新冠疫情催生了數(shù)字孿生、元宇宙、萬能宇宙、增強(qiáng)現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實和混合現(xiàn)實的廣泛使用。隨著人們需求的不斷增多以及技術(shù)的不斷進(jìn)步，還會有更多新技術(shù)涌現(xiàn)。美國《福布斯》雜志網(wǎng)站在近日的報道中，向我們展現(xiàn)了2022年的技術(shù)發(fā)展趨勢。
數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)
世界已經(jīng)進(jìn)入數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)時代。數(shù)據(jù)為人工智能提供了基礎(chǔ)“養(yǎng)分”，而人工智能則幫助人們從數(shù)據(jù)中獲得有意義的信息，為自己的行為和決策提供參考。這一點在2021年亞馬遜云科技大會上表現(xiàn)得非常明顯。在這場技術(shù)盛會上，與會人士討論的全都圍繞數(shù)據(jù)能夠提供什么價值、服務(wù)，各式各樣的企業(yè)也都在想方設(shè)法以最大程度地利用好自己的數(shù)據(jù)。
首席數(shù)據(jù)官和首席分析官在企業(yè)地位與日俱增也證明了這一點。首席數(shù)據(jù)官負(fù)責(zé)監(jiān)督一系列與數(shù)據(jù)有關(guān)的功能，以確保組織得到最有價值的資產(chǎn)，其職責(zé)包括提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)治理和主數(shù)據(jù)管理等項目，還包括制訂信息戰(zhàn)略、數(shù)據(jù)科學(xué)和業(yè)務(wù)分析。
無代碼/低代碼平臺
大多數(shù)企業(yè)意識到數(shù)據(jù)和人工智能的重要性，然而，要想“變身”為數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)可能面臨很多問題，比如，將人工智能模型整合到商業(yè)應(yīng)用程序中就需要將近8個月的時間。無代碼/低代碼平臺由此應(yīng)運而生，幫助包括“平民開發(fā)者”等非專業(yè)人士在內(nèi)的更多人迎接數(shù)據(jù)和人工智能帶來的挑戰(zhàn)。
平民開發(fā)者并非專業(yè)程序員，是公司的員工，他們可以在公司內(nèi)部開發(fā)新的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序，以供其他員工使用。未來，幾乎只有一點技術(shù)知識的任何人都可以進(jìn)行軟件開發(fā)，無代碼/低代碼工具可以將普通的業(yè)務(wù)用戶積極地轉(zhuǎn)變?yōu)槠脚_開發(fā)者。
邊緣人工智能
5G、人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全需要相互配合才能實現(xiàn)更廣泛的滲透。來自工廠和自動駕駛車輛的物聯(lián)網(wǎng)端點的數(shù)據(jù)將引發(fā)一場數(shù)據(jù)海嘯。
邊緣人工智能和聯(lián)合學(xué)習(xí)正在奮力迎接這些挑戰(zhàn)，在不共享數(shù)據(jù)集和侵犯隱私的情況下，在本地和集中數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型。隨著擴(kuò)展檢測和響應(yīng)、安全信息和事件管理以及安全協(xié)調(diào)、自動化和響應(yīng)的興起，再加上智能運維管理平臺，安全將在處理應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)分布方面發(fā)揮至關(guān)重要的作用。
超級自動化
超級自動化既是一種思維方式也是一種技術(shù)合集：即組織中任何可以自動化的業(yè)務(wù)都應(yīng)該自動化；超級自動化是一種創(chuàng)新技術(shù)合集，包括機(jī)器人流程自動化、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，以幫助組織提升運營效率和節(jié)省時間。
超級自動化通過快速識別、審核和自動執(zhí)行盡可能多的流程來實現(xiàn)加速增長和業(yè)務(wù)韌性。加特納公司的研究表明，表現(xiàn)最好的超自動化團(tuán)隊專注于三個關(guān)鍵優(yōu)先事項：提高工作質(zhì)量、加快業(yè)務(wù)流程和增強(qiáng)決策敏捷性。
數(shù)據(jù)編織
數(shù)據(jù)編織也是加特納公司發(fā)布的2022年值得關(guān)注的頂級技術(shù)趨勢之一。
數(shù)據(jù)編織是下一代數(shù)據(jù)管理，它集成了數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體、數(shù)據(jù)集市等多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)湖指各種格式原始數(shù)據(jù)的存儲庫。湖倉一體是數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域中的一種新架構(gòu)范例，結(jié)合了數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的最佳特性。數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家可以在同一個數(shù)據(jù)存儲中對數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，同時它也能為公司進(jìn)行數(shù)據(jù)治理帶來更多的便利性。而數(shù)據(jù)集市指滿足特定部門或者用戶的需求，按照多維方式進(jìn)行存儲，生成面向決策分析需求的數(shù)據(jù)立方體。
數(shù)據(jù)編織不僅能更持久地保存數(shù)據(jù)，還能利用人工智能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的就地、自助分析、分類和治理。作為一種跨平臺和業(yè)務(wù)用戶的靈活、彈性數(shù)據(jù)整合方式，數(shù)據(jù)編織能夠簡化企業(yè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)整合基礎(chǔ)設(shè)施，并創(chuàng)建一個可擴(kuò)展架構(gòu)，以此來減少大多數(shù)數(shù)據(jù)和分析團(tuán)隊因整合難度上升而出現(xiàn)的問題。
可解釋人工智能
“深度思維”公司最近發(fā)布了名為“地鼠”的新的超大型語言模型。“地鼠”可運行2800億個參數(shù)，超越了OpenAI公司此前發(fā)布的能運行1750億個參數(shù)的GPT-3，但遜于英偉達(dá)-微軟公司發(fā)布的能運行5300億參數(shù)的“威震天-圖靈”。研究結(jié)果證實，“威震天-圖靈”在一系列自然語言任務(wù)，包括文本預(yù)測、閱讀理解、常識推理、自然語言推理、詞義消歧中都獲得了前所未有的準(zhǔn)確率。
然而，人工智能在克服偏見、保護(hù)隱私和獲取信任方面存在挑戰(zhàn)，這導(dǎo)致了可解釋人工智能（XAI）的興起。XAI是人工智能的一個新興分支，用于解釋人工智能所做出的每一個決策背后的邏輯。XAI可以改善AI模型的性能，因為XAI的解釋有助于找到數(shù)據(jù)和特征行為中的問題，它也可以提供更好的決策部署，因為其解釋為中間人提供了額外的信息，使其可以明智而果斷地行動等。
（責(zé)任編輯：蔡文斌）
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