فجر عصر الآلة إلى الآلة وآثاره على التأمين

تتضمن تقنية آلة إلى آلة (M2M) بشكل أساسي أجهزة استشعار في بيئة إنترنت الأشياء (IoT) حيث ترسل البيانات لاسلكيًا إلى خادم أو جهاز استشعار آخر. يستخدم مستشعر أو خادم آخر الذكاء الاصطناعي (AI) لتحليل البيانات والتصرف بناءً عليها تلقائيًا في الوقت الفعلي. يمكن أن تكون الإجراءات أي شيء مثل التنبيهات والتحذير وتغيير الاتجاه والفرامل والسرعة والانعطاف وحتى المعاملات. ومع تزايد تقنية M2M بشكل كبير، سنشهد قريبًا إعادة اختراع نماذج الأعمال الكاملة والعلاقات مع العملاء. وفي الواقع، فإن التطبيقات لن تكون محدودة إلا بخيال الشركات.

سوف تستكشف هذه المشاركة ما يلي:

1. نظرة عامة على تقنيات M2M الرئيسية وإمكاناتها التخريبية.
2. معاملات M2M؛ ثورة جديدة تمامًا حيث يمكن للآلات التعامل مباشرة مع الآلات الأخرى مما يؤدي إلى اقتصاد الآلة.
3. ومع ذلك، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي هو ما يقودنا إلى تقنية M2M؛ البيانات الضخمة، التعلم العميق، خوارزميات التدفق. الذكاء الآلي الآلي والتدريس الآلي. ربما يكون التدريس الآلي هو الاتجاه الأكثر تسارعًا في اقتصاد الآلة.
4. نموذج أعمال التأمين في المستقبل: شركات Insuretech الناشئة القائمة على blockchain.
5. ملاحظات ختامية

نظرة عامة على تقنيات M2M الرئيسية

تخيل بعض سيناريوهات الحياة الحقيقية:

1. تستشعر سيارتك رحلة سفرك وتشتري التأمين على أساس الطلب حسب الميل تلقائيًا. تشتري الآلة تأمين المسؤولية الخاص بها تلقائيًا.
2. هياكل خارجية يمكن ارتداؤها تمنح سلطات إنفاذ القانون وأعمال المصانع قوة خارقة وخفة حركة
3. تندمج واجهات الدماغ والحاسوب مع أدمغتنا لإنشاء ذكاء بشري فائق (على سبيل المثال، Neural Lace of Elon Musk)
4. تقوم الحبوب الذكية التي نهضمها والأجهزة الصحية القابلة للارتداء بتقييم مخاطر الوفيات والمراضة لدينا بشكل مباشر.
5. يمكنك الحصول على تأمين على الحياة من خلال التقاط صورة شخصية. يتم تحليل صور السيلفي بواسطة خوارزمية تحدد عمرك البيولوجي طبيًا من خلال هذه الصور (يتم إجراؤها بالفعل بواسطة برنامج Chronos الخاص بشركة Lapetus الناشئة).
6. تتفهم ثلاجاتك عادات التسوق والتخزين المعتادة لديك وتكتشف أن بعض العناصر مثل الحليب قد انتهت؛ لذلك، فهو يشتري الحليب من خلال التسوق عبر الإنترنت مباشرة. سيتم إعادة تخزين ثلاجتك بشكل مستمر بناءً على عاداتك الأكثر شيوعًا. بالنسبة للعادات الجديدة وغير المعتادة، يمكنك الاستمرار في شراء العناصر الخاصة بك بشكل مستقل وتخزينها في الثلاجة كالمعتاد.
7. تتفاعل السيارات ذاتية القيادة مع بعضها البعض على الشبكة الذكية لتجنب الحوادث والاصطدامات.
8. يستشعر الروبوت الخاص بك أنك أصبحت أكثر انزعاجًا واكتئابًا مؤخرًا ولذلك فهو يحاول إبهاجك. يخبر روبوت مدرب الصحة الخاص بك بزيادة المحتوى من أجل المرونة العاطفية.
9. تستشعر المستشعرات حدوث انفجار قادم في الأنبوب، وقبل أن ينفجر الأنبوب، يتم إرسال فني إصلاح إلى منزلك
10. إن chatbot الخاص بك هو مساعدك الشخصي. فهو يتسوق نيابةً عنك، ويستشعر متى تحتاج إلى شراء تأمين لنفترض أنك مسافر، ويتولى مهامك اليومية ويبقيك على اطلاع دائم بجدولك اليومي الذي قمت بإعداده بالتعاون مع الروبوت.
11. لديك طابعة ثلاثية الأبعاد لصنع فرش أسنان جديدة. تستشعر فرشاة الأسنان الذكية الحالية أن خيوطها على وشك أن تتآكل، لذا ترسل إشارة إلى الطابعة ثلاثية الأبعاد لصنع خيوط جديدة.
12. بدلًا من أسراب الطيور، نرى الآن أسرابًا من الطائرات بدون طيار تحلق لتنفيذ مهامها في استخبارات السرب الجماعية
13. تلعب الآلة لعبة الشطرنج ضد نفسها دون أي بيانات تدريب وتتفوق على الجميع وكل شيء تقريبًا (AlphaGoZero يفعل هذا بالفعل).
14. هناك عدد لا يحصى من سيناريوهات الحياة الواقعية مثل هذه، ولا يحدها سوى خيالنا.

هناك موضوعان رئيسيان ناشئان عن تقنيات M2M: الوقاية والراحة. يمكن للسيارات ذاتية القيادة أن تقضي على الحوادث أو تقللها بشكل جذري، حيث أن غالبية حوادث السيارات تنتج عن أخطاء بشرية. يمكن أن تؤدي الأجهزة القابلة للارتداء إلى نمط حياة أكثر صحة، وانفجار أنابيب أجهزة الاستشعار المنزلية الذكية وغيرها من المشكلات قبل حدوثها وتصحيحها. هذا المنع يقلل من معدلات الإصابة بالأمراض والحوادث وغيرها من الأحداث السيئة. تعد الراحة جانبًا شاملاً حيث أن كل شيء يحدث تلقائيًا من جهاز إلى آخر، وفي الحالات القليلة المتبقية، يتم تعزيزه بالخبرة والاهتمام البشريين. تتعلم الآلة ما تمت برمجته لتعلمه بنفسها باستخدام البيانات الواردة من أجهزة الاستشعار الخاصة بها حول سلوكياتنا مع مرور الوقت. يحدث ذلك في الخلفية وبشكل تلقائي لتحرير وقتنا وجهودنا لأشياء أخرى أكثر إنسانية مثل الإبداع.

تؤدي هذه التقنيات الناشئة إلى تغييرات في التعرضات ولها تأثير كبير على التأمين. يتم إنشاء عدد كبير من نقاط الاتصال حيث يمكن لشركة التأمين التعامل مع العميل، ويكون هناك تركيز أقل على التغطية الشخصية والمزيد على الجانب التجاري (مثل إذا تعطلت السيارة ذاتية القيادة أو تعرضت للاختراق، أو تعرض المساعد المنزلي للاختراق، أو حبوب منع الحمل الذكية بدلاً من ذلك توفير بيانات في الوقت الحقيقي لإجراء تقييم ديناميكي لمخاطر الوفيات والمراضة) وما إلى ذلك. من المقرر أن ينخفض ​​​​تكرار المطالبات بشكل جذري، ولكن يمكن أن تكون خطورة المطالبات أكثر تعقيدًا وصعوبة في التقييم حيث سيتعين إشراك مختلف أصحاب المصلحة لتقييم الأضرار ومعرفة كيف تختلف حصة تغطية الخسارة بما يتناسب مع أخطاء أصحاب المصلحة المختلفة. سوف تتضاعف القرصنة السيبرانية مما يؤدي إلى فرص جديدة لشركات التأمين في اقتصاد الآلة.  

هذه التقنيات ليست وحدها؛ لا يمكن للرأسمالية أن توجد دون إحداث ثورة مستمرة في التكنولوجيا، وبالتالي في علاقاتنا الإنسانية معها. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من الوعي بهذا الأمر، فانظر كيف تعمل الخوارزميات والتكنولوجيا على تشكيل عقلياتنا، ومواقف التفكير في سلوكنا وأفعالنا، وانظر مدى سرعة تطور التكنولوجيا بأكملها. والمثير للدهشة هو أن هذه الملاحظة أدلى بها كارل ماركس، وهو شخص عاش في الفترة من 1818 إلى 1883، وهذا يدل على أن كل التكنولوجيا في العالم ليست بديلاً عن التفكير العميق والحكمة الواسعة.

التغيرات الاجتماعية تسير جنبا إلى جنب مع التغيرات التكنولوجية. والآن نشهد نماذج أعمال نظير إلى نظير مع التركيز على التأثير الاجتماعي (عصير الليمون على سبيل المثال) بدلاً من جعل الأغنياء أكثر ثراءً فقط. ويعمل الاقتصاد التشاركي على تعزيز استخدام التكنولوجيا لأنه يوفر لنا إمكانية الوصول (ولكن ليس الملكية) على أساس الطلب. كما أن جيل الألفية يختلف كثيرًا عن الأجيال السابقة، وقد بدأنا للتو في الاستيقاظ على ما يطلبونه وكيف يريدون تشكيل العالم من حولنا. يمكن أن يعني الاقتصاد التشاركي أن الآلات التي لديها محافظها الخاصة يمكنها أداء الخدمات على أساس الطلب للبشر والتعامل بشكل مستقل.

المعاملات المالية M2M

سيكون عملاؤنا المستقبليون عبارة عن آلات بها محافظ. تهدف العملة المشفرة التي تسمى "IOTA (تطبيق إنترنت الأشياء)" إلى دفع اقتصاد الآلة إلى واقعنا اليومي من خلال السماح لآلات إنترنت الأشياء بالتعامل مع الأجهزة الأخرى بشكل مباشر وتلقائي، وهذا سيؤدي إلى الظهور السريع لنماذج الأعمال التي تركز على الآلة. 

تقوم IOTA بذلك عن طريق إزالة blockchain وبدلاً من ذلك اعتماد دفتر الأستاذ الموزع "tangle" وهو قابل للتطوير وخفيف الوزن ولا يحتوي على رسوم معاملات مما يعني أن المعاملات الصغيرة قابلة للتطبيق لأول مرة. المزايا الرئيسية لـ IOTA مقارنة بأنظمة blockchain الحالية هي:

1. للسماح بفكرة واضحة، فإن تقنية blockchain تشبه مطعمًا به نوادل متخصصون (عمال مناجم) يقدمون لك طعامك. في تانجل، إنه مطعم بالخدمة الذاتية حيث يخدم الجميع أنفسهم. يقوم Tangle بذلك من خلال البروتوكول الذي يجب على الشخص التحقق من معاملاته السابقة عند إجراء معاملة جديدة. وبالتالي فإن القائمين بالتعدين، وهم الوسيط الجديد الذي يبني قوة هائلة في شبكات blockchain، أصبحوا عديمي الفائدة تمامًا من خلال Tangle. إن وعد blockchain هو أن الوسطاء يستغلوننا سواء كانوا الحكومة أو بنوك طباعة الأموال أو المؤسسات المختلفة ولكن فئة أخرى من الوسطاء "عمال المناجم" أصبحوا أقوياء للغاية، وخاصة عمال المناجم الصينيين مما أدى إلى تركيز قوة هائلة في شركة صغيرة عدد الأيدي. يستهلك تعدين البيتكوين قدرًا كبيرًا من الطاقة التي تستهلكها الكهرباء التي تنتجها أكثر من 159 دولة، لذا فهو إهدار كبير لموارد الكهرباء أيضًا لأن أجهزة الحوسبة الضخمة مطلوبة لكسر الرموز الرياضية المعقدة للعملات المشفرة للتحقق من صحة المعاملة.
2. نظرًا لأن التعدين يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا، فليس من المنطقي إجراء معاملات صغيرة أو نانوية. يسمح Tangle Ledger بالتحقق من صحة المعاملات بالتوازي ولا يتطلب أي رسوم تعدين للسماح لعالم إنترنت الأشياء بشكل حيوي بإجراء معاملات النانو والمعاملات الدقيقة.
3. تعد الآلات مصادر "غير مصرفية" في وقتنا هذا، ولكن مع IOTA، يمكن للآلات توليد الدخل وتصبح وحدة مستقلة قابلة للحياة اقتصاديًا يمكنها شراء التأمين والطاقة والصيانة وما إلى ذلك بمفردها. توفر IOTA خدمة "اعرف جهازك (KYM)" من خلال هويات آمنة مثل البنوك التي تعرف عميلك (KYC) حاليًا.

IOTA هي سلالة جديدة من العملات المشفرة التي تهدف إلى حل المشكلات التي لم تتمكن العملات المشفرة السابقة من حلها. إن دفتر الأستاذ الموزع "Tangle" هو اسم مستعار للرسم البياني غير الدوري المباشر كما هو موضح أدناه: 

Directed Acyclic Graph عبارة عن شبكة لا مركزية مشفرة من المفترض أنها قابلة للتطوير حتى ما لا نهاية وتقاوم الهجمات من أجهزة الكمبيوتر الكمومية (التي لم يتم تطويرها تجاريًا بالكامل واستخدامها في الحياة السائدة) من خلال استخدام شكل مختلف من تشفير التوقيعات القائمة على التجزئة.  

بدلاً من أن يصبح التوسع مرهقًا، فإن Tangle يسرع فعليًا من خلال المزيد من المعاملات ويتحسن مع توسع نطاقه بدلاً من التدهور. جميع الأجهزة التي تستخدم IOTA أصبحت جزءًا من Node of the Tangle. بالنسبة لكل معاملة تتم بواسطة العقدة، يجب على العقدة 2 تأكيد المعاملات الأخرى. بهذه الطريقة تكون السعة المتوفرة ضعف الحاجة إلى تأكيد المعاملات. هذه الخاصية المضادة للهشاشة والتي يتحسن فيها التشابك بالفوضى بدلاً من أن يتفاقم بسبب الفوضى هي ميزة رئيسية للتشابك. 

تاريخيًا وحتى حاليًا، نعمل على تعزيز الثقة في المعاملات من خلال تسجيل مسارها لإثبات أصل المعاملات ووجهتها وكميتها وتاريخها. وهذا يتطلب وقتًا وجهدًا كبيرًا من جانب العديد من المهن مثل المحامين والمراجعين ومفتشي الجودة والعديد من الوظائف المساندة. وهذا بدوره يؤدي إلى قتل البشر لإبداعهم من خلال التحول إلى معالجين للأرقام يقومون بالتحقق اليدوي ذهابًا وإيابًا، مما يجعل المعاملات باهظة الثمن وغير دقيقة ومكلفة. لقد واجه العديد من البشر الكثير من المعاناة الإنسانية وDukkha الذين يقومون بوظائف متكررة رتيبة فقط لخلق الثقة في هذه المعاملات. وبما أن المعرفة قوة، فإن المعلومات المهمة يتم إخفاءها من قبل من هم في السلطة ردعًا للجماهير. تتيح لنا تقنية blockchain إمكانية "تجاوز كل هذه الهراء" للوسطاء ومنح السلطة للناس من خلال التكنولوجيا بدلاً من ذلك وهو الهدف الرئيسي للثورة الصناعية الرابعة.

ومع ذلك، فإن blockchain الحالي لديه مجموعة من القيود الخاصة به فيما يتعلق بقابلية التوسع ورسوم المعاملات وموارد الحوسبة المطلوبة للتعدين. تتخلص IOTA من تقنية blockchain تمامًا عن طريق استبدالها بدفتر الأستاذ الموزع "Tangle" لإنشاء المعاملات والتحقق منها. الغرض من IOTA هو العمل كعامل تمكين رئيسي لاقتصاد الآلة، والذي تم تقييده حتى الآن بسبب القيود المفروضة على العملات المشفرة الحالية.

يمكن التنبؤ بشكل معقول بأن العديد من الأنظمة السيبرانية المادية ستظهر وتعتمد على الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء مثل سلاسل التوريد والمدن الذكية والشبكة الذكية والحوسبة المشتركة والحوكمة الذكية وأنظمة الرعاية الصحية. إحدى الدول التي لديها خطط طموحة للغاية لتصبح معروفة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى جانب العمالقة المعتادين مثل الولايات المتحدة الأمريكية والصين هي دولة الإمارات العربية المتحدة. لدى دولة الإمارات العربية المتحدة العديد من مبادرات الذكاء الاصطناعي مثل شرطة الطائرات بدون طيار، وخطط السيارات ذاتية القيادة والهايبرلوب، والحوكمة القائمة على blockchain، ولديها أول وزير دولة في العالم للذكاء الاصطناعي.

كان البحث عن الكفاءة هو المسعى الذي قاد الرأسمالية في البداية، والآن يعمل هذا المسعى ذاته على إنهاء الرأسمالية. تعمل الطباعة ثلاثية الأبعاد والاقتصاد التشاركي على خفض التكاليف بشكل جذري ورفع مستويات الكفاءة، ويعد "اقتصاد الآلة" مع الآلات ذات المحافظ الرقمية الخطوة المنطقية التالية لزيادة الكفاءة. ولأول مرة، ستصبح الآلة وحدة مستقلة اقتصاديًا تحصل على الدخل من خلال الخدمات المادية أو خدمات البيانات والإنفاق على الطاقة والتأمين والصيانة، وكل ذلك بمفردها. سوف يزدهر الاقتصاد حسب الطلب بسبب هذه الثقة الموزعة. ستعمل الطباعة ثلاثية الأبعاد على خفض تكلفة تصنيع المواد والروبوتات بشكل جذري، وستبدأ الروبوتات المستقلة اقتصاديًا قريبًا في تقديم الخدمات للبشر على أساس الطلب.

ولرؤية الأثر الانفجاري الذي يمكن أن تحدثه، تخيل استبدال سوق التأمين التابعة لشركة لويدز التي يعود تاريخها إلى قرون مضت. تحاول شركة TrustToken الناشئة إنشاء اقتصاد ثقة لتنفيذ معاملات بقيمة 256 تريليون دولار أمريكي، وهي قيمة جميع الأصول الحقيقية على وجه الأرض. تتم المعاملات الحالية في نماذج قديمة ذات شفافية وسيولة وثقة محدودة والكثير من المشاكل. يعد تنفيذ هذه المعاملات باستخدام دفاتر الأستاذ الرقمية مثل blockchain أكثر ربحًا بكثير من خلال إمكانية الترميز. الترميز هو العملية التي يتم من خلالها تحويل أصول العالم الحقيقي إلى رموز رقمية. تعمل TrustToken على بناء الجسر بين العالمين الرقمي والحقيقي من خلال ترميز أصول العالم الحقيقي بطريقة مقبولة في العالم الحقيقي أيضًا و"يتم إنفاذها وتدقيقها وتأمينها قانونيًا". ويتم ذلك من خلال إنشاء عقد "SmartTrust" الذي يضمن الملكية مع السلطات القانونية في العالم الحقيقي، وينفذ أيضًا أي إجراء ضروري عند فسخ العقود، بما في ذلك إعادة الإقرار وفرض عقوبات جنائية وغير ذلك الكثير. يتوفر TrustMarket اللامركزي لجميع أصحاب المصلحة لجمع الأسعار والخدمات والتفاوض بشأنها، وتعد TrustTokens بمثابة الإشارات والمكافآت التي تتلقاها الأطراف مقابل السلوك الجدير بالثقة، لإنشاء مسار تدقيق وتأمين الأصول.

ما إذا كانت TrustTokens قادرة على تنفيذ التأمين السليم هو أمر مطروح للنقاش ولكن يمكننا أن نرى ذلك بالفعل في سوق Lloyd's منذ قرون. في سوق لويدز، يجتمع مشترو وبائعو التأمين وشركات التأمين معًا لتنفيذ التأمين. تقوم إدارة صناديق لويدز بمراقبة نقاباتها المختلفة وتوفر كفاية رأس المال لاستيعاب الصدمات التي تأتي من التأمين أيضًا. تتمتع TrustMarket بالقدرة على أن تصبح النسخة الحديثة من سوق Lloyd، ولكن من السابق لأوانه تحديد مدى نجاحها على وجه التحديد. يمكن لـ TrustToken أن يفتح الاقتصاد ويخلق قيمة أفضل وتكاليف أقل وفسادًا أقل في أصول العالم الحقيقي، خاصة في العقارات والتأمين والسلع التي تخلق الكثير من القوة في أيدي قلة قليلة.

جزء الذكاء الاصطناعي من معادلة M2M

لقد تم تهجئة الكثير من الحبر على الذكاء الاصطناعي ونماذج التعلم الآلي التي يزيد عددها عن 10,000 والتي لها نقاط القوة والضعف الخاصة بها وتسمح لنا بالكشف عن الأفكار التي كانت مخفية عنا من قبل لتحسين حياتنا بشكل جذري. لن نصف هذه الأمور بالتفصيل ولكننا نركز على مجالين هما التدريس الآلي وذكاء الآلة الآلي (AML) حيث سيسمحان لإنترنت الأشياء بالتحول من أجزاء معزولة من الأجهزة إلى ناقلات متكاملة للبيانات والذكاء.

تعليم الآلة

ربما يكون التدريس الآلي هو الاتجاه الأكثر تسارعًا الذي نشهده والذي يمكن أن يسمح لاقتصاد M2M بالدعم بشكل كبير من بدايات متواضعة ليصبح سمة سائدة في حياتنا اليومية. يتصور! لا تتعامل الآلات مع بعضها البعض ومع المنصات الأخرى مثل الخوادم والبشر فحسب، بل تقوم أيضًا بتعليم بعضها البعض. لقد حدث هذا بالفعل مع ميزة الطيار الآلي في Tesla Model S. يعمل السائق البشري كمعلم خبير للسيارة ولكن السيارات تتشارك هذه البيانات وتتعلم فيما بينها مما يؤدي إلى تحسين تجربتها بشكل جذري في وقت قصير للغاية. الآن، لا يعد جهاز إنترنت الأشياء واحدًا جهازًا معزولًا سيتعين عليه تعلم كل شيء من الصفر من تلقاء نفسه؛ يمكنه الاستفادة من التعلم الجماعي الذي تعلمته أجهزة إنترنت الأشياء المماثلة الأخرى في جميع أنحاء العالم أيضًا. وهذا يعني أن الأنظمة الذكية لإنترنت الأشياء التي تم تدريبها بواسطة التعلم الآلي لم تصبح أكثر ذكاءً فحسب؛ إنهم يصبحون أكثر ذكاءً بشكل أسرع بمرور الوقت في الاتجاهات الأسية.

يتمتع هذا "التعليم الآلي" بمزايا كبيرة لأنه يقلل من وقت التدريب المطلوب، ويتجاوز الحاجة إلى الحصول على بيانات تدريب ضخمة ويسمح للآلات بالتعلم بنفسها لتحسين تجربة المستخدم. يمكن أن يكون هذا التدريس الآلي في بعض الأحيان جماعيًا مثل السيارات ذاتية القيادة التي تتشارك وتتعلم معًا في نوع من العقل الجماعي الجماعي، أو يمكن أن يكون عدائيًا مثل آلتين تلعبان الشطرنج ضد نفسيهما، حيث تعمل آلة واحدة كمحتال والأخرى كمحتال. الكاشف وما إلى ذلك. ويمكن للآلة أيضًا أن تعلم نفسها من خلال ممارسة عمليات المحاكاة والألعاب ضد نفسها دون الحاجة إلى أي آلة أخرى. لقد فعل AlphaGoZero ذلك بالضبط. لم يستخدم AlphaGoZero أي بيانات تدريب ولعب ضد نفسه ثم هزم AlphaGo وهو الذكاء الاصطناعي الذي هزم أفضل لاعبي Go من البشر في العالم (Go هي نسخة شائعة من الشطرنج الصيني). كان الشعور الذي كان يشعر به أساتذة الشطرنج وهم يشاهدون AlphaGoZero وهو يلعب يشبه كائنًا فضائيًا متقدمًا فائق الذكاء يلعب الشطرنج.

التطبيقات من هذا مذهلة. تتواصل كبسولات الأنفاق المعتمدة على تقنية Hyperloop (القطار السريع جدًا) مع بعضها البعض، والسفن المستقلة، والشاحنات، وأساطيل كاملة من الطائرات بدون طيار التي تعمل بناءً على ذكاء السرب، وتتعلم المدينة الحية من نفسها من خلال تفاعلات الشبكة الذكية. هذا إلى جانب الابتكارات الأخرى التي تحدث في الثورة الصناعية الرابعة للذكاء الاصطناعي يمكن أن تقضي على المشاكل الصحية الحالية، والعديد من المشاكل الاجتماعية مثل الفقر المدقع وتسمح لنا باستعمار القمر والمريخ.

وبصرف النظر عن IOTA، هناك أيضًا عملات Dagcoins وbyteballs التي لا تتطلب blockchain. تعتمد كل من عملات Dagcoins وbyteballs مرة أخرى على الرسم البياني الأكريليكي الموجه لـ DAG تمامًا مثل "تشابك" IOTA. تنطبق المزايا المماثلة لـ IOTA تقريبًا على Dagcoins وbyteballs، حيث تتغلب جميعها على القيود الحالية لـ blockchain. 

التعلم الآلي الآلي

هناك بالطبع سياق أوسع للأتمتة حيث يكون كل مجال تقريبًا موضع شك، ولا يوجد أحد متحرر من هذا الخوف من نهاية العالم للذكاء الاصطناعي. هناك أيضًا جانب أكثر إشراقًا من الأتمتة حيث ستسمح للبشر باستكشاف "اللعب" بدلاً من العمل فقط. للحصول على تغطية شاملة، راجع هذا المقال على موقع المستقبل

على الرغم من الضجيج والمجد المرتبطين بمصممي النماذج الكمية مثل علماء البيانات، والخبراء الاكتواريين، والتحليل الكمي، وغيرهم الكثير، فإنهم يواجهون معضلة يسعى الذكاء الآلي الآلي إلى حلها. اللغز هو الفجوة بين تدريبهم وما يجب عليهم فعله مقارنة بما يفعلونه بالفعل. الحقيقة القاتمة هي أن عمل القرد في معظم الأحيان (العمل الذي يمكن لأي قرد القيام به بدلاً من الإنسان المدرب فكريًا والكفاءة) مثل المهام المتكررة، وحساب الأرقام، وفرز البيانات، وتنقية البيانات، وفهمها، وتوثيق النماذج وتطبيق البرمجة المتكررة (كونها ميكانيكا جداول البيانات أيضًا) وذاكرة جيدة للبقاء على اتصال بكل تلك الرياضيات. ما ينبغي عليهم فعله هو أن يكونوا مبدعين، وينتجوا رؤى قابلة للتنفيذ، ويتحدثوا مع أصحاب المصلحة الآخرين لتحقيق نتائج ملموسة تعتمد على البيانات، ويحللون ويتوصلوا إلى حلول "موسمية" جديدة للمشاكل الحالية.

ويهتم الذكاء الآلي الآلي (AML) بتقليص هذه الفجوة الهائلة. بدلاً من توظيف فريق مكون من 200 عالم بيانات، يمكن لواحد أو عدد قليل من علماء البيانات الذين يستخدمون AML الاستفادة من النمذجة السريعة لنماذج متعددة في نفس الوقت لأن معظم أعمال التعلم الآلي تتم آليًا بالفعل بواسطة AML مثل تحليل البيانات الاستكشافية، وتحويلات الميزات، اختيار الخوارزمية وضبط المعلمات الفائقة وتشخيص النماذج. هناك عدد من المنصات المتاحة مثل DataRobot، وGoogle's AutoML، وDriverless AI of H20، وIBNR Robot، وNutonian، وTPOT، وAuto-Sklearn، وAuto-Weka، وMachine-JS، وBig ML، وTrifacta، وPure Predictive وما إلى ذلك. حساب العشرات من الخوارزميات المناسبة في نفس الوقت لاكتشاف النماذج المثالية وفقًا لمعايير محددة مسبقًا. سواء كانت خوارزميات التعلم العميق أو خوارزميات البث، كلها مؤتمتة بدقة للعثور على الحل الأمثل وهو ما نهتم به بالفعل.

من خلال هذه الطريقة، يحرر AML علماء البيانات ليكونوا أكثر إنسانية وأقل حاسبات بشرية من نوع سايبورغ فولكان. يتم تفويض الآلات إلى ما تفعله بشكل أفضل (المهام المتكررة، والنمذجة) ويتم تفويض البشر إلى ما يفعلونه بشكل أفضل (أن يكونوا مبدعين، وينتجون رؤى قابلة للتنفيذ لتحقيق أهداف العمل، وإنشاء حلول جديدة وتوصيلها). لا أستطيع أن أقول الآن: "انتظر أولاً دعني أصبح دكتوراه أو خبيرًا في التعلم الآلي خلال 10 سنوات وبعد ذلك سأطبق هذه النماذج؛ فالعالم يتحرك بسرعة كبيرة الآن، وما هو ذي صلة الآن يصبح قديمًا بسرعة كبيرة. إن الدورة التدريبية السريعة القائمة على MOOC والتعلم عبر الإنترنت أصبحت أكثر منطقية الآن في مجتمع اليوم المتسارع بدلاً من الحياة المهنية الثابتة التي اعتادت عليها الأجيال السابقة.

تعد مكافحة غسيل الأموال ضرورية في اقتصاد M2M لأن الخوارزميات تحتاج إلى التطوير ونشرها بسهولة وفي وقت قصير. فبدلاً من أن تتطلب الخوارزميات عددًا كبيرًا جدًا من الخبراء وتستغرق شهورًا لتطوير نماذجها، تعمل مكافحة غسل الأموال على سد الفجوة الزمنية وتسمح بتعزيز الإنتاجية في تطبيق الذكاء الاصطناعي على المواقف التي لم يكن من الممكن تصورها من قبل.

شركات التأمين في المستقبل

ولجعل العملية أكثر سلاسة ومرونة وقوة وغير مرئية وسهلة مثل لعب الطفل، يتم استخدام تقنية blockchain مع العقود الذكية التي تنفذ نفسها عندما تستوفي الشروط. يتخلص نموذج التأمين الجديد P2P من دفع الأقساط التقليدية باستخدام محفظة رقمية بدلاً من ذلك، حيث يضع كل عضو أقساطه في حساب من نوع الضمان لاستخدامه فقط في حالة تقديم مطالبة. في هذا النموذج، لا يحمل أي من الأعضاء تعرضًا أكبر من المبلغ الذي يضعونه في محافظهم الرقمية. إذا لم يتم تقديم أي مطالبات، فإن جميع المحافظ الرقمية تحتفظ بأموالها. تتم جميع المدفوعات في هذا النموذج باستخدام عملة البيتكوين مما يقلل من تكاليف المعاملات. تدعي شركة Teambrella أنها أول شركة تأمين تستخدم هذا النموذج المعتمد على عملة البيتكوين. في الواقع، تيمبريلا ليست وحدها. هناك العديد من الشركات الناشئة القائمة على تقنية blockchain والتي تستهدف التأمين من نظير إلى نظير ومجالات أخرى من النشاط البشري. بعض منهم:

1. Etherisc
2. إنسوربال
3. إيجانج
4. ريجا لايف
5. بت الحياة والثقة
6. مصفوفة الوحدة المشاع

وهكذا، يتم استخدام الكثير من حكمة الجماهير في هذا الأمر بصفته شركة التأمين "يتعلم من الناس, خطط مع الناس, يبدأ بما لديهم ويبني على ما يعرفونه‘‘ (لاو تزي).

فبدلاً من أن يقوم الخبير الاكتواري بتعظيم الربح للمساهمين، ويجلس معزولاً عن الحقائق على الأرض، ويفتقر إلى المشاركة في اللعبة، ولديه قدرة أقل بكثير على الوصول إلى الوعي (أي البيانات) للأشخاص مقارنة بأقرانهم، فإن هذا الند للند يعمل على تمكين الجمهور والنقر في حكمتهم (بدلاً من الحكمة من الكتب) وهو أفضل بكثير. لا توجد أيضًا ممارسات تسعير غير عادلة هنا مثل التصنيف على أساس الجنس، وتحسين التسعير الذي يفرض عليك رسومًا أعلى إذا كنت أقل احتمالية للانتقال إلى شركة تأمين أخرى والعكس صحيح. لا يمكن لشركة التأمين العملاقة أن تعرفك أكثر من أقرانك، الأمر بهذه البساطة.

يمكن تنفيذ نفس هذا التأمين من نظير إلى نظير على دفاتر الأستاذ الموزعة غير المستندة إلى blockchain أيضًا مثل IOTA و Dagcoins و Byteballs مع فوائد تكنولوجية إضافية لهذه الدفاتر الجديدة مقارنة بـ blockchain الحالي. تعد هذه الشركات الناشئة في مجال الترميز الرقمي بإعادة اختراع نماذج الأعمال بشكل جذري حيث يتم تنفيذ المعاملات والتجميع وأي شيء تقريبًا للمجتمع وبواسطة المجتمع بطريقة آلية جديرة بالثقة تمامًا مع عدم وجود وسطاء قمعيين مثل الحكومات والشركات الرأسمالية والمؤسسات الاجتماعية وما إلى ذلك. التأمين من نظير إلى نظير هو مجرد جزء واحد من البرنامج بأكمله.

تحتوي العقود الذكية على شروط مدمجة معها والتي يتم تفعيلها تلقائيًا عند حدوث حالة طوارئ ويتم دفع المطالبات على الفور. تمت إزالة الحاجة الهائلة للقوى العاملة ذات المؤهلات العالية ولكن في الأساس للأعمال الكتابية تمامًا لبناء منظمة مستقلة أنيقة للمستقبل. يتم تجنب الوسيط المضطهد "للمساهمين" مما يعني أنه يتم التعامل مع مصالح المستهلك من خلال توفير الراحة والأسعار المنخفضة والدعم الجيد للعملاء. في هذا الإعداد من نظير إلى نظير، تذهب الفوائد إلى المجتمع بدلاً من المساهمين. يوفر إنترنت الأشياء المصدر الرئيسي للبيانات لهذه المجموعات لتطوير البروتوكولات عند الإفراج عن دفع المطالبات ومتى لا يتم ذلك. ويعني نفس الترميز أنه يمكن لأي شخص في أي مكان الوصول إلى مجمع التأمين بدلاً من التقيد بالجغرافيا واللوائح.