盤點:2018下半年技術十大發展趨勢

論文類別:計算機論文 > 互聯網研究論文
上傳時間:2018/8/8 21:51:14

(電子商務研究中心訊)2017年已成為信息技術年:技術成就的進步引發了令人興奮和意想不到的趨勢,具有更廣泛的影響視野和非常有前途的商業前景。今年,我們預計每個技術方向都會出現劇烈的指數變化。機器學習和人工智能將改變整個行業,為虛擬助手讓路,以及無數的自動化案例。物聯網(IoT)將變得更加智能化,發現智能家居和智能城市的巨大潛力。將使用自然語言替換特定命令來建立更有效的人機交互。

在本文中,我們將重點關註在市場上取得良好發展的技術趨勢,一起討論2018年下半年的重大技術突破。

1.人工智能將重塑市場戰略

盘点:2018下半年技术十大发展趋势

人工智能為業務運營帶來大改變,利用先進技術與軟件的力量重塑整個行業。一些公司現在特別贊賞他們的業務實施人工智能戰略的價值,並且AI的重大技術飛躍也正在進行中。擁有超過100,000名員工的巨頭公司更希望實施人工智能戰略,但對他們來說,該過程更具挑戰性與價值。 2018年將成為領先企業將人工智能應用納入其戰略和組織發展的一年。此外,算法市場也有潛力,工程師或公司創建的最佳解決方案可以共享,購買和部署,供組織個人使用。

過去很難相信的想法正在變得真實,機器學習與人工智能技術使每個企業都變成數據驅動,每個行業都變得更加智能化。

經過多年的原型和創意背景研究,新的解決方案將令人嘆為觀止。為患病的人們提供虛擬援助,計算藥理藥藥以及遺傳學研究讓人們看到了醫學中更令人驚奇的案例。不同行業的自動化,機器人化和數據管理給行業帶來重大變化。醫療保健、建築、銀行、金融、制造業等等,每個現有之行業都將被重塑。

2.區塊鏈將為行業提供新機遇

現在每個人都在談論區塊鏈,這是一種革命性的分布式技術,可以存儲和交換加密貨幣的數據塊。區塊鏈是一個分布式數據庫,其中包含交易和智能合約的數字存儲器。區塊鏈存儲一個不斷增長的有序記錄序列,這稱為塊,每個記錄包含一個時間戳和前一個塊的哈希鏈接。區塊鏈在數字交易領域具有令人無限想像的空間,這一切將在2018年開辟新的商業機會。

該項技術打開了在其它領域中的各種應用,更多新的可能性。由於社會責任和安全性在互聯網上的需求日益增強,區塊鏈技術變得越來越重要。在使用區塊鏈的系統中,幾乎不可能偽造任何數字交易,所以這種系統的可信度肯定最高的。這種方法可以成為企業和初創公司中顛覆性數字業務的基礎,以前在線下運營的公司將能把流程完全轉化為數字化環境。(來源微信號數字化企業)

業務需要考慮區塊鏈風險和機會,並分析該技術如何影響用戶(客戶)之行為。

隨著在金融服務行業中區塊鏈的炒作將放緩,我們將看到更多政府機構,醫療保健,制造業和其它行業的潛在實例出現。例如,區塊鏈對知識產權管理有著巨大的影響,在防止版權侵權方面開辟了新的見解。 Blockai,Pixsy,Mediachain和Exof of Existence等網站平臺打算將區塊鏈技術應用於到該領域。

3.隱私安全的新方法即將來臨

“道高一尺,魔高一丈”。技術發展提升了數據的重要性,因此黑客技術也變得越來越先進。連接到互聯網的設備數量的增加,這會產生更多的數據,使其更容易受到攻擊的機率更多。物聯網中的小工具越來越受歡迎並被廣泛使用,但它們在數據隱私方面仍然不是很安全。任何大型企業都經常受到黑客攻擊的威脅,就像Uber和Verizon在2017年發生的那種問題。

幸運的是,這些解決方案是可以達成的,今年我們將看到數據保護服務的巨大改進。機器學習將確保數據安全,概率性預測方法是下一步的安全趨勢。實施行為分析等技術可以檢測和阻止能夠繞過保護系統的攻擊。 另外,區塊鏈將我們的註意力引向一個名為Zero Knowledge Proof的新技術,此技術將在2018年進一步發展,它使用數學技術確保用戶隱私的交易。另一種新的安全方法稱為CARTA(持續適應風險和信任評估),它基於對潛在風險和信任程度的持續評估,以適應各種情況。該方法適用於所有業務參與者:從公司的開發人員到合作夥伴。

雖然我們的安全性仍比較脆弱,但有很多有前景的解決方案可以為我們的生活帶來更好的隱私保護。

4.物聯網將更加智能

智能物品將成為日常設備普及,它與人、環境進行更智能的互動。這些東西在不受控制的現實條件下半自動或自主地運行,而無需人為幹預。

很多年來,智能產品一直備受關註,並且不斷擴展和增強,它們將影響另一個全球趨勢,這就是物聯網。

未來將有一個協作智能網絡,其中多個智能設備將協同工作,充分發揮物聯網的潛力。通過有線和無線通信渠道連接到全球互聯網,物聯網設備將變成一個大型集成系統,推動人機交互的重大轉變。人工智能與物聯網的融合帶來了創造智能家居和智慧城市的全新技術。

5.深度學習將更快,大數據收集更好

如今,深度學習面臨著大數據收集和計算復雜性相關的技術挑戰。目前業界正在開發硬件創新技術以加速深度學習實驗,例如具有更多內核和不同架構形式的新GPU。根據GE研究院的高級信息科學家Marc Edgar的說法,深度培訓將在未來 3到5年內將軟件解決方案的開發時間從幾個月縮短到幾天,這將改善功能特性,提高生產率並有效降低產品成本。

目前,大多數大公司都意識到大數據收集的重要性及其對業務有效性的價值影響。在未來一年內,更多公司將開始使用更多數據,這取決於結合不同數據的能力。(來源微信號數字化企業)

2018年,更多公司將通過CRM,任務系統,BMP和DMP以及全渠道平臺收集客戶數據,像LIDAR這樣的專用傳感器上收集數據的普及也在增加。將現有系統與所有類型的客戶數據集成到一個信息池中肯定會有趨勢。初創公司將繼續創建收集和使用數據的新方法,從而進一步降低成本。

6. AI模型能自動構建與優化

盘点:2018下半年技术十大发展趋势

自Google去年推出AutoML以來,使用人工智能工具加速構建和調整模型的過程正在迅速普及。這種人工智能開發的新方法允許自動化機器學習模型的設計,並且無需人工輸入即可構建模型,從而讓其中一個AI成為另一個AI的架構師。

2018年下半年,預計商業AutoML軟件包的普及和AutoML集成到大型機器學習平臺將進一步增長。

在AutoML之後,有一個名為NASNet的計算機視覺算法,用於實時識別視頻流中的對象。使用AutoML實現的NASNet上的“強化學習”可以訓練模型,與需要人工輸入的算法相比,人類顯示更好的結果變得無關緊要。

這些技術發展,明顯拓寬了機器學習的視野,並將在未來幾年完全重塑模型建設的方法。

7. CDO職位持續走高

首席數據官(CDO)和其它專業人員越來越多地參與公司高層管理,從而改變他們的數據管理方法。 CDO將是創新和差異化的驅動力:會徹底改變現有的商業模式,改善與目標受眾與企業溝通,並探尋改善業務績效的新機會。雖然這個角色很新,但不論在國內外它已向主流邁進。據Gartner公司調查稱,到2019年,CDO職位將出現在90%的大型組織中,因為是新角色,也許只有一半的人會成功。這需要強大的個人品質,對責任的深度理解和突破潛在障礙,這才是取得成功的關鍵。還有一個重要的步驟來釋放CDO的全部潛力:企業可以考慮將IT部門分別劃分為“I”和“T”兩部分,CDO應該在負責信息管理的團隊中起帶頭作用。(來源微信號數字化企業)

8.AI道德爭論會爆發

隨著人工智能行業在日常生活中執行各種任務和行動方面取得重大進展,人們就道德,責任和人際交流提出了問題。如果人工智能使用了非法行為,誰將受到指責?AI機器人是否需要遵守法律規定?它們要接管所有人類工作嗎?

前兩個問題中,假設有一天機器人被法律承認為人類,可以承擔責任或因其行為而受到懲罰,這種觀點還需要幾年的時間,但關於AI道德的爭論已經在升溫,考慮到不同的可能性,科學家們正試圖找到關於機器人權利與責任的妥協方案。

大可放心,機器人占領所有工作場所的可能性接近於零。當然,人工智能行業的發展速度非常快,但是它仍然處於起步階段。

2018年下半年,圍繞這個問題的討論還會持續。當我們深入討論這個主題,了解如何與人工智能互動,並忠於這個事實,關於機器人接管地球的神話相信會被驅散。

9.沒有具體的命令:增長的NLP

在客戶服務中使用聊天機器人即將到來,這是2018年的主要趨勢之一。在2018年下半年,機器將需要能夠識別用戶訪問的細微差別,用戶希望通過提問和以自然語言發出命令來獲得聊天軟件的響應,而無需考慮“正確”的詢問方式。 NLP的發展與計算機程序的整合將是2018年最激動人心的挑戰之一,我們對此抱有很高的期望。

盘点:2018下半年技术十大发展趋势

對於習慣於理解特定命令語言的計算機來說,對於人類來說,理解語音語調,情感色彩和多重含義的語言似乎是一項艱巨的任務。這些復雜的算法需要許多預測模型和計算步驟,所有步驟都在一秒鐘內完成,這些計算都發生在雲中。

在NLP的幫助下,人們提出更多問題,都會快速獲得機器返回合適的答案,甚至比人的回答有更好的見解。

10.沒有人類數據,AI自學更加自信

當人工智能第一次發明以來,該領域的發展速度超出了人們的預期。專家們曾經預測,到2027年人工智能將在圍棋遊戲中擊敗人類,但是它提前發生了10年 - 2017年。算法AlphaGo Zero只用了40天就成為人類歷史上最好的圍棋玩家,它在沒有任何人類數據輸入的情況下進行自我學習,並且制定了人類玩家無法實現的策略。

2019年,一個更發達的,自學成才的人工智能與人類的競賽會繼續展開。我們期待AI在解決許多人類問題方面取得更多突破,如決策,業務開發和科學模型,識別對象,情感與演講,以及重新塑造客戶體驗。

此外,我們更希望AI能夠比人們做得更好,更快,成本更低地應對這些任務。算法之自學能力能將AI應用到人類生活的更多領域。(來源微信號數字化企業)

總體上講,2018年在技術創新方面會取得重大進展。開發者將見證更快,更精確的機器學習和AI應用程序,包括一些新的令人興奮的發展。

物聯網,NLP和自學AI等技術的指數級改變每個行業和人們的日常生活。雖然這些會對數據安全造成一定的威脅,但新的方法與解決方案也在不斷發展,這些變化一會會更簡潔,結果必定會我們更加驚嘆,一起期待。

以上的技術趨勢不是最終的,歡迎在評論區分享你對今年主要技術趨勢的看法。(來源:eworks 編選:電子商務研究中心

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