобы «ухватиться» за будущее, нужно отпустить прошлое: пересмотреть, а во многих случаях забыть старые модели, парадигмы, правила, стратегии, предположения и рецепты успеха. Линейное мышление бесполезно в нелинейном мире» [5].
Первыми на технологии с потенциалом экспоненциального развития начали обращать внимание технологические компании. Сегодня огромные перспективы открываются перед компаниями, которые работают с данными. Если два десятилетия назад крупнейшими компаниями в мире были ресурсные гиганты, такие как BP, то сегодня это корпорации, использающие цифровые технологии, например, Google [6].
Идея экспоненциального роста технологий является одним из фундаментальных достижений Кремниевой долины. Первым на такие закономерности обратил внимание один из основателей компании Intel Гордон Мур. В 1965 г. он открыл закономерность: производительность транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца [7]. Это эмпирическое наблюдение получило название Закона Мура.
В 2003 году Г. Мур опубликовал работу «No Exponential is Forever: But „Forever" Can Be Delayed!», в которой признал, что экспоненциальный рост физических величин в течение длительного времени невозможен, и постоянно достигаются те или иные пределы. Лишь эволюция транзисторов и технологий их изготовления позволила продлить действие закона еще на несколько поколений [8].
В 2007 году Гордон Мур признал, что экспоненциальный рост физических величин невозможен в течение длительного времени и стремится к некоему пределу, так что такие процессы должны описываться S-образными кривыми. Кривые имеют экспоненциальный характер до точки перегиба кривой, после чего наблюдается насыщение и спад.
На Рис. 1 в логарифмической системе координат представлен рост числа транзисторов на кристалле микропроцессора. Прямая линия соответствует экспоненциальному закону — количество транзисторов удваивается примерно каждые 2 года.
Экспоненциальный рост количества элементов микросхем и столь же быстрое увеличение скорости их работы привели к увеличению производительности компьютерных устройств в миллиарды раз.
Рис. 1 Рост числа транзисторов на кристалле микропроцессора
Источник: [9].
В дальнейшем известный американский изобретатель и футуролог, создатель систем распознавания речи Р. Курцвейл развил эту идею, предположив, что Закон Г. Мура можно расширить на многие другие сферы. Он выяснил, что эволюционный прогресс является экспоненциальным из-за положительной обратной связи: результаты предыдущего этапа используются для создания следующего [10, р.10].
Рэй Курцвейл сделал четыре ключевых наблюдения:
VI Международная научно-практическая конференция
• Паттерн удвоения, идентифицированный Г. Муром для интегральных схем, относится к любой информационной технологии. Курцвейл называет это «законом ускоряющейся отдачи» и показывает, что паттерн удвоения вычислительных мощностей наблюдается с 1900 года, то есть начал действовать гораздо раньше, чем Мур сформулировал свой оригинальный закон.
• Двигателем, лежащим в основе этого феномена, является информация. Как только любая область деятельности, дисциплина, технология или отрасль становится зависимой от информации и приводится в движение информационными потоками, соотношение стоимости и производительности в ней начинает удваиваться примерно каждый год.
• После того, как запускается паттерн удвоения, он больше не останавливается. Мы используем компьютеры для разработки еще более мощных и быстрых компьютеров, которые затем используются для разработки еще более мощных и быстрых компьютеров, и т. д.
• В настоящее время существует несколько ключевых областей, которые зависят от информационных технологий и следуют вышеуказанной траектории. Эти области включают в себя искусственный интеллект, робототехнику, биотехнологии и биоинформатику, медицину, нейронауку, анализ данных, 3D-печать, нанотехнологии и даже некоторые направления в энергетике.
Р. Курцвейл утверждает, что эволюционный процесс только выглядит гладко, а на самом деле разделен на парадигмы, так что по мере того, как одна парадигма выравнивается, создается давление, чтобы найти или разработать новую парадигму. Графически это выглядит как серия меньших кривых S (Рис. 2, 3). На примере 15 различных ключевых событий Р. Курцвейл показал, что кривые возрастания сложности и уменьшения интервалов между «сменами парадигм» хорошо согласуются друг с другом [10, р 5].
Разрыв характеристик
Затрачиваемые усилия или капиталовложения
Затрачиваемые усилия или капиталовложения
Рис. 2 Типичный вид S-образной кривой _развития технологии_
Рис. 3 Повторение S-образных кривых в истории техники
Сопоставление этих кривых (Рис. 2) позволяет наблюдать разрывность характеристик при переходе, то есть при принципиальном обновлении или смене технологий. Таким образом, история любой технологии представляет собой серию резких скачков или разрывов, между которыми развитие описывается возрастающей экспоненциальной кривой.
Логистическая S-образная (сигмоидальная) кривая, описывающая зависимость между затратами ресурсов на разработку новых технологий и отдачей в виде роста производительности, улучшения качества, снижения стоимости и т. п., была предложена директором консалтинговой компании «Маккинси» Р. Фостером [11]. В результате исследования истории разнообразных технических устройств и их характеристик Р. Фостер пришел к выводу о том, что такие зависимости, напоминающие на графике латинскую букву S, являются распространенными и типичными [12].
Практический смысл S-образной кривой заключается в том, что любая новая технология проходит в своем развитии одинаковые стадии, соответствующие форме кривой. При каждом конкретном процессе внедрения технического продукта наблюдается медленный рост в начальный период развития, резкое ускорение в фазе широкого внедрения и естественное замедление, обусловленное насыщением рынка и падением спроса вследствие появления принципиально новой техники. Экспоненциальные кривые
VI Международная научно-практическая конференция
уникальны в том смысле, что они математически самоподобны в каждой точке. Ее форма будет одинаковой всегда.
Со временем каждая технология, каждая последующая модель приносит все меньший прирост производительности, а затраты на их внедрение если не возрастают, то и не уменьшаются. Когда технологические и эволюционные изменения проникают повсюду, дальнейшее их движение принимает эволюционный характер, а отдача от них все больше приближается к своему пределу.
Ускоряющаяся отдача генерирует экспоненциальные кривые изменения характеристик системы так, что параметры ее мощности и скорости имеют тенденцию удваиваться через регулярные интервалы времени, а затраты -наполовину уменьшаться, в результате эволюционирующие системы, например, информационные технологии, растут экспоненциально. Это происходит потому, что более новое поколение технологий развивается на базе предыдущих научных и технологических открытий и достижений [13]. Например, интернет привел к появлению облачных технологий, что ускорило развитие мобильных приложений, базирующихся на высокоскоростном беспроводном доступе, и т. д.
[14].
Устойчивая экспоненциальная тенденция состоит из серии следующих друг за другом -образных кривых технологического жизненного цикла. Эти кривые накладываются друг на друга, и когда замедляется развитие одной технологии, ускоряется развитие другой. Причём с каждым разом требуется всё меньше времени, чтобы достичь более высоких уровней производительности (Рис. 4).
Научные междисциплинарные исследования
Линейность против экспоненциальности
Время
Рис. 4. Линейный и экспоненциальный рост технологий
Источник: [1].
Некоторые исследователи полагают, что S образные кривые являются типичным паттерном в кривых возрастания сложности индивидуальных технологий и вполне могут повторяться фрактально в последовательностях метасистемных переходов на различных временных масштабах [15].
Как справедливо отмечает Д. А. Неверов, «волнообразная диалектика взаимодействия законов возрастающей и убывающей предельной производительности лежит не только в основании развития экономических явлений и самой экономической науки» [16].
Экспоненциальный рост обеспечивается в рамках закона ускоряющейся отдачи, согласно которому развитие технологий происходит экспоненциально: чем мощнее становится та или иная технология, тем большее ускорение в своем развитии она приобретает. Закон убывающей отдачи отражает развитие технологий на конечной стадии цикла. Когда технологические и эволюционные изменения проникают всюду, то дальнейшее их движение принимает эволюционный характер, а отдача от них все больше приближается к своему нижнему пределу. На этой стадии по мере все более полного использования технологии совершенствование отдельных технических решений становится экономически неэффективным или даже невозможным, т.е. наступает предел роста результативности систем, использующих определенный принцип деятельности. Вместе с тем, характерной особенностью долговременной эволюции является способность преодолевать возникшие ограничения. Во многих случаях то, что представлялось недосягаемо высоким верхним пределом
VI Международная научно-практическая конференция роста, в действительности оказывается только стартовой площадкой для следующей стадии развития [17].
Дальнейший рост становится возможен только за счет технического прогресса и\или инноваций. Преодоление технологического предела или линии насыщения требует появления принципиально новой технологии -простое вложение сил и денег здесь ничего не даст, необходимо изменение парадигмы. Но процесс перехода от одной парадигмы к другой потому и не является линейным, что, находясь в старой парадигме невозможно представить себе новую.
Как отмечается в [18], «...«переломная точка» в технологии часто является кульминацией предыдущих технологических сдвигов и редко бывает обусловлена резким изменением в ходе развития технологии».
Но когда иссякает потенциал одной технологии, ей на смену приходит другая и экспоненциальный рост продолжается. Создаются технологии и системы, основанные на новом принципе действия, что соответствует переходу на следующую S-образную кривую развития. Экспоненциальный рост по самой своей сути таков, что, как только достигнута точка перегиба, происходит взрывообразный рост.
Важным фактором экспоненциального роста является синергетический эффект вследствие диффузии технологий и инноваций. На фоне замедления экономического роста в условиях пандемии КОВИД-19 создание и использование экспоненциальных технологий и высокая скорость роста становятся стратегическим фактором конкурентоспособности
высокотехнологичного бизнеса и ускорения экономического развития страны.
Библиографический список:
1. С. Исмаил, М. Мэлоун, Ю. ванГеест Взрывной рост. Почему экспоненциальные организации в десятки раз продуктивнее вашей (и что с этим делать). // Москва: Альпина Паблишер 2017. - С 393.
Научные междисциплинарные исследования
2. Exponential technologies in manufacturing. Transforming the future of
manufacturing through technology, talent, and the innovation ecosystem — P. 132. // Режим доступа:
https://www.compete.org/storage/reports/exponential_technologies_2018_study.pdf
3. Цифровая трансформация и экспоненциальные технологии как основа для новых моделей бизнеса. // Режим доступа: https://docplayer.ru/72329918-Cifrovaya-transformaciya-i-eksponencialnye-tehnologii-kak-osnova-dlya-novyh-modeley-biznesa.html
4. Рэй Курцвейл: Как технология изменит нас. // Режим доступа: https://ideanomics.ru/lectures/15954
5. Предисловие Роуэна Гибсона к книге Тью Блуммарт (Tjeu Blommaert), Стефан ван ден Брук (Stephan Van den Broek), Эрик Колтоф Четвертая промышленная революция и бизнес. Как конкурировать и развиваться в эпоху сингулярности. // Москва: Альпина Паблишер. 2019. 204 С.
6. Евгений Кузнецов Какие секторы экономики радикально изменятся в ближайшем будущем? // Режим доступа: http://trends.skolkovo.ru/2019/04/kakie-sektora-ekonomiki-radikalno-izmenyatsya-v-blizhayshem-budushhem/.
7. J. Denning, Ted G. Lewis Exponential Laws of Computing Growth. //Peter Communications of the ACM, January 2017, Vol. 60 No. 1, P.54-65.
8. G. E. Moore No Exponential Is Forever: But 'Forever' Can Be Delayed! // Solid-State Circuits Conference, IEEE International Digest of Technical Papers, Vol. 1, 2003, pp. 20-23. doi: 10.1109/ISSCC.2003.1234194.
9. Intel изобретает новые технологии к эре «после закона Мура» // Режим доступа: http://bda-expert.com/2017/02/intel-izobretaet-novye-tehnologii-k-ere-posle-zakona-mura/
10. R. Kurzweil The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. // New York: Pengiun Group. 2005.
11. R. Foster, Innovation: The Attacker's Advantage //New York: Summit Books, 1986
VI Международная научно-практическая конференция
12. Р. Фостер Обновление производства: атакующие выигрывают. Пер. с англ. //Москва: Прогресс, 1987. - C. 272.
13. Р. Курцвейл Эволюция разума, или Бесконечные возможности человеческого мозга, основанные на распознавании образов. // Москва: Эксмо. 2018. C. 400.
14. Брайан Хопкинс Как выйти на передний фронт цифровой трансформации. // https://www.itweek.ru/digitalization/article/detail.php?ID=195493
15. Goertzel T., Goertzel B. Predicting the Age of Post-Human Intelligences. In The End of the Beginning. // Life, Society and Economy on the Brink of the Singularity, 2015; ISBN: 0692457666
16. Неверов, Д. А. Теория предельной производительности и новый критерий эффективности. // Вестник Белорусского государственного экономического университета. - 2019. - № 3 (134). - С. 5-12.
17. Москвиченко И. М., Постан М. Я. О применении обобщенной логистической кривой для моделирования диффузии инноваций. //Управление проектами и развитие производства 2001 № 1(3). С.127-134.
18. Sahal D. Patterns of Technological Innovation.- Reading Addison-Wesley Publ. Сотр., 1981 (Русский перевод : Сахал Д). //Технический прогресс: концепции, модели, оценки. - М.: Финансы и статистика, 1985)
