2018 के तकनीकी और सामाजिक रुझान

2024 लेखक: Malcolm Clapton | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-17 03:57

निवर्तमान वर्ष में नया क्या है, यह हमारे लिए क्या अवसर खोलता है और इंटरनेट राजनीति कहां जा रही है।

मुख्य तकनीकी घटनाएं और प्रक्रियाएं

बड़ा डेटा और तंत्रिका नेटवर्क विकसित हो रहे हैं

इस वर्ष, यह ध्यान देने योग्य हो गया कि बड़ी डेटा प्रौद्योगिकियों ने आर्थिक स्थिति को कैसे प्रभावित करना शुरू किया, जब मशीन लर्निंग, तंत्रिका नेटवर्क और पैटर्न मान्यता के साथ काम किया जाता है।

जानकारों के मुताबिक बिग डेटा मार्केट का आकार हर साल बढ़ रहा है। यह पहले से ही आईटी में सबसे गतिशील रूप से विकासशील क्षेत्र है। आईडीसी के विश्लेषकों के मुताबिक 2020 तक यह बाजार बढ़कर 203 अरब डॉलर का हो जाएगा। पिछले एक साल में रूस में बड़े डेटा को समर्पित मंचों पर, उन्होंने व्यापार, विज्ञान और शिक्षा में प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के बारे में चर्चा की। इसलिए यदि आप तय कर रहे हैं कि किस पेशे में महारत हासिल करनी है या किसमें निवेश करना है, तो मशीन लर्निंग एक संभावित विकल्प है।

तंत्रिका नेटवर्क इंटरनेट उपयोगकर्ताओं का सबसे अधिक ध्यान आकर्षित करते हैं जब वे अगले प्रभावशाली विज़ुअलाइज़ेशन में महारत हासिल करते हैं या बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करते हुए विशिष्ट कार्य करते हैं। उदाहरण के लिए, एक एल्गोरिथ्म ने एक तस्वीर के विवरण को उसकी पृष्ठभूमि के समान शैली में चित्रित करना सीखा, दूसरा - लोगों के चित्रों से इस पृष्ठभूमि को हटाने के लिए (फ़ोटोशॉप में कोई और चुंबकीय लैसोस नहीं), और तीसरा भाषण द्वारा अवसाद का निदान भी करता है।

रोबोट अधिक आम होते जा रहे हैं

स्वचालन पहले से ही सेवा उद्योग को प्रभावित कर रहा है जिसका हम दैनिक आधार पर सामना करते हैं। और जितनी सस्ती तकनीक मिलती है, उतनी ही अधिक संभावना है कि कई श्रमिकों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता से बदल दिया जाएगा।

यदि हाल तक बिना विक्रेताओं की दुकानें भविष्य की तरह लगती थीं, तो आज कई बड़े सुपरमार्केट में रोबोटिक चेकआउट दिखाई देते हैं।

कुछ कंपनियां लाइव कैशियर की सेवाओं को पूरी तरह से छोड़ने की योजना बना रही हैं। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन ने पहले ही यूएस कार्यालय केंद्रों में विक्रेता-मुक्त स्टोर खोल दिए हैं और अगले साल हवाई अड्डों तक इसका विस्तार होगा। कोल्ड कॉल्स, जो कॉल सेंटर संचालकों और सेवा ग्राहकों दोनों को विरले ही पसंद आती हैं, मशीनों द्वारा भी तेजी से अपने कब्जे में ले ली जा रही हैं। रोबोट ऋण के बारे में बताने के लिए कॉल करते हैं, वस्तुओं और सेवाओं की पेशकश करते हैं, उन्हें काम पर आमंत्रित करते हैं, और चैट बॉट वेबसाइटों पर उपयोगकर्ताओं को सलाह देते हैं।

यदि पिछले एक वर्ष में वे अधिक बार चिंतित थे कि रोबोट लोगों से नौकरियां छीन लेंगे, तो अगले वर्ष यह नई रिक्तियों को बनाने के बारे में अधिक होगा। हालांकि, श्रम बाजार में मांग में बने रहने के लिए, सूचना को यांत्रिक रूप से संसाधित करने और सरल कार्य करने के लिए पर्याप्त नहीं होगा। हमें रचनात्मकता विकसित करनी होगी और मानवता को नहीं भूलना चाहिए।

उदाहरण के लिए, कॉर्नेल विश्वविद्यालय द्वारा हाल ही में किए गए एक अध्ययन के अनुसार, वकीलों को रोबोट के साथ बदलना बहुत जल्दी है क्योंकि कानून मूल्यों और समझौतों पर आधारित है, और कृत्रिम बुद्धि अभी तक ऐसी अमूर्त श्रेणियों में विकसित और विकसित नहीं हुई है।

नई प्रौद्योगिकियां नैतिकता में नए सिरे से रुचि का वादा करती हैं। 2018 में, एक मानवरहित वाहन के साथ दूसरी घातक दुर्घटना हुई थी। पहला 2016 में टेस्ला कार के साथ था। यह कुछ भी नहीं है कि तब से मिनीकार्ट समस्या यादगार बन गई है - एक नैतिक पहेली जो यह तय करने का सुझाव देती है कि एक बलिदान करके कई लोगों के जीवन को बचाया जाए या नहीं। भले ही लोग इस टास्क को लेकर असहमत हों, लेकिन जिन कारों को आपातकालीन स्थितियों में निर्णय लेना होता है, वे कई सवाल खड़े करती हैं।

स्मार्टफोन डेस्कटॉप की जगह ले रहे हैं

संचार एजेंसी मीडिया डायरेक्शन ग्रुप के विश्लेषकों के अनुसार, भविष्य मोबाइल प्रौद्योगिकियों का है। दुनिया भर में लगभग 92% उपयोगकर्ता स्मार्टफोन से इंटरनेट का उपयोग करते हैं, जिनमें से लगभग 85% - प्रतिदिन। रूस में, यह आंकड़ा 54% है, जिसमें 16% केवल मोबाइल इंटरनेट का उपयोग करते हैं।

एक पूर्ण इंटरनेट ऑफ थिंग्स दरवाजे पर है। उदाहरण के लिए, चिप्स के ब्रांड टॉस्टिटोस ने एक ब्रेथ एनालाइज़र और एक एनएफसी चिप के साथ पैक की एक परीक्षण श्रृंखला जारी की है जो उपयोगकर्ता के लिए एक टैक्सी बुला सकती है यदि उसके रक्त में अल्कोहल का स्तर बढ़ जाता है (अजीब बात है कि यह पहल अल्कोहल ब्रांडों के लिए नहीं हुई थी)) और मोबाइल एप्लिकेशन आपको अपने घरेलू उपकरणों को नियंत्रित करने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, रेडमंड प्रौद्योगिकियों के साथ खपत की गई बिजली की मात्रा को विनियमित करना संभव है।

यहां तक कि टेलीविजन भी स्मार्टफोन के जरिए इंटरएक्टिविटी और यूजर रेगुलेशन के रास्ते पर चल रहा है। 2018 की शुरुआत में, जासूसी श्रृंखला मोज़ेक को एचबीओ पर रिलीज़ किया गया था, जहाँ दर्शक एक पीओवी चरित्र चुन सकते हैं, यानी यह तय कर सकते हैं कि घटनाओं को किसकी नज़र से देखना है। और साल के आखिरी दिनों में, नेटफ्लिक्स से "ब्लैक मिरर" का एक नया सीज़न जारी किया जाएगा, जिसमें से एक एपिसोड में एक इंटरेक्टिव एंडिंग वाला एपिसोड होगा। इन सुविधाओं का लाभ उठाने के लिए, कहानियों को ऐप्स का उपयोग करके प्रबंधित किया जाना चाहिए।

यहां 2018 में कुछ तकनीकी विकास और विकास हैं जो विशेष रूप से महत्वपूर्ण और आशाजनक प्रतीत होते हैं।

1.तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के आधार पर Google भाषण संश्लेषण का शुभारंभ, जो मानव भाषण से लगभग अप्रभेद्य भाषण उत्पन्न करता है।

उपयोग करने के उदाहरण: आवाज रोबोट मनुष्यों से अप्रभेद्य; कॉल सेंटर रोबोट। पहले, यथार्थवादी भाषण संश्लेषण की तकनीक केवल बड़ी कंपनियों के लिए उपलब्ध थी जिन्होंने भाषण संश्लेषण के लिए अपने स्वयं के तंत्रिका नेटवर्क मॉडल बनाए। लेकिन Google की ओर से एक क्लाउड सेवा के उभरने से इस तकनीक और छोटे संगठनों के उपयोग की संभावनाएँ खुल जाती हैं। रूसी भाषा के लिए अभी तक कोई क्लाउड समाधान नहीं है, लेकिन आप इसे आज़मा सकते हैं।

2. Google ने "रीइन्फोर्समेंट लर्निंग" के लिए पुस्तकालय का स्रोत खोल दिया है।

उपयोग करने के उदाहरण: खेलों में सेल्फ-लर्निंग बॉट्स, कंपनियों में सेल्फ-लर्निंग बिजनेस प्रोसेस। एक ऑनलाइन स्टोर जो खुद को सबसे कुशल तरीके से उत्पादों को बेचना सीखता है, इस बारे में परिकल्पना तैयार करता है कि किसी विशेष उत्पाद की सिफारिश कब, कैसे और कैसे की जाए।

3. Google से एक नया आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर कहा जाता है और, सामान्य रूप से, आर्किटेक्चर का विकास जो ट्रांसफॉर्मर मॉडल के उत्तराधिकारी हैं।

उपयोग करने के उदाहरण: अधिक उन्नत मशीन अनुवाद, चैटबॉट, वाक् पहचान। इन वास्तुकलाओं का उद्भव मशीनी अनुवाद की समस्याओं को हल करने और पाठ के अर्थ को समझने की दिशा में एक और महत्वपूर्ण कदम है।

4. मूक वाक् पहचान के लिए हेडसेट का पहला प्रोटोटाइप। मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी की मीडिया प्रयोगशाला में फ्लूइड इंटरफेसेस समूह के एक शोधकर्ता अर्णव कपूर ने एक हेडसेट सिस्टम के एक प्रोटोटाइप का प्रदर्शन किया, जो एक विद्युत चुम्बकीय क्षेत्र सेंसर और एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके किसी व्यक्ति द्वारा खुद को बोले गए शब्दों को पहचानने में सक्षम है।

उपयोग करने के उदाहरण: मानसिक रूप से स्मार्टफोन को गणना करने, एक नया संगीत ट्रैक चालू करने, वर्तमान समय, विनिमय दर, नवीनतम समाचार पढ़ने, और यह सब - खुद पर ध्यान आकर्षित किए बिना और चुप्पी तोड़ने के बिना आदेश देने की क्षमता। इस तरह के उपकरण को ऑगमेंटेड रियलिटी ग्लास के साथ जोड़कर, आप एक ऐसा सिस्टम बना सकते हैं जो मानसिक आदेश पर याद रखेगा या स्मृति में चेहरों को ढूंढेगा, नेविगेट करने में मदद करेगा, सलाह देगा, और इसी तरह।

5. एनवीडिया द्वारा संचालित: ऑटो-जेनरेटेड रेंडरर्स का उपयोग करके वास्तविक दुनिया की छवि पहचान के लिए तंत्रिका नेटवर्क को पूर्व-प्रशिक्षित करना।

उपयोग करने के उदाहरण: प्रशिक्षण रोबोट (कार ऑटोपायलट सहित) बहुत छोटे डेटासेट पर। संक्षेप में, रोबोट विशेष रूप से उत्पन्न यथार्थवादी आभासी स्थान का उपयोग करके सीखता है।

6. डीप कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स और जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स (GAN) पर आधारित कई टूल्स का उदय।

उपयोग करने के उदाहरण: भविष्य से एक फ़ोटोशॉप-जैसे एप्लिकेशन की कल्पना करें जो स्वचालित रूप से एक छवि को परतों में विभाजित कर सकता है, उन्हें एक निश्चित अर्थ के साथ नाम दे सकता है, परत के छिपे हुए हिस्सों को पुनर्स्थापित कर सकता है (उदाहरण के लिए, एक हरे रंग के क्षेत्र में एक लड़की के लिए, सिस्टम स्वचालित रूप से बनाएगा परतें "लड़की" और "फ़ील्ड", और यह भी अनुमान लगाती हैं कि लड़की के सिल्हूट के पीछे छिपी घास और फूल क्या दिखते हैं)। कुछ क्लिक के साथ, आप पृष्ठभूमि परत में घास और फूल जोड़ सकते हैं, लड़की की उम्र, बालों का रंग बदल सकते हैं, या उसके चेहरे को किसी अन्य लड़की के चेहरे से बदल सकते हैं।

7. एक सिग्नल (छवियां, ध्वनि, और इसी तरह) से विभिन्न प्रकार के शोर को दूर करने में सक्षम तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का उद्भव और इसकी गुणवत्ता में सुधार, केवल शोर डेटा पर सीखना।

उपयोग करने के उदाहरण: पुराने फ़ोटो, वीडियो, संगीत रिकॉर्ड की बहाली।

8. मोनोलिंगुअल कॉरपोरा (अर्थात एक भाषा के शब्दकोश का उपयोग करके) सीखकर पाठ का अनुवाद करने में सक्षम तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का उद्भव।

उपयोग करने के उदाहरण: द्विभाषी कॉर्पोरा की मात्रा में वृद्धि किए बिना मशीनी अनुवाद की गुणवत्ता में सुधार, अस्पष्ट भाषाओं की डिकोडिंग।

इंटरनेट और सामाजिक रुझान

उपयोगकर्ता डेटा का संग्रह अधिक सक्रिय है

तथ्य यह है कि प्रौद्योगिकी एक आवश्यक कार्य उपकरण बन गई है और कई लोगों के लिए अवकाश का एक तरीका अब समाचार नहीं है। 2018 में इंटरनेट का महत्व और भी बढ़ गया है। चुनावों को देखते हुए, कुछ लोग इसके साथ भाग लेने के लिए तैयार हैं: 63% रूसी उपयोगकर्ता हर समय ऑनलाइन रहना चाहते हैं। उसी समय, निवर्तमान वर्ष में, वे सूचना सुरक्षा के बारे में अधिक बार बात करने लगे।

बहुत से लोग स्वेच्छा से इंटरनेट पर अपने बारे में जानकारी पोस्ट करते हैं, सोशल नेटवर्क पर प्रोफाइल भरते हैं। हाल ही में ब्रिटेन की संसद ने फेसबुक कंपनी के दस्तावेजों को सार्वजनिक किया है, जो सोशल नेटवर्क और स्टार्टअप सिक्स4थ्री के बीच मुकदमे के दौरान उनके पास आया था। यह जानकारी इस बात पर प्रकाश डालती है कि फेसबुक डेटा को कैसे संभालता है। विशेष रूप से, कंपनी ने एंड्रॉइड प्लेटफॉर्म से उपयोगकर्ताओं द्वारा किए गए कॉल और संदेशों के बारे में जानकारी प्राप्त करने की क्षमता पेश की। अपडेट नोटिस में इसका जिक्र नहीं था। इसके बाद, पाठ केवल उन लोगों में दिखाई दिया जिन्हें आप जानते हैं अनुभाग।

कंपनियां उपयोगकर्ताओं की जनसांख्यिकी और भौगोलिक स्थिति के आधार पर विज्ञापनों को अनुकूलित करने के लिए उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग करती हैं। 2019 में, ये प्रौद्योगिकियां तंत्रिका नेटवर्क और बड़ी मात्रा में जानकारी के साथ काम करने के अन्य तरीकों के लिए और अधिक मजबूती से विकसित होंगी।

विज्ञापन संदेश और भी अधिक व्यक्तिगत हो जाएंगे: वे आपके व्यक्तिगत जीवन में और अधिक गहराई से प्रवेश करने की कोशिश करेंगे, आपको याद दिलाएंगे कि आपने कल कौन सा कैफे खाया, आपने ऑनलाइन स्टोर में कौन से उत्पाद खरीदे और इस संबंध में आपकी क्या रुचि हो सकती है।

यदि ऐसा ध्यान आपको अत्यधिक लगता है, तो यह कार्रवाई करने लायक है। सबसे अच्छा, हमें दखल देने वाले विज्ञापन मिलते हैं, कम से कम, हम संभावित हमलावरों को अपने हित में जानकारी का निपटान करने का अवसर देते हैं।

ऑनलाइन व्यवहार पर अधिक बारीकी से नजर रखी जा रही है

आज की सामाजिक प्रवृत्तियों का तकनीकी से गहरा संबंध है, और इंटरनेट सामाजिक समस्याओं पर चर्चा करने का मुख्य मंच है।

इस वर्ष नौकरी साइटों पर, उन विशेषज्ञों के लिए प्रस्ताव पहले ही आ चुके हैं जो वेब पर अवांछित जानकारी खोजते हैं और हटाते हैं। कुछ समय पहले तक यह पेशा शानदार लगता था। और ऐसा इसलिए है क्योंकि प्रत्येक उपयोगकर्ता एक डिजिटल पदचिह्न छोड़ता है, जो पृष्ठ दृश्यों और सक्रिय क्रियाओं (पोस्ट, पसंद और टिप्पणियों) से "साइबरटनेस" से बना होता है।

उसी समय, इंटरनेट पर लंबे समय से चली आ रही कार्रवाइयां वर्तमान कानून के दृष्टिकोण से अस्वीकार्य हो सकती हैं (रूस में, चरमपंथी बयानों के बारे में 85% से अधिक आपराधिक मामले इंटरनेट पर पोस्ट की गई सामग्री से संबंधित हैं) या वर्तमान एजेंडा। उदाहरण के लिए, निर्देशक जेम्स गन ने आठ साल पहले डिज्नी में नौकरी के साथ अनैतिक ट्वीट्स के लिए भुगतान किया था। पुरानी प्रविष्टियों के कारण रीपोस्ट और रुकावट के लिए दंड कितना भी वैध क्यों न हो, यह स्पष्ट है कि आज सोशल नेटवर्क या माइक्रोब्लॉग पर एक पेज व्यक्तिगत नहीं है, बल्कि एक सार्वजनिक स्थान है।

सोशल मीडिया सख्त नियम

सामाजिक एजेंडे में सहिष्णुता, विविधता, अंतर-सांस्कृतिक संचार और हिंसा का मुकाबला मुख्य विषय हैं। सौंदर्य प्रसाधन और कपड़ों के कई ब्रांड एटिपिकल मॉडल पर भरोसा करते हैं और विज्ञापन तस्वीरों में फोटोशॉप को छोड़ देते हैं; श्रृंखला के आधुनिक संस्करणों में, मुख्य पात्र काले (बफी) और लैटिन अमेरिकी (चार्म्ड) बन जाते हैं, और 2018 में वर्ष के शब्द के अनुसार ऑक्सफोर्ड डिक्शनरी विशेषण "विषाक्त" बन गया - यानी जहरीला और खतरनाक (पर्यावरण, स्वास्थ्य या मनोवैज्ञानिक आराम के लिए)।

वर्ष के अंत में, वैश्विक सोशल मीडिया ने सुरक्षित बनने पर ध्यान केंद्रित किया। फेसबुक ने "वयस्कों के बीच संभोग को प्रोत्साहित करने वाली सामग्री" पोस्ट करने पर प्रतिबंध लगाकर नियमों को कड़ा किया है।प्रतिबंध में अश्लील, मालिश या कामुक नृत्य, स्पष्ट यौन उत्पीड़न, साथ ही "कामुक ओवरटोन वाले बयान" में शूट करने के लिए निमंत्रण शामिल हैं, उदाहरण के लिए, "मैं आज रात का मज़ा लेना चाहता हूं।" इस तरह कंपनी मानव तस्करी और उत्पीड़न से लड़ती है। नेटवर्क के प्रतिनिधियों के अनुसार, केवल उसी सामग्री को हटाया जाएगा जिसके बारे में कोई शिकायत करता है।

वास्तव में, नए फेसबुक नियम न केवल उत्पीड़न, बल्कि कामुकता की किसी भी अभिव्यक्ति पर भी रोक लगाते हैं।

हालांकि, निहित कामुक ओवरटोन की सीमाएं स्पष्ट रूप से परिभाषित नहीं हैं: ऐसी चीजों की औपचारिकता पर एक पारदर्शी समझौते पर आना आसान नहीं है। वैसे, प्रतिबंध कला के कार्यों पर भी लागू होता है, जहां लोग यौन स्थितियों में दिखाई देते हैं। यह विचार के लिए बहुत सारा भोजन देता है। उदाहरण के लिए, माइकल एंजेलो के डेविड या फोटोग्राफर टेरी रिचर्डसन के मॉडल कितने उत्तेजक हैं?

साथ ही, Tumblr सेवा द्वारा वयस्क सामग्री के प्रकाशन पर प्रतिबंध लगा दिया गया था। दिसंबर 2018 से, ऐसी छवियों को बेरहमी से अवरुद्ध कर दिया जाएगा। हालांकि, विशेष रूप से चित्रों पर केंद्रित माइक्रोब्लॉगिंग सेवा कला और शैक्षिक छवियों के कार्यों की नियुक्ति की अनुमति देती है। स्तनपान, बच्चे के जन्म की छवियों और ट्रांसजेंडर संक्रमण को दर्शाने वाली छवियों के लिए भी एक अपवाद बनाया गया है।

जाहिर है, 2019 में हम इंटरनेट पर सेंसरशिप के गठन के बारे में बहुत सारी चर्चा करेंगे और क्या यह मौजूद होना चाहिए, और नैतिकता आयोगों और विशेष विशेषज्ञों के पास करने के लिए बहुत काम होगा।