分析公司Gartner编写了2020年的“技术发展振兴周期”，其中谈到了未来5-10年的技术趋势。
专家们分析了1,700多种新技术，这些新技术将来可能会对企业，社会和所有人产生重大影响。该机构从这份清单中选出了最重要的五个。
1.作曲家的业务架构
Gartner认为，未来的公司将不得不采用更为灵活的体系结构来构建业务流程。这是快速响应快速变化的市场需求所必需的。因此，引入了四个原理：
- 模块化。
- 效率。
- 连续的提高。
- 响应式创新。
它们将用于业务流程和组织员工工作场所。
组合业务体系结构试图摆脱传统的严格计划，而转向灵活性。5G网络，人工智能以及用于存储，管理和分析大数据的技术将促进其实施。
2.算法信任
个人信息泄漏的增加，虚假新闻和视频的传播以及AI决策缺乏明显性，这些都是现在需要解决的问题。一种方法是算法信任模型。似乎区块链是验证产品合法性的完美工具。但是，Gartner认为，区块链仅控制提供的信息，而不控制产品本身。
从理论上讲，可能会出现这样的情况：假冒产品与原始商品一起在生产地点被添加。在这种情况下，有关其真实性的信息将保存在链中，并且该数据无法更改或删除。
需要更可靠的控制。这就是算法上的信任。对于其实现，建议使用对商品和服务的安全访问，例如，安全访问服务边缘。非显而易见的AI解决方案的解决方案将是使用负责任且可解释的AI，该AI将报告工作过程中采取的步骤以及所选算法的标准。现在，通过神经网络解决问题的方法类似于黑匣子-输入和输出处都有数据。内部发生了什么以及为什么发生，所以即使是开发人员本人也常常难以解释。
3.无硅技术
摩尔定律指出，放置在集成电路芯片上的晶体管数量每24个月翻一番。但是，技术发展如此之快，以至于使用硅解决方案的开发已达到极限，该定律已经开始失效。
现在在不需要硅的地方出现了新的解决方案。一个例子是用于存储和处理数据的量子体系结构。另一个选择是生化解决方案：在DNA链上记录信息。各种酶都可以与它们协同工作。这种生物系统已经有两个原型，其中一个由Microsoft提供。但是，到目前为止，这两种选择都过于昂贵且技术复杂。这阻止了它们的大量采用。
无硅技术还包括可生物降解的传感器和碳基晶体管。
4.形成性人工智能
人工智能仍处于起步阶段。但是必须借助AI来解决的任务逐渐变得更加复杂。为了使AI技术成为可靠的助手，必须进行质的更改。人工智能任务的日益复杂性要求技术发生质的变化，例如，引入适应外部条件的形成性AI。有多种选择-从动态适应到自动生成用于特定任务的新模型。
生成型AI被认为是形成型AI的一种。这项技术可以自动创建新类型的内容或修改现有内容。她处理文字，图像，视频。Deepfake是此技术的经典示例。生成人工智能已逐渐成为我们所有人的主要声誉风险。但是有了它，您就可以创作新的艺术品，写音乐，进行科学发现。
在这种趋势下，复合AI，差异隐私和小数据也得到了强调。
5.人的数字化
IT技术越先进，创造人们数字化版本的可能性就越大，这种现象已经在各种科幻电影和电视连续剧中反复出现。数字副本使得在虚拟世界和现实世界中同时存在成为可能。
商业界对用于识别，访问，支付和沉浸式分析的人类数字化技术感兴趣。
例如，双向神经计算机接口将在人脑与计算机或云计算环境之间建立链接。这是一种通用的小工具或植入物，能够读取脑电图和人的精神状态。将来，可以使用电刺激来改变这些参数。从理论上讲，有可能提高一个人的注意力水平，例如公司雇员或士兵。另一种选择是通过对大脑某些区域的电刺激来影响情绪。
Gartner警告说，人类数字化正在带来新的危险。网络罪犯将出现，他们将学习如何使用技术实现其自私目的来侵入人们的神经接口。
还有别的
没有列入名单的最明显趋势是数字健康护照。由于大流行，该技术在各个国家的市场渗透率高达20％。例如，在中国，必须根据政府的要求，所有公民和游客都必须下载“健康法典”移动应用程序。它收集有关人的动作的信息，并为用户分配特定的颜色。绿色-没有签约COVID-19的风险。黄色-潜在的危险，例如，由于搬到另一个城市，必须遵守自我隔离制度。红色-测试表明用户已被感染或此人与受感染者进行了交流。
印度与中国保持同步。在此启动Aarogya Setu应用程序，该应用程序跟踪用户与他人的移动和联系。基于位置的应用程序会在用户处于COVID-19感染风险增加的区域时向用户发出警告，并且还有助于跟踪冠状病毒的症状。的确，印度人要求公开应用程序代码，以确认没有隐藏的监视和地理数据向特殊服务的转移。5月26日，在抗议活动中，开发人员被迫发布该代码。
许多其他国家也有类似的应用。