मशीन-टू-मशीन युग की शुरुआत और बीमा के लिए इसके निहितार्थ

मशीन-टू-मशीन तकनीक (एम2एम) में अनिवार्य रूप से इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) वातावरण में सेंसर शामिल होते हैं जहां वे सर्वर या किसी अन्य सेंसर को वायरलेस तरीके से डेटा भेजते हैं। एक अन्य सेंसर या सर्वर डेटा का विश्लेषण करने और वास्तविक समय में स्वचालित रूप से डेटा पर कार्य करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग करता है। क्रियाएँ कुछ भी हो सकती हैं जैसे अलर्ट, चेतावनी, और दिशा में परिवर्तन, ब्रेक, तेज़ गति, मोड़ और यहाँ तक कि लेनदेन भी। जैसे-जैसे एम2एम तेजी से बढ़ रहा है, हम जल्द ही संपूर्ण बिजनेस मॉडल और ग्राहक संबंधों को नया रूप देते हुए देखेंगे। दरअसल, एप्लिकेशन केवल व्यवसायों की कल्पना तक ही सीमित होंगे।

यह पोस्ट निम्नलिखित का पता लगाएगी:

1. प्रमुख एम2एम प्रौद्योगिकियों और उनकी विघटनकारी क्षमता का अवलोकन।
2. एम2एम लेनदेन; एक पूरी तरह से नई क्रांति जहां मशीनें अन्य मशीनों के साथ सीधे लेनदेन कर सकती हैं जिससे मशीनी अर्थव्यवस्था को बढ़ावा मिलेगा।
3. हालाँकि AI का प्रभाव ही हमें M2M की ओर ले जा रहा है; बड़ा डेटा, गहन शिक्षण, स्ट्रीमिंग एल्गोरिदम। स्वचालित मशीन इंटेलिजेंस और मशीन शिक्षण। मशीन शिक्षण शायद मशीन अर्थव्यवस्था की सबसे तेजी से बढ़ती प्रवृत्ति है।
4. भविष्य का बीमा व्यवसाय मॉडल: ब्लॉकचेन पर आधारित इंश्योरटेक स्टार्टअप।
5. समापन टिप्पणी

प्रमुख एम2एम प्रौद्योगिकियों का अवलोकन

कुछ वास्तविक जीवन परिदृश्यों की कल्पना करें:

1. आपकी कार आपकी यात्रा को समझती है और स्वचालित रूप से मील के हिसाब से ऑन-डिमांड आधार पर बीमा खरीदती है। एक मशीन स्वचालित रूप से अपना दायित्व बीमा खरीदती है।
2. पहनने योग्य एक्सोस्केलेटन कानून प्रवर्तन और फैक्ट्री कार्यों को अलौकिक शक्ति और चपलता प्रदान करते हैं
3. सुपर-ह्यूमन इंटेलिजेंस बनाने के लिए ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस हमारे दिमाग के साथ विलय हो रहा है (उदाहरण के लिए, एलोन मस्क का न्यूरल लेस)
4. हमारे द्वारा पचाई जाने वाली स्मार्ट गोलियाँ और स्वास्थ्य संबंधी उपकरण सीधे हमारी मृत्यु दर और रुग्णता जोखिमों का आकलन करते हैं।
5. सेल्फी लेने से आपको जीवन बीमा मिल सकता है। सेल्फी का विश्लेषण एक एल्गोरिदम द्वारा किया जाता है जो इन छवियों के माध्यम से चिकित्सकीय रूप से आपकी जैविक उम्र निर्धारित करता है (पहले से ही स्टार्टअप लापेटस के क्रोनोस सॉफ्टवेयर द्वारा किया जा रहा है)।
6. आपके फ्रिज आपकी नियमित खरीदारी और भंडारण की आदतों को समझते हैं और पाते हैं कि दूध जैसी कोई वस्तु ख़त्म हो रही है; इसलिए, यह सीधे ऑनलाइन शॉपिंग के माध्यम से दूध खरीदता है। आपकी सबसे सामान्य आदतों के आधार पर आपका फ्रिज लगातार पुनः स्टॉक किया जाएगा। नई आदतों और गैर-सामान्य के लिए, आप स्वतंत्र रूप से अपना सामान खरीदना जारी रख सकते हैं और उसे हमेशा की तरह फ्रिज में रख सकते हैं।
7. दुर्घटनाओं और टकरावों से बचने के लिए सेल्फ-ड्राइविंग कारें स्मार्ट ग्रिड पर एक-दूसरे के साथ बातचीत करती हैं।
8. आपका रोबोट महसूस करता है कि आप हाल ही में अधिक परेशान और उदास हो रहे हैं और इसलिए वह आपको खुश करने की कोशिश करता है। यह आपके स्वास्थ्य कोच बॉट को भावनात्मक लचीलेपन के लिए सामग्री बढ़ाने के लिए कहता है।
9. सेंसर पाइप में आने वाले विस्फोट को भांप लेते हैं और पाइप फटने से पहले ही आपके घर एक मरम्मत करने वाले को भेज देते हैं
10. आपका चैटबॉट आपका निजी सहायक है। यह आपके लिए खरीदारी करता है, आपको बीमा खरीदने की आवश्यकता महसूस होती है, मान लीजिए जब आप यात्रा कर रहे हों, यह आपके दैनिक कार्यों को संभालता है और आपको अपने दैनिक शेड्यूल के बारे में अपडेट रखता है जो आपने बॉट के सहयोग से बनाया है।
11. आपके पास नए टूथब्रश बनाने के लिए एक 3D प्रिंटर है। मौजूदा स्मार्ट टूथब्रश को पता चल जाता है कि उसके फिलामेंट खराब होने वाले हैं, इसलिए वह नए फिलामेंट बनाने के लिए 3डी प्रिंटर को सिग्नल भेजता है।
12. पक्षी झुंडों के बजाय, अब हम ड्रोन झुंडों को सामूहिक झुंड खुफिया जानकारी में अपने कार्यों को अंजाम देते हुए उड़ते हुए देखते हैं
13. एक मशीन बिना किसी प्रशिक्षण डेटा के अपने खिलाफ शतरंज खेलती है और हर किसी और हर चीज को हरा देती है (अल्फागोजीरो पहले से ही ऐसा करता है)।
14. ऐसे अनगिनत वास्तविक जीवन परिदृश्य हैं, जो केवल हमारी कल्पना तक सीमित हैं।

एम2एम प्रौद्योगिकियों से उत्पन्न दो मेटा-थीम हैं: रोकथाम और सुविधा। स्व-चालित कारें दुर्घटनाओं को खत्म कर सकती हैं या उनमें भारी कमी ला सकती हैं क्योंकि अधिकांश कार दुर्घटनाएँ मानवीय त्रुटियों के कारण होती हैं। पहनने योग्य उपकरण एक स्वस्थ जीवन शैली का कारण बन सकते हैं, स्मार्ट होम सेंसर पाइप फटने और अन्य समस्याएं होने से पहले ही उन्हें ठीक कर सकते हैं। इस रोकथाम से रुग्णता, दुर्घटनाओं और अन्य बुरी घटनाओं में कमी आती है। सुविधा एक महत्वपूर्ण पहलू है जिसमें अधिकांश चीजें एक मशीन से दूसरी मशीन में स्वचालित रूप से होती हैं और कुछ शेष मामलों में, इसे मानवीय विशेषज्ञता और ध्यान से बढ़ाया जाता है। मशीन समय के साथ हमारे व्यवहार के बारे में अपने सेंसर से डेटा का उपयोग करके सीखती है कि उसे क्या सीखने के लिए प्रोग्राम किया गया है। यह पृष्ठभूमि में होता है और स्वचालित रूप से हमारे समय और प्रयासों को रचनात्मक होने जैसी अन्य मानवीय चीजों पर खर्च करने के लिए होता है।

ये उभरती प्रौद्योगिकियाँ एक्सपोज़र में बदलाव ला रही हैं और बीमा पर भारी प्रभाव डाल रही हैं। बड़ी संख्या में संपर्क बिंदु बनाए गए हैं जहां बीमाकर्ता ग्राहक के साथ जुड़ सकता है, व्यक्तिगत कवरेज पर कम और वाणिज्यिक पहलू पर अधिक ध्यान दिया जाता है (जैसे कि अगर सेल्फ-ड्राइविंग कार खराब हो जाती है या हैक हो जाती है, होम असिस्टेंट हैक हो जाता है, इसके बजाय स्मार्ट पिल जहर होता है) मृत्यु दर और रुग्णता जोखिमों का गतिशील रूप से आकलन करने के लिए वास्तविक समय डेटा प्रदान करना) इत्यादि। दावों की आवृत्ति मौलिक रूप से कम होने वाली है, लेकिन दावों की गंभीरता अधिक जटिल और आकलन करना कठिन हो सकती है क्योंकि नुकसान का आकलन करने और यह देखने के लिए कि नुकसान कवरेज का हिस्सा किस अनुपात में भिन्न होता है, विभिन्न हितधारकों को बोर्ड पर लेना होगा। विभिन्न हितधारकों की गलतियाँ। साइबर हैकिंग से मशीन अर्थव्यवस्था में बीमाकर्ताओं के लिए नए अवसर बढ़ेंगे।  

ये प्रौद्योगिकियाँ अकेली नहीं हैं; प्रौद्योगिकी और उसके साथ हमारे मानवीय संबंधों में लगातार क्रांति लाए बिना पूंजीवाद अस्तित्व में नहीं रह सकता। यदि आपको इसके बारे में अधिक जागरूकता की आवश्यकता है, तो देखें कि कैसे एल्गोरिदम और तकनीक हमारी मानसिकता, सोच, दृष्टिकोण, हमारे व्यवहार और कार्यों को आकार दे रही है और देखें कि सभी तकनीकें कितनी तेजी से विकसित हो रही हैं। आश्चर्य की बात यह है कि यह अवलोकन 1818-1883 में रहने वाले कार्ल मार्क्स द्वारा किया गया था और इससे पता चलता है कि दुनिया की सभी तकनीकें गहरी सोच और विद्वतापूर्ण ज्ञान का विकल्प नहीं हैं।

सामाजिक परिवर्तन तकनीकी परिवर्तनों के साथ-साथ चलते हैं। अब हम केवल अमीरों को और अधिक अमीर बनाने के बजाय सामाजिक प्रभाव (उदाहरण के लिए नींबू पानी) पर ध्यान केंद्रित करने वाले सहकर्मी से सहकर्मी व्यवसाय मॉडल देख रहे हैं। साझा अर्थव्यवस्था प्रौद्योगिकी के उपयोग को बढ़ावा दे रही है क्योंकि यह हमें ऑन-डिमांड आधार पर पहुंच (लेकिन स्वामित्व नहीं) प्रदान करती है। सहस्त्राब्दी पीढ़ी भी पिछली पीढ़ियों से बहुत अलग है और हमने केवल यह जानना शुरू किया है कि वे क्या मांग करते हैं और वे हमारे आसपास की दुनिया को कैसे आकार देना चाहते हैं। साझा अर्थव्यवस्था का मतलब यह हो सकता है कि मशीनें अपने स्वयं के बटुए के साथ मनुष्यों के लिए ऑन-डिमांड आधार पर सेवाएं दे सकती हैं और स्वतंत्र रूप से लेनदेन कर सकती हैं।

एम2एम वित्तीय लेनदेन

हमारे भावी ग्राहक बटुए वाली मशीनें होंगे। "IOTA (इंटरनेट ऑफ थिंग्स एप्लीकेशन)" नामक एक क्रिप्टोकरेंसी का उद्देश्य IoT मशीनों को सीधे और स्वचालित रूप से अन्य मशीनों से लेनदेन करने की अनुमति देकर मशीन अर्थव्यवस्था को हमारी रोजमर्रा की वास्तविकता में आगे बढ़ाना है और इससे मशीन-केंद्रित व्यवसाय मॉडल का तेजी से उद्भव होगा। 

IOTA ब्लॉकचेन को हटाकर और इसके बजाय 'टेंगल' वितरित लेजर को अपनाकर ऐसा करता है जो स्केलेबल, हल्का है और इसमें शून्य लेनदेन शुल्क है जिसका मतलब है कि सूक्ष्म लेनदेन पहली बार व्यवहार्य हैं। वर्तमान ब्लॉकचेन सिस्टम की तुलना में IOTA के प्रमुख लाभ हैं:

1. स्पष्ट विचार के लिए, ब्लॉकचेन एक रेस्तरां की तरह है जिसमें समर्पित वेटर (खनिक) हैं जो आपके लिए भोजन लाते हैं। टैंगल में, यह स्वयं-सेवा रेस्तरां है जहाँ हर कोई अपनी सेवा स्वयं प्रदान करता है। टैंगल उस प्रोटोकॉल के माध्यम से ऐसा करता है जिसमें व्यक्ति को नया लेनदेन करते समय अपने पिछले दो लेनदेन को सत्यापित करना होता है। इस प्रकार खनिक, ब्लॉकचेन नेटवर्क में अपार शक्ति का निर्माण करने वाले नए बिचौलिए, टैंगल के माध्यम से पूरी तरह से बेकार बना दिए जाते हैं। ब्लॉकचेन का वादा यह है कि बिचौलिये हमारा शोषण करते हैं, चाहे वे सरकार हों, पैसा छापने वाले बैंक हों, विभिन्न संस्थान हों, लेकिन बिचौलियों का एक अन्य वर्ग 'खनिक' काफी शक्तिशाली होता जा रहा है, विशेष रूप से चीनी खनिक, जिससे एक छोटी सी जगह में विशाल शक्ति का संकेंद्रण हो रहा है। हाथों की संख्या. बिटकॉइन खनन में 159 से अधिक देशों द्वारा उत्पादित बिजली जितनी ऊर्जा लगती है इसलिए यह बिजली संसाधनों की एक बड़ी बर्बादी है क्योंकि लेनदेन को मान्य करने के लिए जटिल क्रिप्टो गणितीय कोड को क्रैक करने के लिए विशाल कंप्यूटिंग हार्डवेयर की आवश्यकता होती है।
2. चूंकि खनन समय लेने वाला और महंगा है, इसलिए सूक्ष्म या नैनो लेनदेन करने का कोई मतलब नहीं है। टैंगल लेजर लेन-देन को समानांतर में मान्य करने की अनुमति देता है और IoT दुनिया को नैनो और माइक्रोट्रांसपोर्ट करने की अनुमति देने के लिए किसी खनन शुल्क की आवश्यकता नहीं होती है।
3. आज के समय में मशीनें 'अनबैंक्ड' स्रोत हैं लेकिन IOTA के साथ, मशीनें आय उत्पन्न कर सकती हैं और आर्थिक रूप से व्यवहार्य स्वतंत्र इकाई बन सकती हैं जो अपने दम पर बीमा, ऊर्जा, रखरखाव आदि खरीद सकती हैं। IOTA सुरक्षित पहचान के माध्यम से "नो योर मशीन (KYM)" प्रदान करता है जैसे कि बैंकों के पास वर्तमान में अपने ग्राहक को जानें (KYC) है।

IOTA क्रिप्टोकरेंसी की एक नई नस्ल है जिसका लक्ष्य उन समस्याओं को हल करना है जिन्हें पिछले क्रिप्टो हल करने में सक्षम नहीं थे। जैसा कि नीचे दिखाया गया है, "टेंगल" वितरित खाता निर्देशित एसाइक्लिक ग्राफ़ के लिए एक उपनाम है: 

डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ़ एक क्रिप्टोग्राफ़िक विकेन्द्रीकृत नेटवर्क है जो अनंत तक स्केलेबल माना जाता है और हैश-आधारित हस्ताक्षरों के एन्क्रिप्शन के एक अलग रूप का उपयोग करके क्वांटम कंप्यूटरों (जिन्हें अभी तक व्यावसायिक रूप से पूरी तरह से विकसित और मुख्यधारा के जीवन में उपयोग नहीं किया गया है) के हमलों का प्रतिरोध करता है।  

पैमाने पर बोझिल होने के बजाय, टैंगल वास्तव में अधिक लेनदेन के साथ गति बढ़ाता है और बिगड़ने के बजाय बढ़ने के साथ बेहतर होता जाता है। IOTA का उपयोग करने वाले सभी उपकरणों को नोड ऑफ द टैंगल का हिस्सा बनाया गया है। नोड द्वारा किए गए प्रत्येक लेनदेन के लिए, नोड 2 को अन्य लेनदेन की पुष्टि करनी होगी। इस तरह लेनदेन की पुष्टि करने की आवश्यकता से दोगुनी क्षमता उपलब्ध है। यह एंटी-फ्रैगाइल गुण जिसमें उलझन अव्यवस्था के कारण बिगड़ने के बजाय अव्यवस्था से सुधरती है, टैंगल का एक प्रमुख लाभ है। 

ऐतिहासिक रूप से और वर्तमान में भी, हम लेन-देन की उत्पत्ति, गंतव्य, मात्रा और इतिहास को साबित करने के लिए उनके निशान को रिकॉर्ड करके लेन-देन पर विश्वास पैदा करते हैं। इसके लिए वकीलों, लेखा परीक्षकों, गुणवत्ता निरीक्षकों और कई सहायक कार्यों जैसे कई व्यवसायों के भारी समय और प्रयासों की आवश्यकता होती है। इसके परिणामस्वरूप, मनुष्य नंबर-क्रंचर बनकर इधर-उधर मैन्युअल सत्यापन करके अपनी रचनात्मकता को खत्म कर देते हैं, जिससे लेनदेन महंगा, गलत और महंगा हो जाता है। इन लेन-देन में विश्वास पैदा करने के लिए नीरस दोहराव वाले काम करने वाले कई मनुष्यों द्वारा बहुत अधिक मानवीय पीड़ा और दुख का सामना किया गया है। चूंकि ज्ञान शक्ति है, इसलिए सत्ता में बैठे लोगों द्वारा जनता को नुकसान पहुंचाने के लिए महत्वपूर्ण जानकारी छिपा कर रखी जाती है। ब्लॉकचेन हमें संभावित रूप से बिचौलियों की इस सारी बकवास को खत्म करने और प्रौद्योगिकी के माध्यम से लोगों को शक्ति देने की अनुमति दे रहा है, जो चौथी औद्योगिक क्रांति का मुख्य लक्ष्य है।

हालाँकि, वर्तमान ब्लॉकचेन में स्केलेबिलिटी, लेनदेन शुल्क और खनन के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग संसाधनों के संबंध में अपनी सीमाएं हैं। IOTA लेन-देन बनाने और सत्यापित करने के लिए ब्लॉकचेन को 'टेंगल' वितरित बहीखाता से बदलकर पूरी तरह से हटा देता है। IOTA का उद्देश्य मशीन अर्थव्यवस्था के एक प्रमुख प्रवर्तक के रूप में कार्य करना है, जो अब तक, वर्तमान क्रिप्टो की सीमाओं के कारण प्रतिबंधित है।

यह उचित रूप से पूर्वानुमान लगाया जा सकता है कि कई साइबर-भौतिक प्रणालियाँ उभरेंगी और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और IoT पर आधारित होंगी जैसे आपूर्ति श्रृंखला, स्मार्ट शहर, स्मार्ट ग्रिड, साझा कंप्यूटिंग, स्मार्ट प्रशासन और स्वास्थ्य सेवा प्रणाली। संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन के सामान्य दिग्गजों के अलावा एआई में प्रसिद्ध होने की बहुत महत्वाकांक्षी और आक्रामक योजनाओं वाला एक देश संयुक्त अरब अमीरात है। यूएई के पास कई एआई पहलें हैं जैसे उसने ड्रोन पुलिस, ड्राइवर रहित कारों और हाइपरलूप पर योजनाएं, ब्लॉकचेन पर आधारित शासन और यहां तक ​​कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए दुनिया का पहला राज्य मंत्री भी दिखाया है।

कार्यकुशलता की खोज ही वह खोज थी जिसने सबसे पहले पूंजीवाद को आगे बढ़ाया और अब यही खोज पूंजीवाद को खत्म करने के लिए काम कर रही है। 3डी प्रिंटिंग और शेयरिंग इकोनॉमी लागत को मूल रूप से कम कर रही है और दक्षता के स्तर को उन्नत कर रही है और डिजिटल वॉलेट वाली मशीनों के साथ 'मशीन इकोनॉमी' अधिक दक्षता के लिए अगला तार्किक कदम है। पहली बार, एक मशीन एक आर्थिक रूप से स्वतंत्र इकाई होगी जो भौतिक या डेटा सेवाओं से आय अर्जित करेगी और ऊर्जा, बीमा और रखरखाव पर खर्च करेगी। इस वितरित विश्वास के कारण ऑन-डिमांड अर्थव्यवस्था में तेजी आएगी। 3डी प्रिंटिंग से सामग्री और रोबोट बनाने की लागत में भारी कमी आएगी और आर्थिक रूप से स्वतंत्र रोबोट जल्द ही मनुष्यों को ऑन-डिमांड आधार पर सेवाएं देना शुरू कर देंगे।

इसके विस्फोटक प्रभाव को देखने के लिए, सदियों पुराने लॉयड के बीमा बाज़ार को बदलने की कल्पना करें। एक स्टार्टअप, ट्रस्टटोकन 256 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर का लेनदेन करने के लिए एक ट्रस्ट अर्थव्यवस्था बनाने की कोशिश कर रहा है, जो पृथ्वी पर सभी वास्तविक दुनिया की संपत्तियों का मूल्य है। वर्तमान लेनदेन पुराने मॉडलों में सीमित पारदर्शिता, तरलता, विश्वास और कई समस्याओं के साथ होते हैं। ब्लॉकचेन जैसे डिजिटल लेजर का उपयोग करके इन लेनदेन को करना टोकननाइजेशन की क्षमता के माध्यम से कहीं अधिक आकर्षक है। टोकनाइजेशन वह प्रक्रिया है जिसके माध्यम से वास्तविक दुनिया की संपत्तियों को डिजिटल टोकन में परिवर्तित किया जाता है। ट्रस्टटोकन वास्तविक दुनिया की संपत्तियों को टोकन के माध्यम से डिजिटल और वास्तविक दुनिया के बीच एक तरह से पुल बना रहा है जो वास्तविक दुनिया में भी स्वीकार्य है और 'कानूनी रूप से लागू, ऑडिट और बीमाकृत' है। यह 'स्मार्टट्रस्ट' अनुबंध के निर्माण के माध्यम से किया जाता है जो वास्तविक दुनिया में कानूनी अधिकारियों के साथ स्वामित्व की गारंटी देता है, और अनुबंध टूटने पर किसी भी आवश्यक कार्रवाई को लागू करता है, जिसमें निरस्त करना, आपराधिक दंड वसूलना और भी बहुत कुछ शामिल है। एक विकेन्द्रीकृत ट्रस्टमार्केट सभी हितधारकों के लिए कीमतों, सेवाओं को इकट्ठा करने और बातचीत करने के लिए उपलब्ध है और ट्रस्टटोकन सिग्नल और पुरस्कार हैं जो पार्टियों को भरोसेमंद व्यवहार, ऑडिट ट्रेल बनाने और परिसंपत्तियों का बीमा करने के लिए मिलते हैं।

क्या ट्रस्टटोकन अच्छा बीमा करने में सक्षम है, यह बहस का विषय है लेकिन हम इसे सदियों पुराने लॉयड के बाजार में पहले से ही देख सकते हैं। लॉयड के बाज़ार में, बीमा के खरीदार और विक्रेता और हामीदार बीमा करने के लिए एक साथ इकट्ठा होते हैं। लॉयड के फंड का प्रबंधन उनके विभिन्न सिंडिकेट्स की निगरानी करता है और बीमा से आने वाले झटके को झेलने के लिए पूंजी पर्याप्तता प्रदान करता है। ट्रस्टमार्केट में लॉयड के बाज़ार का आधुनिक संस्करण बनने की क्षमता है लेकिन इसकी सटीक सफलता निर्धारित करना अभी जल्दबाजी होगी। ट्रस्टटोकन अर्थव्यवस्था को खोल सकता है और वास्तविक दुनिया की संपत्तियों में बेहतर मूल्य और कम लागत और भ्रष्टाचार पैदा कर सकता है, विशेष रूप से रियल एस्टेट, बीमा और वस्तुओं में जो बहुत कम लोगों के हाथों में बहुत अधिक शक्ति पैदा करते हैं।

एम2एम समीकरण का एआई भाग

एआई और इसके 10,000 से अधिक मशीन लर्निंग मॉडल पर बहुत कुछ लिखा गया है, जिनकी अपनी ताकत और कमजोरियां हैं और हमें उन अंतर्दृष्टि को उजागर करने की अनुमति दे रही हैं जो हमारे जीवन को मौलिक रूप से बेहतर बनाने के लिए पहले हमसे छिपी हुई थीं। हम इनका विस्तार से वर्णन नहीं करेंगे लेकिन मशीन शिक्षण और स्वचालित मशीन इंटेलिजेंस (एएमएल) के दो क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करेंगे क्योंकि ये IoT को हार्डवेयर के अलग-अलग बिट्स से डेटा और इंटेलिजेंस के एकीकृत वाहक में बदलने की अनुमति देंगे।

मशीन शिक्षण

मशीन शिक्षण, शायद सबसे तेजी से बढ़ने वाली प्रवृत्ति है जिसे हम देख रहे हैं जो एम2एम अर्थव्यवस्था को मामूली शुरुआत से तेजी से आगे बढ़ने और हमारे रोजमर्रा के जीवन की एक प्रमुख विशेषता बनने की अनुमति दे सकती है। कल्पना करना! मशीनें न केवल एक-दूसरे और सर्वर और इंसानों जैसे अन्य प्लेटफार्मों के साथ लेनदेन करती हैं बल्कि एक-दूसरे को सिखाती भी हैं। टेस्ला मॉडल एस के ऑटोपायलट फीचर के साथ ऐसा पहले ही हो चुका है। मानव चालक कार के विशेषज्ञ शिक्षक के रूप में कार्य करता है लेकिन कारें इन डेटा और सीखने को आपस में साझा करती हैं और बेहद कम समय में अपने अनुभव को बेहतर बनाती हैं। अब एक IoT डिवाइस एक अलग डिवाइस नहीं है जिसे शुरुआत से ही सब कुछ सीखना होगा; यह दुनिया भर में अन्य समान IoT उपकरणों द्वारा सीखी गई सामूहिक सीख का भी लाभ उठा सकता है। इसका मतलब यह है कि मशीन लर्निंग द्वारा प्रशिक्षित IoT के बुद्धिमान सिस्टम न केवल स्मार्ट होते जा रहे हैं; वे समय के साथ घातीय प्रवृत्तियों में तेजी से स्मार्ट होते जा रहे हैं।

इस 'मशीन शिक्षण' के बहुत बड़े फायदे हैं क्योंकि यह आवश्यक प्रशिक्षण समय को कम करता है, बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता को दरकिनार करता है और मशीनों को उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए स्वयं सीखने की अनुमति देता है। यह मशीन शिक्षण कभी-कभी सामूहिक हो सकता है जैसे सेल्फ-ड्राइविंग कारों को साझा करना और सामूहिक हाइव दिमाग की तरह एक साथ सीखना, या यह प्रतिकूल भी हो सकता है जैसे दो मशीनें अपने खिलाफ शतरंज खेलती हैं, एक मशीन धोखाधड़ी के रूप में कार्य करती है और दूसरी मशीन धोखाधड़ी के रूप में कार्य करती है। डिटेक्टर वगैरह. मशीन किसी अन्य मशीन की आवश्यकता के बिना स्वयं के विरुद्ध सिमुलेशन और गेम खेलकर भी खुद को सिखा सकती है। AlphaGoZero ने बिलकुल वैसा ही किया है। अल्फ़ागोज़ीरो ने किसी भी प्रशिक्षण डेटा का उपयोग नहीं किया और खुद के खिलाफ खेला और फिर अल्फ़ागो को हरा दिया जो कि एआई था जिसने दुनिया के सर्वश्रेष्ठ मानव गो खिलाड़ियों को हराया था (गो चीनी शतरंज का एक लोकप्रिय संस्करण है)। अल्फ़ागोज़ीरो को खेलते हुए देखकर शतरंज के ग्रैंडमास्टरों को जो अनुभूति हुई, वह शतरंज खेलने वाली एक उन्नत विदेशी सुपर-बुद्धिमान जाति की तरह थी।

इसके अनुप्रयोग चौंका देने वाले हैं; हाइपरलूप (बहुत तेज़ ट्रेन) आधारित सुरंग पॉड्स एक दूसरे के साथ संचार करते हैं, स्वायत्त जहाज, ट्रक, झुंड खुफिया पर चलने वाले ड्रोन के पूरे बेड़े और स्मार्ट ग्रिड इंटरैक्शन के माध्यम से खुद से सीखने वाला जीवित शहर। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की चौथी औद्योगिक क्रांति में होने वाले अन्य नवाचारों के साथ यह वर्तमान स्वास्थ्य समस्याओं, पूर्ण गरीबी जैसी कई सामाजिक समस्याओं को खत्म कर सकता है और हमें चंद्रमा और मंगल पर उपनिवेश बनाने की अनुमति दे सकता है।

IOTA के अलावा, Dagcoins और byteballs भी हैं जिन्हें ब्लॉकचेन की आवश्यकता नहीं होती है। डैगकॉइन और बाइटबॉल दोनों फिर से आईओटीए की 'टेंगल' की तरह डीएजी निर्देशित एक्रेलिक ग्राफ पर आधारित हैं। IOTA के समान लाभ मोटे तौर पर डैगकॉइन्स और बाइटबॉल पर लागू होते हैं क्योंकि ये सभी ब्लॉकचेन की वर्तमान सीमाओं को पार करते हैं। 

स्वचालित मशीन सीखना

निस्संदेह स्वचालन का एक व्यापक संदर्भ है जहां लगभग हर क्षेत्र संदिग्ध है और कोई भी एआई सर्वनाश के इस डर से मुक्त नहीं है। स्वचालन का एक उज्जवल पक्ष भी है जहां यह मनुष्यों को केवल काम के बजाय 'खेल' का पता लगाने की अनुमति देगा। विस्तृत कवरेज के लिए देखें इस लेख Futureism.com पर

डेटा वैज्ञानिकों, एक्चुअरीज़, क्वांट्स और कई अन्य जैसे मात्रात्मक मॉडलर्स से जुड़े प्रचार और महिमा के बावजूद, उन्हें एक पहेली का सामना करना पड़ता है जिसे स्वचालित मशीन इंटेलिजेंस हल करना चाहती है। पहेली उनके प्रशिक्षण और वास्तव में वे जो करते हैं उसकी तुलना में उन्हें क्या करना चाहिए, के बीच का अंतर है। निराशाजनक वास्तविकता यह है कि ज्यादातर समय बंदरों के काम में लगता है (वह काम जो बौद्धिक रूप से प्रशिक्षित और सक्षम इंसान के बजाय कोई भी बंदर कर सकता है) जैसे दोहराए जाने वाले कार्य, संख्याओं की गणना, डेटा को छांटना, डेटा को साफ करना, इसे समझना, मॉडलों का दस्तावेजीकरण करना। और उस सभी गणित के संपर्क में रहने के लिए दोहरावदार प्रोग्रामिंग (स्प्रेडशीट यांत्रिकी भी होना) और अच्छी मेमोरी लागू करना। उन्हें जो करना चाहिए वह है रचनात्मक होना, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि पैदा करना, ठोस डेटा-संचालित परिणाम लाने के लिए अन्य हितधारकों के साथ बात करना, विश्लेषण करना और मौजूदा समस्याओं के लिए नए 'पॉलीमैथ' समाधान पेश करना।

स्वचालित मशीन इंटेलिजेंस (एएमएल) इस विशाल अंतर को कम करने का ध्यान रखती है। 200 डेटा वैज्ञानिकों की एक टीम को काम पर रखने के बजाय, एएमएल का उपयोग करने वाले एक या कुछ डेटा वैज्ञानिक एक ही समय में कई मॉडलों के तेज़ मॉडलिंग का उपयोग कर सकते हैं क्योंकि मशीन लर्निंग के अधिकांश कार्य पहले से ही एएमएल द्वारा स्वचालित हैं जैसे खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण, फीचर परिवर्तन, एल्गोरिदम चयन, हाइपर पैरामीटर ट्यूनिंग और मॉडल डायग्नोस्टिक्स। डेटारोबोट, गूगल के ऑटोएमएल, एच20 के ड्राइवरलेस एआई, आईबीएनआर रोबोट, न्यूटोनियन, टीपीओटी, ऑटो-स्केलर्न, ऑटो-वेका, मशीन-जेएस, बिग एमएल, ट्राइफैक्टा और प्योर प्रिडिक्टिव जैसे कई प्लेटफॉर्म उपलब्ध हैं। पूर्व-निर्धारित मानदंडों के अनुसार इष्टतम मॉडल खोजने के लिए एक ही समय में दर्जनों उपयुक्त एल्गोरिदम की गणना करें। चाहे वे गहन शिक्षण एल्गोरिदम हों या स्ट्रीमिंग एल्गोरिदम, सभी को इष्टतम समाधान खोजने के लिए बड़े करीने से स्वचालित किया जाता है, जिसमें हम वास्तव में रुचि रखते हैं।

इस तरह से, एएमएल डेटा वैज्ञानिकों को अधिक मानवीय और कम साइबोर्ग-वल्कन-मानव कैलकुलेटर बनने के लिए मुक्त करता है। मशीनों को वह काम सौंपा जाता है जो वे सबसे अच्छा करते हैं (दोहराए जाने वाले कार्य, मॉडलिंग) और इंसानों को वह काम सौंपा जाता है जो वे सबसे अच्छा करते हैं (रचनात्मक होना, व्यावसायिक उद्देश्यों को पूरा करने के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि पैदा करना, नए समाधान बनाना और उन्हें संप्रेषित करना)। मैं अब यह नहीं कह सकता कि 'रुको पहले मुझे 10 साल में मशीन लर्निंग में पीएचडी या विशेषज्ञ बनने दो और फिर मैं इन मॉडलों को लागू करूंगा; दुनिया अब बहुत तेजी से आगे बढ़ रही है और जो अब प्रासंगिक है वह बहुत जल्दी पुराना हो जाता है। तेज गति वाला एमओओसी आधारित पाठ्यक्रम और ऑनलाइन शिक्षण आज के तेजी से बढ़ते समाज में जीवन में एक निश्चित करियर के बजाय पिछली पीढ़ियों की तुलना में कहीं अधिक मायने रखता है।

एम2एम अर्थव्यवस्था में एएमएल आवश्यक है क्योंकि एल्गोरिदम को कम समय में आसानी से विकसित और तैनात करने की आवश्यकता होती है। एल्गोरिदम के बजाय बहुत सारे विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है और उन्हें अपने मॉडल विकसित करने में महीनों लगते हैं, एएमएल समय के अंतर को पाटता है और उन स्थितियों में एआई को लागू करने में बढ़ी हुई उत्पादकता की अनुमति देता है जो पहले अकल्पनीय थी।

भविष्य के बीमाकर्ता

प्रक्रिया को और अधिक निर्बाध, चुस्त, मजबूत, अदृश्य और एक बच्चे के खेलने जितना आसान बनाने के लिए, ब्लॉकचेन तकनीक का उपयोग स्मार्ट अनुबंधों के साथ किया जाता है जो शर्तों के पूरा होने पर स्वयं निष्पादित होते हैं। यह नया पी2पी बीमा मॉडल डिजिटल वॉलेट का उपयोग करके पारंपरिक प्रीमियम भुगतान को खत्म कर रहा है, जहां प्रत्येक सदस्य अपने प्रीमियम को एस्क्रो-प्रकार के खाते में डालता है, जिसका उपयोग केवल दावा करने पर किया जाता है। इस मॉडल में, कोई भी सदस्य अपने डिजिटल वॉलेट में डाली गई राशि से अधिक जोखिम नहीं रखता है। यदि कोई दावा नहीं किया जाता है तो सभी डिजिटल वॉलेट अपना पैसा रख लेते हैं। इस मॉडल में सभी भुगतान बिटकॉइन का उपयोग करके किए जाते हैं जिससे लेनदेन लागत कम हो जाती है। टीमब्रेला बिटकॉइन पर आधारित इस मॉडल का उपयोग करने वाला पहला बीमाकर्ता होने का दावा करता है। दरअसल, टीमब्रेला अकेली नहीं है। कई ब्लॉकचेन आधारित स्टार्टअप हैं जो पीयर टू पीयर बीमा और मानव गतिविधि के अन्य क्षेत्रों को लक्षित करते हैं। उनमें से कुछ हैं:

1. Etherisc
2. बीमापाल
3. ऐगैंग
4. रेगा लाइफ
5. बिट जीवन और विश्वास
6. यूनिटी मैट्रिक्स कॉमन्स

इस प्रकार, बीमाकर्ता के रूप में इसमें बहुत अधिक ज्ञान का उपयोग किया जाता है।लोगों से सीखता है, लोगों के साथ योजनाएँ, जो उनके पास है उससे शुरू होता है और वे जो जानते हैं उस पर निर्माण करते हैं'(लाओ त्ज़े)।

शेयरधारकों के लिए लाभ को अधिकतम करने वाले एक्चुअरी के बजाय, जमीनी हकीकतों से अलग-थलग बैठना, खेल में कमी होना, और अपने साथियों के सापेक्ष लोगों की जागरूकता (यानी, डेटा) तक बहुत कम पहुंच होना, यह सहकर्मी से सहकर्मी भीड़ और टैप को सशक्त बनाता है उनके ज्ञान में (किताबों से ज्ञान के बजाय) जो कहीं बेहतर है। यहां कोई अनुचित मूल्य निर्धारण प्रथाएं भी नहीं हैं जैसे लिंग के आधार पर रेटिंग, मूल्य निर्धारण अनुकूलन जो आपसे अधिक शुल्क लेता है यदि आपके किसी अन्य बीमाकर्ता के पास स्थानांतरित होने की संभावना कम है और इसके विपरीत। विशाल बीमाकर्ता आपको आपके साथियों से अधिक नहीं जान सकता, यह इतना आसान है।

ये समान पीयर-टू-पीयर बीमा गैर-ब्लॉकचेन आधारित वितरित लेजर जैसे आईओटीए, डैगकॉइन्स और बाइटबॉल पर भी किया जा सकता है, वर्तमान ब्लॉकचेन पर इन नए लेजर के अतिरिक्त तकनीकी लाभों के साथ। इन डिजिटल टोकनाइजेशन स्टार्टअप्स में बिजनेस मॉडल को मौलिक रूप से नया रूप देने का वादा किया गया है, जहां लेन-देन, पूलिंग और समुदाय के लिए और समुदाय द्वारा स्वचालित रूप से पूरी तरह भरोसेमंद तरीके से कुछ भी किया जाता है, जिसमें सरकारों, पूंजीवादी व्यवसायों, सामाजिक संस्थानों आदि जैसे कोई दमनकारी बिचौलिए नहीं होते हैं। पीयर टू पीयर बीमा पूरे कार्यक्रम का सिर्फ एक हिस्सा है।

स्मार्ट अनुबंधों में अंतर्निहित शर्तें होती हैं जो आकस्मिक स्थिति होने पर स्वचालित रूप से चालू हो जाती हैं और दावों का तुरंत भुगतान हो जाता है। भविष्य के एक बेहतर स्वायत्त संगठन के निर्माण के लिए उच्च योग्यता वाले लेकिन अनिवार्य रूप से लिपिकीय कार्य करने वाले श्रम बल की भारी आवश्यकता को पूरी तरह से हटा दिया गया है। 'शेयरधारकों' के उत्पीड़क बिचौलियों से बचा जाता है जिसका अर्थ है कि सुविधा, कम कीमत और अच्छी ग्राहक सहायता प्रदान करके उपभोक्ता हितों पर काम किया जाता है। इस पीयर टू पीयर सेटिंग में, लाभ शेयरधारक के बजाय समुदाय को जाता है। दावा भुगतान कब जारी करना है और कब नहीं, प्रोटोकॉल विकसित करने के लिए IoT इन पूलों को डेटा का मुख्य स्रोत प्रदान करता है। समान टोकनाइजेशन का मतलब है कि भूगोल और नियमों द्वारा सीमित होने के बजाय कहीं भी कोई भी व्यक्ति बीमा पूल तक पहुंच प्राप्त कर सकता है।