德國知名的(de)雲與大(dà)數據領域科技作者Md Kamaruzzaman發布了(le)2022年關于軟件開發的(de)全新趨勢。他(tā)預計，包括集中式基礎設施、公有雲、容器化(huà)技術、區(qū)塊鏈、人(rén)工智能、機器學習(xí)、深度學習(xí)庫、網絡安全、數據庫、數據密集型計算(suàn)、實時(shí)流計算(suàn)、DevOps、快(kuài)速應用(yòng)開發、客戶端 Web 框架、服務器端框架、API 技術等在内的(de)22項軟件技術，将會成爲成爲2022年互聯網行業的(de)新興發展趨勢。
通(tōng)過觀察可(kě)以發現，如人(rén)工智能與機器學習(xí)等耳熟能詳的(de)名詞，已連續多(duō)年入選了(le)趨勢榜單，充分(fēn)印證了(le)近年來(lái)人(rén)工智能技術的(de)飛(fēi)速發展，以及社會生活數字化(huà)發展的(de)必然趨勢。同時(shí)，作爲新晉熱(rè)選，網絡安全在22年的(de)發展中占據起了(le)更多(duō)的(de)關注與看好，無論是國内還(hái)是國外，企業亦或個(gè)人(rén)，網絡安全都将得(de)到愈加多(duō)的(de)重視。
人(rén)工智能：
狹義AI将被廣泛采用(yòng)
阿西莫夫的(de)科幻系列裏面提到過的(de)“機器人(rén)三大(dà)準則”、由機器人(rén)協助建立的(de)行星文明(míng)等等故事，講述的(de)就是人(rén)工智能的(de)終極目标之一：讓AI可(kě)以和(hé)人(rén)一樣聰明(míng)，甚至更聰明(míng)。雖然現在，我們距離這(zhè)個(gè)目标還(hái)有一定的(de)距離。
但無論是機器學習(xí)還(hái)是深度學習(xí)，在過去十年間都獲得(de)了(le)大(dà)量采用(yòng)和(hé)快(kuài)速增長(cháng)，預計在未來(lái)仍将如此。所以，即便人(rén)工智能發展的(de)終極目标在肉眼可(kě)見的(de)當前觸不可(kě)及，但讓人(rén)工智能代理(lǐ)在特定領域協助/增強人(rén)類還(hái)是問題不大(dà)的(de)。
機器學習(xí)：
AutoML/無代碼将降低門檻
機器都在學習(xí)，人(rén)憑什(shén)麽例外？雖然在實際的(de)行業發展上，機器學習(xí)的(de)應用(yòng)規模依舊(jiù)會受到不小的(de)制約，最大(dà)的(de)原因是——機器學習(xí)的(de)專家太少了(le)。第二個(gè)原因是——大(dà)多(duō)數公司不需要完全的(de)機器學習(xí)，有限的(de)使用(yòng)就夠了(le)。
AutoML就是在有限情況下(xià)實現機器學習(xí)使用(yòng)的(de)一種方式。某種意義上，它就相當于低代碼/無代碼，不同之處在于，低代碼/無代碼是降低開發的(de)門檻，而AutoML是降低機器學習(xí)的(de)使用(yòng)門檻。
