Mašinos prie mašinos amžiaus aušra ir jo reikšmė draudimui

Mašinų tarpusavio technologija (M2M) iš esmės apima jutiklius daiktų interneto (IoT) aplinkoje, kur jie belaidžiu būdu siunčia duomenis į serverį ar kitą jutiklį. Kitas jutiklis arba serveris naudoja dirbtinį intelektą (DI), kad analizuotų duomenis ir veiktų pagal duomenis automatiškai realiuoju laiku. Veiksmai gali būti bet kokie, pavyzdžiui, įspėjimai, įspėjimai ir krypties keitimas, stabdymas, greičio viršijimas, posūkis ir net operacijos. Kadangi M2M eksponentiškai didėja, netrukus pamatysime, kad iš naujo bus išradinėjami visi verslo modeliai ir santykiai su klientais. Iš tiesų, paraiškas ribos tik įmonių vaizduotė.

Šiame įraše bus nagrinėjami šie dalykai:

1. Pagrindinių M2M technologijų ir jų galimo žlugimo apžvalga.
2. M2M sandoriai; visiškai nauja revoliucija, kai mašinos gali tiesiogiai sąveikauti su kitomis mašinomis, o tai lemia mašinos ekonomiją.
3. Tačiau dirbtinio intelekto poveikis yra tai, kas veda mus prie M2M; dideli duomenys, gilus mokymasis, srautinio perdavimo algoritmai. Automatizuotas mašinų intelektas ir mašinų mokymas. Mašinų mokymas yra bene eksponentiškiausia mašinų ekonomikos tendencija.
4. Ateities draudimo verslo modelis: „Insuretech“ startuoliai, pagrįsti „blockchain“.
5. baigiamasis žodis

Pagrindinių M2M technologijų apžvalga

Įsivaizduokite keletą realaus gyvenimo scenarijų:

1. Jūsų automobilis nustato jūsų kelionės kelionę ir automatiškai perka draudimą pagal pareikalavimą. Mašina automatiškai įsigyja civilinės atsakomybės draudimą.
2. Nešiojami egzoskeletai, suteikiantys teisėsaugos institucijoms ir gamyklos darbui viršžmogišką jėgą ir judrumą
3. Smegenų ir kompiuterių sąsajos susilieja su mūsų smegenimis, kad sukurtų superžmogišką intelektą (pavyzdžiui, Elono Musko nerviniai nėriniai)
4. Mūsų virškinamos išmaniosios tabletės ir sveikatos nešiojamieji prietaisai, tiesiogiai įvertinantys mūsų mirtingumo ir sergamumo riziką.
5. Pasidarę asmenukę galite apsidrausti gyvybės draudimu. Asmenukės analizuojamos naudojant algoritmą, kuris pagal šiuos vaizdus mediciniškai nustato jūsų biologinį amžių (jau tai daro startuolio Lapetus programinė įranga Chronos).
6. Jūsų šaldytuvai supranta jūsų įprastus apsipirkimo ir atsargų laikymo įpročius ir pastebi, kad kai kurie produktai, pavyzdžiui, pienas, baigiasi; taigi, ji perka pieną tiesiogiai apsipirkdama internetu. Jūsų šaldytuvas bus nuolat pildomas, atsižvelgiant į dažniausiai jūsų įpročius. Atsižvelgdami į naujus ir neįprastus įpročius, galite toliau savarankiškai pirkti prekes ir laikyti šaldytuve kaip įprasta.
7. Savaeigiai automobiliai sąveikauja tarpusavyje išmaniajame tinkle, kad išvengtų nelaimingų atsitikimų ir susidūrimų.
8. Jūsų robotas jaučia, kad pastaruoju metu esate labiau nusiminęs ir prislėgtas, todėl jis bando jus nudžiuginti. Tai liepia jūsų sveikatos treneriui padidinti emocinio atsparumo turinį.
9. Jutikliai pajunta artėjantį vamzdžio sprogimą ir prieš vamzdžiui sprogstant išsiunčia remontininką į jūsų namus
10. Jūsų pokalbių robotas yra jūsų asmeninis asistentas. Jis apsiperka už jus, pajunta, kada reikia įsigyti draudimą, tarkime, kai keliaujate, atlieka kasdienius darbus ir nuolat atnaujina jūsų kasdienį tvarkaraštį, kurį sudarėte bendradarbiaudami su robotu.
11. Turite 3D spausdintuvą naujiems dantų šepetėliams gaminti. Dabartinis išmanusis dantų šepetėlis jaučia, kad jo siūlai greitai susidėvės, todėl siunčia signalą į 3D spausdintuvą, kad jis sukurtų naujas gijas.
12. Vietoj paukščių spiečių dabar matome bepiločių orlaivių spiečius, kurie išskrenda atlieka savo užduotis kolektyvinėje spiečių žvalgyboje
13. Mašina žaidžia šachmatais prieš save be jokių treniruočių duomenų ir įveikia beveik visus ir viską (tai jau daro AlphaGoZero).
14. Yra daugybė tokių realaus gyvenimo scenarijų, kuriuos riboja tik mūsų vaizduotė.

Iš M2M technologijų kyla dvi metatemos: prevencija ir patogumas. Savarankiški automobiliai gali pašalinti arba radikaliai sumažinti nelaimingų atsitikimų skaičių, nes daugumą autoavarijų sukelia žmogaus klaidos. Nešiojamieji drabužiai gali paskatinti sveikesnį gyvenimo būdą, išmaniųjų namų jutiklių vamzdžių plyšimus ir kitas problemas, prieš joms atsirandant ir jas ištaisant. Ši prevencija sumažina sergamumą, nelaimingus atsitikimus ir kitus blogus įvykius. Patogumas yra visapusiškas aspektas, nes dažniausiai viskas vyksta automatiškai iš vieno įrenginio į kitą, o kai kuriais likusiais atvejais jį papildo žmogaus kompetencija ir dėmesys. Mašina išmoksta tai, ko yra užprogramuota mokytis pati, naudodama duomenis iš jutiklių apie mūsų elgesį laikui bėgant. Tai vyksta fone ir automatiškai, kad atlaisvintume mūsų laiką ir pastangas kitiems žmogiškesniems dalykams, pavyzdžiui, kūrybai.

Šios naujos technologijos lemia rizikos pokyčius ir turi didžiulį poveikį draudimui. Sukurta daug kontaktinių taškų, kur draudikas gali bendrauti su klientu, mažiau dėmesio skiriama asmeniniam draudimui, o daugiau komerciniam aspektui (pvz., jei savarankiškai vairuojantis automobilis sugenda arba yra nulaužtas, įsilaužiamas namų asistentas, vietoj to išmaniosios tabletės apsinuodija teikiant duomenis realiuoju laiku, kad būtų galima dinamiškai įvertinti mirtingumo ir sergamumo riziką) ir pan. Numatyta, kad žalų pateikimo dažnis radikaliai sumažės, tačiau ieškinių sunkumas gali būti sudėtingesnis ir sunkiai įvertinamas, nes reikės įtraukti įvairias suinteresuotąsias šalis, kad įvertintų žalą ir pamatytų, kaip nuostolių padengimo dalis kinta proporcingai įvairių suinteresuotųjų šalių kaltės. Kibernetinis įsilaužimas padidės, todėl draudikams atsiras naujų galimybių mašinų ekonomikoje.  

Šios technologijos nėra vienintelės; kapitalizmas negali egzistuoti be nuolatinės revoliucijos technologijos ir kartu mūsų žmogiškųjų santykių su ja. Jei jums reikia daugiau apie tai žinoti, pažiūrėkite, kaip algoritmai ir technologijos formuoja mūsų mentalitetą, mąstymo požiūrį, elgesį ir veiksmus, ir pažiūrėkite, kaip sparčiai vystosi visos technologijos. Stebina tai, kad šį pastebėjimą padarė Karlas Marksas, gyvenęs 1818–1883 ​​m., ir tai rodo, kad visos pasaulio technologijos nepakeičia gilaus mąstymo ir eruditinės išminties.

Socialiniai pokyčiai eina koja kojon su technologiniais pokyčiais. Dabar matome lygiaverčius verslo modelius, kuriuose pagrindinis dėmesys skiriamas socialiniam poveikiui (pavyzdžiui, limonadui), o ne tik daro turtinguosius turtingesnius. Dalijimosi ekonomika skatina technologijų naudojimą, nes pagal pareikalavimą ji suteikia mums prieigą (bet ne nuosavybės teisę). Tūkstantmečio karta taip pat labai skiriasi nuo ankstesnių kartų ir mes tik pradėjome pabusti, ko jos reikalauja ir kaip nori formuoti mus supantį pasaulį. Dalijimosi ekonomika gali reikšti, kad mašinos su savo piniginėmis gali teikti paslaugas žmonėms pagal pareikalavimą ir atlikti sandorius savarankiškai.

M2M finansinės operacijos

Mūsų būsimi klientai bus mašinos su piniginėmis. Kriptovaliuta, vadinama „IOTA (daiktų interneto programa)“, skirta mašinų ekonomiką perkelti į mūsų kasdienę realybę, leisdama daiktų interneto įrenginiams tiesiogiai ir automatiškai pereiti prie kitų mašinų, o tai paskatins greitą į mašiną orientuotų verslo modelių atsiradimą. 

IOTA tai daro pašalindama „blockchain“ ir vietoj to priimdama „susivėlusią“ paskirstytą knygą, kuri yra keičiamo dydžio, lengva ir kurioje nėra jokių operacijų mokesčių, o tai reiškia, kad mikrooperacijos yra perspektyvios pirmą kartą. Pagrindiniai IOTA pranašumai, palyginti su dabartinėmis blokų grandinės sistemomis, yra šie:

1. Kad būtų aiški idėja, „blockchain“ yra tarsi restoranas, kuriame dirba padavėjai (kalnakasiai), kurie atneša jums maistą. Tangle tai savitarnos restoranas, kuriame visi aptarnauja patys. Tangle tai daro naudodamas protokolą, kuris, atlikdamas naują operaciją, turi patikrinti savo ankstesnes dvi operacijas. Taigi kalnakasiai, naujasis tarpininkas, sukaupiantis didžiulę galią blokų grandinės tinkluose, dėl „Tangle“ yra visiškai nenaudingi. „Blockchain“ pažadas yra tas, kad tarpininkai mus išnaudoja, nesvarbu, ar tai būtų vyriausybė, pinigus spausdinantys bankai, įvairios institucijos, bet kita tarpininkų „kalnakasių“ klasė tampa gana galinga, ypač Kinijos kalnakasiai, dėl kurių didžiulė galia sutelkiama mažoje rankų skaičius. Bitcoin gavyba sunaudoja tiek pat energijos, kiek daugiau nei 159 šalyse pagaminta elektra, todėl tai taip pat yra didžiulis elektros išteklių švaistymas, nes norint nulaužti sudėtingus kriptovaliutų matematinius kodus, norint patvirtinti operaciją, reikalinga didžiulė kompiuterinė įranga.
2. Kadangi kasyba užima daug laiko ir yra brangi, nėra prasmės atlikti mikro ar nano operacijų. „Tangle Ledge“ leidžia lygiagrečiai patvirtinti operacijas ir nereikalauja gavybos mokesčių, kad IoT pasaulis galėtų atlikti nano ir mikro operacijas.
3. Mašinos šiais laikais yra „nebankuoti“ šaltiniai, tačiau naudojant IOTA, mašinos gali gauti pajamų ir tapti ekonomiškai perspektyviu nepriklausomu padaliniu, galinčiu savarankiškai įsigyti draudimo, energijos, priežiūros ir kt. IOTA teikia „Know Your Machine (KYM)“ naudodama saugias tapatybes, tokias kaip bankai šiuo metu žino savo klientą (KYC).

IOTA yra nauja kriptovaliutų rūšis, kurios tikslas yra išspręsti problemas, kurių ankstesni kriptovaliutos negalėjo išspręsti. „Tangle“ paskirstyta knyga yra nukreipto aciklinio grafiko slapyvardis, kaip parodyta toliau: 

„Directed Acyclic Graph“ yra kriptografinis decentralizuotas tinklas, kuris tariamai keičiamas iki begalybės ir yra atsparus kvantinių kompiuterių atakoms (kurie dar nėra komerciškai visiškai sukurti ir naudojami įprastame gyvenime), naudojant kitokią maišos pagrindu veikiančių parašų šifravimo formą.  

Vietoj to, kad būtų sudėtinga keisti mastelį, „Tangle“ iš tikrųjų pagreitėja atliekant daugiau operacijų ir gerėja, nes didėja, o ne blogėja. Visi įrenginiai, naudojantys IOTA, yra „Node of the Tangle“ dalis. Kiekvienai mazgo atliktai operacijai 2 mazgas turi patvirtinti kitas operacijas. Tokiu būdu yra dvigubai daugiau pajėgumų nei reikia patvirtinti operacijas. Ši netrapi savybė, kai susipainiojimas gerėja dėl chaoso, o ne blogėja dėl chaoso, yra pagrindinis Tangle privalumas. 

Istoriškai ir net šiuo metu mes skatiname pasitikėjimą sandoriais registruodami jų seką, kad įrodytume operacijų kilmę, paskirtį, kiekį ir istoriją. Tam reikia daug laiko ir pastangų iš daugelio profesijų atstovų, tokių kaip teisininkai, auditoriai, kokybės inspektoriai ir daugelis pagalbinių funkcijų. Tai savo ruožtu priverčia žmones nužudyti savo kūrybiškumą, tapdami skaičių laužytojais, atliekantys rankinį patikrinimą, todėl operacijos yra brangios, netikslios ir brangios. Per daug žmonių kančių ir Dukkha teko susidurti su daugybe žmonių, kurie dirbo monotoniškus pasikartojančius darbus, kad sukurtų pasitikėjimą šiais sandoriais. Kadangi žinios yra galia, svarbią informaciją valdantieji slepia, kad atgrasytų mases. „Blockchain“ leidžia mums potencialiai „prarasti visą šį tarpininkų šūdą“ ir suteikti žmonėms galią per technologijas, kurios yra pagrindinis ketvirtosios pramonės revoliucijos tikslas.

Tačiau dabartinė „blockchain“ turi savo apribojimų, susijusių su mastelio keitimu, operacijų mokesčiais ir skaičiavimo ištekliais, kurių reikia norint išgauti. IOTA visiškai panaikina blokų grandinę, pakeisdama ją paskirstyta knyga „Tangle“, kad būtų galima kurti ir patikrinti operacijas. IOTA tikslas yra veikti kaip mašinų ekonomikos, kuri iki šiol buvo apribota dėl dabartinių kriptovaliutų apribojimų, pagrindinė priemonė.

Galima pagrįstai prognozuoti, kad atsiras daug kibernetinių fizinių sistemų, kurios bus pagrįstos dirbtiniu intelektu ir daiktų internetu, pvz., tiekimo grandinės, išmanieji miestai, išmanusis tinklas, bendras skaičiavimas, išmanusis valdymas ir sveikatos priežiūros sistemos. Viena šalis, turinti labai ambicingų ir agresyvių planų tapti gerai žinoma dirbtinio intelekto srityje šalia įprastų JAV ir Kinijos milžinų, yra JAE. JAE turi tiek daug dirbtinio intelekto iniciatyvų, pavyzdžiui, demonstravo dronų policiją, be vairuotojų automobilių ir hiperkilpų planus, blokų grandine pagrįstą valdymą ir netgi turi pirmąjį pasaulyje dirbtinio intelekto valstybės ministrą.

Efektyvumo siekimas buvo tas ieškojimas, kuris iš pradžių paskatino kapitalizmą, o dabar būtent šis siekis siekia užbaigti kapitalizmą. 3D spausdinimas ir dalijimosi ekonomika radikaliai sumažina išlaidas ir padidina efektyvumo lygį, o „mašinų ekonomika“ su mašinomis su skaitmeninėmis piniginėmis yra kitas logiškas žingsnis siekiant didesnio efektyvumo. Pirmą kartą mašina taps ekonomiškai nepriklausomu vienetu, gaunančiu pajamas iš fizinių ar duomenų paslaugų ir išleidžiant energiją energijai, draudimui ir priežiūrai. Ekonomika pagal pareikalavimą klestės dėl šio paskirstyto pasitikėjimo. 3D spausdinimas radikaliai sumažins medžiagų ir robotų gamybos sąnaudas, o ekonomiškai nepriklausomi robotai netrukus pradės teikti paslaugas žmonėms pagal poreikį.

Norėdami pamatyti, kokį sprogstamąjį poveikį jis gali turėti, įsivaizduokite, kad pakeisite šimtmečius seną Lloyd's draudimo rinką. Startuolis „TrustToken“ bando sukurti pasitikėjimo ekonomiką, kad būtų galima atlikti 256 trilijonų USD sandorius, o tai yra viso realaus pasaulio turto vertė žemėje. Dabartiniai sandoriai vyksta pasenusiuose modeliuose su ribotu skaidrumu, likvidumu, pasitikėjimu ir daugybe problemų. Šių operacijų vykdymas naudojant skaitmenines knygas, tokias kaip „blockchain“, yra daug pelningesnis dėl tokenizacijos potencialo. Tokenizavimas yra procesas, kurio metu realaus pasaulio turtas paverčiamas skaitmeniniais žetonais. „TrustToken“ sudaro tiltą tarp skaitmeninio ir realaus pasaulių, ženklindamas realaus pasaulio turtą tokiu būdu, kuris yra priimtinas ir realiame pasaulyje ir yra „teisiškai vykdomas, patikrintas ir apdraustas“. Tai daroma sukūrus „SmartTrust“ sutartį, kuri garantuoja nuosavybės teisę su teisinėmis institucijomis realiame pasaulyje, taip pat įgyvendina visus būtinus veiksmus, kai sutartis sulaužoma, įskaitant grąžinimą, baudžiamųjų nuobaudų taikymą ir daug daugiau. Visos suinteresuotosios šalys gali rinkti ir derėtis dėl kainų, paslaugų decentralizuotoje „TrustMarket“, o „TrustTokens“ yra signalai ir atlygis, kuriuos šalys gauna už patikimą elgesį, siekiant sukurti audito seką ir apdrausti turtą.

Ar „TrustTokens“ gali užtikrinti patikimą draudimą, kyla diskusijų, tačiau tai jau matome šimtmečių senumo „Lloyd’s“ rinkoje. „Lloyd’s“ rinkoje draudimo pirkėjai ir pardavėjai bei draudikai susirenka apsidrausti. Lloyd’s fondų administracija stebi įvairius jų sindikatus ir užtikrina kapitalo pakankamumą, kad būtų galima suvaldyti sukrėtimus, kylančius dėl draudimo. „TrustMarket“ gali tapti modernizuota „Lloyd’s“ rinkos versija, tačiau dar per anksti nustatyti tikslią jos sėkmę. „TrustToken“ gali atverti ekonomiką ir sukurti geresnę vertę bei mažesnes išlaidas ir korupciją realaus pasaulio turtui, ypač nekilnojamojo turto, draudimo ir prekių, kurios sukuria per daug galios labai nedaugelio žmonių rankose.

M2M lygties AI dalis

Daug rašalo buvo parašyta apie AI ir daugiau nei 10,000 XNUMX mašininio mokymosi modelių, kurie turi savo stipriąsias ir silpnąsias puses ir leidžia mums atskleisti įžvalgas, kurios anksčiau buvo slepiamos, kad iš esmės pagerintume savo gyvenimą. Mes neaprašysime jų išsamiai, bet sutelksime dėmesį į dvi mašininio mokymo ir automatizuoto mašininio intelekto (AML) sritis, nes tai leis daiktų internetui iš izoliuotų aparatinės įrangos dalių transformuotis į integruotus duomenų ir žvalgybos nešiklius.

Mašininis mokymas

Mašinų mokymas, ko gero, yra pati eksponentiškiausia tendencija, kurią matome, kuri gali leisti M2M ekonomikai eksponentiškai atsispirti nuo kuklios pradžios ir tapti dominuojančia mūsų kasdienio gyvenimo savybe. Įsivaizduok! Mašinos ne tik atlieka sandorius tarpusavyje ir su kitomis platformomis, tokiomis kaip serveriai ir žmonės, bet ir moko vienas kitą. Tai jau nutiko naudojant „Tesla Model S“ autopiloto funkciją. Žmogus vairuotojas veikia kaip automobilio mokytojas ekspertas, tačiau automobiliai dalijasi šiais duomenimis ir mokosi tarpusavyje radikaliai pagerindami savo patirtį per itin trumpą laiką. Dabar vienas daiktų interneto įrenginys nėra izoliuotas įrenginys, kuris pats turės išmokti viską nuo nulio; jis taip pat gali panaudoti masinį mokymąsi, kurį išmoko kiti panašūs daiktų interneto įrenginiai visame pasaulyje. Tai reiškia, kad išmaniosios daiktų interneto sistemos, parengtos naudojant mašininį mokymąsi, tampa ne tik išmanesnės; Laikui bėgant jie darosi vis sumanesni pagal eksponentines tendencijas.

Šis „Mašinų mokymas“ turi didžiulių pranašumų, nes sumažina reikiamą mokymo laiką, neapeina būtinybės turėti didžiulius mokymo duomenis ir leidžia mašinoms mokytis patiems, kad pagerintų naudotojo patirtį. Šis mašinų mokymas kartais gali būti kolektyvinis, pavyzdžiui, savarankiškai važiuojantys automobiliai, kurie dalijasi ir mokosi kartu, tarsi kolektyvinis avilio protas, arba gali būti priešingas, pavyzdžiui, du aparatai, žaidžiantys šachmatais prieš save, vienas aparatas veikia kaip sukčius, o kitas – kaip sukčius. detektorius ir pan. Mašina taip pat gali išmokti pati, žaisdama simuliacijas ir žaidimus prieš save, nereikalaujant jokios kitos mašinos. „AlphaGoZero“ padarė būtent tai. AlphaGoZero nenaudojo jokių treniruočių duomenų ir žaidė prieš save, o tada nugalėjo AlphaGo, kuris buvo AI, kuris nugalėjo geriausius pasaulio Go žaidėjus (Go yra populiari kinų šachmatų versija). Jausmas, kurį apėmė šachmatų didmeistriai, stebėdami žaidžiantį AlphaGoZero, buvo tarsi pažangios ateivių, itin protingos lenktynės, žaidžiančios šachmatais.

Šios programos yra stulbinančios; „hyperloop“ (labai greitas traukinys) pagrįsti tunelių blokai, bendraujantys tarpusavyje, autonominiai laivai, sunkvežimiai, ištisi dronų parkai, veikiantys spiečiaus žvalgybos pagrindu, ir gyvas miestas, besimokantis iš savęs per išmaniųjų tinklų sąveiką. Tai kartu su kitomis naujovėmis, atsirandančiomis per ketvirtąją dirbtinio intelekto pramoninę revoliuciją, gali panaikinti dabartines sveikatos problemas, daugelį socialinių problemų, tokių kaip absoliutus skurdas, ir leisti mums kolonizuoti Mėnulį ir Marsą.

Be IOTA, taip pat yra „Dagcoin“ ir „byteballs“, kuriems nereikia „blockchain“. Tiek „Dagcoins“, tiek „byteballs“ vėl yra pagrįsti DAG nukreiptu Acrelic Graph, kaip ir IOTA „raizginys“. Panašūs IOTA pranašumai apytiksliai taikomi Dagcoins ir baitų kamuoliukams, nes jie visi įveikia dabartinius blokų grandinės apribojimus. 

Automatizuotas mašinų mokymasis

Žinoma, yra platesnis automatizavimo kontekstas, kuriame beveik kiekviena sritis yra įtariama ir niekas nėra laisvas nuo šios AI apokalipsės baimės. Taip pat yra ir šviesesnė automatizavimo pusė, kai ji leis žmonėms tyrinėti „žaisti“, o ne tik dirbti. Išsamią aprėptį žr šiame straipsnyje svetainėje futurism.com

Nepaisant triukšmo ir šlovės, susijusios su kiekybiniais modeliuotojais, tokiais kaip duomenų mokslininkai, aktuarai, kvantai ir daugelis kitų, jie susiduria su mįsle, kurią automatizuotas mašinų intelektas imasi išspręsti. Mįslė yra atotrūkis tarp jų mokymo ir to, ką jie turėtų daryti, palyginti su tuo, ką jie iš tikrųjų daro. Niūrią tikrovę dažniausiai užima beždžionių darbas (darbas, kurį gali atlikti bet kuri beždžionė, o ne intelektualiai treniruotas ir kompetentingas žmogus), pavyzdžiui, pasikartojančios užduotys, skaičių traškėjimas, duomenų rūšiavimas, duomenų valymas, jų supratimas, modelių dokumentavimas. ir taikant pasikartojantį programavimą (taip pat skaičiuoklės mechaniką) ir gerą atmintį, kad išliktų ryšys su visa ta matematika. Jie turėtų būti kūrybingi, kurti realias įžvalgas, kalbėtis su kitomis suinteresuotosiomis šalimis, kad pasiektų konkrečių duomenimis pagrįstų rezultatų, analizuoti ir pasiūlyti naujus esamų problemų „polimatinius“ sprendimus.

Automatizuotas mašinų intelektas (AML) pasirūpina, kad šis didžiulis atotrūkis būtų sumažintas. Užuot pasamdę 200 duomenų mokslininkų komandą, vienas ar keli duomenų mokslininkai, naudojantys AML, gali vienu metu greitai modeliuoti kelis modelius, nes didžioji dalis mašininio mokymosi darbo jau yra automatizuota AML, pvz., tiriamoji duomenų analizė, funkcijų transformacijos, algoritmų parinkimas, hiperparametrų derinimas ir modelio diagnostika. Yra daugybė platformų, tokių kaip DataRobot, Google AutoML, Driverless AI of H20, IBNR Robot, Nutonian, TPOT, Auto-Sklearn, Auto-Weka, Machine-JS, Big ML, Trifacta ir Pure Predictive ir tt AML gali. tuo pačiu metu apskaičiuokite daugybę tinkamų algoritmų, kad pagal iš anksto nustatytus kriterijus rastumėte optimalius modelius. Nesvarbu, ar tai gilaus mokymosi algoritmai, ar srautinio perdavimo algoritmai, visi jie yra tvarkingai automatizuoti, kad būtų galima rasti optimalų sprendimą, kuris mus iš tikrųjų domina.

Tokiu būdu AML išlaisvina duomenų mokslininkus, kad jie būtų daugiau žmonių ir mažiau kiborgo-vulkano-žmogaus skaičiuotojai. Mašinos yra deleguojamos tam, ką jos daro geriausiai (pasikartojančios užduotys, modeliavimas), o žmonės – tam, ką jie daro geriausiai (būti kūrybingi, kurti naudingas įžvalgas, kad būtų galima pasiekti verslo tikslus, kurti naujus sprendimus ir juos perduoti). Dabar negaliu pasakyti, kad „pirmiausia palauk, leiskite man po 10 metų tapti daktaru arba mašininio mokymosi ekspertu, o tada pritaikysiu šiuos modelius. pasaulis dabar juda per greitai ir tai, kas dabar aktualu, labai greitai pasensta. Greito tempo MOOC pagrįsti kursai ir internetinis mokymasis yra daug prasmingesni šiandieninėje eksponentinėje visuomenėje, o ne fiksuota karjera gyvenime, prie kurios yra įpratusios ankstesnės kartos.

AML yra būtinas M2M ekonomikoje, nes algoritmus reikia sukurti ir įdiegti lengvai ir mažai laiko. Vietoj algoritmų, kuriems reikia per daug ekspertų ir jie užtrunka mėnesius savo modeliams sukurti, AML sumažina laiko spragą ir leidžia padidinti produktyvumą taikant AI situacijose, kurios anksčiau buvo neįsivaizduojamos.

Ateities draudikai

Kad procesas būtų dar sklandus, judrus, tvirtas, nematomas ir taip paprasta, kaip vaikas žaidžia, „blockchain“ technologija naudojama su išmaniosiomis sutartimis, kurios įvykdomos, kai tenkinamos sąlygos. Šis naujas P2P draudimo modelis panaikina tradicinį įmokų mokėjimą naudojant skaitmeninę piniginę, kurioje kiekvienas narys įmoka įmoką į sąlyginio deponavimo tipo sąskaitą, kad būtų galima naudoti tik pateikus pretenziją. Šiame modelyje nė vienas narys neturi didesnės pozicijos nei suma, kurią jie įdėjo į savo skaitmeninę piniginę. Jei pretenzijų nepareiškiama, visos skaitmeninės piniginės išlaiko savo pinigus. Visi mokėjimai šiame modelyje atliekami naudojant bitkoinus, kurie dar labiau sumažina operacijų išlaidas. „Teambrella“ teigia esanti pirmoji draudėja, naudojanti šį bitkoinų pagrindu pagrįstą modelį. Iš tiesų, Teambrella nėra vienintelė. Yra daug „blockchain“ pagrįstų startuolių, orientuotų į tarpusavio draudimą ir kitas žmogaus veiklos sritis. Kai kurie iš jų yra:

1. Etherisc
2. Insurepal
3. AIgang
4. Rega gyvenimas
5. Truputis gyvenimo ir pasitikėjimo
6. Unity Matrix Commons

Taigi, kaip draudikas, naudojamas daug minios išminties.Mokosi iš žmonių, planus su žmonėmis, Prasideda nuo to, ką jie turi Ir remiasi tuo, ką jie žino“ (Lao Tze).

Vietoj to, kad aktuaras maksimaliai padidintų akcininkų pelną, sėdi atsiribojęs nuo žemės realybės, žaidime trūksta odos ir turi daug mažiau galimybių susipažinti su žmonėmis (t. y. duomenų), palyginti su jų bendraamžiais, šis lygiavertis lygis įgalina minią ir paliečia. į jų išmintį (vietoj išminties iš knygų), kuri yra daug geresnė. Čia taip pat nėra nesąžiningos kainodaros praktikos, pvz., įvertinimas pagal lytį, kainų optimizavimas, kuris apmokestina didesnį mokestį, jei mažiau tikėtina, kad pereisite prie kito draudiko ir atvirkščiai. Milžiniškas draudikas negali jūsų pažinti daugiau nei jūsų bendraamžiai, tai taip paprasta.

Tas pats tarpusavio draudimas taip pat gali būti vykdomas ne blokų grandinėje pagrįstose paskirstytose knygose, tokiose kaip IOTA, Dagcoins ir Byteballs, naudojant papildomus technologinius šių naujų knygų pranašumus, palyginti su dabartine blokų grandine. Šie skaitmeninio tokenizacijos startuoliai žada radikaliai iš naujo išradinėti verslo modelius, kai sandoriai, telkimas ir beveik viskas atliekama bendruomenės ir bendruomenės labui automatizuotu, visiškai patikimu būdu, be jokių slegiančių tarpininkų, tokių kaip vyriausybės, kapitalistinės įmonės, socialinės institucijos ir pan. „Peer to Peer“ draudimas yra tik viena visos programos dalis.

Išmaniosiose sutartyse yra įmontuotos sąlygos, kurios automatiškai suveikia, kai įvyksta nenumatyta situacija, o žala apmokama akimirksniu. Didžiulis darbo jėgos, turinčios aukštą kvalifikaciją, tačiau iš esmės dirbančios raštvedybą, poreikis visiškai pašalinamas, kad būtų sukurta aptaki, savarankiška ateities organizacija. Vengiama slegiančio „akcininkus“ tarpininko, o tai reiškia, kad į vartotojų interesus atsižvelgiama teikiant patogumą, žemas kainas ir gerą klientų aptarnavimą. Esant tokiai „peer to peer“ sistemai, nauda atitenka bendruomenei, o ne akcininkui. IoT yra pagrindinis duomenų šaltinis šiems telkiniams, kad būtų galima parengti protokolus, kada atleisti paraiškos mokėjimą, o kada ne. Tas pats tokenizavimas reiškia, kad bet kas bet kur gali turėti prieigą prie draudimo fondo, o ne riboja geografija ir taisyklės.