טק: המהפכה התעשייתית הרביעית: עליית הכלכלה האוטונומית

מחבר מקורי : TechFoodLife

כדי להבין את ההווה, יש לחקור את העבר. כדי לראות את העתיד, יש להרגיש את המומנטום שנבנה בהווה.

בבחינת העבר מתברר כי ההתקדמות הטכנולוגית ללא ספק הייתה המניע המוביל בהתקדמותה של הציוויליזציה האנושית. בדיוק כמו שהגלגל והמצפן חוללו מהפכה בדורות הקודמים, התפתחויות הטלפון החכם והאינטרנט שינו לחלוטין את החברה כיום, וקשה אפילו לדמיין עולם בלעדיהם. למרות שקל להסתכל אחורה בהיסטוריה ולזהות את פריצות הדרך העיקריות, רוב האנשים אינם מסוגלים לחזות בחידושים הטכנולוגיים של העתיד לפני שהם מוטמעים לחלוטין בחיי היומיום. למעשה, מרבית הטכנולוגיות החדשות נלעגות בשלבי ההתחלה שלהן, כאשר “מומחים” טוענים כי הם בלתי ניתנים להשגה ומיותרים..

(באדיבות הנוודים)

עם זאת, למרות הספק שמעונן בעקשנות על ההווה, רבים מאמינים כי המגמות הטכנולוגיות העכשוויות נמצאות במגרש ההצתה של מהפכה תעשייתית רביעית; הפעם עורר בגלל עליית האוטומציה ההמונית. אמנם כלכלות שמופנות על ידי בני אדם עשויות להיעלם לעולם, אך מה שמתחיל לקרות הוא היווצרות כלכלה מקבילה המופעלת כולה על ידי מכונות. בדומה למהפכות תעשייתיות בעבר, הנוכחי מתלכד סביב פריצות דרך טכנולוגיות מסוימות, במיוחד בתחום האינטרנט של הדברים (IoT), בינה מלאכותית (AI), ו טכנולוגיית ספר חשבונות מבוזרת(DLT).

(הכלכלן שזכה בפרס נובל, פול קרוגמן, טעה בבירור בהשפעה שיש לאינטרנט על החברה; מָקוֹר)

אמנם לאדם הממוצע אין מעט או מעט מודעות למה שמגיע, אבל מסלול הטכנולוגיה המודרנית לא נעלם מעיני כולם. בריאן ארתור, כלכלן המפורסם בפיתוח הגישה המודרנית להגדלת התשואות, הציע תזה לתיאור התופעה וטבע אותה, “כלכלת האוטונומיה.” קלאוס שוואב, מייסד ויו”ר בכיר של הפורום הכלכלי העולמי, הדהד את הרגשות דומים ואף כתב עליו ספר בשם “המהפכה התעשייתית הרביעית.”

לפני שנבחן מקרוב את המגמות הטכנולוגיות הנוכחיות, כדאי ללמוד את ההשפעות שהיו לשלוש המהפכות התעשייתיות הראשונות על החברה. בעל ידע היסטורי יכול לעשות דרך ארוכה בכדי לעזור לחזות כיצד המהפכה התעשייתית הרביעית תשפיע על העתיד.

המהפכות התעשייתיות של העבר

שלוש המהפכות התעשייתיות הקודמות הונעו על ידי סדרה של חידושים טכנולוגיים נפרדים, אך קשורים זה לזה, אשר הגדילו במידה ניכרת את יכולת מדעי הרוח לייצר תפוקה, תוך צמצום משמעותי של התשומות הדרושות להשגתה, בין אם באמצעות צמצום בעבודה, בזמן או בחומרים. התקדמות זו לא רק מחדשת את החברה ממובן כלכלי, אלא גם עיצבה מחדש את כל התפיסה של האופן שבו בני האדם תופסים את חיי היומיום שלהם..

המהפכה התעשייתית הראשונה:

בין השנים 1750–1850 לערך, התרחשה המהפכה התעשייתית הראשונה והייתה בעיקר תוצאה של יכולתה של האנושות לרתום שני מקורות אנרגיה מרכזיים, קיטור ופחם. המניע העיקרי למהפכה התעשייתית הראשונה היה רצף של פריצות דרך הנדסיות במנוע הקיטור, יחד עם גילוי מינרל זול יותר, פחם. השילוב הוליד בסופו של דבר מנועי קיטור בעירה חיצוניים המופעלים על ידי פחם, המסוגלים לייצר הרבה יותר אנרגיה במחיר זול יותר מאי פעם. תשומה חדשה זו הובילה לשינויים משמעותיים בייצור ושימשה לתדלק שינויים קיצוניים במספר תעשיות, כגון טקסטיל, עבודות מתכת (במיוחד ברזל) ותחבורה..

(כמה מההמצאות העיקריות של המהפכה התעשייתית הראשונה, שהתאפשרו על ידי חידושי מנוע הקיטור; מָקוֹר)

חלק מההמצאות המפורסמות ביותר של ההיסטוריה פותחו בתקופת זמן זו, כמו ג’ין הכותנה, מכונה המשמשת להפרדת סיבי כותנה מזרעיהן, ונול הכוח, מכונה המשמשת לארוג בדים ושטיחי קיר. פריצות דרך בולטות אחרות כוללות פיתוח כלי מכונה, גילוי מחדש של מלט, הכנסת זכוכית יריעות ושריפת פחם לייצור אור גז..

לפני המהפכה התעשייתית הראשונה, מרבית הסחורות יוצרו במקום ועבודתם של בעלי מלאכה בודדים, אך לאחר המסחור של מנועי קיטור המופעלים על ידי פחם, נוצרו תעשיות גדולות שהצליחו לייצר מוצרים עבור בסיס צרכני רחב בהרבה. שינוי יסודי התרחש בחברה מהיותה תרבות חקלאית כפרית להצטברות של ערי תעשייה שבמרכזן מפעלי ייצור גדולים. כוח העבודה כבר לא נשלט על ידי פועלים בודדים, אלא במקום זאת התחלף אט אט בתעשיות המנוהלות על ידי בעלי הון שהעסיקו את מעמד הפועלים. ערים החלו להיות מעצמות כלכליות של מדינות שלמות. גם המגמה לא תאט, מכיוון שלא יחלוף זמן רב עד שתתרחש מהפכה תעשייתית שנייה, שעלולה להשפיע עוד יותר מהראשונה.

המהפכה התעשייתית השנייה:

המהפכה הטכנולוגית, המכונה גם המהפכה הטכנולוגית, נמשכה בין השנים 1870–1914 (תחילת מלחמת העולם הראשונה) וניתן לתאר אותה בצורה הטובה ביותר כמאסטרינג של הטכנולוגיה שהוצגה במהפכה התעשייתית הראשונה, מעורבב עם שתי פריצות דרך עיקריות משלה: רתימת שני מקורות אנרגיה חדשים: חשמל ונפט.

הודות להתפתחויות מתקדמות יותר בייצור ברזל ופלדה, חלקי המכונה החלו להיות מיוצרים בכמויות גדולות ותוקננו בכל הענפים, כגון גדלים סטנדרטיים לברגים וסורגי מתכת. תשתית רכבת מורכבת נפתחה בכמה מדינות מתקדמות, כמו גם פיתוח מנוע טורבינת הקיטור, שחולל מהפכה בספינות חיל הים. בעיקרו של דבר, החברה פיתחה נתיבי תחבורה מעולים בהרבה עבור כל מוצרי המפעל שיוצרו בהמוניה. שווקים באמת החלו להיפתח בתקופה זו עקב עליית מהירות התחבורה וירידה במחיר הייצור מונע המכונה.

(תשתית הרכבות בשנת 1860 הייתה הרבה יותר מתקדמת מאשר 30 שנה קודם לכן, כאשר כמעט לא היו מסילות ברזל בארה”ב; מָקוֹר)

הצמיחה המגיעה לשיאה לקראת סוף המהפכה התעשייתית השנייה חייבת להיות חשמל ונפט. אפילו העולם המודרני של ימינו תלוי לחלוטין בחשמל ובנפט. החשמל נתפס לעתים קרובות כעל ההתקדמות הגדולה ביותר של המאה העשרים מכיוון שהוא נתן לחברה מקור אנרגיה זול ושופע, שלא היה רק ​​מפעלי חשמל ובתים בכל עת ביום, אלא היה מניח את הבסיס לכל המכשירים הבאים מאוחר יותר. . אמנם החשמל היה חיוני, אך הנפט היה המצרך המבוקש ביותר במאה הקודמת. זה היה מקור הדלק הדומיננטי להפעלת מרבית רכבי התחבורה, בין אם זה מכוניות, מטוסים או ציוד חקלאי. כמו כן נוצר מגוון עצום של מוצרי צריכה (פלסטיק), דשנים / כימיקלים ותרופות.

היו גם התקדמות משמעותית בתקופה זו, כמו למשל בתקשורת עם המצאות הטלגרף, הטלפון והרדיו. מכונות לייצור נייר החלו לצבור תאוצה גם בתחילת המאה ה -20, וכתוצאה מכך יכולות חדשות להפיץ ידע, חדשות וספרות על פני יבשות. לבסוף, התפתחויות בייצור הגומי מובילות לייצור המוני של צמיגים שסייעו להמצאות אופניים, מכוניות ומטוסים..

(פירוט חלק מההבדלים המרכזיים בין המהפכה התעשייתית הראשונה והשנייה)

חשוב להבין כיצד המהפכה התעשייתית הראשונה הייתה המפץ הטכנולוגי שהתחיל את הרעיון של כלכלות תעשייתיות מודרניות, ואילו המהפכה התעשייתית השנייה הייתה שליטת הטכנולוגיה, והולידה ערים מודרניות מלאות גורדי השחקים הראשונים. עם מדינות שמסוגלות לסחור ולתקשר כמו פעם, העולם נכנס לשלבים הראשונים של מהלכו לעבר גלובליזציה. המגמה רק תמשיך גם היא, ובסופו של דבר תגיע לרמות חסרות תקדים החל מהמחצית האחרונה של המאה ה -20. החברה תחווה מפץ טכנולוגי חדש ורדיקלי: המהפכה הדיגיטלית.

המהפכה התעשייתית השלישית:

החל מסוף שנות החמישים של המאה העשרים ועד ימינו, המהפכה התעשייתית השלישית, המכונה גם המהפכה הדיגיטלית, השתרשה בחברה והיא בעיקר שיאה של מעבר מטכנולוגיה אלקטרונית מכנית ואנלוגית לאלקטרוניקה דיגיטלית. שתי התוצאות העיקריות היו מחשוב דיגיטלי וטכנולוגיית תקשורת. החישוב המהיר של מחשבים, בשילוב עם חיבור בין האינטרנט לשידורי הלוויין, יצר ארכיטקטורה דיגיטלית שבה ניתן לשתף מידע באופן מיידי בכל רחבי העולם על ידי מכשירים עם מהירויות עיבוד מהירות בהרבה מבני אדם. אין זה פלא שאנשים מתייחסים לתקופת הזמן הזו כאל עידן המידע.

(המעבר מהדיגיטל לאנלוגי היה די מהיר מאז שנת 2000)

שפע המידע הדיגיטלי הוא תוצאה של שליטה בחשמל ובמלאכה מדויקת, המשלבת עד ללידה מיקרו-מעבדים שמשתפרים ללא הרף, aka שבבי מחשב. מטלפונים חכמים ומסך טלוויזיה HD וכלה בציוד צילום מתקדמים ומזל”טים, שבבי מחשב הם עמוד השדרה של כל האלקטרוניקה המתקדמת. מעניין שכל הטכנולוגיות הללו הוחלפו באופן עקבי בגרסאות טובות יותר בתוך פרק זמן קטן. הטלפון הוא דוגמה טובה, מעבר מהטלפון הנייד, אל הטלפון הקווי, אל הטלפון הנייד, אל הטלפון החכם, ואולי הופך לביוטכנולוגיה לאחר מכן.

ממש כמו שחידושים בייצור של המהפכות התעשייתיות הראשונה וה -2 מובילים לבניית ערים תעשייתיות המשתמשות בכל החומרים המיוצרים, החידושים האלקטרוניים של המהפכות התעשייתיות השלישית והרביעית מובילים לבניית יישומים חכמים המשתמשים בכל הנתונים המיוצרים.

המהפכה התעשייתית הרביעית

כדי לעטוף את דעתו סביב המהפכה התעשייתית הרביעית, חשוב להבין את מושג האינטליגנציה. הדרך הטובה ביותר לתפוס אינטליגנציה היא לחשוב כיצד היא מתקבלת, שהיא בדרך כלל תהליך בן ארבעה שלבים.

1) איסוף נתונים

2) עבד את הנתונים באמצעות נתונים קודמים כהפניה

3) בצע פעולה על סמך הנתונים המעודנים

4) קבל נתוני משוב, למד מהתוצאה ואחסן הכל בזיכרון.

(לולאת אינטליגנציה פשוטה; מָקוֹר)

התהליך הוא לולאה מחזורית של איסוף נתונים מתמיד, עיבודם, נקיטת פעולה וקבלת משוב. ככל שמישהו עובר יותר פעמים את התהליך, כך הם הופכים לאינטליגנטים יותר, מתוך הנחה שהם מסוגלים ללמוד ממעשיהם. שני גורמים מרכזיים העומדים בבסיס הכל זה הם חשיפה לכמה שיותר נתונים ופיתוח כישורי זיהוי דפוסים ללא דופי.

דפוסים לא רק מצביעים על מה עובד לעומת מה לא עובד, נקודות חוזק מול חולשה, ומגמות מול חריגות, אלא זה עוזר לאנשים לסווג מידע כך שיהיה קל לזכור אותו לשימוש עתידי. זיהוי תבניות מעולה המוביל לשיפור יכולות נפשיות ופיזיות הוא עמוד השדרה של רתימת אינטליגנציה. כפי שאמר פעם אלברט איינשטיין, “מדד האינטליגנציה הוא היכולת לשנות.” הדרך היחידה שמישהו ישתנה היא על ידי חשיפה לתבנית שלילית המעכבת אותם או לראות דפוס טוב יותר כדי להתקדם. השלב האחרון הוא יישום באמצעות כוח רצון ופעולה.

אם הטכנולוגיה אמורה לשכפל מודיעין ולפתח אותה לסחורה דיגיטלית הנמכרת בשוק הפתוח, יש לרתום אותה באמצעות אותו מודל. בעוד שרובם אינם מודעים להתפתחויות האחרונות, הטכנולוגיה הנוכחית פותחת אפשרויות חדשות בחזית זו, במיוחד בשל ההתקדמות בתעשיית ה- IoT, AI, DLT וכמה מגמות מקרו אחרות. שימוש בהתקדמות בחומרה, תוכנה ונתונים, הטכנולוגיה עומדת על סף מודיעין ייצור. הכלכלה האוטונומית קרובה ממה שרוב חושבים.

האינטרנט של הדברים (IoT):

פועל יוצא גדול של העידן הדיגיטלי היה ייצור המוני של נתונים. זה הפך לתחושה כל כך מוכרת שאנשים התחילו לומר ש”נתונים הם הנפט החדש “. יש באמת שתי קטגוריות של נתונים: נתונים ציבוריים ונתונים פרטיים. האינטרנט הוא באר הנפט הגדולה ביותר של נתונים ציבוריים והוא ייחודי משום שהוא משאב הולך וגדל. נתונים פרטיים מרוכזים בעיקר בשרתים פרטיים, במיוחד בעננים, ומכילים מידע רגיש שאנשים לא רוצים לשתף באופן חופשי או שלא רוצים לראותם. זה לא אמור להיות מפתיע יותר שרבים מהחברות הגדולות בעולם מחזיקים ביותר נתונים, כמו גוגל, פייסבוק, אמזון ובאידו..

(מעניין לציין כיצד רוב החברות הגדולות בעולם סובבות סביב לימוד ונתונים, בניגוד למשאבים רק לפני 10 שנים; מָקוֹר)

רוב הנתונים שנאספים היום נעשים באמצעות יישומים, כמו גוגל לאסוף נתונים על בסיס תוצאות חיפוש, או איסוף פייסבוק המבוסס על הפרופיל החברתי שלך, או אפילו אמזון שאוספים נתונים על פי הרגלי ההוצאה של אנשים. בעיקרו של דבר, חברות מארחות יישומים שהצרכנים מוכנים להשתמש בהן ואז אוספות מדדי נתונים על סמך פעילותם. יש גם יישומי קוד פתוח שכל אחד יכול להפיק מדדים ממנו כמו שווקים, ספורט או רשומות תיקים פתוחים.

עם זאת, כדי לרתום מודיעין המסוגל לבצע שיפוטים מהירים כמו בני אדם, חייבת להיות גישה לנתונים בזמן אמת. עד לאחרונה קשה היה להשיג נתונים בזמן אמת, אך כעת, בזכות כמה חידושים גדולים בטכנולוגיית חיישנים ומפעילים, הם הפכו למציאות אמיתית. כל סוגי הפעילות בחיישנים אפשריים, כמו חיישנים המודדים טמפרטורה, מיקום, מהירות, תאוצה, עומק, לחץ, כימיה בדם, איכות אוויר, צבע, סריקת תמונות, סריקת קול, ביומטריה, כוח חשמלי ומגנטי. בדרך כלל, בני אדם נדרשים לבצע מדידות כאלה, אך זה משתנה במהירות בגלל ייצור המוני של חיישנים ומפעילים זולים, אך מדויקים. הם לא ממוקמים רק בסביבה, אלא בתוך מכונות, כמו מכונות תעשייתיות ורובוטיקה, ובתוך / על בני אדם, כמו קוצבי לב Fit או היי-טק..

(סוגי החיישנים והמפעילים השונים הקיימים; מָקוֹר)

אם הולכת להיות כלכלה אוטונומית, צריך להיות נהר של מידע בזמן אמת שזורם כל הזמן. הדרך היחידה שפעולה אוטונומית יעילה היא אם היא יכולה להגיב במהירות בפסקי דין בטוחים. היכולת לפקח על פרטים מורכבים בזמן אמת על מתקן, על ציודו, על הסביבה בה הוא פועל, ואפילו על עובדיו (בני אדם או רובוטים), היא טרנספורמציה ברמות רבות וטרם נראתה במסה. בעיקרו של דבר, כל דבר, גם פיזי וגם לא לא פיזי, מועבר באופן מקוון כנתונים לאינטרנט המחובר, ומכאן השם, האינטרנט של הדברים. זה החושים האנושיים בצורה דיגיטלית.

עם זאת, נתונים גולמיים טובים לא פחות ממנגנון הסינון המנתח אותם. ללא ניתוח נכון, יישומים יהיו כמו בעלי חיים הפועלים מתוך אינסטינקט, ולכן הבינה המלאכותית היא מרכיב חשוב באוטומציה.

בינה מלאכותית (AI):

בעוד שהנתונים הם הדלק לאינטליגנציה, המוח הוא המנוע שלוקח נתונים, מצלב אותם עם נתונים קודמים, ממיין אותם בקטגוריות, פוסק, מפעיל פעולות בעולם האמיתי ומכניס אותם לאחסון. המוח האנושי הוא חזק להפליא ועדיין נותר תעלומה עבור המדענים. זה האיבר שמפריד באמת בין בני אדם מכל מינים אחרים על פני כדור הארץ, בשל יכולותיו הקוגניטיביות. כתוצאה מכך, שכפול המוח האנושי כטכנולוגיה הולך להיות מורכב מאוד ולוקח זמן משמעותי לשלוט בו. עם זאת, פריצות דרך מתחילות להתרחש בתחום הבינה המלאכותית, מה שמעניק לחברות את היכולת להריץ תוכנה המדמה אינטליגנציה אנושית בצורה כלשהי..

לדברי אדלין ז’ואו, קול מוביל בתחום ה- AI ומנהלת השיווק של Chainlink, ישנם שבעה סוגים של בינה מלאכותית:

1) פעולה– מערכות הפועלות על בסיס כללים כמו גלאי עשן או בקרת שיוט.

2) לנבא– מערכות המסוגלות לנתח נתונים ולהפיק חיזויים הסתברותיים על סמך הנתונים, כמו מודעות ממוקדות או תוכן מוצע.

3) לִלמוֹד– מערכות שמבצעות שיפוטים על סמך תחזיות, כמו מכוניות עם נהיגה עצמית הפועלות על סמך נתוני חיישנים שנכנסים.

4) לִיצוֹר– מערכות שיוצרות מידע מבוסס נתונים, כגון תכנון יצירות אמנות, ארכיטקטורה של מבנים או הלחנת מוזיקה.

5) לְסַפֵּר– מערכות שקולטות רגשות המבוססים על ניתוח פנים, טקסט, קול ושפת גוף, כגון יישום קול לטקסט וטכנולוגיית סריקת פנים.

6) לִשְׁלוֹט– מערכות המעבירות מודיעין על פני תחומים, כמו הכרה בכך שארבע תמונות שונות מייצגות את אותו רעיון / מילה.

(אמנם לאנשים קל לזהות את כל התמונות הללו מייצגות נמר, אך למכונות המשתמשות בתוכנת AI קשה יותר לעשות זאת. זה דורש חשיפה להרבה נתונים כדי לשלוט בהן; מָקוֹר)

7) לְהִתְפַּתֵחַ– מערכות שיכולות לשדרג את עצמן ברמת התוכנה או החומרה, כגון שבני אדם בעתיד יוכלו להוריד מודיעין למוח שלהם כמו תוכנה.

הרעיון הבסיסי הוא שתוכנה חדשה מסוגלת לקחת נתונים חדשים, לעבד אותם מול מאגרי מידע עצומים של מידע מאוחסן, לבצע שיפוטים שמובילים לפעולות מילוליות אמיתיות ולקבל משוב שאפשר ללמוד ממנו. התהליך כולו אינו אלא אלגוריתם תוכנה שמסוגל להתפתח ככל שהוא מתקשר עם נתונים. אין זה פלא שה- AI הופך להיות המוקד העיקרי של גוגל בהתחשב בכך שיש להם הכי הרבה נתונים על כדור הארץ.

בעוד שרוב האנשים אולי לא חושבים להזרים שירים מפנדורה או להציע סרטונים מיוטיוב כבינה מלאכותית, זה בדיוק מה שזה. שרתי YouTube מציעים מגוון רחב של סרטונים בפלטפורמה, המשתמשים לוחצים על סרטונים שהם רוצים לצפות בהם, הם נותנים משוב על אותם סרטונים, כמו אגודל למעלה / למטה או להשאיר מטא נתונים בצורה של כמה זמן הם צפו בסרטון, ו לאחר מכן המשוב משמש לעדכון אלגוריתם התוכנה. תוכנת ה- AI יכולה גם לקחת פעילות של מישהו ולהצליב אותה עם הנתונים של משתמשים אחרים שאוהבים סרטונים דומים, כדי להציע בחירות טובות יותר. למעשה, מדובר באלגוריתם המתפתח בעצמו המשתנה על סמך נתוני קלט. סוג זה של AI מכונה למידת מכונה.

עם זאת, חלק מההתקדמות האחרונה התרחשה באמצעות פיתוח רשתות עצביות המשמשות למידה עמוקה. רשתות עצביות הן תת-קבוצה של למידת מכונה שבמרכזה אלגוריתמים המעוצבים על פי המוח האנושי, תוך זיהוי ספציפי של דפוסים וסיווג / סיווג מידע על ידי השוואתו למידע ידוע. למידה עמוקה היא סוג של רשת עצבית שיש לה שכבות המבוססות על מושגים קשורים או עצי החלטה, כאשר התשובה לשאלה אחת מובילה לשאלה הקשורה עמוקה יותר עד לזיהוי נכון של הנתונים.

הרעיון העיקרי הוא לתכנן תוכנות שיכולות לקבל החלטות על בסיס נתונים במקום התערבות אנושית. התוכנה של ימינו מבצעת פונקציות פשוטות המבוססות על כניסות, אך תוכנת AI מבצעת פעולות בין ענפים ומתפתחת בפעולות שהיא נוקטת על סמך יכולתה לבצע מערך תשומות גדול בהרבה. תוכנת AI היא מודיעין בצורה דיגיטלית המוצעת לקהל הרחב כטכנולוגיה. רוב האנשים רק חושבים על רובוטים כבינה מלאכותית, ולמרות שיש בהחלט פריצות דרך מסקרנות בתחום זה, התוכנה היא המפתח לכל זה, כי מה זה גוף ללא מוח?

(חברות מבינות יותר ויותר את החשיבות של אימוץ טכנולוגיית AI; מָקוֹר)

יש כבר הרבה תעשיות המשתמשות בתוכנת AI להגדיל את השורה התחתונה שלהם. דוגמה אחת היא SAP HANA, מסד נתונים חכם שמסוגל לקחת את כל סוגי המידע מהחברה, לעבד אותו ולבחון חריגות. חברות כמו וולמארט משתמשות ב- SAP HANA מכיוון שהיא יכולה לעבד את רשומות העסקה שלה בנפח גבוה תוך שניות, והכל במקום אחד. זה לא רק חוסך כסף בגלל צמצום משמעותי בכוח העבודה הדרוש כדי ליישב חשבונות במערכות שונות, אלא שהוא מגלה שגיאות לפני שהן מתרחשות ומציע להוביל לחברה להמשיך. זה גם מסייע לחיזוי תקציב בשל יכולתו להצליב נתונים בזמן אמת עם ממגורות גדולות של נתונים קיימים. חברות מתחילות לאט לאט לנהל את עצמן, פחות מינוס פיקוח ניהולי.

ממשלות משתמשות גם בטכנולוגיית AI בכדי לשפר את הערים. דוגמה אחת היא ה מערכת תחבורה בפיטסבורג, במקום שבמקום להסתמך על מחזורים שתוכנתו מראש, אורות הצטיידו בחיישנים העוקבים אחר תנועות התנועה ומגיבים בזמן אמת כדי למקסם את הזרימה. זוהי גם העיר בה נבדקות מכוניות אוטומטיות רבות, המשתמשות בחיישנים משובצים כדי לפקח על הסביבה, כמו גם הזנות נתונים מחיישני תנועה להפעלה אוטונומית..

מאחר שהאינטליגנציה המסודרת מתאפשרת הודות לכמויות גדושות של נתונים ואלגוריתמים חכמים, הצעד האחרון הוא להקים תשתית שתוכל לתקשר אליה בזמן אמת ללא מעט חיכוכים. נראה כי תשתית חדשה זו מבוזרת טכנולוגית ספר חשבונות.

טכנולוגיית ספר חשבונות מבוזרת (DLT):

האינטליגנציה האנושית כה מדהימה מכיוון שהיא משתפת פעולה, כלומר המאגר החברתי של הידע הוא תוצאה של אינטליגנציה האינטראקציה עם אינטליגנציה אחרת. מחסומים בין שתי מערכות חכמות מאטים את הצמיחה מכיוון שהיא מונעת את התרחשות הקשרים. ככל שקורים יותר קשרים, משהו יכול להיות אינטליגנטי יותר. על מנת למקסם את החיבור בחברה, כל המערכות צריכות להיות מסוגלות לתקשר בקלות זו עם זו, כך שנתונים וערכים יוכלו לנוע בחופשיות בתוך החברה..

התשתית האידיאלית לכלכלה אוטונומית מחייבת בסיס נתונים, שכבת עיבוד, שכבת עסקאות ושכבת קישוריות, המאפשרת לכל מערכת לקבל תשומות ולשלוח יציאות לכל מערכת אחרת. על הרשת להיות מאובטחת, לפעול בזמן אמת ולספק אפשרויות סודיות בעת הצורך. כמו כן, עליה לספק קבלות לכל הצדדים המעורבים, לשתף פעולה עם החוק ולייצר רווח נכון מהערך עליו. לבסוף, זה חייב להיות ללא הרשאה ופומבית כדי להקל על אפקטים של הרשת הדרושים לחיבור מרבי.

ראשית, חשוב להבין את המונח טכנולוגיית ספר חשבונות מבוזר, שהוא רק מונח מקיף למשפחת טכנולוגיות שבמרכזן פנקסים משותפים מבוזרים ומאגרי מידע מבוזרים..

בלוקצ’יין & טכנולוגיה אחרת של ספר חשבונות משותף

Blockchain, DLT הידועה ביותר, היא שכבת אחסון משותפת המסוגלת לעבד עסקאות משלה ולאחסן את התוצאות בספר חשבונות משותף. הוא מופעל על ידי רשת מחשבים מבוזרת הכוללת את אותה תוכנת קוד פתוח. מלבד הגדרה ראשונית ותחזוקה תקופתית המבוצעת על ידי כל אדם המנהל אפליקציית לקוח, בלוקצ’יין היא רשת אוטומטית ומנוהלת לחלוטין, המסוגלת להגיע להסכמה מושלמת, ואינה מותירה נקודת התקפה מרכזית לשחקנים זדוניים. למעשה, ניתן לטעון כי בלוקצ’יין כטכנולוגיה הוא המאגר המאובטח ביותר בעולם כולו. אין צורך ברשות מרכזית לבלוקצ’יין ציבורי, כל אחד יכול להשתמש ברשת ולבנות יישומים על גבי זה, והעסקאות הן עמית לעמית (P2P), במקום שיהיו מתווכים בין צדדים. בדומה לאופן שבו האינטרנט התפוצץ להעברת נתונים בשל אופיו ללא היתר; רשתות חסימות ציבוריות עשויות לגרום לפיצוץ רשת כמאגרי המידע הדומיננטיים והמדיניות להחלפה לכלכלה האנושית והמכונה.

(אפקטים של רשת הם אולי הסיבה הגדולה ביותר לכך שחסימות ציבוריות יראו אימוץ המוני בשלב כלשהו בעתיד; מָקוֹר)

רשתות חסימות מובחנות לרוב בדרך שבה הרשת מגיעה להסכמה ומי מתוגמל על כך שהיא מסייעת בהשגתה. ישנם מגוון של מנגנוני קונצנזוס של בלוקצ’יין, כגון הוכחת עבודה (POW) בביטקוין, הוכחה של הימור (DPoS) ב- EOS, סובלנות תקלה ביזנטית מוסמכת (dBFT) ב- NEO, סובלנות תקלות ביזנטיות מעשיות (PBFT) ) בכוכבים, ו- Proof-of-Stake (POS), שטרם הושגה במלואה, אך את’ריום דוחף להיות הראשון. יש גם חסימות מורשות, כמו IBM Hyperledger, המאפשרות רק לגורמים מסוימים להשתמש ברשת, בדומה לקונסורציום פרטי. יש הרבה ספק אם אכן מועילים לחסימות מותרות ברגע שחסימות ציבוריות הופכות להרחבה ומאפשרות פרטיות. בדומה לוויכוח על אינטראנט מול אינטרנט, מה שעלול להתרחש הוא שלרשתות מורשות יש מקרה נישה שלהם, אך בסופו של דבר רשתות חסימות ציבוריות יהפכו לאוטוסטרדה המרכזית לקישור הדדי להעברת ערכים ברחבי העולם..

ישנן צורות אחרות של DLT המציעות הצעות דומות לבלוקצ’יין. אלה כוללים גרפים אצטיים מכוונים (DAG) כמו IOTA ו- NANO או טכנולוגיות כמו Hashgraph ו- Holochain המשתמשות בפרוטוקולי רכילות במקום בהסכמה מלאה ברשת. הנושא הכולל הוא כי כל מאגרי המידע הללו מאחסנים ומעבדים נתונים ברשת מבוזרת משותפת. כלשונו של Blythe Masters of Digital Asset, הוא מספק “מקור זהב של אמת”.

חוזים חכמים

ה- DLT השני הידוע ביותר הוא חוזים חכמים, שהם פרוטוקולים בתוך הבלוקצ’יין המדמים הסכמים משפטיים ושופטים באולם. כלכלות דורשות כל סוגי ההסכמים ובוררות של אותם הסכמים המבוססים על תוצאות העולם האמיתי. חוזים חכמים מסוגלים לשחזר זאת בעולם הדיגיטלי על ידי שימוש בהצהרות אם / אז להפעלת עסקאות על בסיס מצב החוזה. ההנחה הבסיסית היא שחוזה מקודד בדיוק כמו שהיה כתוב, תוך שימוש בפרמטרים אם / אז. דוגמה תהיה חוזה נגזרים שבו אם המוצר יגיע למחיר מסוים, הלקוח מקבל תשלום, אך אם לא, הלקוח משלם לצד השני..

(דוגמה לאופן שבו חוזים חכמים מפעילים פעולות אוטומטיות בתוך כלכלה; מָקוֹר)

בעוד ש- IoT אוסף נתונים ו- AI מעבד נתונים, חוזים חכמים הם תשתית התוכנה המשתמשת בנתונים להפעלת פעולות בפועל, כגון תשלומים, העברת נתונים או אחסון של תוצאה. זה דומה ללחיצת יד אנושית בעסקה עסקית או לאדם שלוחץ על כפתור SEND כדי להפעיל פעולה. מכיוון שחוזים חכמים שוכנים בתוך רשתות חסימות, הם זוכים גם בכל היתרונות הביטחוניים הנלווים לכך. חוזים חכמים הם באמת שכבת עסקאות פונקציונלית המפעילה פעולות אוטונומיות תוך שימוש בנתונים ליצירת מה שאפשר לתאר רק ככלכלה בניהול עצמי עם תנועת ערך אוטומטית. חוזים חכמים מייצגים פעולה וסחר בעולם האמיתי.

מחבר מקורי : TechFoodLife

הודפס מחדש מ: https://medium.com/@TechFoodLife/tech-the-fourth-industrial-revolution-the-rise-of-the-autonomous-economy-f42bc7b5667d

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
Social Links
Facebooktwitter
Promo
banner
Promo
banner