創科三大新趨勢

上回講到人工智能不斷發展,很多人為此興奮不已,也有人擔心工作不保。但大家有否想過,互聯網飛躍帶來的問題,其實都啟發了我們關於未來趨勢的思考,須知道機會都在問題之中。我雖不是科技預言家,但因工作之便,讓我有幸參與很多創新科技專案,有3個觀察後的現象想跟大家分享:

一、數據安全大隱患

例如最近數據洩露及網絡行騙事件愈發頻繁,因此驗證身份和保護隱私的新方法將改變商業格局。區塊鏈技術提供了更健全、真實、加密的記錄,任何人都能輕鬆加以核實。區塊鏈有助於在多邊合作中取得互相信賴,例如創業公司Shopin打造了基於區塊鏈的「購物者全面概況」,每個商戶收集到的顧客資訊在區塊鏈的管理下都可以分別存放,只有得到消費者允許才可解密共用。區塊鏈解決了信任問題,又可帶來數據共用的便利。這種去中心化的技術正在經歷實際落地的考驗,我覺得在18個月內此技術會見到重大突破。

二、GAN助機器學習提速突破

想讓你的AI變得更聰明?那就讓它和另一個AI決一勝負。在這種決鬥場下,一個AI試圖創造一幅逼真的圖像,另一個AI試圖確定這幅圖像的真假,任何領域都能被電腦類比,諸如語音、視頻或者你想要處理的任何東西。這個概念被稱為「生成式對抗網絡」(GAN),原則上可用於任何問題域的智能系統。通過GAN迅速「自我進步」,可望帶來醫學、技術、交通和其他重要領域的突破。

三、數據中台成創新引擎

過去一年,我到過很多大型企業作客或擔任顧問,直到最近也參與了北京、貴州、香港科學園等地的數據平台建設,才發覺有良好體系及架構的「數據中台」(提煉數據的容器)很缺乏。什麼是數據中台?數據從收集到能穩定使用,其實有如工廠的車間,需要一套精密的生產流程管理去保證品質、時效等。

我個人認為,數據中台的精華在於「主數據」,在阿里的時候我又稱之為集團的數據公共層。公共數據結集了公司內共用得最頻繁或者最關鍵的數據,這些資源有如生產中所需要的半成品,能加快生產速度及減低重複性。數據中台必備的另一元素,就是數據生產過程中的數據,這種「數據中的數據」又叫中繼數據,對優化中台很有意義。一般而言,數據中台的實力可以根據開發數據能否化繁為簡作出考核,或者說是當業務出現變更後,數據能有多快更新同步。

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