စက်မှစက်ခေတ်၏ အရုဏ်ဦးနှင့် အာမခံအတွက် ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများ

Machine-to-machine technology (M2M) သည် အဓိကအားဖြင့် ဆာဗာတစ်ခု သို့မဟုတ် အခြားအာရုံခံကိရိယာတစ်ခုထံ ကြိုးမဲ့ဒေတာပေးပို့သည့် အင်တာနက်၏အရာများ (IoT) ပတ်ဝန်းကျင်တွင် အာရုံခံကိရိယာများ ပါဝင်ပါသည်။ အခြားအာရုံခံကိရိယာ သို့မဟုတ် ဆာဗာသည် ဒေတာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဒေတာကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် Artificial Intelligence (AI) ကို အသုံးပြုသည်။ လုပ်ဆောင်ချက်များသည် သတိပေးချက်များ၊ သတိပေးချက်၊ ဦးတည်ချက်ပြောင်းလဲမှု၊ ဘရိတ်၊ အမြန်နှုန်း၊ အလှည့်နှင့် အရောင်းအ၀ယ်များကဲ့သို့ မည်သည့်အရာမဆို ဖြစ်နိုင်သည်။ M2M သည် အဆမတန် တိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ လုပ်ငန်းပုံစံများ တစ်ခုလုံးနှင့် ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးများကို ပြန်လည်ဆန်းသစ်လာသည်ကို မကြာမီ မြင်တွေ့ရတော့မည်ဖြစ်သည်။ အမှန်တကယ်ပင်၊ လျှောက်လွှာများကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ စိတ်ကူးဖြင့်သာ ကန့်သတ်ထားမည်ဖြစ်သည်။

ဤပို့စ်သည် အောက်ပါတို့ကို လေ့လာပါမည်။

1. အဓိက M2M နည်းပညာများ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်နှင့် ၎င်းတို့၏ အနှောင့်အယှက်ဖြစ်နိုင်သော အလားအလာ။
2. M2M အရောင်းအဝယ်များ; စက်များ စီးပွားရေးကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့် အခြားစက်များနှင့် တိုက်ရိုက် လွှဲပြောင်းနိုင်သည့် တော်လှန်ရေးအသစ်။
3. AI ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုသည်ကျွန်ုပ်တို့အား M2M သို့ပို့ဆောင်ပေးသည်။ ဒေတာကြီးကြီးမားမား၊ နက်နဲသောသင်ယူမှု၊ တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ။ အလိုအလျောက်စက်ဉာဏ်ရည်နှင့် စက်သင်ကြားမှု။ စက်သင်ကြားမှုသည် စက်စီးပွားရေး၏ အထွတ်အထိပ်ဆုံး လမ်းကြောင်းဖြစ်နိုင်သည်။
4. အနာဂတ်၏အာမခံလုပ်ငန်းမော်ဒယ်- blockchain ကိုအခြေခံ၍ Insuretech စတင်မှုများ။
5. နိဂုံးချုပ်အမှာစကားပြောကြား

အဓိက M2M နည်းပညာများ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်

လက်တွေ့ဘဝ မြင်ကွင်းအချို့ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ-

1. သင့်ကားသည် သင်၏ခရီးသွားလာမှုကို အာရုံခံပြီး အာမခံကို မိုင်အလိုက် အလိုအလျောက် အလိုအလျောက်ဝယ်သည်။ စက်တစ်ခုသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်တာဝန်ယူမှုအာမခံကို အလိုအလျောက်ဝယ်ယူသည်။
2. ဝတ်ဆင်နိုင်သော exoskeletons များသည် ဥပဒေစိုးမိုးရေးနှင့် စက်ရုံတွင် လူသားတို့၏ ခွန်အားနှင့် တက်ကြွမှုတို့ကို လုပ်ဆောင်သည်။
3. ဦးနှောက်-ကွန်ပြူတာ အင်တာဖေ့စ်များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဦးနှောက်များနှင့် ပေါင်းစည်းကာ စူပါလူသားဉာဏ်ရည်ကို ဖန်တီးနိုင်သည် (ဥပမာ၊ Elon Musk ၏ Neural Lace)
4. ကျွန်ုပ်တို့မှ ကြေညက်သော စမတ်ဆေးများနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ သေဆုံးမှုနှင့် ဖျားနာမှုအန္တရာယ်များကို တိုက်ရိုက်အကဲဖြတ်သည့် ကျန်းမာရေး ဝတ်ဆင်နိုင်သော ကိရိယာများ။
5. ဆယ်လ်ဖီရိုက်ခြင်းမှ အသက်အာမခံရနိုင်သည်။ ဤပုံများမှတဆင့် သင်၏ဇီဝအသက်ကို ဆေးပညာအရ ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် အယ်လဂိုရီသမ်ဖြင့် ဆယ်လ်ဖီပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည် (စတင်သည့် Lapetus ၏ Chronos ဆော့ဖ်ဝဲလ်မှ လုပ်ဆောင်နေပြီး)။
6. သင့်ရေခဲသေတ္တာများသည် သင်၏ပုံမှန်စျေးဝယ်ခြင်းနှင့် သိုလှောင်ခြင်းအလေ့အထကို နားလည်ပြီး နို့ကဲ့သို့ ပစ္စည်းအချို့ ကုန်သွားသည်ကို တွေ့ရှိရသည်။ ဒါကြောင့် နွားနို့ကို အွန်လိုင်းကနေ တိုက်ရိုက်ဈေးဝယ်တယ်။ သင်၏အသုံးအများဆုံးအလေ့အထများပေါ်အခြေခံ၍ သင့်ရေခဲသေတ္တာကို စဉ်ဆက်မပြတ် ပြန်လည်သိုလှောင်ပါမည်။ အလေ့အထအသစ်များနှင့် ပုံမှန်မဟုတ်သည့်အတွက် သင်သည် သင်၏ပစ္စည်းများကို လွတ်လပ်စွာဝယ်ယူနိုင်ပြီး ပုံမှန်အတိုင်း ရေခဲသေတ္တာထဲတွင် သိုလှောင်ထားနိုင်သည်။
7. မတော်တဆမှုများနှင့် တိုက်မိခြင်းများကို ရှောင်ရှားရန် စမတ်ဂရစ်ပေါ်တွင် ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သောကားများသည် အချင်းချင်း အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ကြသည်။
8. သင့်စက်ရုပ်သည် မကြာသေးမီက သင်ပို၍စိတ်မကောင်းဖြစ်ပြီး စိတ်ဓာတ်ကျလာသည်ကို ခံစားရပြီး ၎င်းသည် သင့်အား ရွှင်လန်းစေရန် ကြိုးစားသည်။ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခံနိုင်ရည်ရှိမှုအတွက် အကြောင်းအရာကို မြှင့်တင်ရန် သင့်ကျန်းမာရေးနည်းပြ ဘော့တ်ကို ၎င်းက ပြောထားသည်။
9. အာရုံခံကိရိယာများသည် ပိုက်အတွင်း ပေါက်ကွဲခြင်းကို အာရုံခံပြီး ပိုက်မပေါက်ကွဲမီ၊ သင့်အိမ်သို့ ပြုပြင်သူထံ ပို့ပေးသည်
10. သင်၏ chatbot သည် သင်၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလက်ထောက်ဖြစ်သည်။ ခရီးထွက်သည့်အခါ၊ သင်၏နေ့စဉ်ဝေယျာဝစ္စများကို ကိုင်တွယ်ပြီး bot နှင့်ပူးပေါင်း၍ သင်ပြုလုပ်ထားသော သင်၏နေ့စဉ်အချိန်ဇယားအတိုင်း အပ်ဒိတ်လုပ်သည်ဆိုကြပါစို့။
11. သင့်တွင် သွားတိုက်တံအသစ်ပြုလုပ်ရန် 3D ပရင်တာတစ်ခုရှိသည်။ လက်ရှိ စမတ်သွားတိုက်တံသည် ၎င်း၏အမျှင်များ ဟောင်းနွမ်းတော့မည်ကို အာရုံခံနိုင်သောကြောင့် အမျှင်များအသစ်ပြုလုပ်ရန် 3D ပရင်တာသို့ အချက်ပြမှု ပေးပို့ပါသည်။
12. ငှက်တွေ အစုလိုက်အပြုံလိုက်တွေအစား၊ အစုလိုက် အစုလိုက် ထောက်လှမ်းရေးမှာ သူတို့ရဲ့ တာဝန်တွေကို ထမ်းဆောင်နေတဲ့ ဒရုန်းတွေ ပျံဝဲနေတာကို တွေ့နေရပါပြီ။
13. စက်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမပါဘဲ သူ့ကိုယ်သူ စစ်တုရင်ကစားပြီး လူတိုင်းနှင့် အရာအားလုံးကို အနိုင်ယူသည် (AlphaGoZero သည် ၎င်းကို လုပ်ဆောင်ပြီးသားဖြစ်သည်)။
14. ကျွန်ုပ်တို့၏ စိတ်ကူးစိတ်သန်းဖြင့်သာ ကန့်သတ်ထားသော ဤကဲ့သို့သော မရေမတွက်နိုင်သော လက်တွေ့ဘဝအခြေအနေများရှိပါသည်။

M2M နည်းပညာများမှ ထွက်ပေါ်လာသည့် meta-theme နှစ်ခုရှိသည်- ကာကွယ်ခြင်းနှင့် အဆင်ပြေမှု။ မောင်းသူမဲ့ကားများသည် ယာဉ်မတော်တဆမှု အများစုသည် လူသားအမှားများကြောင့် ဖြစ်တတ်သောကြောင့် မတော်တဆမှုများကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်သည် သို့မဟုတ် လျှော့ချနိုင်သည်။ ဝတ်ဆင်နိုင်သောပစ္စည်းများသည် ပိုမိုကျန်းမာသောဘဝနေထိုင်မှုပုံစံ၊ စမတ်အိမ်အာရုံခံကိရိယာများ ပိုက်ပေါက်ခြင်းနှင့် အခြားပြဿနာများကို ၎င်းတို့မဖြစ်ပွားမီနှင့် ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းတို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဤကာကွယ်မှုသည် ရောဂါဖြစ်ပွားမှု၊ မတော်တဆမှုနှင့် အခြားဆိုးရွားသောဖြစ်ရပ်များကို လျော့နည်းစေသည်။ သက်တောင့်သက်သာရှိမှုသည် စက်တစ်ခုမှတစ်ခုသို့ အလိုအလျောက်ဖြစ်ပျက်ပြီး အရာအားလုံးအများစုသည် လွန်ကဲသောရှုထောင့်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကျန်အခြေအနေအနည်းငယ်တွင် ၎င်းကို လူသားကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အာရုံစိုက်မှုဖြင့် တိုးမြှင့်ထားသည်။ စက်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏အပြုအမူများနှင့်ပတ်သက်ပြီး အချိန်နှင့်အမျှ ၎င်း၏အာရုံခံကိရိယာများမှ ဒေတာများကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကိုယ်တိုင်လေ့လာရန် ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်ထားသည်ကို လေ့လာသည်။ ၎င်းသည် နောက်ခံတွင် ဖြစ်ပေါ်လာပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုများကို တီထွင်ဖန်တီးမှုကဲ့သို့ အခြားလူသားများထံ အလိုအလျောက် လွတ်ကင်းစေသည်။

ပေါ်ထွက်လာသော နည်းပညာများသည် ထိတွေ့မှုများတွင် အပြောင်းအလဲများဆီသို့ ဦးတည်စေပြီး အာမခံအပေါ် ကြီးမားသော သက်ရောက်မှုရှိသည်။ အာမခံသူသည် ဝယ်ယူသူနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံနိုင်သည့် နေရာအများအပြားကို ပြုလုပ်ထားပြီး၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ အကျုံးဝင်မှုနှင့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ကဏ္ဍများတွင် ပိုမိုအာရုံစိုက်မှု နည်းပါးသွားခြင်း (ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့် ကားချွတ်ယွင်းသွားပါက သို့မဟုတ် ဟက်ခ်ခံရပါက၊ အိမ်အကူက ဟက်ကင်း၊ စမတ်ဆေးပြားများအစား သေဆုံးမှုနှင့် နာမကျန်းမှုအန္တရာယ်များကို အကဲဖြတ်ရန် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာ ပံ့ပိုးပေးခြင်း) စသည်တို့။ တိုင်ကြားမှု အကြိမ်ရေသည် သိသိသာသာ လျော့ကျသွားစေရန် သတ်မှတ်ထားသော်လည်း သက်ဆိုင်သူများ၏ ပျက်စီးဆုံးရှုံးမှုကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် ဆုံးရှုံးနစ်နာမှု အချိုးအစား မည်ကဲ့သို့ ကွဲပြားသည်ကို ကြည့်ရှုရန် အစုအဖွဲ့ အသီးသီးမှ ပါဝင်ဆောင်ရွက်ရမည်ဖြစ်ပြီး တိုင်ကြားမှု၏ ပြင်းထန်မှုမှာ ပိုမိုရှုပ်ထွေးကာ အကဲဖြတ်ရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။ မတူညီသော သက်ဆိုင်သူများ၏ အမှားများ။ ဆိုက်ဘာဟက်ကာသည် စက်စီးပွားရေးတွင် အာမခံသူများအတွက် အခွင့်အလမ်းသစ်များ တိုးပွားလာစေမည်ဖြစ်သည်။  

ဤနည်းပညာများသည် တစ်ခုတည်းမဟုတ်ပါ။ အရင်းရှင်စနစ်သည် နည်းပညာကို အဆက်မပြတ် တော်လှန်ခြင်းမရှိဘဲ ၎င်းနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ လူသားများ ဆက်ဆံရေး မတည်ရှိနိုင်ပါ။ ၎င်းကို ပိုမိုသိရှိနားလည်ရန် လိုအပ်ပါက၊ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် နည်းပညာများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ စိတ်ဓာတ်များကို ပုံသွင်းနေပုံ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ အပြုအမူနှင့် အပြုအမူများကို တွေးခေါ်ပုံသဘောထားများကို ကြည့်ရှုပြီး နည်းပညာအားလုံးသည် မည်ကဲ့သို့ လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲတိုးတက်နေသည်ကို ကြည့်ရှုပါ။ အံ့သြစရာကောင်းတာက ဒီလေ့လာချက်ကို 1818- 1883 မှာနေထိုင်ခဲ့တဲ့ Karl Marx က ပြုလုပ်ခဲ့တာဖြစ်ပြီး ကမ္ဘာပေါ်က နည်းပညာအားလုံးဟာ နက်နဲတဲ့တွေးခေါ်မှုနဲ့ ဥာဏ်ပညာထက်မြက်မှုကို အစားထိုးလို့မရကြောင်း ပြသနေပါတယ်။

လူမှုရေးပြောင်းလဲမှုများသည် နည်းပညာပြောင်းလဲမှုများနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိနေသည်။ ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် ချမ်းသာကြွယ်ဝမှုကို သာ၍ချမ်းသာအောင် လုပ်မည့်အစား လူမှုရေးဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှုများ (ဥပမာ သံပရာရည်) ကို အာရုံစိုက်ကာ ရွယ်တူရွယ်တူ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းပုံစံများကို မြင်နေရပါသည်။ မျှဝေသုံးစွဲမှုစီးပွားရေးသည် ကျွန်ုပ်တို့အား လိုအပ်သလောက်အခြေခံဖြင့် ဝင်ရောက်ခွင့် (သို့သော်လည်း ပိုင်ဆိုင်မှုမဟုတ်) ပေးသောကြောင့် နည်းပညာအသုံးပြုမှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ အနှစ်တစ်ထောင်မျိုးဆက်သည် ယခင်မျိုးဆက်များနှင့် အလွန်ကွာခြားပြီး ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့တောင်းဆိုလိုသည့်အရာနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ပတ်ဝန်းကျင်ကမ္ဘာကြီးကို မည်သို့ပုံဖော်လိုသည်ကို စတင်နိုးထလာခဲ့သည်။ မျှဝေခြင်းစီးပွားရေးသည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ပိုက်ဆံအိတ်များပါသည့် စက်များသည် လူသားများအတွက် လိုအပ်သလောက် ဝန်ဆောင်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး လွတ်လပ်စွာ ငွေလွှဲနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုနိုင်သည်။

M2M ငွေကြေးကိစ္စများ

ကျွန်ုပ်တို့၏အနာဂတ်ဖောက်သည်များသည် ပိုက်ဆံအိတ်များပါသော စက်များဖြစ်လိမ့်မည်။ “IOTA (Internet of Things Application)” ဟုခေါ်သော cryptocurrency သည် IoT စက်များကို အခြားစက်များသို့ တိုက်ရိုက်နှင့် အလိုအလျောက်လွှဲပြောင်းခွင့်ပြုခြင်းဖြင့် စက်စီးပွားရေးကို ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်လက်တွေ့ဘဝတွင် တွန်းအားပေးရန် ရည်ရွယ်ပြီး ၎င်းသည် စက်ကိုဗဟိုပြုသော လုပ်ငန်းပုံစံများ လျင်မြန်စွာပေါ်ပေါက်လာစေသည်။ 

IOTA သည် blockchain ကိုဖယ်ရှားပြီး အရွယ်အစားသေးငယ်သော၊ ပေါ့ပါးပြီး သေးငယ်သောငွေပေးငွေယူများကို ပထမဆုံးအကြိမ်အဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်မှာ အရွယ်အစားသေးငယ်သောငွေကြေးလွှဲပြောင်းမှုအခကြေးငွေမျှရှိသော 'အရှုပ်အထွေး' ဖြန့်ဝေထားသောလယ်ဂျာကို လက်ခံခြင်းဖြင့် ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်သည်။ လက်ရှိ blockchain စနစ်များထက် IOTA ၏အဓိကအားသာချက်များမှာ-

1. ရှင်းလင်းပြတ်သားသောအကြံဥာဏ်ကိုခွင့်ပြုရန်၊ blockchain သည်သင့်အစားအစာကိုယူဆောင်လာပေးသောသီးသန့်စားပွဲထိုး (မိုင်းလုပ်သား) ပါ ၀ င်သောစားသောက်ဆိုင်နှင့်တူသည်။ Tangle တွင်၊ လူတိုင်းက သူတို့ကိုယ်သူတို့ ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် ကိုယ်ပိုင်ဝန်ဆောင်မှု စားသောက်ဆိုင်ဖြစ်သည်။ Tangle သည် ၎င်းကို ငွေပေးငွေယူအသစ်တစ်ခုပြုလုပ်သောအခါတွင် သူ/သူမ၏ယခင်ငွေပေးငွေယူနှစ်ခုကို အတည်ပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် blockchain ကွန်ရက်များတွင် ကြီးမားသော ပါဝါကို တည်ဆောက်သော လူလတ်သမားအသစ်များသည် Tangle မှတဆင့် လုံးဝ အသုံးမဝင်တော့ပေ။ blockchain ၏ကတိမှာ လူလတ်တန်းစားများသည် အစိုးရ၊ ငွေပုံနှိပ်ခြင်းဘဏ်များ၊ အဖွဲ့အစည်းအမျိုးမျိုးတွင်ဖြစ်စေ ကျွန်ုပ်တို့ကို အမြတ်ထုတ်ကြသော်လည်း အခြားလူလတ်တန်းစား 'မိုင်းလုပ်သားများ' သည် အလွန်အားကောင်းလာသည်၊ အထူးသဖြင့် တရုတ်မိုင်းလုပ်သားများသည် အသေးစားတွင် ကြီးမားသောပါဝါစုစည်းမှုကို ဖြစ်စေသည်။ လက်အရေအတွက်။ Bitcoin တူးဖော်ခြင်းသည် နိုင်ငံပေါင်း 159 နိုင်ငံကျော်မှ ထုတ်လုပ်သော လျှပ်စစ်စွမ်းအင်ကဲ့သို့ စွမ်းအင်များစွာကို ယူထားသောကြောင့် အရောင်းအ၀ယ်တစ်ခုအား အတည်ပြုရန် ကြီးမားသော ကွန်ပျူတာဟာ့ဒ်ဝဲသည် ရှုပ်ထွေးသော crypto သင်္ချာကုဒ်များကို အက်ကွဲရန် လိုအပ်သောကြောင့် ၎င်းသည် လျှပ်စစ်အရင်းအမြစ်များကို ဖြုန်းတီးရာရောက်ပါသည်။
2. သတ္တုတူးဖော်ခြင်းသည် အချိန်ကုန်ပြီး စျေးကြီးသောကြောင့်၊ မိုက်ခရို သို့မဟုတ် နာနို အရောင်းအဝယ်များကို လုပ်ဆောင်ရန် အဓိပ္ပာယ်မရှိပါ။ Tangle လယ်ဂျာသည် အရောင်းအ၀ယ်များကို အပြိုင်အတည်ပြုနိုင်စေပြီး IoT ကမ္ဘာအား နာနိုနှင့် အသေးစားငွေပေးငွေယူများလုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် သတ္တုတွင်းအခကြေးငွေများမလိုအပ်ပါ။
3. စက်များသည် ယနေ့ခေတ်တွင် 'ဘဏ်ခွဲမထား' သည့် အရင်းအမြစ်များဖြစ်သော်လည်း IOTA ဖြင့် စက်များသည် ဝင်ငွေကို ထုတ်ပေးနိုင်ပြီး အာမခံ၊ စွမ်းအင်၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု စသည်တို့ကို ကိုယ်တိုင်ဝယ်ယူနိုင်သည့် စီးပွားရေးအရ အမှီအခိုကင်းသော ယူနစ်တစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ IOTA သည် ဘဏ်များသည် လက်ရှိတွင် သင့်ဖောက်သည်ကို သိပါ (KYC) ကဲ့သို့ လုံခြုံသောအထောက်အထားများမှတစ်ဆင့် “Know Your Machine (KYM)” ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

IOTA သည် ယခင် cryptos များ မဖြေရှင်းနိုင်သော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်သည့် cryptocurrencies အမျိုးအစားသစ်ဖြစ်သည်။ "Tangle" ဖြန့်ဝေထားသော လယ်ဂျာသည် အောက်တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း Directed Acyclic Graph တစ်ခုအတွက် အမည်ပြောင်ဖြစ်သည်- 

Directed Acyclic Graph သည် အကန့်အသတ်မဲ့အထိ အတိုင်းအတာအထိ ချဲ့နိုင်သော ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ (စီးပွားရေးအရ အပြည့်အ၀ ဖွံ့ဖြိုးပြီး ခေတ်ရေစီးကြောင်းတွင် အသုံးမပြုရသေးသော) ကုဒ်နံပါတ်များကို အသုံးပြု၍ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများမှ တိုက်ခိုက်မှုများကို ခံနိုင်ရည်ရှိသော ကုဒ်ဖော်ပြသည့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော ကွန်ရက်တစ်ခုဖြစ်သည်။  

စကေးချရန် ခက်ခဲမည့်အစား၊ Tangle သည် အမှန်တကယ်တွင် အရောင်းအ၀ယ်များ ပိုမိုမြန်ဆန်လာပြီး ယိုယွင်းလာမည့်အစား အရွယ်အစားပိုတက်လာသည်နှင့်အမျှ ပိုကောင်းလာသည်။ IOTA အသုံးပြုသည့် စက်ပစ္စည်းများအားလုံးသည် Tangle ၏ Node ၏ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။ node မှလုပ်ဆောင်သော ငွေပေးငွေယူတိုင်းအတွက်၊ node 2 သည် အခြားငွေပေးငွေယူများကို အတည်ပြုရပါမည်။ ဤနည်းဖြင့် အရောင်းအဝယ်များကို အတည်ပြုရန် လိုအပ်သည်ထက် နှစ်ဆပို၍ စွမ်းဆောင်ရည် ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အရှုပ်အထွေးကြောင့် ပရမ်းပတာပိုဆိုးလာမည့်အစား ပရမ်းပတာအားဖြင့် တိုးတက်ကောင်းမွန်လာနိုင်သည့် ဤပျက်စီးလွယ်သောပိုင်ဆိုင်မှုသည် Tangle ၏ အဓိကအားသာချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ 

သမိုင်းကြောင်းအရနှင့် လက်ရှိတွင်ပင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အရောင်းအ၀ယ်များ၏ မူလအစ၊ ဦးတည်ရာ၊ ပမာဏနှင့် သမိုင်းကြောင်းကို သက်သေပြရန်အတွက် ၎င်းတို့၏လမ်းကြောင်းကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်းဖြင့် အရောင်းအ၀ယ်များအပေါ် ယုံကြည်မှုကို လှုံ့ဆော်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ရှေ့နေများ၊ စာရင်းစစ်များ၊ အရည်အသွေးစစ်ဆေးရေးမှူးများနှင့် ပံ့ပိုးမှုလုပ်ငန်းများစွာကဲ့သို့သော အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းလုပ်ငန်းများစွာ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအတွက် ကြီးမားသောအချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုများ လိုအပ်ပါသည်။ ယင်းက တစ်ဖန် လူများကို လူကိုယ်တိုင် စိစစ်မှုများ ပြုလုပ်ကာ စျေးကြီးခြင်း၊ မတိကျခြင်းနှင့် စျေးကြီးခြင်းတို့ကြောင့် ၎င်းတို့၏ ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကို သတ်ပစ်စေသည်။ လူသားများ ဆင်းရဲဒုက္ခများလွန်းပြီး ဒက္ခသည် ဤလုပ်ငန်းများကို ယုံကြည်မှုဖန်တီးရန်အတွက် ငွီးငှေ့သော ထပ်ခါတလဲလဲ အလုပ်များကို လုပ်နေသည့် လူသားများစွာ ရင်ဆိုင်နေကြရသည်။ အသိပညာသည် စွမ်းအားဖြစ်သောကြောင့် အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို အာဏာရှိသူများသည် လူထုကို နှောင့်ယှက်ရန် သိုဝှက်ထားသည်။ blockchain သည် ကျွန်ုပ်တို့အား လူလတ်တန်းစားများ၏ 'ဤအကျပ်အတည်းအားလုံးကိုဖြတ်တောက်ခြင်း' နှင့် စတုတ္ထစက်မှုတော်လှန်ရေး၏ အဓိကပန်းတိုင်ဖြစ်သည့်အစား နည်းပညာအားဖြင့် လူတို့အား စွမ်းအားပေးစွမ်းနိုင်စေပါသည်။

သို့သော်၊ လက်ရှိ blockchain သည် တူးဖော်ရန် လိုအပ်သည့် အတိုင်းအတာ၊ အရောင်းအ၀ယ်အခကြေးငွေများနှင့် ကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်များနှင့်ပတ်သက်၍ ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။ IOTA သည် အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်ရန်နှင့် အတည်ပြုရန်အတွက် 'Tangle' ဖြန့်ဝေထားသောစာရင်းဇယားဖြင့် အစားထိုးခြင်းဖြင့် blockchain နှင့် လုံးဝဝေးကွာသွားပါသည်။ IOTA ၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ လက်ရှိ cryptos များ၏ ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် ယခုအချိန်အထိ ကန့်သတ်ခံထားရသည့် Machine Economy ၏ အဓိကလုပ်ဆောင်သူအဖြစ် လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။

ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များ၊ စမတ်မြို့များ၊ စမတ်ဂရစ်၊ မျှသုံးကွန်ပြူတာ၊ စမတ်အုပ်ချုပ်ရေးနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်များကဲ့သို့သော ဆိုက်ဘာရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစနစ်များစွာ ပေါ်ထွက်လာပြီး ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များ၊ စမတ်မြို့များ၊ စမတ်ဂရစ်၊ အမေရိကန်နှင့် တရုတ်တို့၏ ထုံးစံအတိုင်း ဘီလူးကြီးများအပြင် AI တွင် လူသိများရန် ရည်မှန်းချက်ကြီးပြီး ပြင်းထန်သော အစီအစဉ်များရှိသည့် နိုင်ငံတစ်ခုမှာ UAE ဖြစ်သည်။ UAE တွင် ဒရုန်းရဲများကို ပြသထားသည့် AI လုပ်ဆောင်ချက်များစွာ ရှိပြီး၊ မောင်းသူမဲ့ကားများနှင့် hyperloops အစီအစဉ်များ၊ blockchain ကိုအခြေခံထားသော အုပ်ချုပ်မှုအပြင် Artificial Intelligence အတွက် ကမ္ဘာ့ပထမဆုံးနိုင်ငံတော်ဝန်ကြီးလည်း ရှိသည်။

ထိရောက်မှုရှာဖွေရေးသည် အရင်းရှင်စနစ်ကို တွန်းအားပေးသည့် ပထမဆုံးရှာဖွေမှုဖြစ်ပြီး ယခုအခါ အဆိုပါရှာဖွေမှုသည် အရင်းရှင်စနစ်ကို အဆုံးသတ်ရန် လုပ်ဆောင်နေပြီဖြစ်သည်။ 3D ပုံနှိပ်ခြင်းနှင့် မျှဝေခြင်းစီးပွားရေးသည် ကုန်ကျစရိတ်များကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးပြီး ထိရောက်မှုအဆင့်များကို အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းဖြစ်ပြီး ဒစ်ဂျစ်တယ်ပိုက်ဆံအိတ်များပါသည့် စက်များဖြင့် 'စက်စီးပွားရေး' သည် ပိုမိုထိရောက်မှုရရှိရန် ယုတ္တိနည်းကျသော နောက်တစ်ဆင့်ဖြစ်သည်။ ပထမဦးဆုံးအကြိမ်၊ စက်သည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် ဒေတာဝန်ဆောင်မှုများဖြင့် ဝင်ငွေရရှိသော စီးပွားရေးအရ အမှီအခိုကင်းသော ယူနစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး စွမ်းအင်၊ အာမခံနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုတွင် အားလုံးကို ၎င်းကိုယ်တိုင် အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ ဤဖြန့်ဝေယုံကြည်မှုကြောင့် ဝယ်လိုအားစီးပွားရေး တိုးတက်လာမည်ဖြစ်သည်။ 3D ပရင့်ထုတ်ခြင်းသည် ပစ္စည်းများနှင့် စက်ရုပ်များပြုလုပ်ခြင်းအတွက် ကုန်ကျစရိတ်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးမည်ဖြစ်ပြီး စီးပွားရေးအရ အမှီအခိုကင်းသော စက်ရုပ်များသည် မကြာမီ လူသားများအတွက် လိုအပ်သလောက် ဝန်ဆောင်မှုများ စတင်ပေးတော့မည်ဖြစ်သည်။

ပေါက်ကွဲစေတတ်သော သက်ရောက်မှုကို မြင်နိုင်ရန် ရာစုနှစ်များစွာရှိ လွိုက်၏ အာမခံဈေးကွက်ကို အစားထိုးရန် စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ စတင်သည့်လုပ်ငန်းတစ်ခု၊ TrustToken သည် ကမ္ဘာပေါ်ရှိ ကမ္ဘာပေါ်ရှိ ပိုင်ဆိုင်မှုအားလုံး၏တန်ဖိုးဖြစ်သည့် အမေရိကန်ဒေါ်လာ 256 ထရီလီယံ အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်ရန်အတွက် ယုံကြည်မှုစီးပွားရေးကို ဖန်တီးရန် ကြိုးစားနေပါသည်။ ပွင့်လင်းမြင်သာမှု၊ ငွေဖြစ်လွယ်မှု၊ ယုံကြည်မှုနှင့် ပြဿနာများစွာဖြင့် ခေတ်မမီတော့သော မော်ဒယ်များတွင် လက်ရှိ အရောင်းအ၀ယ်လုပ်သည်။ blockchain ကဲ့သို့ ဒစ်ဂျစ်တယ် လယ်ဂျာများကို အသုံးပြု၍ ဤငွေပေးငွေယူများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် တိုကင်ယူခြင်း၏ အလားအလာအားဖြင့် ပို၍ အကျိုးများသည်။ Tokenization သည် တကယ့်ကမ္ဘာ့ပိုင်ဆိုင်မှုများကို ဒစ်ဂျစ်တယ်တိုကင်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ TrustToken သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင်လည်း လက်ခံနိုင်သောနည်းလမ်းဖြင့် 'တရားဝင်အကြပ်ကိုင်ခြင်း၊ စာရင်းစစ်ပြီး အာမခံထားသည်' မှတဆင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်နှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာများအကြား ပေါင်းကူးတံတားကို ပြုလုပ်နေသည်။ ၎င်းကို လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် တရားဝင်အာဏာပိုင်များနှင့် ပိုင်ဆိုင်ခွင့်ကို အာမခံသည့် 'SmartTrust' စာချုပ်ကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်ပြီး စာချုပ်များကို ပြန်လည်သိမ်းဆည်းခြင်း၊ ရာဇ၀တ်မှုဆိုင်ရာ ပြစ်ဒဏ်များ ကောက်ခံခြင်းနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် စာချုပ်များကို ချိုးဖောက်သည့်အခါ လိုအပ်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်မှန်သမျှကို အကောင်အထည်ဖော်ပေးပါသည်။ စျေးနှုန်းများ၊ ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် TrustTokens များသည် သက်ဆိုင်သူအားလုံးအတွက် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော TrustMarket သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသောအပြုအမူအတွက်၊ စာရင်းစစ်လမ်းကြောင်းတစ်ခုဖန်တီးရန်နှင့် ပိုင်ဆိုင်မှုများကို အာမခံရန်အတွက် ရရှိသည့်အချက်ပြမှုများနှင့် ဆုလာဘ်များဖြစ်သည်။

TrustTokens သည် ကောင်းမွန်သောအာမခံကို ဆောင်ရွက်နိုင်သည်ဆိုသည်မှာ အချေအတင်ဖြစ်ရမည့်ကိစ္စဖြစ်သော်လည်း ၎င်းကို ရာစုနှစ်များစွာရှိ Lloyd's စျေးကွက်တွင် မြင်တွေ့နေပြီဖြစ်သည်။ Lloyd's စျေးကွက်တွင်၊ အာမခံဝယ်ယူသူများနှင့် ရောင်းချသူများနှင့် အာမခံလုပ်ငန်းဆောင်ရွက်ရန်အတွက် စုရုံးကြသည်။ Lloyd's funds ၏ စီမံအုပ်ချုပ်မှုတစ်ခုသည် ၎င်းတို့၏ အစုအဖွဲ့အမျိုးမျိုးကို စောင့်ကြည့်ပြီး အာမခံမှလာသော ထိတ်လန့်မှုများကို စုပ်ယူရန်အတွက် အရင်းအနှီးလုံလောက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TrustMarket သည် Lloyd စျေးကွက်၏ ခေတ်မီသောဗားရှင်းဖြစ်လာရန် အလားအလာရှိသော်လည်း ၎င်း၏တိကျသောအောင်မြင်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် စောလွန်းနေပါသည်။ TrustToken သည် စီးပွားရေးကိုဖွင့်ပေးကာ ပိုမိုကောင်းမွန်သောတန်ဖိုးနှင့် ကုန်ကျစရိတ်နည်းပြီး အကျင့်ပျက်ခြစားမှုများ၊ အထူးသဖြင့် အိမ်ခြံမြေ၊ အာမခံနှင့် လူနည်းစု၏လက်ထဲတွင် အလွန်အကျွံပါဝါဖန်တီးပေးသည့် အိမ်ခြံမြေ၊ အာမခံနှင့် ကုန်စည်များတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သောတန်ဖိုးနှင့် ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် အကျင့်ပျက်ခြစားမှုများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။

M2M ညီမျှခြင်း၏ AI အပိုင်း

မှင်များစွာသည် AI နှင့် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များရှိသည့် 10,000+ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များပေါ်တွင် စာလုံးပေါင်းထားပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝများကို သိသိသာသာတိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထံမှ ဖုံးကွယ်ထားသည့် ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေပါသည်။ ဤအရာများကို ကျွန်ုပ်တို့ အသေးစိတ်ဖော်ပြမည်မဟုတ်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် IoT အား သီးခြား hardware အပိုင်းများမှ ဒေတာနှင့် ဉာဏ်ရည်ဆိုင်ရာ ပေါင်းစပ်သယ်ဆောင်သူများထံသို့ ပြောင်းလဲနိုင်စေသောကြောင့် Machine Teaching နှင့် Automated Machine Intelligence (AML) ၏ နယ်ပယ်နှစ်ခုကို အာရုံစိုက်ထားပါသည်။

စက်သင်ကြားခြင်း။

စက်သင်ကြားမှုသည် ကျွန်ုပ်တို့မြင်နေရသည့် အထွတ်အထိပ်ဆုံးလမ်းကြောင်းတစ်ခု ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်ကာ M2M စီးပွားရေးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝများတွင် လွှမ်းမိုးမှုရှိသော အသွင်အပြင်တစ်ခုဖြစ်လာစေရန် နှိမ့်ချသောအစမှ အထစ်များအတိုင်း ချဲ့ထွင်နိုင်စေပါသည်။ စိတ်ကူးပါ။ ဆာဗာများနှင့် လူသားများကဲ့သို့ အခြားသော ပလပ်ဖောင်းများနှင့် အပြန်အလှန် လွှဲပြောင်းပေးသည့် စက်များသာမက အချင်းချင်းလည်း သင်ကြားပေးပါသည်။ Tesla Model S ၏ autopilot အင်္ဂါရပ်နှင့်အတူ ၎င်းသည် ဖြစ်ပျက်ခဲ့ပြီးဖြစ်သည်။ လူသားယာဉ်မောင်းသည် ကားအတွက် ကျွမ်းကျင်သောဆရာအဖြစ် လုပ်ဆောင်သော်လည်း ကားများသည် ၎င်းတို့၏အတွေ့အကြုံကို အချိန်တိုအတွင်း သိသိသာသာ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ဒေတာအချက်အလက်များနှင့် သင်ယူမှုများအကြား မျှဝေပါသည်။ ယခုအခါ IoT စက်တစ်ခုသည် ၎င်း၏ အစမှနေ၍ အရာအားလုံးကို သင်ယူရမည့် သီးခြားစက်ပစ္စည်းတစ်ခု မဟုတ်တော့ပါ။ ၎င်းသည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ အခြားသော အလားတူ IoT စက်များမှ သင်ယူခဲ့သည့် အစုလိုက်အပြုံလိုက် သင်ယူမှုကိုလည်း အသုံးချနိုင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ စက်သင်ယူခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသော IoT ၏ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော စနစ်များသည် ပိုမိုထက်မြက်လာရုံသာမက၊ ကိန်းဂဏန်းများ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများတွင် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့သည် ပိုမိုမြန်ဆန်လာသည်။

ဤ 'စက်သင်ကြားခြင်း' တွင် လိုအပ်သော လေ့ကျင့်ချိန်ကို လျှော့ချပေးနိုင်သောကြောင့် ကြီးမားသော အားသာချက်များရှိပြီး ကြီးမားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိရန် လိုအပ်မှုကို ရှောင်လွှဲကာ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို တိုးတက်စေရန် စက်များကို ကိုယ်တိုင်လေ့လာနိုင်စေပါသည်။ ဤစက်သင်ကြားခြင်းသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့်ကားများကဲ့သို့ စုပေါင်းကာ စုပေါင်းအုံကြွမှုမျိုးဖြင့် အတူတကွ သင်ယူခြင်းမျိုးဖြစ်နိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် ၎င်းသည် စက်နှစ်စက်ကဲ့သို့ ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်သော စစ်တုရင်ကစားခြင်း၊ စက်တစ်ခုသည် လိမ်လည်မှုအဖြစ်နှင့် အခြားစက်ကို လိမ်လည်လှည့်ဖြားခြင်းကဲ့သို့ ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်နိုင်သည်။ detector ဖြစ်သွားပြီ။ စက်သည် အခြားစက်မလိုအပ်ဘဲ သရုပ်ဖော်မှုများနှင့် ဂိမ်းများကို ကစားခြင်းဖြင့် သူ့ကိုယ်သူ သင်ကြားပေးနိုင်သည်။ AlphaGoZero က အဲဒါကို အတိအကျလုပ်ထားတယ်။ AlphaGoZero သည် မည်သည့်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကိုမျှ အသုံးမပြုဘဲ သူ့ဘာသာသူ ယှဉ်ပြိုင်ကစားပြီးနောက် ကမ္ဘာ့အကောင်းဆုံးလူသား Go ကစားသူများကို အနိုင်ယူခဲ့သည့် AI ဖြစ်သည့် AlphaGo ကို အနိုင်ယူခဲ့သည် (Go သည် လူကြိုက်များသော တရုတ်စစ်တုရင်ဗားရှင်းဖြစ်သည်)။ စစ်တုရင်ဆရာကြီးများသည် AlphaGoZero ကစားခြင်းကို ကြည့်ရှုရသည့် ခံစားချက်မှာ စစ်တုရင်ကစားနေသည့် အဆင့်မြင့် ဂြိုလ်သားတို့၏ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အပြေးပြိုင်ပွဲတစ်ခုလိုပင်။

ဤအရာမှ လျှောက်လွှာများသည် တုန်လှုပ်ချောက်ချားဖွယ်ကောင်းသည်။ hyperloop (အလွန်မြန်သောရထား) သည် အချင်းချင်း ဆက်သွယ်သည့် ဥမင်လိုဏ်ခေါင်းများ ၊ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ သင်္ဘောများ၊ ထရပ်ကားများ၊ swarm Intelligence တွင် လည်ပတ်နေသော ဒရုန်းယာဉ်များ တစ်ခုလုံးနှင့် စမတ်ဂရစ် အပြန်အလှန် ဆက်သွယ်မှုများမှတဆင့် သူ့ဘာသာသူ သင်ယူနေသည့် နေထိုင်သည့်မြို့။ Artificial Intelligence ၏ စတုတ္ထစက်မှုတော်လှန်ရေးတွင် ဖြစ်ပေါ်နေသည့် အခြားသော တီထွင်ဆန်းသစ်မှုများနှင့်အတူ ၎င်းသည် လက်ရှိကျန်းမာရေးပြဿနာများ၊ လုံးဝဆင်းရဲမွဲတေမှုကဲ့သို့သော လူမှုရေးပြဿနာများစွာကို ဖယ်ရှားနိုင်ပြီး Moon နှင့် Mars တို့ကို နယ်မြေချဲ့ထွင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

IOTA မှလွဲ၍ blockchain မလိုအပ်သော Dagcoins နှင့် byteball များလည်းရှိသည်။ Dagcoins နှင့် byteball နှစ်ခုစလုံးသည် IOTA ၏ 'အရှုပ်အထွေး' ကဲ့သို့ DAG Directed Acrelic Graph အပေါ် အခြေခံထားပါသည်။ IOTA ၏အလားတူအားသာချက်များသည် Dagcoins နှင့် byteballs များအတွက် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် သက်ရောက်မှုရှိပြီး ၎င်းတို့အားလုံး blockhain ၏ လက်ရှိကန့်သတ်ချက်များကို ကျော်လွှားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ 

အလိုအလျောက်စက်သင်ယူခြင်း။

နယ်ပယ်တိုင်းနီးပါးတွင် AI ၏ကြောက်လန့်မှုမှ ကင်းလွတ်ခြင်းမရှိသည့် နယ်ပယ်တိုင်းနီးပါးတွင် အလိုအလျောက်စနစ်အတွက် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အကြောင်းအရာတစ်ခု ရှိပါသည်။ လူသားများကို အလုပ်သာအစား 'ကစား' စူးစမ်းနိုင်စေမည့် အလိုအလျောက်စနစ်၏ တောက်ပသောဘက်ခြမ်းလည်း ရှိပါသည်။ ပြီးပြည့်စုံသော လွှမ်းခြုံမှုအတွက် ကြည့်ပါ။ ဤဆောင်းပါးတွင် futurism.com တွင်

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၊ actuaries၊ quants နှင့် အခြားများစွာသော ကိန်းဂဏန်းစံပြသူများကဲ့သို့ အရေအတွက်နှင့် ဂုဏ်သိက္ခာနှင့် ဆက်စပ်နေသော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် အလိုအလျောက် စက်ထောက်လှမ်းရေးမှ ဖြေရှင်းရန် ထွက်လာသည့် ပြဿနာကို ရင်ဆိုင်နေရသည်။ ပြဿနာက သူတို့ရဲ့လေ့ကျင့်မှုနဲ့ သူတို့တကယ်လုပ်ရမယ့်အရာနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် ကွာဟချက်ပါပဲ။ မိုက်မဲသော အဖြစ်မှန်သည် အချိန်အများစုကို မျောက်အလုပ် (မျောက်တိုင်းသည် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး အရည်အချင်းပြည့်မီသော လူသားများအစား လုပ်နိုင်သည့် အလုပ်)၊ ထပ်ခါတလဲလဲ အလုပ်များ၊ နံပါတ်များကို ခွဲထုတ်ခြင်း၊ ဒေတာခွဲထုတ်ခြင်း၊ ဒေတာကို သန့်စင်ခြင်း၊ နားလည်သဘောပေါက်ခြင်း၊ မော်ဒယ်များကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်း အစရှိသည့် အလုပ်များ ထပ်ခါတလဲလဲ ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်း (Sreadsheet Mechanical ဖြစ်ခြင်း) နှင့် ထိုသင်္ချာအားလုံးနှင့် အဆက်အသွယ်မပြတ်စေရန် မှတ်ဉာဏ်ကောင်းမွန်ခြင်း။ ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်သင့်သည့်အရာမှာ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်ခြင်း၊ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များထုတ်လုပ်ခြင်း၊ အခြားသက်ဆိုင်သူများနှင့် ဆွေးနွေးခြင်း၊ ရှိနှင့်ပြီးသားပြဿနာများအတွက် 'polymath' ဖြေရှင်းချက်အသစ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ခိုင်မာသောဒေတာမောင်းနှင်သည့်ရလဒ်များရရှိစေရန် အခြားသက်ဆိုင်သူများနှင့် ဆွေးနွေးခြင်း။

အလိုအလျောက်စက်ထောက်လှမ်းရေး (AML) သည်ဤကြီးမားသောကွာဟချက်ကိုလျှော့ချရန်ဂရုစိုက်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် 200 ပါသော အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ကို ငှားရမ်းမည့်အစား AML ကို အသုံးပြုသည့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် အနည်းငယ်သည် စက်သင်ယူမှု၏လုပ်ငန်းအများစုကို AML မှ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နေပြီဖြစ်သောကြောင့် စူးစမ်းလေ့လာရေးဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ လုပ်ဆောင်ချက်အသွင်ပြောင်းမှုများကဲ့သို့ မော်ဒယ်အများအပြားကို အမြန်မော်ဒယ်လ်များ တစ်ချိန်တည်းတွင် အသုံးချနိုင်သည်၊ အယ်လဂိုရီသမ်ရွေးချယ်မှု၊ ဟိုက်ပါပါရာမီတာ ချိန်ညှိခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ရောဂါရှာဖွေခြင်းများ။ DataRobot၊ Google ၏ AutoML၊ H20 ၏ Driverless AI၊ IBNR စက်ရုပ်၊ Nutonian၊ TPOT၊ Auto-Sklearn၊ Auto-Weka၊ Machine-JS၊ Big ML၊ Trifacta နှင့် Pure Predictive ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများစွာရှိပြီး AML လုပ်နိုင်သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စံနှုန်းများနှင့်အညီ အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်များကို ရှာဖွေရန် တစ်ချိန်တည်းတွင် သင့်လျော်သော အယ်လဂိုရီသမ်များစွာကို တွက်ချက်ပါ။ ၎င်းတို့သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု algorithms သို့မဟုတ် streaming algorithms များဖြစ်ပါစေ၊ ကျွန်ုပ်တို့ အမှန်တကယ်စိတ်ဝင်စားနေသည့် အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက်ကို ရှာဖွေရန် အားလုံးသည် အလိုအလျောက်သေသပ်စွာ လုပ်ဆောင်ပါသည်။

ဤနည်းအားဖြင့် AML သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကို ပိုမိုလူသားနှင့် နည်းပါးသော cyborg-Vulcan-human ဂဏန်းတွက်စက်များအဖြစ် လွတ်မြောက်စေသည်။ စက်များကို ၎င်းတို့အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်သည့်အရာ (ထပ်တလဲလဲအလုပ်များ၊ မော်ဒယ်လုပ်ခြင်း) ကို လွှဲအပ်ထားပြီး လူသားများကို ၎င်းတို့အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်သည့်အရာ (လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များကို မောင်းနှင်ရန်၊ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များထုတ်လုပ်ခြင်း၊ ဖြေရှင်းချက်အသစ်များဖန်တီးခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ကို ဆက်သွယ်ပြောဆိုခြင်း) အတွက် လွှဲအပ်ထားသည်။ 'ငါ့ကို 10 နှစ်အကြာတွင် Machine Learning တွင် PhD သို့မဟုတ် ကျွမ်းကျင်သူဖြစ်လာအောင် အရင်စောင့်ပါ ပြီးရင် ဒီမော်ဒယ်တွေကို ငါအသုံးချမယ်' လို့ အခုပြောလို့မရပါဘူး။ ကမ္ဘာကြီးသည် ယခု ရွေ့လျားနေသည်မှာ မြန်ဆန်လွန်းပြီး ယခု သက်ဆိုင်ရာအရာများသည် အလွန်လျင်မြန်စွာ ခေတ်နောက်ကျသွားပါသည်။ မြန်ဆန်သွက်လက်သော MOOC အခြေခံသင်တန်းနှင့် အွန်လိုင်းသင်ယူခြင်းသည် ယခင်မျိုးဆက်များအသုံးပြုနေကြသည့် ပုံသေတစ်ပုံတည်းသော အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းလုပ်ငန်း-ဘဝအစား ယနေ့ခေတ်အညွှန်းကိန်းလူ့အဖွဲ့အစည်းတွင် ပိုမိုအဓိပ္ပာယ်ရှိစေသည်။

AML သည် M2M စီးပွားရေးတွင် လိုအပ်သော algorithms များကို အချိန်အနည်းငယ်ဖြင့် လွယ်ကူစွာ တီထွင်ပြီး အသုံးချရန် လိုအပ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ကျွမ်းကျင်သူများစွာလိုအပ်ပြီး ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန် လပေါင်းများစွာကြာသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များအစား AML သည် အချိန်ကွာဟမှုကို တံတားထိုးပေးကာ AI ကို ယခင်က မတွေးဝံ့စရာ အခြေအနေများတွင် အသုံးပြုရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို ရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။

အနာဂတ်၏အာမခံနည်းပညာများ

လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုချောမွေ့၊ သွက်လက်သော၊ ကြံ့ခိုင်သော၊ မမြင်နိုင်သောနှင့် ကလေးကစားခြင်းကဲ့သို့ လွယ်ကူစေရန်အတွက်၊ အခြေအနေများနှင့် ကိုက်ညီသောအခါ ၎င်းကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်သည့် စမတ်စာချုပ်များဖြင့် blockchain နည်းပညာကို အသုံးပြုထားသည်။ ဤ P2P အာမခံမော်ဒယ်အသစ်သည် တောင်းဆိုမှုတစ်ခုပြုလုပ်သည့်အခါတွင်သာ အသုံးပြုရန်အတွက် အဖွဲ့ဝင်တိုင်းသည် ၎င်းတို့၏ပရီမီယံငွေကို escrow-type အကောင့်တွင်ထည့်သည့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပိုက်ဆံအိတ်အစား သမားရိုးကျပရီမီယံငွေပေးချေမှုကို ဖယ်ထုတ်ထားသည်။ ဤပုံစံတွင်၊ အဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးမှ ၎င်းတို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပိုက်ဆံအိတ်များထဲသို့ ထည့်သည့်ပမာဏထက် ပိုမိုကြီးမားသော ထိတွေ့မှုကို မသယ်ဆောင်ပါ။ အကယ်၍ အရေးဆိုမှုများ မလုပ်ပါက ဒစ်ဂျစ်တယ်ပိုက်ဆံအိတ်များ အားလုံးကို ၎င်းတို့၏ ပိုက်ဆံများကို သိမ်းဆည်းထားပါ။ ဤပုံစံရှိ ငွေပေးချေမှုအားလုံးကို bitcoin ဖြင့် ပြီးသည်နှင့် အရောင်းအ၀ယ်ကုန်ကျစရိတ်များကို ပိုမိုလျှော့ချပေးသည်။ Teambrella သည် bitcoin ကိုအခြေခံ၍ ဤမော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုသည့် ပထမဆုံးအာမခံသူဖြစ်ကြောင်း အခိုင်အမာဆိုသည်။ အမှန်တော့ Teambrella သည် တစ်ယောက်တည်းမဟုတ်ပါ။ သက်တူရွယ်တူ အာမခံနှင့် လူသားလုပ်ဆောင်မှု၏ အခြားနယ်ပယ်များကို ပစ်မှတ်ထားသည့် ရွယ်တူမှရွယ်တူ အာမခံလုပ်ငန်းကို ပစ်မှတ်ထားသည့် blockchains အခြေပြု startups အများအပြားရှိသည်။ ၎င်းတို့ထဲမှ အချို့မှာ-

1. etherisc
2. Insurepal
3. AIgang
4. Rega ဘဝ
5. နည်းနည်းအသက်နှင့်ယုံကြည်မှု
6. Unity Matrix Commons

ထို့ကြောင့် လူစုလူဝေးပညာကို အာမခံသူအဖြစ် အသုံးချသည် ။လူတွေဆီက သင်ယူတယ်။, လူတွေနဲ့ စီစဉ်တယ်။, သူတို့မှာ ရှိတဲ့အရာတွေနဲ့ စတင်တယ်။ ပြီးတော့ သူတို့သိတာတွေကို ဆောက်ပါ’’ (လာအိုစီ)။

အစုရှယ်ယာရှင်များအတွက် အမြတ်အစွန်းအများဆုံးရရှိသည့် actuary အစား လက်တွေ့ဖြစ်ရပ်မှန်များနှင့် သီးခြားခွဲထိုင်ကာ ဂိမ်းတွင် အသားအရည်ချို့တဲ့ကာ ၎င်းတို့၏ရွယ်တူချင်းများနှင့် ပတ်သက်သော လူများ၏ အသိအမြင် (ဆိုလိုသည်မှာ ဒေတာ) ကို လက်လှမ်းမီမှုနည်းပါးသော၊ ဤ peer to peer သည် လူစုလူဝေးနှင့် ထိပုတ်ခြင်းတို့ကို အားကောင်းစေသည်။ သူတို့၏ ဉာဏ်ပညာ၌ (စာအုပ်များမှ ဉာဏ်ပညာအစား) သာ၍ကောင်း၏။ ကျားမအပေါ်အခြေခံ၍ အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်း၊ စျေးနှုန်းသင့်မြတ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော တရားမျှတမှုမရှိသောစျေးနှုန်းအလေ့အကျင့်များလည်းမရှိပါ အကယ်၍ သင်သည် အခြားအာမခံလုပ်ငန်းသို့ပြောင်းရန် အလားအလာနည်းပါးပါက သင့်အား ပိုမိုမြင့်မားသောစျေးနှုန်းဖြင့်ကောက်ခံပါသည်။ အာမခံကုမ္ပဏီကြီးသည် သင့်အား သင့်လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များထက် ပိုမသိနိုင်ပါ၊ ရိုးရှင်းပါသည်။

လက်ရှိ blockchain ထက် ဤလယ်ဂျာအသစ်များ၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့်အတူ IOTA၊ Dagcoins နှင့် Byteballs ကဲ့သို့သော အလားတူမျိုးတူ-to-peer အာမခံကို IOTA၊ Dagcoins နှင့် Byteballs ကဲ့သို့ မဟုတ်သော blockchain အခြေပြု ဖြန့်ဝေထားသော စာရင်းဇယားများတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ ဤဒစ်ဂျစ်တယ် တိုကင်ယူခြင်း လုပ်ငန်းများသည် အစိုးရများ၊ အရင်းရှင်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၊ လူမှုရေးအဖွဲ့အစည်းများကဲ့သို့ ဖိနှိပ်ချုပ်ချယ်သော လူလတ်တန်းစားများမရှိသော အလိုအလျောက် အပြည့်အဝယုံကြည်ရလောက်သည့်ပုံစံဖြင့် အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်ခြင်း၊ စုပေါင်းခြင်းနှင့် ရပ်ရွာအတွက် လုပ်ဆောင်ပေးသည့် လုပ်ငန်းပုံစံများကို ပြင်းထန်စွာ ပြန်လည်တီထွင်ရန် ကတိပြုထားသည်။ Peer to Peer Insurance သည် အစီအစဉ်တစ်ခုလုံး၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုသာဖြစ်သည်။

စမတ်ကန်ထရိုက်များတွင် အရေးပေါ်အခြေအနေများဖြစ်ပေါ်ပြီး တောင်းဆိုမှုများချက်ချင်းပေးချေသည့်အခါ ၎င်းတို့နှင့်အတူ ပါ၀င်သည့်အခြေအနေများရှိသည်။ အရည်အချင်းမြင့်မားသော လုပ်သားအင်အား လိုအပ်မှု ကြီးမားသော်လည်း အခြေခံအားဖြင့် စာရေးစာရေး လုပ်ငန်းကို လုပ်ဆောင်နေသည့် အနာဂတ်၏ ပြောင်မြောက်သော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ အဖွဲ့အစည်းကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် လုံးလုံးလျားလျား ဖယ်ရှားလိုက်ပါသည်။ 'အစုရှယ်ယာရှင်များ' ၏ဖိနှိပ်ခံအလယ်အလတ်သမားကို ရှောင်ရှားခြင်းကို ဆိုလိုသည်မှာ အဆင်ပြေမှု၊ စျေးနှုန်းချိုသာမှုနှင့် ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုကောင်းများ ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့် စားသုံးသူများ၏ အကျိုးစီးပွားကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤ peer to peer ဆက်တင်တွင်၊ အကျိုးခံစားခွင့်များသည် အစုရှယ်ယာရှင်များအစား အသိုက်အဝန်းထံ ရောက်သွားပါသည်။ IoT သည် ငွေပေးချေမှုကို တောင်းခံသည့်အချိန်နှင့် မပေးသည့်အခါတွင် ပရိုတိုကောများကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန် ဤရေကူးကန်များသို့ ဒေတာ၏ အဓိကအရင်းအမြစ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ တူညီသော တိုကင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာ ပထဝီဝင်နှင့် စည်းမျဉ်းများဖြင့် ကန့်သတ်ထားမည့်အစား မည်သည့်နေရာမှ မည်သူမဆို အာမခံရေကန်သို့ ဝင်ရောက်နိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။