2021年技術(shù)變革加快了步伐，如果以歷史作為參照的話，2022年將會繼續(xù)加速。數(shù)據(jù)科學和人工智能仍處于科技前沿，這兩種技術(shù)有望保持高速發(fā)展的速度。

從預測的數(shù)量可以看出，行業(yè)專家對人工智能、機器學習和數(shù)據(jù)科學的興趣非常高。數(shù)據(jù)科學和機器學習初創(chuàng)廠商DataKitchen公司首席執(zhí)行官Chris Bergh也對這些技術(shù)進行了預測。他指出，到2027年，全球人工智能市場預計將以33%的復合年增長率增長。但這種顯著增長伴隨著一個隱藏的風險：由于人工智能偏見和實施過程中缺乏問責制而造成企業(yè)的聲譽損害。

Bergh說，“問題在于人工智能算法可能納入和延續(xù)種族、性別、族裔和其他社會不平等數(shù)據(jù)，并大規(guī)模部署。數(shù)據(jù)行業(yè)的開發(fā)商已經(jīng)認識到人工智能偏見的嚴重影響，并尋求采取積極措施來減輕。他們意識到人工智能偏差只是一個質(zhì)量問題，人工智能系統(tǒng)應該像從裝配線生產(chǎn)出來的汽車一樣受到同樣水平的過程控制。2022年，數(shù)據(jù)組織將圍繞其人工智能系統(tǒng)建立強大的自動化流程，使其對利益相關(guān)者更加負責。”

根據(jù)日前發(fā)布的TIOBE指數(shù)，Python在2021年快速興起，超過Java成為世界上最流行的語言。那么這種多功能腳本語言將在2022年帶來什么? Anaconda公司社區(qū)創(chuàng)新高級總監(jiān)Stan Seibert 表示，Python將繼續(xù)融入人們的生活。

他在一篇對2022年進行預測的博客文章中寫道，“到2022年，Python還將繼續(xù)擴展到數(shù)據(jù)科學以外的新用例。對于微控制器和物聯(lián)網(wǎng)設備等用例，其他編程語言通常占據(jù)主導地位。我們將會看到，由于Micro Python和Circuit Python的興起，Python的應用將不斷增長。”

Anaconda公司高級技術(shù)客戶經(jīng)理Joseph J.Currenti和Lucia從另一個角度提出了這個問題，他們表示，隨著開發(fā)人員希望通過人工智能創(chuàng)造更多沉浸式游戲體驗，他們希望Python在游戲開發(fā)中得到更多的應用。

人工智能需要數(shù)據(jù)和計算(通常在云中)的結(jié)合才能成功。普華永道公司全球人工智能主管Anand Rao表示，到2022年，將看到人工智能與數(shù)據(jù)和云計算融合，需要更具凝聚力的管理方法。

Rao說，“就其本身而言，人工智能無法解決重要問題。它需要數(shù)據(jù)和可擴展的計算能力。這就是為什么行業(yè)領(lǐng)先的企業(yè)越來越多地將數(shù)據(jù)、人工智能、云計算(DAC)作為一個統(tǒng)一的整體進行管理的原因。我們將看到2022年涌入的企業(yè)采用生命周期方法來管理這三個相互關(guān)聯(lián)的操作。企業(yè)不斷關(guān)注戰(zhàn)略和加強運營。當數(shù)據(jù)、人工智能和云計算順暢地協(xié)同工作時，其結(jié)果構(gòu)建了一個靈活而強大的系統(tǒng)，可以從數(shù)據(jù)中實現(xiàn)更多價值，并更快地解決更多問題。”

Excelero公司產(chǎn)品副總裁Jeff Whitaker表示，分析在2021年快速增長，但企業(yè)仍然面臨著他們在數(shù)據(jù)中心內(nèi)能夠完成的工作與他們希望在云中運行的Web規(guī)模部署類型之間的差距。

Whitaker說，“到2022年，用于計算、網(wǎng)絡和存儲的新的云計算基礎設施正在建設中，我們將看到分析環(huán)境的融合。因此，許多企業(yè)會將其核心業(yè)務應用程序和數(shù)據(jù)庫環(huán)境遷移到云端，將其數(shù)據(jù)整合到一個中央資源中。從商業(yè)智能、數(shù)據(jù)庫分析到人工智能/機器學習環(huán)境，現(xiàn)在完全有可能使用云計算引擎和Web規(guī)模的數(shù)據(jù)平臺在云中完成近乎實時的數(shù)據(jù)分析。”

Explorium公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Omer Har表示，擁有好的人工智能模型很棒，但需要更好的數(shù)據(jù)。

他指出，“行業(yè)專家正在圍繞由人工智能先驅(qū)Andrew Ng倡導的想法進行探討，即提高人工智能性能的最佳方法是使用更好的數(shù)據(jù)，而不是更好的算法。這并不是說算法不重要。研究表明，企業(yè)可以通過在精心策劃的更廣泛數(shù)據(jù)上訓練現(xiàn)有算法來更多、更快地提高人工智能的性能。到2022年，我們將看到訪問外部數(shù)據(jù)成為一項強大的競爭優(yōu)勢。在以前，企業(yè)希望使用人工智能技術(shù)獲得優(yōu)勢，而現(xiàn)在他們的目標是通過在最新的相關(guān)數(shù)據(jù)上訓練他們的人工智能來超越競爭對手。”

雖然很多企業(yè)成功地將人工智能應用于信息豐富的領(lǐng)域，例如自然語言處理(NLP)和圖像分析，但Sema4公司的首席數(shù)據(jù)官Andrew Kasarskis認為，擴展這些人工智能部署的能力是一個重大障礙，因為一個未滿足的基本要求：數(shù)據(jù)管理資源的有效分配。

Kasarskis說：“這是對技術(shù)和流程創(chuàng)新的需求。在獲取大量標記良好的數(shù)據(jù)來訓練人工智能時，不可避免地需要實施一些人工和半人工的工作。這些工作總是成本高昂，無法很好地擴展，并且經(jīng)常使技術(shù)專家遠離創(chuàng)造重要價值的活動。”

英偉達公司工程部仿真技術(shù)副總裁Rev Lebaredian表示，合成數(shù)據(jù)的出現(xiàn)推動了一些人工智能應用的發(fā)展，這一趨勢將在2022年達到新的高度。

Lebaredian說，“在過去十年中，人工智能的創(chuàng)新速度一直在加快，但如果沒有大量高質(zhì)量和多樣化的數(shù)據(jù)，人工智能就無法進步。如今，從現(xiàn)實世界捕獲并由人類標記的數(shù)據(jù)在質(zhì)量和多樣性方面都不足以發(fā)展到人工智能的下一個層次。到2022年，我們將看到通過精確的模擬器從虛擬世界生成的合成數(shù)據(jù)激增，以訓練先進的神經(jīng)網(wǎng)絡。”

Ubuntu Linux發(fā)行商Canonical公司產(chǎn)品經(jīng)理Rob Gibbon認為，機器學習和人工智能將在2022年得到更廣泛的采用。

他說，“人工智能終于成熟了，這在很大程度上要歸功于TensorFlow、Keras、PyTorch和MXNet深度學習項目等協(xié)作開源計劃。到2022年，我們將看到機器學習和人工智能在可以想象的最廣泛的應用中得到更廣泛的采用——從最瑣碎和平凡的應用到真正具有變革性的應用。”

考慮在2022年采用機器人流程自動化?AKASA公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Varun Ganapathi表示，更好的想法可能是用人工智能和人員通過自動化技術(shù)來完成某些流程。

Ganapahi說，“在過去十年中，許多行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型努力推動了機器人過程自動化(RPA)的大規(guī)模采用。事實上，RPA是一項具有數(shù)十年歷史的技術(shù)，其能力確實存在局限性——而損壞的RPA修復起來既昂貴又耗時。新興的基于機器學習的技術(shù)平臺與自動化方法相結(jié)合，已經(jīng)在重新定義跨多個行業(yè)實現(xiàn)自動化的可能性。”

Expert.ai公司創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Marco Varone表示，如今擁有大量先進的分析和預測工具和技術(shù)。他預測，到2022年將達到一個新的高度，能夠以混合方式將它們組合在一起，以實現(xiàn)有價值的目標。

Varone說，“混合人工智能是一個關(guān)鍵趨勢和戰(zhàn)略方向，我們將在2022年看到更多的實例。最近，我們看到自然語言理解(NLU)取得了重大進展，基于不同技術(shù)、符號人工智能和機器學習的結(jié)合，提高整體效果，更好地解決更復雜的企業(yè)認知問題。這是人工智能的未來發(fā)展方向，因為可以利用現(xiàn)有的最佳技術(shù)來解決問題。”

Neo4j公司數(shù)據(jù)科學產(chǎn)品管理總監(jiān)Alicia Frame表示，擁有開發(fā)人工智能應用所需經(jīng)驗和技能的數(shù)據(jù)科學從業(yè)者的職責范圍通常很狹窄。而在2022年人員招聘緊縮的情況下，將看到人工智能專業(yè)人員職責的范圍擴大。

Frame說，“到2022年，企業(yè)員工將需要扮演‘公民數(shù)據(jù)科學家’的角色，他們使用預測/規(guī)范分析模型，但他們的主要工作職能并不在數(shù)據(jù)科學和分析領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域是增長最快的領(lǐng)域之一，隨著勞動力目前正在經(jīng)歷‘辭職潮’，企業(yè)需要讓數(shù)據(jù)科學人員更容易獲得，以幫助填補團隊成員的空缺。”

許多企業(yè)希望完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動。但多米諾數(shù)據(jù)實驗室首席執(zhí)行官Nick Elprin表示，在人工智能技術(shù)這個籃子里放太多雞蛋是錯誤的，他預見到算法業(yè)務將再次出現(xiàn)重大失敗。

Elprin說，“雖然Zillow公司退出iBuying市場并沒有公開的事后分析，但這是算法業(yè)務風險的警告信號。模型驅(qū)動的業(yè)務非常強大，但也很難做到正確。隨著越來越多的企業(yè)制定模型驅(qū)動戰(zhàn)略，我們將看到更多的企業(yè)陷入困境——或者是因為他們沒有正確管理概率風險，沒有將數(shù)據(jù)科學與業(yè)務流程和領(lǐng)域知識正確整合，或者是因為過于依賴人工智能，不了解基本面和統(tǒng)計數(shù)據(jù)。”

擁有分析洞察力是一回事，但實際上對此有所作為則完全是另一回事。TIBCO公司首席分析官Michael O'Connell表示，到2022年，人們將看到更多企業(yè)從分析轉(zhuǎn)向行動和決策。

O'Connell說，“當今瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境需要實時可見性以及來自數(shù)據(jù)和分析的最新建議。為了在后疫情時代中生存下來，企業(yè)需要能夠根據(jù)他們擁有的數(shù)據(jù)預測下一步發(fā)展，并圍繞決策和行動制定更多規(guī)則。衡量影響和關(guān)閉決策智能循環(huán)的流程將突出他們的關(guān)注點。”

理光公司技術(shù)高級副總裁兼數(shù)字服務中心負責人BobLamendola表示，過去，人工智能的采用者往往都是大公司。但在2022年將開始看到更多的中小企業(yè)參與其中。

Lamendola說，“如今，人工智能正在許多試點項目中得到部署和探索，以更好地了解技術(shù)、發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)并驗證結(jié)果。雖然人工智能的采用現(xiàn)在更多地在大型企業(yè)，但我們預計明年中型市場和一些小型企業(yè)的重點和采用將發(fā)生重大轉(zhuǎn)變。通過洞察和分析驅(qū)動的引擎，并具有自我修復和自動修復的能力，重新想象IT運營的機會非常誘人，并且不容忽視。”