Машиналық оқытудан цифрлық егіздерге дейін, өсіп келе жатқан (және құлдырайтын) технология тенденциялары бар мүмкіндіктер теңізі Жаңа және дамып келе жатқан технологиялар жұмыс істеу тәсілін тез өзгертіп, жаңа нәрсеге назар аударуға және үйренуге қарсы емес әзірлеушілерге шығармашылық мүмкіндіктер ұсынады. Бұл мақалада біз сарапшылардың пікірінше, бар АТ тәжірибесін бұзып, болашаққа бағытталған әзірлеушілерге сұраныс тудыруы мүмкін 11 жаңа технология үрдісін қарастырамыз.
Бұл келесі мега-серпіліс туралы ғана емес (Негізгі үлкен нәрсе). Әзірлеушілердің болашақ мүмкіндіктерінің көзі бірнеше озық технологияларды біріктіруде жатыр – жасанды интеллект (AI), виртуалды шындық (VR), толықтырылған шындық (AR), заттар интернеті (IoT). Интернет заттары, IoT) және бұлттық технологиялар. ... және, әрине, осы біріктіруден туындайтын қауіпсіздік мәселелерінде. Жеке құралдар жинағын кеңейткіңіз келсе, осы танымал технологияларды, сондай-ақ олармен табысқа жету туралы кеңестерімізді мұқият қарастыруды ұсынамыз.
Интернет заттарының қауіпсіздігі
2016 жылы ондаған миллион қосылған құрылғылар бұзылғаннан кейін, тіпті сыртқы бақылаушылар қорғалмаған IoT құрылғылары (IoT = заттардың интернеті) қауіпсіздіктің қорқынышты мәселелеріне әкелетінін байқады. Жақында жасаған баяндамасында Gartner аналитикалық фирмасы әзірлеушілер мен сарапшылар топтарына арналған ұсыныстарды жариялады. Ол бұл мамандардың жобалық процестің басынан бастап бір-бірімен жұмыс істеуі керектігін ұсынады. Бұл жағдайда сіз қауіптерді олар пайда болған кезде жоя аласыз. Мысалы, IoT құрылғыларына қауіпсіздік жаңартуларын жүктеп алу арқылы. Интернет заттарының қауіпсіздігі бойынша сарапшыларға, әсіресе желіге қосылған құрылғылар пайдаланатын аппараттық және бағдарламалық қамтамасыз етудің осал тұстарын түсінетін мамандарға сұраныс жоғары. «IoT шабуыл векторлары компьютерлер немесе ұялы телефондар сияқты кез келген таратылған желіге ұқсас дерлік. Сондықтан қауіпсіздік туралы білім осы салада өзекті және маңызды болады, дейді Ричард Уитни, Particle стартапының өнім жөніндегі вице-президенті. «Криптография мен аутентификация негіздерін үйреніңіз және сіз үлкен жетістіктерге жетесіз». DocuSign негізін қалаушы және Seven Peaks Ventures серіктесі Том Гонсер қазір фирмаларға микропроцессорлар үшін төмен деңгейдегі бағдарламалау дағдылары қажет дейді. «Сондай-ақ оларға Bluetooth технологиясы, [Windows Identity Foundation] және спектрлік технологияларды қолдану тәжірибесі қажет. Linux операциялық жүйесінің соңғы қауіпсіздік нұсқалары, әсіресе Qubes OS сияқты шағын ядро үшін оңтайландырылған опциялар туралы білім де бағаланады. Мэтт Абрамс, Seven Peaks Ventures серіктесі, күш-жігерді технологиялық процестерді түсінуге және оларды қалай жоюға болатынына назар аударуды ұсынады. Оның пікірінше, посткванттық криптография дәуірі күткеннен де тезірек жақындап келеді. «Мамандар дифференциалды құпиялылық пен қарсылас желілердің не екенін түсінуі керек».
Жасанды интеллект
Жүргізушісіз көліктердің, роботтардың және смарт электрониканың жаңа толқынын күту кезінде AI-ді жақсы білетін инженерлерге сұраныс күрт өсуде. Accenture компаниясының аға атқарушы директоры және жасанды интеллект тобының жетекшісі Никола Морини-Бианзино: «Қазір біз ең көп таралған есептеулердегі жетістіктерге, қолжетімді бұлттық қызметтерге және іс жүзінде шексіз ақпаратты сақтауға негізделген құбылу нүктесінде тұрмыз», - деді. «Қазір жасанды интеллект барлық нәрсеге енгізілген». Морини-Бианчино бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеушілерге, [автоматтандыру – шамамен. перевод.] бір тілден екінші тілге аудару, сөйлеуді тану, компьютерлік көру, робототехника, табиғи тілдердегі мәтінді өңдеу, білімді ұсыну және логикалық пайымдау. AI үшін азық-түлік деректер болып табылады, сондықтан деректерді және мазмұнды басқару мамандарына, деректер ғалымдары мен талдаушыларға деген қажеттілік өте жоғары. Treasure Data маркетинг жөніндегі вице-президенті Kiyoto Tamura жасанды интеллект жақын арада тауашаларды, қарапайым қолданбалардан әлдеқайда кең және қызықты қолданбаларға ауысады деп болжайды. Бұрын жасанды интеллект тапсырмалары келесідей көрінетін: «Пакет үшін оңтайлы жеткізу жолын табыңыз... немесе іздеу сұрауы үшін ең қолайлы сайттар». Енді олардың тұжырымдары келесіге жақындады: «жақсы деңгейде Go ойнаңыз», «қауіпсіз жүргізіңіз» және т.б. «Бұл өте жақсы, бірақ адамдар әлі де компьютерге не істеу керектігін айтуы керек, және сіз бұл туралы ештеңе істей алмайсыз», - дейді Тамура Киёто. Деректерді зерттеушілерге, машинаны үйренуге арналған ғалымдарға және есептеуіш лингвистерге сұраныс үнемі өсіп келеді. MindMeld бас директоры Тим. Таттл VentureScanner зерттеуіне сілтеме жасай отырып, 2016 жылдың наурызы мен қазан айлары аралығында іске қосылған 910 жасанды интеллект компанияларының тізіміне сілтеме жасай отырып, олардың жартысынан көбі терең оқыту/машиналық оқыту және табиғи тілдерді меңгереді. Ең көп ақша инвестицияланған аймақ, шамамен $4,5 млрд», - дейді Таттл. Интерактивті қосымшаларға деген қызығушылықтың жақында артуына қарамастан, бұл салада сұраныс пен ұсыныс арасында асимметрия бар. Нәтижесінде, тақырып бойынша сарапшылар әлі де маңызды болып қала береді. академия мен өнеркәсіп тепе-теңдікті қалпына келтірмейінше құнды ресурс.
Машиналық оқыту
Жасанды интеллект түрі, машиналық оқыту, үлгілерді жылдам табу үшін (мысалы, бет-әлпетті тану) және нақты бағдарламалауды қажет етпей-ақ фильмдерді ағынмен көрсетуді ұсыну сияқты тапсырмаларды орындау үшін орасан зор деректерді өңдей алады. Патрик Спеддинг, Rocket Software компаниясының іскерлік интеллект зерттеулерінің аға директоры, когнитивтік технологиялар боттармен және машиналық оқытумен бірге «шу арасында пайдалы сигналды» іздейтін ұйымдардың тиімділігін арттыра алады деп санайды. «Машинаны үйрену, сайып келгенде, бұрын деректер өндіру деп аталатын кеңейтілген аналитиканың мүмкіндіктеріне негізделген, оған танымал болу үшін тек қолайлы платформа қажет», - деп түсіндірді Спаддинг.Сұрақ туындайды: Seven Peaks Ventures ұсынған Abrams компаниясына қалай қол жеткізуге болады. Эндрю Нгтің Coursera жүйесіндегі машиналық оқыту бойынша онлайн курсы «Алайда мен компаниялардың информатика білімі жоқ кандидаттарды жалдап, оларды машиналық оқыту мамандарына айналдырғанын жиі көрдім».
Деректер туралы ғылым
Деректер туралы ғылым - бұл әр саланың өзіндік ерекшелігі бар әртүрлі пәнаралық дағдыларды қажет ететін тағы бір заманауи сала. Үлкен көлемдегі деректерді бизнес шешімдері үшін пайдалы деректерге айналдыру үшін машиналық оқыту және жасанды интеллект тәжірибесі қажет болуы мүмкін. «Тәжірибелі деректер ғалымдары тапшы тауар», - дейді Спаддинг. «Менің ойымша, когнитивтік боттар және басқарылатын аналитика сияқты шешім қабылдауға көмектесетін технологияларды жасауға болатын салалар өте пайдалы мүмкіндіктер аймағы болып табылады.» Осы салаларда жұмыс істегісі келетіндер үшін ықтималдық туралы мұқият білім. Теория мен математикалық статистика - басты талап, дейді Bloomberg-тегі машиналық оқыту тобын басқаратын Гари Казанцев. «Жүйені құру үшін қажетті codeты жаза білу сияқты инженерлік дағдылар плюс.» Дегенмен, пайда болған кезде. машиналық оқыту кітапханасы TensorFlow немесе Jupyter жазу кітапшалары сияқты құралдардың ішінде бұл тапсырма айтарлықтай жеңілдетілген. Деректер туралы ғылыммен айналысу үшін жақсы зерттеу дағдылары пайдалы, яғни гипотезаларды тұжырымдау, оларды сынау, заманауи әдебиеттерді зерттеу және жаңалықтарды үнемі бақылап отыру мүмкіндігі. сіздің аймағыңыз». Vectra компаниясының қауіпсіздік жөніндегі бас офицері Гунтер Оллманның айтуынша, қазіргі уақытта көптеген компаниялар деректер ғалымдарын дизайнерлерден, ҒЗТКЖ топтарынан және әзірлеушілерден бөлек қарастырады. Терең оқыту және машиналық оқыту құралдары жетілдіріліп, оқу курстары аға инженерлерге деректер ғылымындағы жаңалықтар туралы білім беруде тиімдірек болған сайын, деректер ғылымы мен бағдарламалық жасақтама инженериясы арасындағы айырмашылық біртіндеп жойылады. Болашақта шеберлік жиынтығы мен екі аспапты меңгеру міндетті болады».
Транзакция блок тізбегі
Транзакциялар үшін бөлінген қаржылық есеп құралын құрудың бұл әдісінің артықшылықтарына ашықтық пен қауіпсіздік кіреді, дегенмен стандарттаудың болмауы оның кең ауқымды салаларда қабылдануын баяулатты. Питер Лооп, Infosys компаниясының вице-президентінің көмекшісі және басты технология сәулетшісі технологияға оптимистік көзқараспен қарайды: «Блокчейн технологиясынан бірнеше жыл алшақ жатырмыз деген қате пікірге қарамастан, біз келесі жылы «Осы жылы біз қаржылық қызметтерде толық енгізуді көреміз» , сақтандыру және денсаулық сақтау. Бұл халықаралық масштабтағы төлем жүйемізді толығымен бұзады». Басқа дамып келе жатқан технологиялардың оқу қисықтары жоғарырақ, дейді Роберт Бардуниас, IRIS.TV негізін қалаушы және бас салық қызметкері, технологияның кәсіпкерлік бағыттылығына таң қалдырады. «Бұл технологиялар бірінші күннен бастап жедел іскерлік қолданбаларға назар аудара отырып, өсіп келеді, сондықтан әзірлеушілерге пайдалану жағдайларын елестетудің қажеті жоқ — олар нақты уақытта пайда болады және дамиды», - деп түсіндірді Бардуниас. «Жаңа әзірлемелер мен өзгерістерді ұстану қиын болады. Осы саланың кәсіби маманы болғысы келетін кез келген адамға арналған сынақ. Бір кездері веб-сайттарды оқу және сауда журналдарын оқу сияқты кішігірім кәсіби дағдыларды қалай дамытқаным есімде. Бұл менің ең соңғы істегім болды, бірақ бүгін бұл міндетті бөлігі болып табылады. жаһандық нарықта бәсекелестік артықшылыққа қол жеткізгісі келетін әзірлеушіні оқыту».
Тор қолданбалары мен қызметтерінің архитектурасы (MASA)
Сондай-ақ үздіксіз қосылымды қамтамасыз ете алатын, ауысатын және үйде қозғалған кезде жұмыс істей алатын қолданбаларға сұраныс артып келеді. «Тордың мәні жоғары қолжетімділік: барлық элементтер бір-бірімен байланысты, - дейді Джозеф Карсон Тикотик. «Егер маршрут жоқ болса, байланыс орнату үшін басқа құрылғы табылады. Бұл, мысалы, пайдаланылады. , Tile бақылау құрылғылары үшін, сондай-ақ қаржылық есептің бөлінген құралы ретінде Bitcoin сияқты криптовалюталар үшін. Басқа сарапшылар құрылғының жеткілікті үйлесімділігінің жоқтығынан әлеуетті тығырықты көрсетеді. «Барлық жеткізушілер, егер олар мүлдем бар болса, жабық экожүйелерін сақтау арқылы тұтынушылардың сенімін арттыруға тырысады», - дейді Дерек Коллисон, Apcera бас директоры (бұрынғы Cloud Foundry). «Менің ойымша, жасанды интеллект бұлттарда, барлық пайдаланушылардың деректерінің үлкен көлеміне үйретіледі, - дейді Коллисон. - Бұл алгоритмдер соңғы нүктелерге сымсыз түрде жіберілетін және телефондардағы микробағдарламаны жаңарту үшін қолданылатын орындалу үлгілерін үздіксіз жаңартады. , автомобильдер мен үй құрылғылары. Деректерді өңдеу жергілікті құрылғылардың аппараттық құралдарында, ал оқыту бұлттағы бағдарламалық қамтамасыз етуді пайдалану арқылы өтеді».
Сандық егіздер
Физикалық және виртуалды сенсорларға қосылған бағдарламалық жасақтама үлгілері өнім мен қызмет ақауларын болжау үшін пайдаланылуы мүмкін, бұл компанияларға ақаулық орын алмас бұрын жөндеу жұмыстарын орындау үшін ресурстарды жоспарлауға және бөлуге мүмкіндік береді. Машиналық оқытудағы жетістіктер және жасанды интеллект технологияларын енгізу «цифрлық егіздер» деп аталатын болжамды модельдеудің құнын төмендетеді, бұл тиімділікті айтарлықтай арттыруға және, айталық, реактивті қозғалтқыштың немесе қуаттың қызмет ету мерзімі ішінде пайдалану шығындарын азайтуға мүмкіндік береді. өсімдік. CTO және Auth0 негізін қалаушы Матиас Волоскидің айтуынша, бизнес қанағаттанарлық нәтижеге жеткенше қадамдық өзгерістермен жаңа бағдарламалық өнімдерді модельдеу арқылы концептуалды және дизайн сатысында да цифрлық егіздерді пайдалана алады. Сандық егіздерден алынған ақпарат өнімді жасау кезінде ескерілетін болады. "Бірнеше ұйымдар цифрлық егіздерді пайдаланып жатыр. Бұл технология негізінен бастапқы шығындар тым жоғары, демек, сәтсіздікке ұшырау бағасы да жоғары болатын жобаларда сұранысқа ие", - дейді Волошский. SpaceTime Insight техникалық директоры Пол Хофманның айтуынша, цифрлық егіздер шартқа негізделген техникалық қызмет көрсету үлгілерінен гөрі сәтсіздіктерді болжауда тиімдірек ету үшін машиналық оқытуды пайдаланады. «IoT және машиналық оқыту жүйелерімен компаниялар өз ресурстарының кездейсоқ сәтсіздікке ұшырамайтынына сенімді бола алады және егер олар істесе, компания ұзақ мерзімді перспективада нақты уақытта ең жақсы шешім қабылдай алады».
Жүргізушісіз көліктер, роботтар және тұрмыстық техника
Тұрмыстық техника, өнеркәсіптік жабдықтар, автомобильдер мен дрондар жасанды интеллект пен машиналық оқытудың арқасында ақылды болып келеді. Gartner зерттеу фирмасы 2020 жылға қарай жылына 61 миллион қосылған көлік автокөлік өндірушілерінің өндірістік желілерінен шығады деп есептейді. Винс Джеффс, Pegasystems компаниясының өнім стратегиясы және маркетинг жөніндегі директоры: «Мұнда бүкіл экономика өсуде», - дейді. — Мысалы, жасанды интеллектпен айналысатын стартаптар мен қазірдің өзінде құрылған компаниялар бар, олар автономды көліктер саласында әбден орныққан. Мысалы, MobileEye - бұл көлікке орналастырылған шағын камераларға маманданған 500 миллион долларлық венчурлық капиталы бар компания. Сол сияқты физикалық роботтарды сататын компаниялар бар - SoftBank Robotics, мысалы, қонақ үй консьерж роботтарына маманданған. Олардың венчурлық капиталында 250 миллион доллар бар." Терең оқытудағы жетістіктер компьютерлік көруді, табиғи тілді өңдеуді және сөйлеуді жақсартуға, сондай-ақ машиналар мен бағдарламалық жасақтаманың «сыйақыға ұмтылу» және өнімділікті арттыруға мүмкіндік берді, дейді Уэйн Томпсон, SAS бас деректер ғалымы: «Нәтиже - әлемді көруге, табиғи тілдерді естуге және оқуға, адамдармен қарым-қатынас жасауға және механикалық және мінез-құлықты өзін-өзі реттеуге қабілетті жаңа буын машиналары бұрын-соңды болмаған түрде. автоматтандыру адамдарды жұмыссыз қалдыратын қорқынышты түс ретінде, басқалары бұл технологиялар жарқын және гуманитарлық болашаққа апарады деп даулайды.«Маған автоматтандырудың салдары туралы жиі сұрақ қойылады», - дейді Майкл Хаббард, ServiceNow жаһандық коммуникациялар директоры. — Интеллектуалды автоматтандыру – бұл қауіп емес, үлкен мүмкіндік. Ол бізді күнделікті әрекеттерден босатып, шығармашылық есігін ашып, күштірек, өнімді жұмыс қатынастарын құруға мүмкіндік береді».
Виртуалды және толықтырылған шындық
Ондаған жылдар бойы интрузивті жарнамадан кейін виртуалды және толықтырылған шындық түбегейлі бетбұрыс нүктесіне жетті. Ал осы технологияларға негізделген өнімдерді дамытқысы келетіндер үшін жаңа көкжиектер ашылады: ойын кезіндегі сезімдерді кеңейту. Mphasis Digital компаниясының вице-президенті және техникалық директоры Ануп Наир: «Бұл технологиялар әлі кең таралған емес, бірақ олар соңғы жылдары әлдеқайда жетілген», - деп бөліседі. оқу мақсаттары үшін де, күрделі хирургиялық proceduresалар туралы ақпаратпен бөлісу үшін де орасан зор артықшылықтар Біз ірі банктердің әлеуметтік медианы басқару орталықтарында, сондай-ақ олар қамтамасыз ететін айырбастау орындарында терең талдау жүргізуге бағытталған AR іс-шараларының жоспарларын көреміз. Биржа брокерлеріне деректерді талдау және бірлесіп жұмыс істеу үшін шексіз кеңістік бар." Сан-Хоседе орналасқан Когсвелл колледжінің VR/AR магистратура бағдарламасының доценті Кристиан Сассо кеңейтілген шындықты жылдың ең үлкен технологиялық үрдісі деп санайды. "AR тұтынушыларға компания шығарған құрылғыны жөндеу қажет болғанда қызмет көрсету үшін », - дейді Сессо. «Мысалы, мен жұмыс істеп жатқан жобада теледидар немесе монитор сынған жағдайда тұтынушыларға қызмет көрсету жөніндегі кеңесшімен байланысу үшін қосымша шындық көзілдірігі қолданылады. Толықтырылған шындық интерфейсі арқылы тұтынушымен тікелей сөйлескен кезде компания өкілі телефон арқылы мәселені сипаттамай немесе сериялық нөмірді іздемей-ақ, сынған экранды визуалды тексеру арқылы барлық қажетті ақпаратты ала алады." "AR және VR технологиялары. олар үшін анағұрлым қолжетімді және сапалы аппараттық құрал болғанша кең таралмайды», - дейді Infosys кеңейтілген және виртуалды шындық бөлімінің басшысы Вишва Ранжан. «2017 жылдың басында біз смартфон компанияларының кеңейтілген және виртуалды шындық мүмкіндіктерін жасай бастағанын көреміз. Бет-әлпетті тану, орынды анықтау, сенсорлар мен 360 градустық камераларды пайдалануға негізделген технологиялар ретінде, бұл ерте сатып алушыларға AR және VR құрылғыларын сатуды ынталандыруда маңызды рөл атқарады».
Гуманоидтық көмекшілер
Бұл жасанды интеллекттің келесі кезеңі! Біз қазіргі уақытта цифрлық әлеммен әрекеттесу үшін қолданатын күрделі құралдарды жойамыз. Сарапшылардың пікірінше, біз жақын арада тауарлар мен қызметтерге онлайн тапсырыс беру немесе Интернеттен іздеу емес, көмекші құралдарды қолданатын боламыз. Олар біздің миымыздың жалғасы болады. Бізге бұдан былай көп ақпаратты есте сақтаудың қажеті болмайды: технологиялық құралдардың көмегімен біз аналитикалық және сыни ойлау үшін ресурстарды босатамыз.» Егер біз осындай көмекші технологияларды дамытуға мүдделі болсақ, не нәрсеге назар аударуымыз керек? Қазіргі уақытта ең үлкен сұраныс - терең білім, - дейді Vectra қауіпсіздік бөлімінің басшысы Гюнтер Олман. «Мысалы, ақпараттық қауіпсіздік саласындағы сарапшылық білім (веб-қосымшалардың қауіпсіздігі, желілік криминалистика, зиянды бағдарламаларды бөлшектеу).» Дэвид Парментер, Adobe Document Cloud компаниясының деректер жөніндегі маманы және бас технология қызметкері, мұның кілті, тіпті информатика дәрежесінен де, математика мен логикаға деген құштарлық екенін айтады. «Шығармашылық, үнемі оқуға деген ұмтылыс, тұтынушыға бағытталған ойлау, сәтсіздікке қарсы тұру - машиналық оқытудың нәтижелері ешбір жағдайда дайын өнім емес - және коммуникация дағдылары осы салада жұмыс істейтін инженерлер үшін ең маңызды жұмсақ дағдылар болып табылады. »
Ал жеңімпаз... осының барлығының қосындысы!
Жасанды интеллект жылдың ең жиі келтірілетін бұзушы технологиясы болғанымен, ең маңызды тенденция тез дамып келе жатқан жаңа технологиялардың конвергенциясы болып табылады. Canonical компаниясының Maarten Ectors біріккен кезде олардың бөліктерінің қосындысынан көп өнім беретін оннан астам әртүрлі технологияларды тізімдейді: «бұлттық, мобильді, IoT, жасанды интеллект, блокчейн, толықтырылған шындық, дауыстық интерфейстер, бағдарламалық құралмен басқарылатын радиобайланыс, «төртінші өнеркәсіптік революция' [өнеркәсіптегі автоматтандыру және деректер байланысы], робототехника, шеткі есептеулер және жүргізушісіз автомобильдер». Rocket Software компаниясының қызметкері Патрик Спэддингтің айтуынша, жекелеген технологиялар негізінен компаниялардың веб-сайт трафигін талдау сияқты өз деректерінен шығу қажеттілігіне байланысты біріктіріледі. «Заттардың интернеті сияқты жаңа деректер көздерінің өсуіне қосқанда,» дейді ол, «бизнес шешімдерін қабылдау үшін қол жетімді ақпарат көлеміне ілесу оңай емес». Спэддинг когнитивті технологияларды, боттарды және машиналық тілдерді біріктіру перспективалары түсінікті болған сайын артады деп санайды. Цифрлық жергілікті тұрғындардың жаңа ұрпағы осы біріктірілген технологияларды қабылдауды тездетеді, дейді ол, өйткені олар пайдаланудың қарапайымдылығын, ойынға ұқсас интерфейстерді және кеңейтілген және виртуалды шындықтың барлық жерде болуын күтеді.
GO TO FULL VERSION