2022年：這些技術(shù)趨勢不容忽視

隨著高新技術(shù)的不斷進步，人工智能領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)更多的進展，這將帶來巨大的商業(yè)影響，并催生許多應(yīng)用，如數(shù)字服務(wù)臺和數(shù)字助理。

圖片：美國《福布斯》雙周刊網(wǎng)站

新冠肺炎疫情催生了數(shù)字雙胞胎、元宇宙、宇宙宇宙、增強現(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加和技術(shù)的不斷進步，會有更多的新技術(shù)出現(xiàn)。美國《福布斯》雜志網(wǎng)站在最近的一篇報道中向我們展示了2022年的科技發(fā)展趨勢。

數(shù)據(jù)經(jīng)濟

世界已經(jīng)進入數(shù)據(jù)經(jīng)濟時代。它為數(shù)據(jù)人工智能提供了基本的“養(yǎng)分”，而人工智能則幫助人們從數(shù)據(jù)中獲取有意義的信息，為自身的行為和決策提供參考。這一點在2021年亞馬遜云技術(shù)大會上表現(xiàn)得非常明顯。在這場技術(shù)盛會上，與會者討論了數(shù)據(jù)能夠提供的所有價值和服務(wù)，各類企業(yè)都在努力充分利用自己的數(shù)據(jù)。

而**數(shù)據(jù)官**分析師在企業(yè)中的地位與日俱增。**數(shù)據(jù)官負責(zé)監(jiān)督一系列與數(shù)據(jù)相關(guān)的職能，以確保組織獲得最有價值的資產(chǎn)。他的職責(zé)包括提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)治理和主數(shù)據(jù)管理等項目，以及制定信息戰(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)都意識到了數(shù)據(jù)和人工智能的重要性。但是，如果他們想“轉(zhuǎn)型”成為數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)，可能會面臨很多問題。例如，將人工智能模型集成到商業(yè)應(yīng)用中需要近8個月的時間。無代碼/低代碼平臺應(yīng)運而生，幫助更多人包括“平民開發(fā)人”等非**人士應(yīng)對數(shù)據(jù)和人工智能帶來的挑戰(zhàn)。

開發(fā)人員不是**的程序員，而是公司的員工。他們可以在公司內(nèi)部開發(fā)新的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序供其他員工使用。在未來，幾乎任何一個稍有技術(shù)知識的人都可以開發(fā)軟件，無代碼/低代碼工具可以主動將普通業(yè)務(wù)用戶轉(zhuǎn)化為平臺開發(fā)人。

邊緣人工智能

5G、人工智能和網(wǎng)絡(luò)**需要相互配合，實現(xiàn)更廣泛的滲透。來自工廠和自動駕駛汽車的物聯(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)正在努力應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，在本地和集中式數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，而不共享數(shù)據(jù)集和侵犯隱私。隨著擴展檢測和響應(yīng)、**信息和事件管理以及**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，**將在處理應(yīng)用和數(shù)據(jù)分發(fā)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)的集合：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**技術(shù)的集合，包括機器人流程自動化、人工智能、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，幫助組織提高運營效率，節(jié)省時間。

超級自動化通過快速識別、審查和自動執(zhí)行盡可能多的流程來實現(xiàn)加速增長和業(yè)務(wù)彈性。Gartner的研究表明，表現(xiàn)最好的超級自動化團隊專注于三個關(guān)鍵優(yōu)先事項：提高工作質(zhì)量、加快業(yè)務(wù)流程和增強決策敏捷性。

數(shù)據(jù)編織

數(shù)據(jù)編織也是Gartner發(fā)布的2022年**技術(shù)趨勢之一。

數(shù)據(jù)編織是下一代數(shù)據(jù)管理，它集成了來自數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖庫一體化、數(shù)據(jù)集市等數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。Lake指的是各種格式的原始數(shù)據(jù)的存儲。湖庫集成是數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的一種新的架構(gòu)范式，它結(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)存儲中操作數(shù)據(jù)，這也可以為公司的數(shù)據(jù)治理帶來更多的便利。數(shù)據(jù)集市(data mart)是指滿足特定部門或用戶的需求，以多維方式存儲，并生成用于決策分析的數(shù)據(jù)立方體。

數(shù)據(jù)編織不僅可以更長久地保存數(shù)據(jù)，還可以利用人工智能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的本地、自助分析、分類和管理。數(shù)據(jù)編織作為一種跨平臺、跨業(yè)務(wù)用戶的靈活、機動的數(shù)據(jù)集成方式，可以簡化企業(yè)組織的數(shù)據(jù)集成基礎(chǔ)設(shè)施，創(chuàng)建可擴展的架構(gòu)，從而減少大部分數(shù)據(jù)和分析團隊因集成難度大而產(chǎn)生的問題。

解釋性人工智能

Deep Thinking最近發(fā)布了一個新的超大型語言模型，叫做Gopher。Gopher可以運行2800億個參數(shù)，超過了之前OpenAI發(fā)布的GPT-3，可以運行1750億個參數(shù)，但不如威震天圖靈，后者可以運行Nvidia-微軟發(fā)布的5300億個參數(shù)。結(jié)果顯示，威震天圖靈在一系列自然語言任務(wù)中取得了****的準確率，包括文本預(yù)測、閱讀理解、常識推理、自然語言推理和詞義消歧。

然而，人工智能在克服偏見、保護隱私和獲得信任方面面臨挑戰(zhàn)，這導(dǎo)致了可解釋人工智能的興起(XAI)。XAI是人工智能的一個新分支，用于解釋人工智能做出的每一個決定背后的邏輯。XAI可以提高AI模型的性能，因為XAI的解釋有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)和特征行為中的問題，它還可以提供更好的決策部署，因為它的解釋為中間商提供了額外的信息，使他們可以明智而果斷地采取行動等。

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