數(shù)據(jù)編織 超級自動化 邊緣人工智能……2022年：這些技術發(fā)展趨勢不容忽視

新冠疫情催生了數(shù)字孿生、元宇宙、萬能宇宙、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多以及技術的不斷進步，還會有更多新技術涌現(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。數(shù)據(jù)為人工智能提供了基礎“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，各式各樣的企業(yè)也都在想方設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)官負責監(jiān)督一系列與數(shù)據(jù)有關的功能，以確保組織得到最有價值的資產(chǎn)，其職責包括提升數(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)科學和業(yè)務分析。

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)務應用程序，以供其他員工使用。未來，幾乎只有一點技術知識的任何人都可以進行軟件開發(fā)，無代碼/低代碼工具可以將普通的業(yè)務用戶積極地轉變?yōu)槠脚_開發(fā)者。

邊緣人工智能

5G、人工智能和網(wǎng)絡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)合學習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)集上訓練模型。隨著擴展檢測和響應、安全信息和事件管理以及安全協(xié)調(diào)、自動化和響應的興起，再加上智能運維管理平臺，安全將在處理應用程序和數(shù)據(jù)分布方面發(fā)揮至關重要的作用。

超級自動化

超級自動化既是一種思維方式也是一種技術合集：即組織中任何可以自動化的業(yè)務都應該自動化;超級自動化是一種創(chuàng)新技術合集，包括機器人流程自動化、人工智能、機器學習等技術，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)務韌性。加特納公司的研究表明，表現(xiàn)最好的超自動化團隊專注于三個關鍵優(yōu)先事項：提高工作質(zhì)量、加快業(yè)務流程和增強決策敏捷性。

數(shù)據(jù)編織

數(shù)據(jù)編織也是加特納公司發(fā)布的2022年值得關注的頂級技術趨勢之一。

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)管理領域中的一種新架構范例，結合了數(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)科學家可以在同一個數(shù)據(jù)存儲中對數(shù)據(jù)進行操作，同時它也能為公司進行數(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)機構的數(shù)據(jù)整合基礎設施，并創(chuàng)建一個可擴展架構，以此來減少大多數(shù)數(shù)據(jù)和分析團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-微軟公司發(fā)布的能運行5300億參數(shù)的“威震天-圖靈”。研究結果證實，“威震天-圖靈”在一系列自然語言任務，包括文本預測、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確率。

然而，人工智能在克服偏見、保護隱私和獲取信任方面存在挑戰(zhàn)，這導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。(記者 劉霞)