聊聊MySQL安全的那些事

比如说，社交媒体推文不是为了提供用户最佳体验而得到训练;相反，它们只是对链接和协议充分利用，这是最简单的数据获取途径。

但是点赞量与数量无关，骇人听闻的阴谋论非常捉人眼球，但是你真的想在你的推文中看到他们吗?这样的错误匹配导致了许多意料之外的副作用，包括有点击诱饵的激增，政治上的虚假信息广泛传播，充满恶意的、煽动性的内容广泛存在。

在另一些时候，模型在这样的数据集上进行训练：由非母语使用者或由那些知道低质量的结果永远不会被检测到的工作者创立的数据集。以下面推文为例：
 

2016年，DeepMind开始建造一个人工智能来玩《星际争霸2》，到2019年底，名为“AlphaStar”的人工智能程序达到了大师级成就。

好像不用几年，Alexa就将会占领我们的家园，而Netflix会比我们的朋友更好地提出电影建议。

在那之后发生了什么?

更快的GPU放弃了训练神经网络的消耗，并允许越来越大的模型得到训练。新型工具们使基础建设工作更加的简单。

能够学习运行更主观的任务的新型神经网络结构也得到了发展。比如说OpenAi的GPT-3模型，这是一个语言生产器，能够撰写博客文章且拿下黑客新闻网站的头条。

在应用层面，不同国家之间物联网增长的驱动因素也存在显著差异。下图显示了三个市场的一些选定应用，百分比数据显示了每个应用对2019年至2030年期间整体设备增长的贡献。这就是国家或地区之间的具体差异变得明显的地方，例如，以农作物为基础的农业在美国和澳大利亚经济中所占的份额要比在台湾地区经济中所占的份额大得多，因此在美国和澳大利亚进行作物监测的机会要比在台湾大得多。相反，预计台湾地区将在未来十年内快速将智能电表部署到住宅物业中。美国的智能电表部署已经取得了很好的进展，在未来十年中增长潜力较小。楼宇自动化和照明采用率的差异主要反映了不同国家生活方式的差异。
 

显然，某些应用对总增长的贡献比其他应用大得多。最大的贡献者是个人便携式电子产品(包括蓝牙耳机、智能手表和连网摄像头，如支持Wi-Fi的Go-Pro)，以及一系列智能建筑应用，包括智能电表、智能家居、建筑自动化、建筑照明等。就设备数量而言，由于目标市场(分别是人和建筑物)如此之大，因此这类应用将占据最大的份额。此外，尽管可能具有很高的影响力，但联网救护车等工业应用永远不会像许多设备那样占主导地位。

看看不同国家和地区的增长情况也很有趣。下图显示了一些目前最发达市场的人均设备数量，这些市场根据其2019年人均设备数量进行了排序。很明显，一些国家和地区在2019年至2030年间的增长速度明显更快。这在很大程度上是受那些采用率相对较高的国家推动的，随着市场的成熟，这些国家的采用率正在放缓。例如，到目前为止，韩国一直是物联网解决方案相对较高的采用国，但与美国等市场相比，其增长潜力有限。
 

总体而言，物联网设备预计将从2019年的76亿台增长到2030年的241亿台。Transforma Insights的预测采用详细的自下而上的方法，包括对每个国家/地区的164个单独应用进行分析和预测，并把相关应用按垂直行业划分进行分析和预测。有了如此精细的数据集，研究推动物联网设备增长的因素非常有趣。

美国目前是物联网最大和最发达的市场之一(尽管中国的设备数量更多，韩国整体上更发达)，因此分析美国的增长似乎是一个很好的起点。下图显示了2019年美国设备数量排名前24位应用的增长情况。总体而言，人均物联网设备从2019年的4.47台增长到2030年的13.24台。

（编辑：孝感站长网）

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