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      中國自動化學會專家咨詢工作委員會指定宣傳媒體
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      數據編織、超級自動化、邊緣人工智能……2022年這些技術發展趨勢不容忽視

      http://www.kblhh.cn 2022-02-22 10:13 來源:科技日報

        隨著高新技術不斷進步,人工智能領域將涌現出更多進展,這將帶來巨大的商業影響,催生出多個應用,例如數字服務臺、數字助手等。

        新冠疫情催生了數字孿生、元宇宙、萬能宇宙、增強現實、虛擬現實和混合現實的廣泛使用。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。美國《福布斯》雜志網站在近日的報道中,向我們展現了2022年的技術發展趨勢。

        數據經濟

        世界已經進入數據經濟時代。數據為人工智能提供了基礎“養分”,而人工智能則幫助人們從數據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據能夠提供什么價值、服務,各式各樣的企業也都在想方設法以最大程度地利用好自己的數據。

        首席數據官和首席分析官在企業地位與日俱增也證明了這一點。首席數據官負責監督一系列與數據有關的功能,以確保組織得到最有價值的資產,其職責包括提升數據質量、數據治理和主數據管理等項目,還包括制訂信息戰略、數據科學和業務分析。

        無代碼/低代碼平臺

        大多數企業意識到數據和人工智能的重要性,然而,要想“變身”為數據驅動型企業可能面臨很多問題,比如,將人工智能模型整合到商業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“平民開發者”等非專業人士在內的更多人迎接數據和人工智能帶來的挑戰。

        平民開發者并非專業程序員,是公司的員工,他們可以在公司內部開發新的業務應用程序,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,無代碼/低代碼工具可以將普通的業務用戶積極地轉變為平臺開發者。

        邊緣人工智能

        5G、人工智能和網絡安全需要相互配合才能實現更廣泛的滲透。來自工廠和自動駕駛車輛的物聯網端點的數據將引發一場數據海嘯。

        邊緣人工智能和聯合學習正在奮力迎接這些挑戰,在不共享數據集和侵犯隱私的情況下,在本地和集中數據集上訓練模型。隨著擴展檢測和響應、安全信息和事件管理以及安全協調、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據分布方面發揮至關重要的作用。

        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務都應該自動化;超級自動化是一種創新技術合集,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省時間。

        超級自動化通過快速識別、審核和自動執行盡可能多的流程來實現加速增長和業務韌性。加特納公司的研究表明,表現最好的超自動化團隊專注于三個關鍵優先事項:提高工作質量、加快業務流程和增強決策敏捷性。

        數據編織

        數據編織也是加特納公司發布的2022年值得關注的頂級技術趨勢之一。

        數據編織是下一代數據管理,它集成了數據倉庫、數據湖、湖倉一體、數據集市等多個數據源的數據。數據湖指各種格式原始數據的存儲庫。湖倉一體是數據管理領域中的一種新架構范例,結合了數據倉庫和數據湖的最佳特性。數據分析師和數據科學家可以在同一個數據存儲中對數據進行操作,同時它也能為公司進行數據治理帶來更多的便利性。而數據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據立方體。

        數據編織不僅能更持久地保存數據,還能利用人工智能實現數據的就地、自助分析、分類和治理。作為一種跨平臺和業務用戶的靈活、彈性數據整合方式,數據編織能夠簡化企業機構的數據整合基礎設施,并創建一個可擴展架構,以此來減少大多數數據和分析團隊因整合難度上升而出現的問題。

        可解釋人工智能

        “深度思維”公司最近發布了名為“地鼠”的新的超大型語言模型。“地鼠”可運行2800億個參數,超越了OpenAI公司此前發布的能運行1750億個參數的GPT-3,但遜于英偉達-微軟公司發布的能運行5300億參數的“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,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據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。

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