ਮਸ਼ੀਨ-ਟੂ-ਮਸ਼ੀਨ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ ਬੀਮੇ ਲਈ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਮਸ਼ੀਨ-ਟੂ-ਮਸ਼ੀਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ (M2M) ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਨੈਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਜ਼ (IoT) ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸੈਂਸਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਸਰਵਰ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸੈਂਸਰ ਨੂੰ ਵਾਇਰਲੈੱਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਭੇਜਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੈਂਸਰ ਜਾਂ ਸਰਵਰ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਡਾਟਾ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਅਲਰਟ, ਚੇਤਾਵਨੀ, ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ, ਬ੍ਰੇਕ, ਸਪੀਡ, ਮੋੜਨਾ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਲੈਣ-ਦੇਣ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ M2M ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਜਲਦੀ ਹੀ ਪੂਰੇ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਖੋਜਦੇ ਹੋਏ ਦੇਖਾਂਗੇ। ਦਰਅਸਲ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਸਿਰਫ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹੋਣਗੀਆਂ।

ਇਹ ਪੋਸਟ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੇਗੀ:

1. ਮੁੱਖ M2M ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ।
2. M2M ਲੈਣ-ਦੇਣ; ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਨਵੀਂ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਜਿੱਥੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੂਜੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਆਰਥਿਕਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
3. AI ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ M2M ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ; ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ। ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਟੀਚਿੰਗ। ਮਸ਼ੀਨ ਅਧਿਆਪਨ ਸ਼ਾਇਦ ਮਸ਼ੀਨ ਆਰਥਿਕਤਾ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਘਾਤਕ ਰੁਝਾਨ ਹੈ।
4. ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਬੀਮਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ: ਬਲੌਕਚੈਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਇੰਸ਼ੋਰੇਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ।
5. ਟਿੱਪਣੀ ਸਮਾਪਤ

ਮੁੱਖ M2M ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ

ਕੁਝ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ:

1. ਤੁਹਾਡੀ ਕਾਰ ਤੁਹਾਡੀ ਯਾਤਰਾ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮੀਲ ਦੁਆਰਾ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਗ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬੀਮਾ ਖਰੀਦਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਦੇਣਦਾਰੀ ਬੀਮਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਖਰੀਦਦੀ ਹੈ।
2. ਕਾਨੂੰਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫੈਕਟਰੀ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਐਕਸੋਸਕੇਲੇਟਨ ਅਲੌਕਿਕ ਤਾਕਤ ਅਤੇ ਚੁਸਤੀ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ
3. ਬ੍ਰੇਨ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਸੁਪਰ-ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਐਲੋਨ ਮਸਕ ਦੀ ਨਿਊਰਲ ਲੇਸ)
4. ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਹਜ਼ਮ ਕੀਤੀਆਂ ਸਮਾਰਟ ਗੋਲੀਆਂ ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਮੌਤ ਦਰ ਅਤੇ ਰੋਗ ਸੰਬੰਧੀ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸਿਹਤ ਲਈ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਚੀਜ਼ਾਂ।
5. ਤੁਸੀਂ ਸੈਲਫੀ ਲੈਣ ਤੋਂ ਜੀਵਨ ਬੀਮਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸੈਲਫੀਜ਼ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਜੈਵਿਕ ਉਮਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਲੈਪੇਟਸ ਦੇ ਕ੍ਰੋਨੋਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ)।
6. ਤੁਹਾਡੇ ਫਰਿੱਜ ਤੁਹਾਡੀ ਨਿਯਮਤ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਅਤੇ ਭੰਡਾਰਨ ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਦੁੱਧ ਵਰਗੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਖਤਮ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਸਿੱਧੇ ਆਨਲਾਈਨ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਰਾਹੀਂ ਦੁੱਧ ਖਰੀਦਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਆਦਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਫਰਿੱਜ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁੜ-ਸਟਾਕ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਨਵੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਆਮ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਰੀਦਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਮ ਵਾਂਗ ਫਰਿੱਜ ਵਿੱਚ ਸਟਾਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
7. ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਦੁਰਘਟਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟੱਕਰਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਮਾਰਟ ਗਰਿੱਡ 'ਤੇ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
8. ਤੁਹਾਡਾ ਰੋਬੋਟ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਅਤੇ ਉਦਾਸ ਹੋ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖੁਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਹਤ ਕੋਚ ਬੋਟ ਨੂੰ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਲਚਕੀਲੇਪਨ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ।
9. ਸੈਂਸਰ ਪਾਈਪ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਫਟਣ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਾਈਪ ਦੇ ਫਟਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਮੁਰੰਮਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਘਰ ਭੇਜਦਾ ਹੈ
10. ਤੁਹਾਡਾ ਚੈਟਬੋਟ ਤੁਹਾਡਾ ਨਿੱਜੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਸਮਝੋ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਯਾਤਰਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ 'ਤੇ ਅਪਡੇਟ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬੋਟ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
11. ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਵੇਂ ਟੂਥਬਰੱਸ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 3D ਪ੍ਰਿੰਟਰ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਸਮਾਰਟ ਟੂਥਬਰੱਸ਼ ਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੇ ਫਿਲਾਮੈਂਟਸ ਖਰਾਬ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਹਨ ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਨਵੇਂ ਫਿਲਾਮੈਂਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 3D ਪ੍ਰਿੰਟਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਗਨਲ ਭੇਜਦਾ ਹੈ।
12. ਪੰਛੀਆਂ ਦੇ ਝੁੰਡਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਡਰੋਨ ਦੇ ਝੁੰਡਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਿਕ ਝੁੰਡ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ
13. ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਪਣੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸ਼ਤਰੰਜ ਖੇਡਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਅਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਹਰਾਉਂਦੀ ਹੈ (ਅਲਫਾਗੋਜ਼ੀਰੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦਾ ਹੈ)।
14. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਣਗਿਣਤ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਹਨ, ਸਿਰਫ ਸਾਡੀ ਕਲਪਨਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹਨ।

M2M ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਦੋ ਮੈਟਾ-ਥੀਮ ਹਨ: ਰੋਕਥਾਮ ਅਤੇ ਸਹੂਲਤ। ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਹਾਦਸਿਆਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰ ਦੁਰਘਟਨਾਵਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਇੱਕ ਸਿਹਤਮੰਦ ਜੀਵਨ ਸ਼ੈਲੀ, ਸਮਾਰਟ ਹੋਮ ਸੈਂਸਰ ਪਾਈਪ ਫਟਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਰੋਕਥਾਮ ਰੋਗ, ਦੁਰਘਟਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਾੜੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸੁਵਿਧਾ ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਰਕਿੰਗ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਬਾਕੀ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਨੁੱਖੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੋਣ ਲਈ ਖਾਲੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਉੱਭਰ ਰਹੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਿਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਬੀਮੇ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੱਚ ਪੁਆਇੰਟ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਬੀਮਾਕਰਤਾ ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਜੁੜ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਿੱਜੀ ਕਵਰੇਜ 'ਤੇ ਘੱਟ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਪਹਿਲੂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੇ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਖਰਾਬ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਹੈਕ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਹੋਮ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਹੈਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਮਾਰਟ ਗੋਲੀ ਜ਼ਹਿਰ ਮੌਤ ਦਰ ਅਤੇ ਰੋਗ ਸੰਬੰਧੀ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ) ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਰ। ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟਣ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਪਰ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਕਵਰੇਜ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਪਾਤ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਲੈਣਾ ਹੋਵੇਗਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ। ਸਾਈਬਰ ਹੈਕਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਆਰਥਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਮੌਕੇ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗੀ।  

ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਇਕੱਲੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਪੂੰਜੀਵਾਦ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਏ ਬਿਨਾਂ ਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਸ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਬੰਧ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਦੇਖੋ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਾਡੀ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਢਾਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਸੋਚਣ ਵਾਲੇ ਰਵੱਈਏ ਸਾਡੇ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਢਾਲ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਸਾਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਹੈਰਾਨੀ ਦੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਿਰੀਖਣ ਕਾਰਲ ਮਾਰਕਸ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ 1818-1883 ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਸੀ ਅਤੇ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਸਾਰੀ ਤਕਨੀਕ ਡੂੰਘੀ ਸੋਚ ਅਤੇ ਵਿਦਿਅਕ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਕੋਈ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸਮਾਜਿਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਚਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਅਮੀਰਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਮੀਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਨਿੰਬੂ ਪਾਣੀ) 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪੀਅਰ-ਟੂ-ਪੀਅਰ ਬਿਜ਼ਨਸ ਮਾਡਲ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮੰਗ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਾਨੂੰ ਪਹੁੰਚ (ਪਰ ਮਾਲਕੀ ਨਹੀਂ) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵੀ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ ਉਸ ਲਈ ਜਾਗਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਮੰਗਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਡੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਦੁਨੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਆਪਣੇ ਵਾਲਿਟ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਮੰਗ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

M2M ਵਿੱਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ

ਸਾਡੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਗਾਹਕ ਬਟੂਏ ਵਾਲੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਹੋਣਗੇ। "IOTA (ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ)" ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਕ੍ਰਿਪਟੋਕੁਰੰਸੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਸ਼ੀਨ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਨੂੰ ਸਾਡੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ IoT ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਦੂਜੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਭਾਰ ਹੋਵੇਗਾ। 

IOTA ਬਲਾਕਚੈਨ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ 'ਟੈਂਗਲ' ਵੰਡੇ ਲੇਜ਼ਰ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਕੇ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਕੇਲੇਬਲ, ਹਲਕਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ੀਰੋ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਫੀਸ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਵਿਹਾਰਕ ਹਨ। ਮੌਜੂਦਾ ਬਲਾਕਚੈਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਉੱਤੇ IOTA ਦੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ ਹਨ:

1. ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਲਈ, ਬਲਾਕਚੈਨ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਵੇਟਰਾਂ (ਮਾਈਨਰਾਂ) ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਭੋਜਨ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਟੈਂਗਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਵਾਲਾ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਕੋਈ ਆਪਣੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੈਂਗਲ ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੁਆਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਨਵਾਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਆਪਣੇ ਪਿਛਲੇ ਦੋ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਾਈਨਰ, ਬਲਾਕਚੈਨ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਅਥਾਹ ਸ਼ਕਤੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਵੇਂ ਵਿਚੋਲੇ, ਟੈਂਗਲ ਰਾਹੀਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੇਕਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਬਲਾਕਚੈਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਿਚੋਲੇ ਸਾਡਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਸਰਕਾਰ ਹੋਵੇ, ਪੈਸਾ ਛਾਪਣ ਵਾਲੇ ਬੈਂਕ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਦਾਰੇ, ਪਰ ਵਿਚੋਲੇ ਦੀ ਇਕ ਹੋਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ 'ਖਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ' ਕਾਫ਼ੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੀਨੀ ਖਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇਕ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿਚ ਵੱਡੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਇਕਾਗਰਤਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਹੱਥ ਦੀ ਗਿਣਤੀ. ਬਿਟਕੋਇਨ ਮਾਈਨਿੰਗ 159 ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇਸ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਬਿਜਲੀ ਜਿੰਨੀ ਊਰਜਾ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਬਿਜਲੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਬਰਬਾਦੀ ਵੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਗਣਿਤਿਕ ਕੋਡਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
2. ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਈਨਿੰਗ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮਾਈਕ੍ਰੋ ਜਾਂ ਨੈਨੋ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਟੈਂਗਲ ਲੇਜ਼ਰ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ IoT ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਨੈਨੋ ਅਤੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਲਈ ਕੋਈ ਮਾਈਨਿੰਗ ਫੀਸ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
3. ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅੱਜ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ 'ਅਨਬੈਂਕਡ' ਸਰੋਤ ਹਨ ਪਰ IOTA ਨਾਲ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਆਮਦਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਰਥਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਸੁਤੰਤਰ ਇਕਾਈ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਬੀਮਾ, ਊਰਜਾ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਆਦਿ ਖਰੀਦ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। IOTA ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਛਾਣਾਂ ਰਾਹੀਂ "ਨੋ ਯੂਅਰ ਮਸ਼ੀਨ (ਕੇਵਾਈਐਮ)" ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੈਂਕਾਂ ਨੇ ਇਸ ਵੇਲੇ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਜਾਣੋ (ਕੇਵਾਈਸੀ)।

IOTA ਕ੍ਰਿਪਟੋਕਰੰਸੀ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਨਸਲ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਪਿਛਲੀਆਂ ਕ੍ਰਿਪਟੋਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਸਨ। "ਟੈਂਗਲ" ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਲੇਜ਼ਰ ਇੱਕ ਡਾਇਰੈਕਟਡ ਐਸੀਕਲਿਕ ਗ੍ਰਾਫ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਨਾਮ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ: 

ਡਾਇਰੈਕਟਡ ਏਸਾਈਕਲਿਕ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਇੱਕ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਅਨੰਤਤਾ ਤੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹੈ ਅਤੇ ਹੈਸ਼-ਅਧਾਰਿਤ ਦਸਤਖਤਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਰੂਪ ਦੀ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ (ਜੋ ਅਜੇ ਤੱਕ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਦੇ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣੇ ਬਾਕੀ ਹਨ) ਦੇ ਹਮਲਿਆਂ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰਦਾ ਹੈ।  

ਪੈਮਾਨੇ ਲਈ ਬੋਝਲ ਬਣਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਟੈਂਗਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਿਗੜਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਕੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਆਈਓਟੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ ਯੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਟੈਂਗਲ ਦੇ ਨੋਡ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਨੋਡ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਹਰੇਕ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਲਈ, ਨੋਡ 2 ਨੂੰ ਹੋਰ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਾਲੋਂ ਦੁੱਗਣੀ ਸਮਰੱਥਾ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਇਹ ਐਂਟੀ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੈਂਗਲ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਿਗੜਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ, ਟੈਂਗਲ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਹੈ। 

ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵੀ, ਅਸੀਂ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਮੂਲ, ਮੰਜ਼ਿਲ, ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਟ੍ਰੇਲ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਕੇ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ ਵਕੀਲਾਂ, ਆਡੀਟਰਾਂ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰੀਖਕਾਂ ਅਤੇ ਕਈ ਸਹਾਇਤਾ ਕਾਰਜਾਂ ਵਰਗੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੇਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਯਤਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ, ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਨੰਬਰ-ਕਰੰਚਰ ਬਣ ਕੇ ਆਪਣੀ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੱਥੀਂ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਲੈਣ-ਦੇਣ ਮਹਿੰਗੇ, ਗਲਤ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੇ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੇ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦੁੱਖਾਂ ਅਤੇ ਦੁਖਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ ਇਹਨਾਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕਸਾਰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਿਆਨ ਸ਼ਕਤੀ ਹੈ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੱਤਾ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਜਨਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਛੁਪਾ ਕੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬਲਾਕਚੈਨ ਸਾਨੂੰ ਵਿਚੋਲੇ ਦੇ 'ਇਸ ਸਾਰੇ ਬਕਵਾਸ ਨੂੰ ਕੱਟਣ' ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਚੌਥੀ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੌਜੂਦਾ ਬਲਾਕਚੈਨ ਦੀਆਂ ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀਆਂ ਫੀਸਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਹੈ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ। ਆਈਓਟੀਏ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਨੂੰ 'ਟੈਂਗਲ' ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਲੇਜ਼ਰ ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ ਬਲਾਕਚੈਨ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। IOTA ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਸ਼ੀਨ ਆਰਥਿਕਤਾ ਦੇ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਮਰਥਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ, ਮੌਜੂਦਾ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁਣ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹੈ।

ਇਹ ਵਾਜਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਾਈਬਰ-ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਉਭਰਨਗੀਆਂ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਆਈਓਟੀ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ, ਸਮਾਰਟ ਸਿਟੀਜ਼, ਸਮਾਰਟ ਗਰਿੱਡ, ਸ਼ੇਅਰਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਸਮਾਰਟ ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਿਸਟਮ। ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਚੀਨ ਦੇ ਆਮ ਦਿੱਗਜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ AI ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਹੀ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਅਤੇ ਹਮਲਾਵਰ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਦੇਸ਼ UAE ਹੈ। UAE ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸਨੇ ਡਰੋਨ ਪੁਲਿਸ, ਡਰਾਈਵਰ ਰਹਿਤ ਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਲੂਪਸ 'ਤੇ ਯੋਜਨਾਵਾਂ, ਬਲਾਕਚੈਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲਈ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਰਾਜ ਮੰਤਰੀ ਵੀ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ।

ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਖੋਜ ਉਹ ਖੋਜ ਸੀ ਜਿਸ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਪੂੰਜੀਵਾਦ ਨੂੰ ਭਜਾਇਆ ਅਤੇ ਹੁਣ ਇਹੀ ਖੋਜ ਪੂੰਜੀਵਾਦ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। 3D ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਵਾਲਿਟ ਵਾਲੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ 'ਮਸ਼ੀਨ ਇਕਾਨਮੀ' ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਅਗਲਾ ਤਰਕਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਇੱਕ ਆਰਥਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਇਕਾਈ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਭੌਤਿਕ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਮਦਨ ਕਮਾਏਗੀ ਅਤੇ ਊਰਜਾ, ਬੀਮਾ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰੇਗੀ। ਇਸ ਵੰਡੇ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਕਾਰਨ ਆਨ-ਡਿਮਾਂਡ ਆਰਥਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਉਛਾਲ ਆਵੇਗਾ। 3D ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾ ਦੇਵੇਗੀ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਰੋਬੋਟ ਜਲਦੀ ਹੀ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਮੰਗ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਣਗੇ।

ਇਸ ਦੇ ਵਿਸਫੋਟਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ, ਸਦੀਆਂ ਪੁਰਾਣੇ ਲੋਇਡ ਦੇ ਬੀਮਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ, TrustToken  USD 256 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਟਰੱਸਟ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਧਰਤੀ ਉੱਤੇ ਸਾਰੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਪੱਤੀਆਂ ਦਾ ਮੁੱਲ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਸੀਮਤ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਤਰਲਤਾ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੁਰਾਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਬਲਾਕਚੈਨ ਵਰਗੇ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਲੇਜਰਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਹਨਾਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੁਆਰਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁਨਾਫ਼ੇ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਰਾਹੀਂ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਸੰਪਤੀਆਂ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। TrustToken ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸੰਪਤੀਆਂ ਨੂੰ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਡਿਜੀਟਲ ਅਤੇ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪੁਲ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ 'ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ, ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਬੀਮਾਯੁਕਤ' ਹੈ। ਇਹ 'SmartTrust' ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਥਾਰਟੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਲਕੀਅਤ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੁੜ-ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਅਪਰਾਧਿਕ ਜੁਰਮਾਨੇ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ TrustMarket ਸਾਰੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤਾਂ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਅਤੇ TrustTokens ਉਹ ਸੰਕੇਤ ਅਤੇ ਇਨਾਮ ਹਨ ਜੋ ਪਾਰਟੀਆਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਿਵਹਾਰ ਲਈ, ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦਾ ਬੀਮਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕੀ TrustTokens ਸਾਊਂਡ ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਇਹ ਬਹਿਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ ਪਰ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਦੀਆਂ ਪੁਰਾਣੇ ਲੋਇਡ ਦੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਲੋਇਡ ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ, ਬੀਮੇ ਦੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਅਤੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਅਤੇ ਅੰਡਰਰਾਈਟਰ ਬੀਮੇ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਲੋਇਡ ਦੇ ਫੰਡਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿੰਡੀਕੇਟਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੀਮਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਵੀ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਝਟਕਿਆਂ ਨੂੰ ਜਜ਼ਬ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂੰਜੀ ਦੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। TrustMarket ਕੋਲ ਲੋਇਡ ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਆਧੁਨਿਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ ਪਰ ਇਸਦੀ ਸਹੀ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਹੈ। TrustToken ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਸੰਪਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਭ੍ਰਿਸ਼ਟਾਚਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ, ਬੀਮਾ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਵਿੱਚ ਜੋ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸ਼ਕਤੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

M2M ਸਮੀਕਰਨ ਦਾ AI ਹਿੱਸਾ

AI ਅਤੇ ਇਸਦੇ 10,000+ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿਆਹੀ ਲਿਖੀ ਗਈ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸੂਝ-ਬੂਝਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਸਾਡੀਆਂ ਜ਼ਿੰਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਾਡੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਸਨ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਨਹੀਂ ਕਰਾਂਗੇ ਪਰ ਮਸ਼ੀਨ ਟੀਚਿੰਗ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AML) ਦੇ ਦੋ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ IoT ਨੂੰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੇ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਬਿੱਟਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੈਰੀਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣਗੇ।

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਿਆ

ਮਸ਼ੀਨ ਅਧਿਆਪਨ, ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਘਾਤਕ ਰੁਝਾਨ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ M2M ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਨੂੰ ਨਿਮਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ ਸਾਡੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ! ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਰਵਰ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਟੇਸਲਾ ਮਾਡਲ ਐੱਸ ਦੇ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਫੀਚਰ ਨਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੋ ਚੁੱਕਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਡਰਾਈਵਰ ਕਾਰ ਦੇ ਮਾਹਰ ਅਧਿਆਪਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕਾਰਾਂ ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹੁਣ ਇੱਕ IoT ਡਿਵਾਈਸ ਇੱਕ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਡਿਵਾਈਸ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਭ ਕੁਝ ਸਿੱਖਣਾ ਪਏਗਾ; ਇਹ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਮਾਨ IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖੀ ਗਈ ਮਾਸ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਵੀ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ IoT ਦੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸਿਰਫ ਚੁਸਤ ਨਹੀਂ ਬਣ ਰਹੀਆਂ ਹਨ; ਉਹ ਘਾਤਕ ਰੁਝਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੁਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ।

ਇਸ 'ਮਸ਼ੀਨ ਟੀਚਿੰਗ' ਦੇ ਬਹੁਤ ਫਾਇਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵੱਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਟੀਚਿੰਗ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਸਮੂਹਿਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਵੈ-ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹਿਕ ਛਪਾਕੀ ਦੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਸਿੱਖਣ, ਜਾਂ ਇਹ ਵਿਰੋਧੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਆਪਣੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸ਼ਤਰੰਜ ਖੇਡ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜੀ ਮਸ਼ੀਨ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ। ਡਿਟੈਕਟਰ ਅਤੇ ਹੋਰ. ਮਸ਼ੀਨ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਗੇਮਾਂ ਖੇਡ ਕੇ ਵੀ ਸਿਖਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। AlphaGoZero ਨੇ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਕੀਤਾ ਹੈ। AlphaGoZero ਨੇ ਕਿਸੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਰੁੱਧ ਖੇਡਿਆ ਅਤੇ ਫਿਰ AlphaGo ਨੂੰ ਹਰਾਇਆ ਜੋ ਕਿ AI ਸੀ ਜਿਸ ਨੇ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਨੁੱਖੀ ਗੋ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਹਰਾਇਆ ਸੀ (ਗੋ ਚੀਨੀ ਸ਼ਤਰੰਜ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ)। ਸ਼ਤਰੰਜ ਦੇ ਗ੍ਰੈਂਡਮਾਸਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅਲਫਾਗੋਜ਼ੀਰੋ ਖੇਡਦੇ ਦੇਖਣ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਜੋ ਸ਼ਤਰੰਜ ਖੇਡਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਉੱਨਤ ਪਰਦੇਸੀ ਸੁਪਰ-ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਦੌੜ ਵਰਗੀ ਸੀ।

ਇਸ ਤੋਂ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਹਨ; ਹਾਈਪਰਲੂਪ (ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਰੇਲਗੱਡੀ) ਅਧਾਰਤ ਸੁਰੰਗ ਪੌਡ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਜਹਾਜ਼, ਟਰੱਕ, ਡਰੋਨ ਦੇ ਸਾਰੇ ਫਲੀਟ ਝੁੰਡ ਦੀ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਚੱਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟ ਗਰਿੱਡ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਚੌਥੀ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਹੋਰ ਕਾਢਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਹਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਪੂਰਨ ਗਰੀਬੀ ਵਰਗੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮਾਜਿਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਚੰਦਰਮਾ ਅਤੇ ਮੰਗਲ ਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਬਸਤੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

IOTA ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਥੇ ਡੈਗਕੋਇਨ ਅਤੇ ਬਾਈਟਬਾਲ ਵੀ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਲਾਕਚੈਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਡੈਗਕੋਇਨ ਅਤੇ ਬਾਈਟਬਾਲ ਦੋਨੋਂ ਦੁਬਾਰਾ ਡੀਏਜੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਐਕਰੇਲਿਕ ਗ੍ਰਾਫ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ IOTA ਦਾ 'ਟੈਂਗਲ' ਹੈ। IOTA ਦੇ ਸਮਾਨ ਫਾਇਦੇ ਲਗਭਗ ਡੇਗਕੋਇਨਸ ਅਤੇ ਬਾਈਟਬਾਲਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਾਰੇ ਬਲਾਕਹੇਨ ਦੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। 

ਸਵੈਚਾਲਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ

ਬੇਸ਼ੱਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੰਦਰਭ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਲਗਭਗ ਹਰ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸ਼ੱਕ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਏਆਈ ਸਾਕਾ ਦੇ ਇਸ ਡਰ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਚਮਕਦਾਰ ਪੱਖ ਵੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਕੰਮ ਦੀ ਬਜਾਏ 'ਖੇਡਣ' ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਵੇਗਾ। ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਕਵਰੇਜ ਲਈ, ਵੇਖੋ ਇਸ ਲੇਖ futurism.com 'ਤੇ

ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮਾਡਲਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ, ਐਕਚੁਅਰੀਜ਼, ਕੁਆਂਟਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹਾਈਪ ਅਤੇ ਮਹਿਮਾ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵੈਚਾਲਤ ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੈਅ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਹੈ। ਧੁੰਦਲੀ ਹਕੀਕਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਬਾਂਦਰਾਂ ਦੇ ਕੰਮ (ਉਹ ਕੰਮ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਬਾਂਦਰ ਕਿਸੇ ਬੌਧਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਯੋਗ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ) ਦੁਆਰਾ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ, ਨੰਬਰ ਕੱਟਣਾ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣਾ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ। ਅਤੇ ਉਸ ਸਾਰੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਲਈ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ (ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵੀ ਹੋਣ) ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਉਹ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੋਣਾ, ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ, ਠੋਸ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਨਤੀਜੇ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਦੂਜੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨਾ, ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਵੇਂ 'ਪੌਲੀਮੈਥ' ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣਾ ਹੈ।

ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏਐਮਐਲ) ਇਸ ਵੱਡੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। 200 ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, AML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਕੁਝ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ AML ਦੁਆਰਾ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੋਜ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਤਬਦੀਲੀਆਂ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚੋਣ, ਹਾਈਪਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਪਲਬਧ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ DataRobot, Google ਦਾ AutoML, H20 ਦਾ Driverless AI, IBNR ਰੋਬੋਟ, Nutonian, TPOT, Auto-Sklearn, Auto-Weka, Machine-JS, Big ML, Trifacta, ਅਤੇ Pure Predictive ਆਦਿ AML ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਰਵੋਤਮ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਦਰਜਨਾਂ ਢੁਕਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਚਾਹੇ ਉਹ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਾਂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ, ਸਭ ਨੂੰ ਸਰਵੋਤਮ ਹੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ।

ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, AML ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅਤੇ ਘੱਟ ਸਾਈਬਰਗ-ਵਲਕਨ-ਮਨੁੱਖੀ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਬਣਨ ਲਈ ਮੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ, ਮਾਡਲਿੰਗ) ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੋਣਾ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ, ਨਵੇਂ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ)। ਮੈਂ ਹੁਣ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਕਿ 'ਪਹਿਲਾਂ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕਰੋ ਮੈਨੂੰ 10 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੀਐਚਡੀ ਜਾਂ ਮਾਹਰ ਬਣਨ ਦਿਓ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੈਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਾਂਗਾ; ਸੰਸਾਰ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਹੁਣ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਉਹ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਪੁਰਾਣਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ MOOC ਅਧਾਰਤ ਕੋਰਸ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅੱਜ ਦੇ ਘਾਤਕ ਸਮਾਜ ਵਿੱਚ ਨਿਸ਼ਚਿਤ-ਇੱਕ-ਕੈਰੀਅਰ-ਇਨ-ਲਾਈਫ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਰਥ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।

M2M ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਵਿੱਚ AML ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, AML ਸਮੇਂ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸੋਚਿਆ ਵੀ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ।

ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਬੀਮਾ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਹਿਜ, ਚੁਸਤ, ਮਜਬੂਤ, ਅਦਿੱਖ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬੱਚੇ ਦੇ ਖੇਡਣ ਵਾਂਗ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਬਲਾਕਚੈਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮਾਰਟ ਕੰਟਰੈਕਟਸ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਰਤਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਹੋਣ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਵਾਂ P2P ਬੀਮਾ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਵਾਲਿਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਭੁਗਤਾਨ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਮੈਂਬਰ ਆਪਣਾ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਇੱਕ ਐਸਕ੍ਰੋ-ਟਾਈਪ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਹੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, ਕੋਈ ਵੀ ਮੈਂਬਰ ਆਪਣੇ ਡਿਜੀਟਲ ਵਾਲਿਟ ਵਿੱਚ ਪਾਈ ਗਈ ਰਕਮ ਤੋਂ ਵੱਧ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਦਾਅਵਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਸਾਰੇ ਡਿਜੀਟਲ ਵਾਲਿਟ ਆਪਣੇ ਪੈਸੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਭੁਗਤਾਨ ਬਿਟਕੋਇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਘਟਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Teambrella ਬਿਟਕੋਇਨ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਇਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪਹਿਲੀ ਬੀਮਾਕਰਤਾ ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦਰਅਸਲ, ਟੀਮਬ੍ਰੇਲਾ ਇਕੱਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪੀਅਰ ਟੂ ਪੀਅਰ ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਲਾਕਚੈਨ ਅਧਾਰਤ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਹਨ:

1. ਈਥਰਿਸਕ
2. ਬੀਮਾਪਾਲ
3. AIgang
4. ਰੀਗਾ ਲਾਈਫ
5. ਬਿੱਟ ਲਾਈਫ ਅਤੇ ਟਰੱਸਟ
6. ਯੂਨਿਟੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕਾਮਨਜ਼

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਭੀੜ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੀਮਾਕਰਤਾ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ 'ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਯੋਜਨਾਵਾਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਜੋ ਹੈ ਉਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਉਸ 'ਤੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ' (ਲਾਓ ਜ਼ੇ)।

ਸ਼ੇਅਰਧਾਰਕਾਂ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁਨਾਫ਼ੇ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜ਼ਮੀਨੀ ਹਕੀਕਤਾਂ ਤੋਂ ਅਲੱਗ ਬੈਠੇ, ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਚਮੜੀ ਦੀ ਘਾਟ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਸਾਥੀਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਜਾਗਰੂਕਤਾ (ਅਰਥਾਤ, ਡੇਟਾ) ਤੱਕ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਪੀਅਰ ਟੂ ਪੀਅਰ ਭੀੜ ਨੂੰ ਤਾਕਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ (ਕਿਤਾਬਾਂ ਤੋਂ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਬਜਾਏ) ਜੋ ਕਿ ਕਿਤੇ ਬਿਹਤਰ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਵੀ ਅਣਉਚਿਤ ਕੀਮਤ ਪ੍ਰਥਾਵਾਂ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਿੰਗ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰੇਟਿੰਗ, ਕੀਮਤ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਰਚਾ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਬੀਮਾਕਰਤਾ ਵੱਲ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਉਲਟ। ਵਿਸ਼ਾਲ ਬੀਮਾਕਰਤਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਥੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਜਾਣ ਸਕਦਾ, ਇਹ ਓਨਾ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਹੈ।

ਇਹ ਉਹੀ ਪੀਅਰ-ਟੂ-ਪੀਅਰ ਬੀਮਾ ਗੈਰ-ਬਲਾਕਚੇਨ ਆਧਾਰਿਤ ਵੰਡੇ ਲੇਜਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ IOTA, Dagcoins ਅਤੇ Byteballs 'ਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਬਲਾਕਚੈਨ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨਵੇਂ ਲੇਜਰਾਂ ਦੇ ਵਾਧੂ ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਭਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਕੋਲ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੁੜ-ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਰਕਾਰਾਂ, ਪੂੰਜੀਵਾਦੀ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ, ਸਮਾਜਿਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਦਿ ਵਰਗੇ ਕਿਸੇ ਦਮਨਕਾਰੀ ਵਿਚੋਲੇ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰੇ ਲਈ ਲੈਣ-ਦੇਣ, ਪੂਲਿੰਗ ਅਤੇ ਕੁਝ ਵੀ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪੀਅਰ ਟੂ ਪੀਅਰ ਇੰਸ਼ੋਰੈਂਸ ਪੂਰੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।

ਸਮਾਰਟ ਕੰਟਰੈਕਟਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸ਼ਰਤਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚਾਲੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਅਚਾਨਕ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦਾ ਤੁਰੰਤ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਇੱਕ ਸੁਚੱਜੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਸੰਸਥਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉੱਚ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲੈਰੀਕਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕਿਰਤ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵੱਡੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। 'ਸ਼ੇਅਰਹੋਲਡਰਾਂ' ਦੇ ਦਮਨਕਾਰੀ ਵਿਚੋਲੇ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸੁਵਿਧਾ, ਘੱਟ ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹਿੱਤਾਂ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪੀਅਰ ਤੋਂ ਪੀਅਰ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਲਾਭ ਸ਼ੇਅਰਧਾਰਕ ਦੀ ਬਜਾਏ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। IoT ਇਹਨਾਂ ਪੂਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁੱਖ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਮਾਨ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਭੂਗੋਲ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬੀਮਾ ਪੂਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।