人工智能將改變世界 Gartner的十大趨勢

Gartner，Inc.宣布了2020年十大戰(zhàn)略技術趨勢。分析師在奧蘭多的Gartner IT研討會上發(fā)表了他們的發(fā)現(xiàn)。

Gartner將戰(zhàn)略技術趨勢定義為“具有重大破壞性潛力的趨勢，正開始從新興中脫穎而出，以產(chǎn)生更廣泛的影響和使用，或者以高度的波動性迅速增長，并在未來五年內(nèi)達到臨界點。”

Gartner Fellow副總裁兼David Cearley表示：“以人為本的智能空間是用于組織和評估Gartner 2020年主要戰(zhàn)略技術趨勢的主要影響的結(jié)構(gòu)。將人們置于您的技術戰(zhàn)略中心突出了其中之一技術的最重要方面-它如何影響客戶，員工，業(yè)務合作伙伴，社會或其他關鍵群體?？梢哉f，組織的所有行動都可以歸因于組織如何直接或間接地影響這些個人和群體。這是一種以人為本的方法。”

2020年十大戰(zhàn)略技術趨勢是：

1.超級自動化

超級自動化是多種機器學習(ML)，打包軟件和自動化工具的組合，可以交付工作。Gartner指出：“超級自動化不僅指工具臺的寬度，而且還指自動化本身的所有步驟(發(fā)現(xiàn)，分析，設計，自動化，測量，監(jiān)視和重新評估)。了解自動化機制的范圍，它們之間的相互關系以及如何進行組合和協(xié)調(diào)是超自動化的主要重點。”

Gartner的報告指出，這種趨勢是通過機器人過程自動化(RPA)開始的。該報告指出：“僅RPA并不是超級自動化。超級自動化需要多種工具組合，以幫助支持復制人員參與任務的各個部分。”

2.多重經(jīng)驗

Gartner假設，到2028年，用戶體驗將在用戶感知與數(shù)字世界互動的方式方面發(fā)生巨大變化。會話平臺是部分原因，虛擬現(xiàn)實(VR)，增強現(xiàn)實(AR)和混合現(xiàn)實(MR)也是如此。感知和交互模型的變化導致了未來的多感官和多模式體驗。

Cearley指出：“該模型將從一名具有技術素養(yǎng)的人轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂腥藛T素養(yǎng)的技術。翻譯意圖的負擔將從用戶轉(zhuǎn)移到計算機。這種跨多種人類感官與用戶交流的能力將為傳遞細微差別的信息提供更豐富的環(huán)境。”

3.專業(yè)知識的民主化

在這種情況下，民主化是指通過“從根本上簡化的體驗，而無需廣泛且昂貴的培訓，”用戶可以更廣泛地獲得技術專業(yè)知識(例如ML，應用程序開發(fā))或業(yè)務領域?qū)I(yè)知識(例如銷售流程，經(jīng)濟分析)。“公民訪問”(例如，公民數(shù)據(jù)科學家，公民集成商)以及公民發(fā)展和無代碼模型的演變都是民主化的例子。”

Gartner預計，到2023年，民主化趨勢的四個關鍵方面將加速發(fā)展：

數(shù)據(jù)和分析的民主化(針對數(shù)據(jù)科學家的工具正在擴展，以針對專業(yè)開發(fā)人員社區(qū)為目標)

開發(fā)的民主化(可在定制開發(fā)的應用程序中利用的AI工具)

設計的民主化(擴展低代碼，無代碼現(xiàn)象，并通過附加的應用程序開發(fā)功能的自動化來增強公民開發(fā)人員的能力)

知識的民主化(非IT專業(yè)人員可以使用工具和專家系統(tǒng)，使他們能夠利用和應用超出自身專業(yè)知識和培訓的專門技能)。

4.人類增強

增強人類是一個主題，意味如何使用技術促進對人類體驗的認知和身體改善。Gartner指出：“物理增強通過在人體上植入或托管技術元素(例如可穿戴設備)來改變其固有的物理能力，從而增強了人類的能力。認知增強可以通過訪問信息和利用傳統(tǒng)計算機系統(tǒng)上的應用程序以及智能空間中新興的多經(jīng)驗界面來實現(xiàn)。”

Gartner假設，在未來十年中，隨著個人尋求個人進步，人類對身體和認知的增強程度將越來越普遍。這將創(chuàng)建一種新的“消費效應”，使員工能夠利用并擴展這些個人功能以改善辦公環(huán)境。

5.透明度和可追溯性

關于技術公司從消費者數(shù)據(jù)中獲取利益的爭議的增多，使消費者越來越意識到其數(shù)據(jù)的價值，從而導致人們越來越希望控制該數(shù)據(jù)。消費者的意識導致政府對該主題的監(jiān)管增加，組織注意到保護和管理個人數(shù)據(jù)的風險越來越高。透明度和可追溯性是支持這些數(shù)字道德和隱私需求的關鍵要素。

Gartner指出：“透明度和可追溯性是指旨在解決監(jiān)管要求，保留使用人工智能(AI)和其他先進技術的道德方法并修復日益缺乏的信任的一系列態(tài)度，行動以及支持的技術和實踐。隨著組織建立透明性和信任實踐，Gartner指出了三個重點領域：

AI和ML;

個人數(shù)據(jù)的隱私，所有權(quán)和控制權(quán);和

符合道德的設計。

6.授權(quán)的邊緣

邊緣計算是一種計算拓撲，其中信息處理以及內(nèi)容的收集和傳遞被放置在更靠近數(shù)據(jù)的源，存儲庫和使用者的位置。它嘗試將流量和處理保持在本地，以減少延遲，利用邊緣的功能并在邊緣實現(xiàn)更大的自治性。

Gartner的Cearley說：“當前對邊緣計算的關注主要來自物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的需求，以便為制造業(yè)或零售業(yè)等特定行業(yè)的嵌入式物聯(lián)網(wǎng)世界提供斷開連接或分布式的功能。然而，邊緣計算將跨越成為主導因素，幾乎所有的行業(yè)和邊緣與越來越復雜和專業(yè)化的計算資源和更多的數(shù)據(jù)存儲授權(quán)使用的情況。復雜的邊緣設備，包括機器人，無人機，自動駕駛汽車和操作系統(tǒng)，將加速這一轉(zhuǎn)變。”

7.分布式云

Gartner指出：“分布式云是將公共云服務分發(fā)到不同的位置，而原始的公共云提供商則負責服務的運營，治理，更新和演進。這代表了與大多數(shù)公共云服務的集中化模型的重大轉(zhuǎn)變，并將引領云計算的新時代。”

8.自主事物

自主物是使用AI來自動化人類傳統(tǒng)上執(zhí)行的功能的物理設備。這些包括機器人，無人機，自動駕駛汽車和輪船以及設備。他們的自動化超越了剛性編程模型提供的自動化，并且他們利用AI提供了先進的行為，這些行為與周圍環(huán)境以及與人的互動更加自然。隨著技術能力的提高和法規(guī)許可的提高以及社會認可度的提高，自主物品將以越來越高的速度部署在不受控制的公共場所。

Cearley指出：“隨著自治事物的激增，我們期望從獨立的智能事物向一大堆協(xié)作智能事物轉(zhuǎn)變，在這種協(xié)作智能事物中，多個設備可以獨立于人或人工輸入而協(xié)同工作。例如，異構(gòu)機器人可以在協(xié)調(diào)裝配過程中運行。在交付市場上，最有效的解決方案可能是使用自動駕駛車輛將包裹移至目標區(qū)域。車輛上的機器人和無人機可能會影響包裹的最終交付。”

9.實用區(qū)塊鏈

Gartner指出，區(qū)塊鏈具有通過建立信任，提供透明度和實現(xiàn)跨業(yè)務生態(tài)系統(tǒng)的價值交換，潛在地降低成本，減少交易結(jié)算時間并改善現(xiàn)金流來重塑行業(yè)的潛力。資產(chǎn)可以追溯到其來源，從而大大減少了偽造商品替代的機會。資產(chǎn)跟蹤在其他領域也具有價值，例如在整個供應鏈中跟蹤食品以更輕松地確定污染源或跟蹤單個零件以幫助召回產(chǎn)品。區(qū)塊鏈有潛力的另一個領域是身份管理。智能合約可以被編程到區(qū)塊鏈中，事件可以觸發(fā)動作;例如，收貨時付款被下達。

“由于一系列技術問題，包括差的可擴展性和互操作性，區(qū)塊鏈對于企業(yè)部署仍然不成熟。盡管存在這些挑戰(zhàn)，但中斷和創(chuàng)收的巨大潛力意味著組織應該開始評估區(qū)塊鏈，即使他們預計短期內(nèi)不會積極采用該技術，” Cearley說。

10.人工智能安全

Gartner指出：“人工智能和機器學習將繼續(xù)用于在廣泛的使用案例中增強人類決策能力。盡管這為實現(xiàn)超自動化和利用自主事物提供了巨大的機會，以實現(xiàn)業(yè)務轉(zhuǎn)型，但對于物聯(lián)網(wǎng)，云計算，微服務和高度連接的系統(tǒng)中潛在的攻擊點卻大大增加，這給安全團隊和風險領導者帶來了重大的新挑戰(zhàn)。智能空間。安全和風險領導者應將重點放在三個關鍵領域上：保護由AI驅(qū)動的系統(tǒng)，利用AI增強安全防御以及預期攻擊者惡意使用AI。”