مشين لرننگ کان وٺي ڊجيٽل ٽوئنز تائين، اڀرندڙ (۽ زوال) ٽيڪنالاجي رجحانن سان گڏ امڪانن جو هڪ سمنڊ، نيون ۽ ترقي ڪندڙ ٽيڪنالاجيون اسان جي ڪم جي طريقي کي تيزيءَ سان تبديل ڪري رهيون آهن، انهن ڊولپرز لاءِ تخليقي موقعا پيش ڪري رهيا آهن، جن کي ڪجهه نئين ڳالهه تي ڌيان ڏيڻ ۽ سکڻ ۾ ڪو اعتراض ناهي. هن آرٽيڪل ۾، اسان ڏسون ٿا 11 نون ٽيڪنالاجي رجحانات جيڪي ماهر چون ٿا ته موجوده آئي ٽي جي عملن کي خراب ڪري سگهي ٿي ۽ مستقبل تي مبني ڊولپرز جي طلب پيدا ڪري ٿي.
اهو صرف ايندڙ ميگا-بريڪٿرو بابت ناهي (اڪا ايندڙ وڏي شيءِ). ڊولپرز لاءِ مستقبل جي موقعن جو ذريعو ڪيترن ئي جديد ٽيڪنالاجيز جي فيوزن ۾ آهي - مصنوعي ذهانت (AI)، ورچوئل ريئلٽي (VR)، Augmented Reality (AR)، Internet of Things (IoT) انٽرنيٽ آف شينز، IoT) ۽ ڪلائوڊ ٽيڪنالاجيز. ... ۽، يقينا، هن ضمير مان پيدا ٿيندڙ سيڪيورٽي مسئلن ۾. جيڪڏھن توھان پنھنجي ذاتي ٽول باڪس کي وڌائڻ چاھيو ٿا، اسان سفارش ڪريون ٿا انھن کي وڌيڪ ويجھي نظر سان انھن مشهور ٽيڪنالاجين تي، ۽ گڏوگڏ اسان جون صلاحون انھن سان ڪيئن ڪامياب ٿيون.
انٽرنيٽ جي شين جي سيڪيورٽي
2016 ۾ لکن سان ڳنڍيل ڊوائيسز جي هيڪ ٿيڻ کان پوء، جيتوڻيڪ ٻاهرين مبصرن کي نوٽيس ڪيو ويو آهي ته غير محفوظ IoT ڊوائيسز (IoT = شين جو انٽرنيٽ) خوفناڪ سيڪيورٽي مسئلن کي جنم ڏئي ٿو. هڪ تازي رپورٽ ۾، تجزياتي فرم گارٽنر ڊولپرز ۽ ماهر ٽيمن لاء سفارشون شايع ڪيون. اهو مشورو ڏئي ٿو ته انهن ماهرن کي ڊزائن جي عمل جي شروعات کان وٺي هڪ ٻئي سان ڪم ڪرڻ گهرجي. انهي حالت ۾، توهان خطرن کي ختم ڪري سگهو ٿا جيئن اهي پيدا ٿين. مثال طور، IoT ڊوائيسز تي سيڪيورٽي اپڊيٽ ڊائون لوڊ ڪندي. انٽرنيٽ جي شين جي سيڪيورٽي ماهرن جي طلب تمام گهڻي آهي، خاص طور تي اهي جيڪي سمجهن ٿا هارڊويئر ۽ سافٽ ويئر جي ڪمزورين جو استعمال نيٽ ورڪ سان ڳنڍيل ڊوائيسز پاران. ”IoT حملي وارا ویکٹر لڳ ڀڳ هڪجهڙا آهن انهن لاءِ ڪنهن به ورهايل نيٽ ورڪ لاءِ، جهڙوڪ ڪمپيوٽر يا سيل فون. تنهنڪري حفاظتي علم هن علائقي ۾ لاڳاپيل ۽ اهم هوندو، رچرڊ ويٽني، پراڊڪٽ جي نائب صدر اسٽارٽ اپ پارٽيڪل جو چوڻ آهي. "cryptography ۽ تصديق جي بنياديات سکو ۽ توهان عظيم شيون حاصل ڪندا." Tom Gonser، DocuSign جو باني ۽ Seven Peaks Ventures ۾ پارٽنر، چوي ٿو ڪمپنين کي هاڻي مائڪرو پروسيسرز لاءِ گهٽ سطح جي پروگرامنگ صلاحيتن جي ضرورت آهي. "انهن کي بلوٽوت ٽيڪنالاجي، [ونڊوز سڃاڻپ فائونڊيشن] ۽ اسپيڪٽرم ٽيڪنالاجيز کي ڦهلائڻ سان تجربو پڻ گهربل آهي. لينڪس آپريٽنگ سسٽم جي جديد حفاظتي اختيارن جي ڄاڻ، خاص طور تي مينيڪرنل لاءِ بهتر ڪيل اختيارن، جهڙوڪ Qubes OS، پڻ ساراهيو ويو آهي. Matt Abrams، Seven Peaks Ventures جو هڪ پارٽنر، مشورو ڏئي ٿو ته ٽيڪنالاجي پروسيس کي سمجهڻ ۽ انهن کي ڪيئن تباهه ڪرڻ تي ڌيان ڏيڻ جي ڪوششون. هن جي خيال ۾، پوسٽ ڪوانٽم ڪرپٽوگرافي جو دور توقع کان وڌيڪ تيزيءَ سان اچي رهيو آهي. "ماهرن کي سمجهڻ گهرجي ته فرق رازداري ۽ مخالف نيٽ ورڪ ڇا آهن."
مصنوعي ذهانت
بغير ڊرائيور ڪارن، روبوٽس ۽ سمارٽ اليڪٽرانڪس جي نئين لهر جي توقع ۾ AI-savvy انجنيئرن جي طلب وڌي رهي آهي. "اسان هاڻي هڪ انفرافيشن واري نقطي تي آهيون، وڏي پيماني تي ترقي يافته ڪمپيوٽنگ، سستي ڪلائوڊ سروسز ۽ عملي طور تي لامحدود معلومات اسٽوريج،" نيڪولا موريني-بينزينو، سينئر ايگزيڪيوٽو ڊائريڪٽر ۽ مصنوعي ذهانت گروپ جي اڳواڻ Accenture ۾ چيو. "مصنوعي ذهانت هاڻي لفظي هر شيء ۾ ٺهيل آهي." Morini-Bianchino اڳڪٿي ڪري ٿو سافٽ ويئر ڊولپرز، ٽيڪنالوجسٽ ۽ محققن جي مطالبن سان جيڪي [آٽوميشن - تقريبن. ترجمو.] هڪ ٻولي کان ٻي ٻولي ۾ ترجمو، تقرير جي سڃاڻپ، ڪمپيوٽر ويزن، روبوٽڪس، قدرتي ٻولين ۾ ٽيڪسٽ پروسيسنگ، علم جي نمائندگي ۽ منطقي استدلال. AI لاءِ کاڌو ڊيٽا آهي، تنهنڪري ڊيٽا ۽ مواد جي انتظام جي ماهرن، ڊيٽا سائنسدانن ۽ تجزيه نگارن جي ضرورت پڻ تمام گهڻي آهي. خزاني جي ڊيٽا مارڪيٽنگ جي نائب صدر Kiyoto Tamura اڳڪٿي ڪري ٿو ته مصنوعي ذهانت جلد ئي جڳهه تي منتقل ٿي ويندي، دنيا جي ايپليڪيشنن کان تمام گهڻي وسيع ۽ دلچسپ ايپليڪيشنن ڏانهن. اڳي، مصنوعي ذهانت لاءِ ڪم ڪجهه هن طرح نظر ايندا هئا: ”پيڪيج لاءِ بهترين ترسيل رستو ڳوليو... يا ڳولا جي سوال لاءِ سڀ کان وڌيڪ موزون سائيٽون. ھاڻي انھن جو لفظ ھيٺين جي ويجھو آھي: ”راند ڪريو Go Go at a decent level“، “drive safely”، وغيره. Tamura Kiyoto چوي ٿو، "اهو تمام سٺو آهي، پر ماڻهن کي اڃا تائين ڪمپيوٽر کي ٻڌائڻو پوندو ته ڇا ڪجي، ۽ توهان ان بابت ڪجهه به نٿا ڪري سگهو،" Tamura Kiyoto چوي ٿو. ڊيٽا سائنسدانن، مشين سکيا جي سائنسدانن، ۽ ڪمپيوٽيشنل لسانيات جي طلب مسلسل وڌي رهي آهي. MindMeld CEO ٽم چوي ٿو ٽٽل، هڪ VentureScanner مطالعي جو حوالو ڏنو جنهن ۾ 910 مصنوعي ذهانت ڪمپنيون شامل آهن جيڪي مارچ ۽ آڪٽوبر 2016 جي وچ ۾ شروع ڪيون ويون آهن، جن ۾ اڌ کان وڌيڪ ڊيپ لرننگ/مشين لرننگ ۽ ڊيٽا سائنس قدرتي ٻوليون آهن. اهو علائقو جتي سڀ کان وڌيڪ پئسو لڳايو ويو آهي، اٽڪل 4.5 بلين ڊالر،“ ٽٽل چوي ٿو. انٽرايڪٽو ايپليڪيشنن ۾ دلچسپي ۾ تازي واڌ جي باوجود، هن علائقي ۾ طلب ۽ رسد جي وچ ۾ هڪ برابري آهي. نتيجي طور، موضوع جي ماهرن جو هڪ حصو رهندو. قيمتي وسيلا جيستائين اڪيڊميا ۽ صنعت توازن کي ختم نه ڪن.
مشيني سکيا
مصنوعي ذهانت جو هڪ قسم، مشين لرننگ، تيزيءَ سان نمونن کي ڳولڻ لاءِ ڊيٽا جي وڏي مقدار تي عمل ڪري سگهي ٿي- جهڙوڪ چهري جي سڃاڻپ- ۽ ڪم سرانجام ڏئي ٿي جيئن فلمن کي اسٽريم ڪرڻ جي سفارش ڪرڻ، واضح پروگرامنگ جي ضرورت کان سواءِ. پيٽرڪ اسپيڊنگ، راڪيٽ سافٽ ويئر تي بزنس انٽيليجنس ريسرچ جو سينئر ڊائريڪٽر، يقين رکي ٿو ته سنجيدگي واري ٽيڪنالاجيون، بوٽس ۽ مشين لرننگ سان گڏ، تنظيمن جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي سگهن ٿيون جيڪي "شور جي وچ ۾ مفيد سگنل" جي ڳولا ڪن ٿيون. "مشين لرننگ، سڀ کان پوء، ترقي يافته اينالائيٽڪس جي صلاحيتن تي ٻڌل آهي، اڳ ۾ ڊيٽا مائننگ جي نالي سان مشهور آهي، جنهن کي وڌيڪ مقبول ٿيڻ لاء صرف هڪ مناسب پليٽ فارم جي ضرورت هئي،" تبصرو اسپاڊنگ. سوال پيدا ٿئي ٿو: ڪيئن حاصل ڪرڻ جي ابرامس آف Seven Peaks Ventures جي سفارش Andrew Ng جو آن لائن ڪورس "بهرحال، مون اڪثر ڏٺو آهي ته ڪمپنيون ڪمپيوٽر سائنس جي پس منظر کان سواءِ اميدوارن کي ڀرتي ڪنديون آهن ۽ انهن کي مشين سکيا ماهرن ۾ تبديل ڪنديون آهن."
ڊيٽا سائنس
ڊيٽا سائنس هڪ ٻيو رجحان وارو ميدان آهي جنهن کي مختلف قسم جي بين الاقوامي مهارتن جي ضرورت آهي، هر صنعت سان گڏ ان جي پنهنجي آهي. مشين لرننگ ۽ مصنوعي ذهانت سان تجربو ٿي سگھي ٿو ڊيٽا جي وڏي مقدار کي ڪاروباري فيصلن لاءِ مفيد ڊيٽا ۾ تبديل ڪرڻ لاءِ. "تجربو رکندڙ ڊيٽا سائنسدان هڪ ناياب شيون آهن،" اسپاڊنگ چوي ٿو. "اهو مون کي لڳي ٿو ته اهي علائقا جتي توهان ٽيڪنالاجيون ٺاهي سگهو ٿا جيڪي فيصلا ڪرڻ ۾ مدد ڪن ٿيون، جهڙوڪ سنجڪاتي بوٽ ۽ رهنمائي ڪندڙ تجزياتي، انتهائي منافعي جا موقعا آهن." انهن لاء جيڪي انهن علائقن ۾ ڪم ڪرڻ چاهيندا آهن، امڪان جي مڪمل ڄاڻ بلومبرگ ۾ مشين لرننگ گروپ جي سربراهه گيري ڪازانتسوف جو چوڻ آهي ته نظريو ۽ رياضياتي انگ اکر هڪ اهم ضرورت آهي. ”انجنيئرنگ صلاحيتن، جيئن ته ڪوڊ لکڻ جي صلاحيت هڪ سسٽم ٺاهڻ لاءِ گهربل آهي. اوزارن جهڙوڪ مشين لرننگ لائبريري TensorFlow يا Jupyter Notebooks، هي ڪم تمام گهڻو آسان ڪيو ويو آهي. ڊيٽا سائنس جي مشق ڪرڻ لاءِ، سٺي تحقيقي مهارتون ڪارائتيون آهن، يعني فرضي تصورن کي ترتيب ڏيڻ، انهن کي جانچڻ، جديد ادب جو مطالعو ڪرڻ ۽ مسلسل خبرن جي نگراني ڪرڻ جي صلاحيت. توهان جو علائقو." ويڪٽرا ۾ چيف سيڪيورٽي آفيسر گنٽر اولمن جو چوڻ آهي ته ڪيتريون ئي ڪمپنيون هن وقت ڊيٽا سائنسدانن کي ڊزائينرز، آر اينڊ ڊي ٽيمن ۽ ڊولپرز کان الڳ طور علاج ڪن ٿيون. جيئن ڊيپ لرننگ ۽ مشين لرننگ ٽولز بهتر ٿين ٿا ۽ ٽريننگ ڪورسز سينيئر انجنيئرن کي تعليم ڏيڻ ۾ وڌيڪ اثرائتو ٿي وڃن ٿا ته ڊيٽا سائنس ۾ نئون ڇا آهي، ڊيٽا سائنس ۽ سافٽ ويئر انجنيئرنگ جي وچ ۾ فرق آهستي آهستي ختم ٿي ويندو. مستقبل ۾، ٻنهي اوزارن سان مهارت جي سيٽ ۽ مهارت جو هڪ فيوزن لازمي هوندو."
ٽرانزيڪشن بلاڪ چين
ٽرانزيڪشن لاءِ ورهايل مالي اڪائونٽنگ اوزار ٺاهڻ جي هن طريقي جي فائدن ۾ شفافيت ۽ سيڪيورٽي ٻنهي شامل آهن، جيتوڻيڪ معيار جي گهٽتائي صنعتن جي وسيع رينج ۾ ان جي اپنائڻ کي سست ڪري ڇڏيو آهي. پيٽر لوپ، اسسٽنٽ وائيس پريزيڊنٽ ۽ پرنسپل ٽيڪنالاجي معمار Infosys ۾، ٽيڪنالاجي جي باري ۾ پراميد آهي: "غلط فڪر جي باوجود ته اسان بلاڪچين ٽيڪنالاجي کان سالن کان پري آهيون، اسان اڳ ۾ ئي ايندڙ آهيون" هن سال اسان مالي خدمتن ۾ مڪمل تعیناتي ڏسندا. ، انشورنس ۽ صحت جي سار سنڀار. اهو مڪمل طور تي بين الاقوامي طور تي اسان جي ادائگي جي نظام کي ٽوڙي ڇڏيندو." IRIS.TV جو ڪو-باني ۽ چيف ٽيڪس آفيسر رابرٽ باردونياس چوي ٿو، ٻيون اڀرندڙ ٽيڪنالاجيون هڪ تيز سکيا وارو وکر آهي، جيڪو ٽيڪنالاجي جي ڪاروباري توجہ جي تعريف ڪري ٿو. "اهي ٽيڪنالاجيون پهرين ڏينهن کان وڌي رهيون آهن آپريشنل ڪاروباري ايپليڪيشنن تي ڌيان ڏيڻ سان، تنهن ڪري ڊولپرز کي استعمال جي ڪيسن کي تصور ڪرڻ جي ضرورت ناهي- اهي حقيقي وقت ۾ اڀري ۽ ترقي ڪن ٿا،" بارڊونياس تبصرو. "نئين ترقي ۽ تبديلين سان گڏ رکڻ مشڪل هوندو. هر ڪنهن لاءِ چيلنج آهي جيڪو هن فيلڊ ۾ پروفيشنل ٿيڻ چاهي ٿو. مون کي ياد آهي ته ڪيئن مون ننڍڙيون پروفيشنل مهارتون ترقي ڪيون هيون جيئن ته ويب سائيٽون ۽ ٽريڊ ميگزين پڙهڻ. هي آخري ڪم آهي جيڪو مان ڪرڻ چاهيان ٿو، پر اڄ اهو لازمي حصو آهي. هڪ ڊولپر جي تربيت جيڪا عالمي مارڪيٽ ۾ مقابلي جو فائدو حاصل ڪرڻ ۽ برقرار رکڻ چاهي ٿي.
ميش ايپليڪيشنز ۽ سروسز آرڪيٽيڪچر (MASA)
اتي پڻ ايپليڪيشنن جي وڌندڙ طلب آهي جيڪا هڪ بي ترتيب ڪنيڪشن کي برقرار رکي سگهي ٿي، سوئچ ۽ ڪم ڪري سگهون ٿا جيئن اسان گهر جي چوڌاري هلون ٿا. "ميش جو نقطو اعلي دستيابي آهي: سڀئي عناصر هڪ ٻئي سان ڳنڍيل آهن،" ٿائڪوٽڪ جي جوزف ڪارسن جو چوڻ آهي. "جيڪڏهن ڪو رستو دستياب ناهي، هڪ ٻيو ڊوائيس ڳولهيو ويندو، ڪنيڪشن قائم ڪرڻ لاء، مثال طور، اهو استعمال ڪيو ويندو آهي. , ٽائل جي ٽريڪنگ ڊوائيسز لاء، گڏوگڏ cryptocurrencies لاء جيئن ته Bitcoin مالي اڪائونٽنگ جي ورهايل ذريعن جي طور تي." ٻيا ماهر ڪافي ڊوائيس مطابقت جي کوٽ ۾ هڪ امڪاني رڪاوٽ ڏانهن اشارو ڪن ٿا. ”سڀ وينڊرز، پنهنجي طريقي سان، ڪوشش ڪري رهيا آهن صارفين جي اعتماد کي پنهنجي ماحوليات کي برقرار رکندي، جيڪڏهن اهي موجود آهن، بند آهن،“ ڊيرڪ ڪوليسن، ايپسيرا جي سي اي او (اڳوڻي ڪلائوڊ فائونڊري جو) چوي ٿو. "منهنجو خيال آهي ته مصنوعي ذهانت کي بادلن ۾ تربيت ڏني ويندي، سڀني استعمال ڪندڙن جي ڊيٽا جي وڏي مقدار تي،" ڪوليسن چوي ٿو. "اهي الگورتھم مسلسل انهن جي عملدرآمد ماڊل کي اپڊيٽ ڪندا، جيڪي وائرلیس طور تي آخري پوائنٽن ڏانهن منتقل ڪيا ويندا ۽ اسان جي فون تي فرم ویئر کي اپڊيٽ ڪرڻ لاء استعمال ڪيو ويندو. , ڪارون ۽ گهر ڊوائيسز. ڊيٽا پروسيسنگ مقامي ڊوائيسز جي هارڊويئر تي ٿيندي، ۽ ٽريننگ ڪلائوڊ ۾ سافٽ ويئر استعمال ڪندي ٿيندي."
ڊجيٽل ٽوئن
فزيڪل ۽ ورچوئل سينسر سان ڳنڍيل، سافٽ ويئر ماڊل استعمال ڪري سگھجن ٿا پراڊڪٽ ۽ سروس جي ناڪامين جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ، ڪمپنين کي منصوبابندي ڪرڻ ۽ وسيلا مختص ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي مرمت ڪرڻ لاءِ ناڪامي ٿيڻ کان اڳ. مشين لرننگ ۾ ترقي ۽ مصنوعي ذهانت واري ٽيڪنالاجي جو تعارف اهڙي اڳڪٿي واري ماڊلنگ جي قيمت کي گهٽائي رهيا آهن، جنهن کي ”ڊجيٽل ٽوئنز“ سڏيو وڃي ٿو، جنهن کي ممڪن بڻائي ٿو ته ڪارڪردگيءَ ۾ اضافو ۽ آپريٽنگ خرچن کي گهٽائي، جيٽ انجڻ يا طاقت جي زندگيءَ تي. ٻوٽو Matias Woloski جي مطابق، CTO ۽ Auth0 جي گڏيل باني، ڪاروبار ڊجيٽل ٽوئن استعمال ڪرڻ جي قابل ٿي ويندا تصوراتي ۽ ڊيزائن اسٽيج تي، نئين سافٽ ويئر پروڊڪٽس جي تخليق کي قدم بہ قدم تبديلين سان ترتيب ڏيڻ تيستائين جيستائين اطمينان بخش نتيجو حاصل نه ڪيو وڃي. پراڊڪٽ ٺاهڻ وقت ڊجيٽل ٽوئن مان حاصل ڪيل معلومات کي حساب ۾ رکيو ويندو. "ڪيترائي تنظيمون اڳ ۾ ئي ڊجيٽل ٽوئن استعمال ڪري رهيا آهن. هي ٽيڪنالاجي بنيادي طور تي انهن منصوبن ۾ گهربل آهي جتي اڳڀرائي قيمتون تمام گهڻيون آهن، ۽ نتيجي ۾، ناڪامي جي قيمت،" وولوشڪي شيئرز. SpaceTime Insight CTO Paul Hofmann جو چوڻ آهي ته ڊجيٽل ٽوئنز مشين لرننگ استعمال ڪندا آهن ته جيئن انهن کي حالتن جي بنياد تي سار سنڀال جي ماڊل جي ڀيٽ ۾ ناڪامين جي اڳڪٿي ڪرڻ ۾ وڌيڪ اثرائتو بڻائي سگهجي. "IoT ۽ مشين لرننگ سسٽم سان، ڪمپنيون يقين ڪري سگھن ٿيون ته انهن جا وسيلا بي ترتيب طور تي ناڪام نه ٿيندا، ۽ جيڪڏهن اهي ڪندا، ڪمپني ڊگهي مدت لاء حقيقي وقت ۾ بهترين فيصلو ڪري سگهي ٿي."
بغير ڊرائيور ڪارون، روبوٽ ۽ گھر جو سامان
مصنوعي ذهانت ۽ مشيني سکيا جي ڪري گهريلو سامان، صنعتي سامان، ڪارون ۽ ڊرون سمارٽ ٿي رهيا آهن. ريسرچ فرم گارٽنر جو اندازو آهي ته 2020 تائين، 61 ملين ڳنڍيل گاڏيون هر سال گاڏين جي پيداوار جون لائينون بند ڪري ڇڏيندو. "سڄي معيشتون هتي وڌي رهيون آهن،" ونس جيفس چوي ٿو، پراڊڪٽ جي حڪمت عملي ۽ مارڪيٽنگ جي ڊائريڪٽر Pegasystems ۾. - مثال طور، اتي شروعاتي ۽ اڳ ۾ ئي ٺاهيل ڪمپنيون آهن جيڪي مصنوعي ذهانت سان ڊيل ڪن ٿيون، جيڪي خودمختار گاڏين جي ميدان ۾ ڪافي مضبوط ٿي چڪا آهن. مثال طور، MobileEye هڪ ڪمپني آهي جيڪا $500 ملين وينچر ڪيپيٽل ۾ آهي جيڪا پوري ڪار ۾ رکيل ننڍڙن ڪئميرائن ۾ ماهر آهي. ساڳئي طرح، اتي ڪمپنيون آهن جيڪي جسماني روبوٽ وڪڻندا آهن- SoftBank Robotics، مثال طور، هوٽل جي دربان روبوٽس ۾ ماهر. وٽن وينچر ڪيپيٽل ۾ 250 ملين ڊالر آهن." گہرے سکيا ۾ پيش رفت ڪمپيوٽر جي ويزن، قدرتي ٻولي پروسيسنگ ۽ تقرير ۾ بهتري جو سبب بڻيا آهن، انهي سان گڏ مشينن ۽ سافٽ ويئر جي صلاحيت "انعام لاء ڪوشش" ۽ پيداوار کي وڌائڻ لاء، وائين ٿامپسن چوي ٿو، چيف ايس اي ايس ڊيٽا سائنسدان: "نتيجو مشينن جو هڪ نئون نسل آهي جيڪو دنيا کي ڏسڻ، ٻڌڻ ۽ پڙهڻ جي قابل آهي، قدرتي ٻوليون ٻڌڻ، ماڻهن سان ڳالهائڻ ۽ ميڪانياتي ۽ رويي جي طريقي سان پاڻ کي منظم ڪري ٿو، جيڪو مڪمل طور تي بي مثال آهي." جيتوڻيڪ ڪيترائي ماڻهو ڏسندا آهن. آٽوميشن هڪ خوفناڪ خواب جي طور تي، ماڻهن کي ڪم کان ٻاهر رکڻ، ٻيا دليل ڏين ٿا ته اهي ٽيڪنالاجيون هڪ روشن ۽ وڌيڪ انساني مستقبل ڏانهن وٺي رهيون آهن. “مون کان اڪثر آٽوميشن جي نتيجن بابت پڇيو ويندو آهي،” مائيڪل هبارڊ، ڊائريڪٽر آف گلوبل ڪميونيڪيشن جو چوڻ آهي ServiceNow. - ذھني آٽوميشن ھڪڙو خطرو نه آھي، پر ھڪڙو زبردست موقعو آھي. اهو اسان کي معمولي سرگرمين کان آزاد ڪري سگهي ٿو، تخليقيت جو دروازو کولڻ ۽ اسان کي مضبوط، وڌيڪ پيداواري ڪم رشتي پيدا ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
مجازي ۽ واڌاري حقيقت
ڏهاڪن جي مداخلت واري اشتهارن کان پوء، مجازي ۽ واڌاري حقيقت آخرڪار هڪ موڙ تي پهچي رهيا آهن. ۽ انهن لاءِ جيڪي انهن ٽيڪنالاجي جي بنياد تي پروڊڪٽس کي ترقي ڪرڻ چاهيندا آهن، نوان افق کوليا ويندا آهن: راندين جي دوران جذبات کي وڌائڻ. "اهي ٽيڪنالاجيون اڃا تائين تمام عام نه آهن، پر اهي تازو سالن ۾ تمام گهڻو پختو ٿي چڪا آهن،" انوپ نائر، نائب صدر ۽ ايمفيسس ڊجيٽل جي ٽيڪنيڪل ڊائريڪٽر شيئر ڪري ٿو. تربيتي مقصدن لاءِ ۽ پيچيده جراحي طريقن جي باري ۾ معلومات جي حصيداري لاءِ ٻنهي جا وڏا فائدا. اسان AR سرگرمين جا منصوبا ڏسون ٿا جن جو مقصد وڏن بئنڪن جي سوشل ميڊيا ڪنٽرول سينٽرن ۽ مٽا سٽا جي منزلن ۾ جتي اهي مهيا ڪنديون آهن انهن ۾ عميق تجزيو ڪرڻ آهي. اسٽاڪ بروڪرز لاءِ ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ ۽ تعاون ڪرڻ لاءِ لامحدود جاءِ آهي." ڪرسچن ساسو، هڪ ايسوسيئيٽ پروفيسر سان جوز تي ٻڌل ڪوگسويل ڪاليج ۾ VR/AR گريجوئيٽ پروگرام ۾، سال جي سڀ کان وڏي ٽيڪنالاجي رجحان جي طور تي وڌيل حقيقت کي ڏسي ٿو. حقيقت تمام جلد. گراهڪن جي خدمت ڪرڻ لاءِ جڏهن انهن کي ڪمپني جي پيداوار واري ڊوائيس جي مرمت ڪرڻ جي ضرورت آهي ،“ سيسو چوي ٿو. "مثال طور، هڪ پروجيڪٽ ۾ جنهن تي آئون ڪم ڪري رهيو آهيان، هڪ ٽٽل ٽي وي يا مانيٽر جي صورت ۾ ڪسٽمر سروس صلاحڪار سان رابطو ڪرڻ لاءِ Augmented Reality چشما استعمال ڪيا ويندا آهن. جڏهن هڪ صارف سان سڌو سنئون هڪ وڌيل حقيقت واري انٽرفيس ذريعي ڳالهايو، هڪ ڪمپني جو نمائندو فون تي مسئلو بيان ڪرڻ يا سيريل نمبر ڳولڻ جي بغير ڪنهن ٽٽل اسڪرين کي بصري طور تي معائنو ڪندي تمام ضروري معلومات حاصل ڪري سگهي ٿو. "AR ۽ VR ٽيڪنالاجيون ان وقت تائين وسيع نه ٿيندو جيستائين انهن لاءِ وڌيڪ سستي ۽ اعليٰ معيار جي هارڊويئر.“ Infosys ۾ Augmented and ورچوئل ريئلٽي جي سربراهه وشوا رنجن چوي ٿو. جيئن منهن جي سڃاڻپ، مقام جي سڃاڻپ، سينسرز ۽ 360 ڊگري ڪئميرا جي استعمال تي ٻڌل ٽيڪنالاجيون، جيڪي ابتدائي خريد ڪندڙن تائين AR ۽ VR ڊوائيسز جي وڪرو کي وڌائڻ ۾ اهم ڪردار ادا ڪنديون.
انساني مدد ڪندڙ
هي مصنوعي ذهانت جو ايندڙ مرحلو آهي! اسان انهن ٽولن کي ختم ڪنداسين جيڪي اسان هن وقت ڊجيٽل دنيا سان لهه وچڙ ڪرڻ لاءِ استعمال ڪندا آهيون. ماهرن جي مطابق، اسان جلد ئي سامان ۽ خدمتن جي آن لائن آرڊر ڪرڻ يا انٽرنيٽ تي سرچ ڪرڻ کان وڌيڪ مددگار اوزار استعمال ڪنداسين. اهي اسان جي پنهنجي دماغ جي توسيع بڻجي ويندا. اسان کي وڌيڪ معلومات ياد رکڻ جي ضرورت نه پوندي: ٽيڪنالاجي اوزارن جي مدد سان، اسان تجزياتي ۽ تنقيدي سوچ لاءِ وسيلا آزاد ڪنداسين. ”جيڪڏهن اسان اهڙين مددگار ٽيڪنالاجيءَ جي ترقيءَ ۾ دلچسپي رکون ٿا ته اسان کي ڪهڙي ڳالهه تي ڌيان ڏيڻ گهرجي؟“ سڀ کان وڏي گهرج هاڻي گہرے علم جي آهي،“ ”ويڪٽرا ۾ سيڪيورٽي جي سربراهه گنٽر اوهلمن جو چوڻ آهي. ”مثال طور، معلوماتي سيڪيورٽي جي شعبي ۾ ماهر ڄاڻ (ويب ايپليڪيشن سيڪيورٽي، نيٽ ورڪ فارنزڪس، مالويئر ڊس ايسمبلائي). David Parmenter، ڊيٽا سائنسدان ۽ Adobe Document Cloud تي چيف ٽيڪنالاجي آفيسر، چوي ٿو ته ان جي ڪنجي، ڪمپيوٽر سائنس جي ڊگري کان به وڌيڪ، رياضي ۽ منطق جو شوق آهي. ”تخليق، مسلسل سکڻ جي خواهش، گراهڪ جي مرڪزي سوچ، ناڪاميءَ جي منهن ۾ لچڪ- مشيني سکيا جا نتيجا ڪنهن به طرح هڪ مڪمل پراڊڪٽ نه هوندا آهن- ۽ ڪميونيڪيشن جون مهارتون هن فيلڊ ۾ ڪم ڪندڙ انجنيئرن لاءِ سڀ کان اهم نرم صلاحيتون آهن. ”
۽ فاتح ... اهو سڀ ڪجهه جو هڪ ميلاپ آهي!
جڏهن ته مصنوعي ذهانت شايد سال جي سڀ کان وڌيڪ بيان ڪيل تباهي واري ٽيڪنالاجي آهي، سڀ کان اهم رجحان تيزيء سان اڀرندڙ ٽيڪنالاجيز جو ڪنورجنشن آهي. Canonical's Maarten Ectors درجن کان وڌيڪ مختلف ٽيڪنالاجيون لسٽ ڪري ٿو، جن کي گڏ ڪرڻ سان، انهن جي حصن جي مجموعن کان وڌيڪ حاصل ٿئي ٿي: "ڪلائوڊ، موبائيل، IoT، مصنوعي ذهانت، بلاڪچين، وڌيل حقيقت، وائس انٽرفيس، سافٽ ويئر ڪنٽرول ريڊيو ڪميونيڪيشن، 'چوٿين. صنعتي انقلاب' [صنعت ۾ خودڪار ۽ ڊيٽا ڪميونيڪيشن]، روبوٽڪس، ايج ڪمپيوٽنگ ۽ ڊرائيور کان سواءِ ڪارون. پيٽرڪ اسپيڊنگ، راکٽ سافٽ ويئر جو، چوي ٿو الڳ ٽيڪنالاجيون گڏ اچي رهيون آهن وڏي تعداد ۾ ڪمپنين جي پنهنجي ڊيٽا مان نڪرڻ جي ضرورت جي ڪري، جهڙوڪ ويب سائيٽ ٽرئفڪ جو تجزيو ڪرڻ وقت. ”جڏهن توهان نئين ڊيٽا ذريعن جي واڌ ۾ اضافو ڪندا آهيو جهڙوڪ شين جو انٽرنيٽ،“ هو چوي ٿو، ”ڪاروباري فيصلا ڪرڻ لاءِ موجود معلومات جي مقدار کي جاري رکڻ آسان ناهي. اسپيڊنگ کي يقين آهي ته سنجيدگي واري ٽيڪنالاجي، بوٽن ۽ مشين ٻولين کي ضم ڪرڻ جا امڪان وڌندا جيئن اهي وڌيڪ سمجھڻ وارا هوندا. ڊجيٽل نسلن جو هڪ نئون نسل انهن گڏيل ٽيڪنالاجيز کي اپنائڻ کي تيز ڪندو، هو چوي ٿو، جيئن اهي اميد رکن ٿا استعمال ۾ آسان، راند وانگر انٽرفيس، ۽ وڌايل ۽ مجازي حقيقت جي هر جڳهه.
GO TO FULL VERSION