مشین سے مشین کے دور کا آغاز اور انشورنس پر اس کے اثرات

مشین سے مشین ٹیکنالوجی (M2M) میں بنیادی طور پر انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) ماحول میں سینسرز شامل ہوتے ہیں جہاں وہ سرور یا کسی دوسرے سینسر کو وائرلیس طور پر ڈیٹا بھیجتے ہیں۔ ایک اور سینسر یا سرور ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت (AI) کا استعمال کرتا ہے اور ڈیٹا پر حقیقی وقت میں خود بخود عمل کرتا ہے۔ کارروائیاں کچھ بھی ہو سکتی ہیں جیسے انتباہات، انتباہ، اور سمت میں تبدیلی، بریک، رفتار، موڑ، اور یہاں تک کہ لین دین۔ جیسا کہ M2M تیزی سے بڑھ رہا ہے، ہم جلد ہی پورے کاروباری ماڈلز اور گاہک کے تعلقات کو نئے سرے سے دیکھیں گے۔ درحقیقت، ایپلی کیشنز صرف کاروبار کے تخیل تک محدود ہوں گی۔

یہ پوسٹ درج ذیل کو دریافت کرے گی:

1. اہم M2M ٹیکنالوجیز اور ان کی خلل ڈالنے والی صلاحیتوں کا جائزہ۔
2. M2M لین دین؛ ایک بالکل نیا انقلاب جہاں مشینیں دوسری مشینوں کے ساتھ براہ راست لین دین کر سکتی ہیں جس سے مشینی معیشت ہوتی ہے۔
3. AI کا اثر وہ ہے جو ہمیں M2M کی طرف لے جا رہا ہے۔ بڑا ڈیٹا، ڈیپ لرننگ، اسٹریمنگ الگورتھم۔ خودکار مشینی ذہانت اور مشینی تعلیم۔ مشینی تعلیم شاید مشینی معیشت کا سب سے نمایاں رجحان ہے۔
4. مستقبل کا انشورنس بزنس ماڈل: بلاکچین پر مبنی انشورنس ٹیک اسٹارٹ اپ۔
5. ریمارکس اختتامی

اہم M2M ٹیکنالوجیز کا جائزہ

کچھ حقیقی زندگی کے منظرناموں کا تصور کریں:

1. آپ کی کار آپ کے سفری سفر کو محسوس کرتی ہے اور خود بخود میل کے حساب سے آن ڈیمانڈ کی بنیاد پر انشورنس خریدتی ہے۔ ایک مشین خود بخود اپنی ذمہ داری انشورنس خرید لیتی ہے۔
2. پہننے کے قابل exoskeletons قانون نافذ کرنے والے اداروں اور فیکٹری کو مافوق الفطرت طاقت اور چستی کا کام دیتے ہیں۔
3. دماغی کمپیوٹر انٹرفیس ہمارے دماغوں کے ساتھ مل کر انتہائی انسانی ذہانت پیدا کرتے ہیں (مثال کے طور پر، ایلون مسک کا نیورل لیس)
4. ہمارے ذریعے ہضم ہونے والی سمارٹ گولیاں اور صحت سے متعلق پہننے کے قابل ہماری اموات اور بیماری کے خطرات کا براہ راست اندازہ لگاتے ہیں۔
5. آپ سیلفی لینے سے لائف انشورنس حاصل کر سکتے ہیں۔ سیلفیز کا تجزیہ ایک الگورتھم کے ذریعے کیا جاتا ہے جو طبی طور پر ان تصاویر کے ذریعے آپ کی حیاتیاتی عمر کا تعین کرتا ہے (پہلے ہی اسٹارٹ اپ لیپیٹس کے Chronos سافٹ ویئر کے ذریعے کیا جا رہا ہے)۔
6. آپ کے فرج آپ کی باقاعدہ خریداری اور ذخیرہ اندوزی کی عادات کو سمجھتے ہیں اور دیکھتے ہیں کہ دودھ جیسی کوئی چیز ختم ہو رہی ہے۔ لہذا، یہ براہ راست آن لائن شاپنگ کے ذریعے دودھ خریدتا ہے۔ آپ کے فرج کو آپ کی عام عادات کی بنیاد پر مسلسل دوبارہ ذخیرہ کیا جائے گا۔ نئی عادات اور غیر معمول کے لیے، آپ آزادانہ طور پر اپنی اشیاء خریدنا جاری رکھ سکتے ہیں اور اسے معمول کے مطابق فریج میں رکھ سکتے ہیں۔
7. خود سے چلنے والی کاریں حادثات اور تصادم سے بچنے کے لیے سمارٹ گرڈ پر ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرتی ہیں۔
8. آپ کا روبوٹ محسوس کرتا ہے کہ آپ حال ہی میں زیادہ پریشان اور افسردہ ہو رہے ہیں اور اس لیے وہ آپ کو خوش کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ یہ آپ کے ہیلتھ کوچ بوٹ کو جذباتی لچک کے لیے مواد بڑھانے کے لیے کہتا ہے۔
9. سینسرز پائپ میں آنے والے پھٹنے کو محسوس کرتے ہیں اور پائپ پھٹنے سے پہلے، ایک مرمت کرنے والے کو آپ کے گھر بھیجتا ہے
10. آپ کا چیٹ بوٹ آپ کا پرسنل اسسٹنٹ ہے۔ یہ آپ کے لیے خریداری کرتا ہے، احساس ہوتا ہے کہ جب آپ کو انشورنس خریدنے کی ضرورت ہوتی ہے تو آئیے کہتے ہیں کہ جب آپ سفر کر رہے ہیں، آپ کے روزمرہ کے کام کو سنبھالتا ہے اور آپ کو اپنے روزانہ کے شیڈول پر اپ ڈیٹ کرتا رہتا ہے جو آپ نے بوٹ کے ساتھ مل کر بنایا ہے۔
11. آپ کے پاس نئے ٹوتھ برش بنانے کے لیے 3D پرنٹر ہے۔ موجودہ سمارٹ ٹوتھ برش کو یہ احساس ہوتا ہے کہ اس کے تنت ختم ہونے والے ہیں اس لیے یہ تھری ڈی پرنٹر کو نئے فلیمینٹس بنانے کے لیے سگنل بھیجتا ہے۔
12. پرندوں کے غول کے بجائے، اب ہم ڈرون کے غول کو اڑتے ہوئے دیکھتے ہیں جو اجتماعی بھیڑ کی ذہانت میں اپنے کام انجام دیتے ہیں۔
13. ایک مشین بغیر کسی تربیتی اعداد و شمار کے اپنے خلاف شطرنج کھیلتی ہے اور ہر ایک اور ہر چیز کو ہرا دیتی ہے (AlphaGoZero پہلے سے ہی یہ کر چکی ہے)۔
14. اس طرح کے بے شمار حقیقی زندگی کے منظرنامے ہیں، جو صرف ہمارے تخیل تک محدود ہیں۔

M2M ٹیکنالوجیز سے پیدا ہونے والے دو میٹا تھیمز ہیں: روک تھام اور سہولت۔ خود سے چلنے والی کاریں حادثات کو ختم یا یکسر کم کرسکتی ہیں کیونکہ کار حادثات کی اکثریت انسانی غلطیوں کی وجہ سے ہوتی ہے۔ پہننے کے قابل اشیاء صحت مند طرز زندگی، سمارٹ ہوم سینسرز کے پائپ پھٹنے اور دیگر مسائل کا باعث بن سکتے ہیں اس سے پہلے کہ وہ رونما ہوں اور ان کی اصلاح کریں۔ یہ روک تھام بیماری، حادثات اور دیگر برے واقعات کو کم کرتی ہے۔ سہولت ایک بہت زیادہ آرکینگ پہلو ہے کہ زیادہ تر سب کچھ ایک مشین سے دوسری مشین میں خود بخود ہوتا ہے اور کچھ باقی معاملات میں، اسے انسانی مہارت اور توجہ سے بڑھایا جاتا ہے۔ مشین سیکھتی ہے کہ وقت کے ساتھ ساتھ ہمارے طرز عمل کے بارے میں اپنے سینسر سے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے اسے خود سیکھنے کے لیے کیا پروگرام بنایا گیا ہے۔ یہ پس منظر میں ہوتا ہے اور خود بخود اپنے وقت اور کوششوں کو تخلیقی ہونے جیسی دیگر انسانی چیزوں پر خالی کرتا ہے۔

یہ ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز نمائش میں تبدیلیوں کا باعث بن رہی ہیں اور انشورنس پر بہت زیادہ اثر ڈال رہی ہیں۔ ایک بڑی تعداد میں ٹچ پوائنٹس بنائے جاتے ہیں جہاں بیمہ کنندہ کسٹمر کے ساتھ مشغول ہو سکتا ہے، ذاتی کوریج پر کم اور تجارتی پہلو پر زیادہ توجہ دی جاتی ہے (جیسے کہ اگر خود ڈرائیونگ کار خراب ہو جائے یا ہیک ہو جائے، ہوم اسسٹنٹ ہیک ہو جائے، اس کی بجائے اسمارٹ گولی زہر کھا جائے۔ موت کی شرح اور بیماری کے خطرات کا متحرک طور پر جائزہ لینے کے لیے ریئل ٹائم ڈیٹا فراہم کرنا) وغیرہ۔ دعووں کی فریکوئنسی میں یکسر کمی واقع ہو سکتی ہے، لیکن دعووں کی شدت زیادہ پیچیدہ اور اس کا اندازہ لگانا مشکل ہو سکتا ہے کیونکہ نقصانات کا اندازہ لگانے کے لیے مختلف اسٹیک ہولڈرز کو آن بورڈ لینا ہو گا اور یہ دیکھنے کے لیے کہ نقصان کی کوریج کا حصہ کس طرح مختلف ہوتا ہے۔ مختلف اسٹیک ہولڈرز کی غلطی سائبر ہیکنگ کئی گنا بڑھ جائے گی جس کے نتیجے میں مشین اکانومی میں بیمہ کنندگان کے لیے نئے مواقع پیدا ہوں گے۔  

یہ ٹیکنالوجیز اکیلے نہیں ہیں؛ ٹیکنالوجی میں مسلسل انقلاب لائے بغیر سرمایہ داری قائم نہیں رہ سکتی اور اس طرح اس کے ساتھ ہمارے انسانی تعلقات ہیں۔ اگر آپ کو اس کے بارے میں مزید آگاہی کی ضرورت ہے تو دیکھیں کہ کس طرح الگورتھم اور ٹیکنالوجی ہماری ذہنیت کو ڈھال رہے ہیں، سوچنے والے رویوں کو ہمارے رویے اور اعمال کو کیسے ڈھال رہے ہیں اور دیکھیں کہ تمام ٹیکنالوجی کتنی تیزی سے ترقی کر رہی ہے۔ حیرت کی بات یہ ہے کہ یہ مشاہدہ کارل مارکس نے کیا تھا، جو 1818-1883 میں رہتا تھا اور اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ دنیا کی تمام ٹیکنالوجی گہری سوچ اور دانشمندی کا کوئی متبادل نہیں ہے۔

سماجی تبدیلیاں تکنیکی تبدیلیوں کے ساتھ ساتھ چلتی ہیں۔ اب ہم صرف امیروں کو امیر بنانے کے بجائے سماجی اثرات (مثال کے طور پر لیمونیڈ) پر فوکس کرتے ہوئے ہم مرتبہ کاروباری ماڈلز دیکھ رہے ہیں۔ شیئرنگ اکانومی ٹیکنالوجی کے استعمال کو فروغ دے رہی ہے کیونکہ یہ ہمیں آن ڈیمانڈ کی بنیاد پر رسائی (لیکن ملکیت نہیں) فراہم کرتی ہے۔ ہزار سالہ نسل بھی پچھلی نسلوں سے بہت مختلف ہے اور ہم نے صرف اس کے لیے بیدار ہونا شروع کیا ہے جس کا وہ مطالبہ کرتے ہیں اور وہ ہمارے ارد گرد کی دنیا کو کس طرح تشکیل دینا چاہتے ہیں۔ شیئرنگ اکانومی کا مطلب یہ ہو سکتا ہے کہ مشینیں اپنے بٹوے کے ساتھ انسانوں کے لیے آن ڈیمانڈ کی بنیاد پر خدمات انجام دے سکتی ہیں اور آزادانہ طور پر لین دین کر سکتی ہیں۔

M2M مالی لین دین

ہمارے مستقبل کے صارفین بٹوے والی مشینیں ہوں گے۔ "IOTA (انٹرنیٹ آف تھنگز ایپلیکیشن)" نامی ایک کریپٹو کرنسی کا مقصد مشین کی معیشت کو ہماری روزمرہ کی حقیقت میں آگے بڑھانا ہے IoT مشینوں کو براہ راست اور خود بخود دوسری مشینوں سے لین دین کرنے کی اجازت دے کر اور یہ مشین پر مبنی کاروباری ماڈلز کے تیزی سے ظہور کا باعث بنے گا۔ 

IOTA بلاک چین کو ہٹا کر اور اس کے بجائے 'ٹینگل' تقسیم شدہ لیجر کو اپنا کر کرتا ہے جو قابل توسیع، ہلکا پھلکا اور صفر ٹرانزیکشن فیس ہے جس کا مطلب ہے کہ پہلی بار مائیکرو ٹرانزیکشن قابل عمل ہیں۔ موجودہ بلاکچین سسٹمز پر IOTA کے اہم فوائد یہ ہیں:

1. ایک واضح خیال کی اجازت دینے کے لیے، بلاکچین ایک ایسے ریستوراں کی طرح ہے جس میں وقف شدہ ویٹر (کان کن) آپ کے لیے کھانا لاتے ہیں۔ ٹینگل میں، یہ سیلف سروس ریستوراں ہے جہاں ہر کوئی اپنی خدمت کرتا ہے۔ ٹینگل یہ اس پروٹوکول کے ذریعے کرتا ہے جسے نیا ٹرانزیکشن کرتے وقت اپنے پچھلے دو ٹرانزیکشنز کی تصدیق کرنی ہوتی ہے۔ اس طرح کان کن، بلاک چین نیٹ ورکس میں بے پناہ طاقت پیدا کرنے والا نیا مڈل مین، ٹینگل کے ذریعے مکمل طور پر بیکار ہو جاتا ہے۔ بلاک چین کا وعدہ یہ ہے کہ مڈل مین ہمارا استحصال کرتے ہیں خواہ وہ حکومت ہوں، رقم چھاپنے والے بینک ہوں، مختلف ادارے ہوں لیکن مڈل مین 'کان کنوں' کا ایک اور طبقہ کافی طاقتور ہوتا جا رہا ہے، خاص طور پر چینی کان کنوں کی وجہ سے چھوٹے چھوٹے حصوں میں بہت بڑی طاقت کا ارتکاز ہوتا ہے۔ ہاتھوں کی تعداد بٹ کوائن کی کان کنی 159 سے زیادہ ممالک میں پیدا ہونے والی بجلی جتنی توانائی لیتی ہے اس لیے یہ بجلی کے وسائل کا بھی بہت بڑا ضیاع ہے کیونکہ لین دین کی توثیق کرنے کے لیے پیچیدہ کرپٹو ریاضیاتی کوڈز کو کریک کرنے کے لیے بھاری کمپیوٹنگ ہارڈویئر کی ضرورت ہوتی ہے۔
2. چونکہ کان کنی وقت طلب اور مہنگی ہے، اس لیے مائیکرو یا نینو لین دین کرنا کوئی معنی نہیں رکھتا۔ ٹینگل لیجر لین دین کو متوازی طور پر توثیق کرنے کی اجازت دیتا ہے اور IoT دنیا کو نینو اور مائیکرو ٹرانزیکشنز کرنے کی اجازت دینے کے لیے کوئی مائننگ فیس کی ضرورت نہیں ہے۔
3. آج کے دور میں مشینیں 'غیر بینک شدہ' ذرائع ہیں لیکن IOTA کے ساتھ، مشینیں آمدنی پیدا کر سکتی ہیں اور ایک اقتصادی طور پر قابل عمل خود مختار یونٹ بن سکتی ہیں جو خود انشورنس، توانائی، دیکھ بھال وغیرہ خرید سکتی ہے۔ IOTA محفوظ شناختوں کے ذریعے "نو اپنی مشین (KYM)" فراہم کرتا ہے جیسے کہ بینک فی الحال Know Your Customer (KYC) ہیں۔

IOTA cryptocurrencies کی ایک نئی نسل ہے جس کا مقصد ان مسائل کو حل کرنا ہے جنہیں پچھلے کرپٹو حل کرنے کے قابل نہیں تھے۔ "Tangle" تقسیم شدہ لیجر ڈائریکٹڈ Acyclic گراف کے لیے ایک عرفی نام ہے جیسا کہ ذیل میں دکھایا گیا ہے: 

ڈائریکٹڈ Acyclic گراف ایک کرپٹوگرافک ڈی سینٹرلائزڈ نیٹ ورک ہے جو قیاس ہے کہ لامحدودیت تک توسیع پذیر ہے اور کوانٹم کمپیوٹرز (جو ابھی تک تجارتی طور پر مکمل طور پر تیار اور مین اسٹریم لائف میں استعمال ہونا باقی ہیں) ہیش پر مبنی دستخطوں کی انکرپشن کی ایک مختلف شکل کو استعمال کرکے مزاحمت کرتا ہے۔  

پیمانے پر بوجھل ہونے کے بجائے، ٹینگل دراصل مزید لین دین کے ساتھ تیز ہوتی ہے اور بہتر ہوتی جاتی ہے کیونکہ یہ بگڑنے کی بجائے بڑھ جاتی ہے۔ IOTA استعمال کرنے والے تمام آلات Node of the Tangle کا حصہ بنائے گئے ہیں۔ نوڈ کے ذریعے کی جانے والی ہر ٹرانزیکشن کے لیے، نوڈ 2 کو دیگر لین دین کی تصدیق کرنی چاہیے۔ اس طرح لین دین کی تصدیق کرنے کی ضرورت سے دگنی گنجائش موجود ہے۔ یہ اینٹی فریجائل پراپرٹی جس میں انتشار کی وجہ سے گڑبڑ خراب ہونے کی بجائے افراتفری سے بہتر ہوتی ہے ٹینگل کا ایک اہم فائدہ ہے۔ 

تاریخی طور پر اور اس وقت بھی، ہم ٹرانزیکشنز کی اصل، منزل، مقدار اور تاریخ کو ثابت کرنے کے لیے ان کے ٹریل کو ریکارڈ کر کے ان پر اعتماد پیدا کرتے ہیں۔ اس کے لیے بہت سے پیشوں جیسے وکلاء، آڈیٹرز، کوالٹی انسپکٹرز اور بہت سے معاون افعال کے لیے بہت زیادہ وقت اور کوششوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ، بدلے میں، انسانوں کو اپنی تخلیقی صلاحیتوں کو ختم کرنے کا سبب بنتا ہے جو کہ نمبروں کی کمی کا شکار ہو کر دستی طور پر تصدیق کرتے ہیں، لین دین کو مہنگا، غلط اور مہنگا بناتا ہے۔ بہت زیادہ انسانی مصائب اور دکھ کا سامنا بہت سے انسانوں کو کرنا پڑا ہے جو صرف ان لین دین میں اعتماد پیدا کرنے کے لیے یکسر بار بار کام کرتے ہیں۔ جیسا کہ علم طاقت ہے، اس لیے اہم معلومات کو اقتدار میں رہنے والوں کے ذریعے عوام کو روکنے کے لیے پوشیدہ رکھا جاتا ہے۔ بلاکچین ہمیں مڈل مین کے ممکنہ طور پر 'اس تمام گھٹیا پن کو ختم کرنے' اور ٹیکنالوجی کے ذریعے لوگوں کو طاقت دینے کی اجازت دے رہا ہے جو کہ چوتھے صنعتی انقلاب کا بنیادی ہدف ہے۔

تاہم، موجودہ بلاکچین کی اسکیل ایبلٹی، لین دین کی فیس اور کمپیوٹنگ وسائل کے حوالے سے اپنی حدود کا ایک سیٹ ہے جو کہ میرے لیے ضروری ہیں۔ IOTA لین دین کی تخلیق اور تصدیق کے لیے اسے 'Tangle' تقسیم شدہ لیجر سے بدل کر بلاکچین کو مکمل طور پر ختم کر دیتا ہے۔ IOTA کا مقصد مشین اکانومی کے کلیدی فعال کے طور پر کام کرنا ہے جو کہ موجودہ کرپٹو کی حدود کی وجہ سے اب تک محدود ہے۔

یہ معقول طور پر پیش گوئی کی جا سکتی ہے کہ بہت سے سائبر فزیکل سسٹمز ابھریں گے اور مصنوعی ذہانت اور IoT پر مبنی ہوں گے جیسے سپلائی چینز، سمارٹ سٹیز، سمارٹ گرڈ، مشترکہ کمپیوٹنگ، سمارٹ گورننس اور ہیلتھ کیئر سسٹم۔ ایک ایسا ملک جس میں امریکہ اور چین کے عام جنات کے علاوہ AI میں مشہور ہونے کے بہت پرجوش اور جارحانہ منصوبے ہیں UAE۔ UAE کے پاس بہت سے AI اقدامات ہیں جیسے اس نے ڈرون پولیس، بغیر ڈرائیور کے کاروں اور ہائپر لوپس کے منصوبے، بلاک چین پر مبنی گورننس اور یہاں تک کہ مصنوعی ذہانت کے لیے دنیا کے پہلے وزیر مملکت بھی ہیں۔

کارکردگی کی جستجو ہی وہ جستجو تھی جس نے پہلے سرمایہ داری کو آگے بڑھایا اور اب یہی تلاش سرمایہ داری کو ختم کرنے کے لیے کام کر رہی ہے۔ 3D پرنٹنگ اور شیئرنگ اکانومی لاگت کو یکسر کم کر رہی ہے اور کارکردگی کی سطح کو اپ گریڈ کر رہی ہے اور ڈیجیٹل والیٹس والی مشینوں کے ساتھ 'مشین اکانومی' زیادہ کارکردگی کا اگلا منطقی قدم ہے۔ پہلی بار، ایک مشین معاشی طور پر خود مختار یونٹ ہوگی جو جسمانی یا ڈیٹا سروسز کے ذریعے آمدنی حاصل کرے گی اور توانائی، انشورنس اور دیکھ بھال پر خرچ کرے گی۔ اس تقسیم شدہ اعتماد کی وجہ سے آن ڈیمانڈ معیشت میں تیزی آئے گی۔ تھری ڈی پرنٹنگ سے مواد اور روبوٹس بنانے کی لاگت میں یکسر کمی آئے گی اور معاشی طور پر خود مختار روبوٹ جلد ہی انسانوں کو آن ڈیمانڈ کی بنیاد پر خدمات دینا شروع کر دیں گے۔

اس پر پڑنے والے دھماکہ خیز اثرات کو دیکھنے کے لیے، صدیوں پرانے Lloyd کی انشورنس مارکیٹ کو تبدیل کرنے کا تصور کریں۔ ایک سٹارٹ اپ، TrustToken USD 256 ٹریلین ٹرانزیکشنز کرنے کے لیے ایک ٹرسٹ اکانومی بنانے کی کوشش کر رہا ہے، جو کہ زمین پر حقیقی دنیا کے تمام اثاثوں کی قیمت ہے۔ موجودہ ٹرانزیکشنز پرانے ماڈلز میں محدود شفافیت، لیکویڈیٹی، اعتماد اور بہت ساری پریشانیوں کے ساتھ ہوتی ہیں۔ ڈیجیٹل لیجرز جیسے بلاکچین کا استعمال کرتے ہوئے ان لین دین کو انجام دینا ٹوکنائزیشن کی صلاحیت کے ذریعے کہیں زیادہ منافع بخش ہے۔ ٹوکنائزیشن وہ عمل ہے جس کے ذریعے حقیقی دنیا کے اثاثوں کو ڈیجیٹل ٹوکن میں تبدیل کیا جاتا ہے۔ TrustToken حقیقی دنیا کے اثاثوں کو ٹوکنائز کرنے کے ذریعے ڈیجیٹل اور حقیقی دنیا کے درمیان پل بنا رہا ہے جو حقیقی دنیا میں بھی قابل قبول ہے اور 'قانونی طور پر نافذ، آڈٹ اور بیمہ شدہ' ہے۔ یہ 'SmartTrust' کنٹریکٹ کی تخلیق کے ذریعے کیا جاتا ہے جو حقیقی دنیا میں قانونی حکام کے ساتھ ملکیت کی ضمانت دیتا ہے، اور معاہدے کے ٹوٹنے پر کسی بھی ضروری کارروائی کو بھی نافذ کرتا ہے، جس میں ریپوز کرنا، مجرمانہ سزائیں وصول کرنا اور بہت کچھ شامل ہے۔ تمام اسٹیک ہولڈرز کے لیے قیمتوں، خدمات کو جمع کرنے اور گفت و شنید کرنے کے لیے ایک وکندریقرت TrustMarket دستیاب ہے اور TrustTokens وہ اشارے اور انعامات ہیں جو فریقین کو قابل اعتماد رویے، آڈٹ ٹریل بنانے اور اثاثوں کی بیمہ کرنے کے لیے موصول ہوتے ہیں۔

آیا ٹرسٹ ٹوکنز ساؤنڈ انشورنس کروانے کے قابل ہیں یا نہیں یہ بحث کے لیے ہے لیکن ہم اسے صدیوں پرانے لائیڈز مارکیٹ میں پہلے ہی دیکھ سکتے ہیں۔ Lloyd کی مارکیٹ میں، انشورنس کے خریدار اور بیچنے والے اور انڈر رائٹرز انشورنس کروانے کے لیے اکٹھے ہوتے ہیں۔ Lloyd کے فنڈز کی انتظامیہ ان کے مختلف سنڈیکیٹس کی نگرانی کرتی ہے اور بیمہ کرنے سے آنے والے جھٹکوں کو جذب کرنے کے لیے سرمائے کی کافی مقدار فراہم کرتی ہے۔ TrustMarket میں Lloyd کی مارکیٹ کا جدید ورژن بننے کی صلاحیت ہے لیکن اس کی درست کامیابی کا تعین کرنا بہت جلد ہے۔ TrustToken معیشت کو کھول سکتا ہے اور حقیقی دنیا کے اثاثوں میں بہتر قیمت اور کم لاگت اور بدعنوانی پیدا کر سکتا ہے، خاص طور پر رئیل اسٹیٹ، انشورنس اور اشیاء میں جو بہت کم لوگوں کے ہاتھ میں بہت زیادہ طاقت پیدا کرتا ہے۔

M2M مساوات کا AI حصہ

AI اور اس کے 10,000+ مشین لرننگ ماڈلز پر بہت زیادہ سیاہی لکھی گئی ہے جن کی اپنی خوبیاں اور کمزوریاں ہیں اور وہ ہمیں ان بصیرتوں سے پردہ اٹھانے کی اجازت دے رہے ہیں جو ہماری زندگیوں کو یکسر بہتر بنانے کے لیے پہلے ہم سے پوشیدہ تھیں۔ ہم ان کو تفصیل سے بیان نہیں کریں گے لیکن مشین ٹیچنگ اور آٹومیٹڈ مشین انٹیلی جنس (AML) کے دو شعبوں پر توجہ مرکوز کریں گے کیونکہ یہ IoT کو ہارڈ ویئر کے الگ تھلگ بٹس سے ڈیٹا اور انٹیلی جنس کے مربوط کیریئرز میں تبدیل کرنے کی اجازت دیں گے۔

مشینی تعلیم

مشین ٹیچنگ، شاید سب سے زیادہ تیز رفتار رجحان ہے جسے ہم دیکھ رہے ہیں جو M2M معیشت کو ہماری روزمرہ کی زندگی کی ایک غالب خصوصیت بننے کے لیے عاجزانہ آغاز سے تیزی سے آگے بڑھنے کی اجازت دے سکتا ہے۔ تصور! مشینیں نہ صرف ایک دوسرے اور دوسرے پلیٹ فارم جیسے سرورز اور انسانوں کے ساتھ لین دین کرتی ہیں بلکہ ایک دوسرے کو سکھاتی ہیں۔ یہ پہلے ہی Tesla Model S کے آٹو پائلٹ فیچر کے ساتھ ہو چکا ہے۔ انسانی ڈرائیور کار کے ماہر استاد کے طور پر کام کرتا ہے لیکن کاریں ان ڈیٹا اور سیکھنے کو آپس میں شیئر کرتی ہیں اور انتہائی مختصر وقت میں اپنے تجربے کو یکسر بہتر بناتی ہیں۔ اب ایک IoT ڈیوائس کوئی الگ تھلگ ڈیوائس نہیں ہے جسے شروع سے ہی سب کچھ سیکھنا پڑے گا۔ یہ دنیا بھر میں دیگر اسی طرح کے IoT آلات کے ذریعہ سیکھے گئے بڑے پیمانے پر سیکھنے کا فائدہ اٹھا سکتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ مشین لرننگ کے ذریعے تربیت یافتہ IoT کے ذہین نظام صرف ہوشیار نہیں ہو رہے ہیں۔ وہ وقت کے ساتھ تیزی سے تیز تر ہو رہے ہیں۔

اس 'مشین ٹیچنگ' کے بہت زیادہ فوائد ہیں کہ یہ تربیت کے درکار وقت کو کم کرتا ہے، بڑے پیمانے پر تربیتی ڈیٹا رکھنے کی ضرورت کو نظرانداز کرتا ہے اور صارف کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے مشینوں کو خود سیکھنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ مشینی تدریس بعض اوقات اجتماعی ہو سکتی ہے جیسے خود چلانے والی کاریں اجتماعی چھتے کی طرح ایک دوسرے کے ساتھ بانٹنا اور سیکھنا، یا یہ مخالف ہو سکتی ہے جیسے دو مشینیں اپنے خلاف شطرنج کھیل رہی ہیں، ایک مشین دھوکہ دہی کا کام کرتی ہے اور دوسری مشین دھوکہ دہی کے طور پر۔ ڈیٹیکٹر اور اسی طرح. مشین کسی دوسری مشین کی ضرورت کے بغیر اپنے خلاف نقلی اور گیم کھیل کر خود کو بھی سکھا سکتی ہے۔ AlphaGoZero نے بالکل ایسا ہی کیا ہے۔ AlphaGoZero نے کوئی تربیتی ڈیٹا استعمال نہیں کیا اور اپنے خلاف کھیلا اور پھر AlphaGo کو شکست دی جو AI تھا جس نے دنیا کے بہترین انسانی Go کھلاڑیوں کو شکست دی تھی (Go چینی شطرنج کا ایک مقبول ورژن ہے)۔ شطرنج کے گرینڈ ماسٹروں کو الفا گوزیرو کا کھیل دیکھ کر جو احساس ہوا وہ شطرنج کھیلنے والی ایک اعلی درجے کی اجنبی سپر ذہین ریس جیسا تھا۔

اس سے درخواستیں حیران کن ہیں؛ ہائپر لوپ (بہت تیز ٹرین) پر مبنی ٹنل پوڈز جو ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرتے ہیں، خود مختار بحری جہاز، ٹرک، بھیڑ کی ذہانت پر چلنے والے ڈرون کے پورے بیڑے اور زندہ شہر سمارٹ گرڈ کے تعاملات کے ذریعے خود سے سیکھتے ہیں۔ یہ مصنوعی ذہانت کے چوتھے صنعتی انقلاب میں رونما ہونے والی دیگر اختراعات کے ساتھ موجودہ صحت کے مسائل، مطلق غربت جیسے بہت سے سماجی مسائل کو ختم کر سکتا ہے اور ہمیں چاند اور مریخ کو آباد کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

IOTA کے علاوہ، Dagcoins اور byteballs بھی ہیں جنہیں بلاکچین کی ضرورت نہیں ہے۔ ڈیگ کوائنز اور بائٹ بالز دونوں دوبارہ ڈی اے جی ڈائریکٹڈ ایکریلک گراف پر مبنی ہیں جس طرح IOTA کا 'الجھنا' ہے۔ IOTA کے اسی طرح کے فوائد تقریباً Dagcoins اور byteballs پر لاگو ہوتے ہیں کیونکہ یہ سب بلاک ہین کی موجودہ حدود پر قابو پاتے ہیں۔ 

خودکار مشین لرننگ

یقیناً آٹومیشن کا ایک وسیع تر سیاق و سباق موجود ہے جہاں تقریباً ہر فیلڈ پر شبہ ہے اور کوئی بھی AI apocalypse کے اس خوف سے آزاد نہیں ہے۔ آٹومیشن کا ایک روشن پہلو بھی ہے جہاں یہ انسانوں کو صرف کام کے بجائے 'کھیلنے' کو دریافت کرنے کی اجازت دے گا۔ ایک جامع کوریج کے لیے، دیکھیں اس مضمون futurism.com پر

اعداد و شمار کے سائنسدانوں، ایکچوریوں، کوانٹس، اور بہت سے دوسرے جیسے مقداری ماڈلرز کے ساتھ وابستہ ہائپ اور شان کے باوجود، انہیں ایک ایسے مسئلے کا سامنا کرنا پڑتا ہے جسے حل کرنے کے لیے خودکار مشین انٹیلی جنس تیار کرتی ہے۔ مسئلہ ان کی تربیت اور ان کے اصل کام کے مقابلے میں انہیں کیا کرنا چاہئے کے درمیان فرق ہے۔ تاریک حقیقت یہ ہے کہ زیادہ تر وقت بندر کے کاموں میں لیا جاتا ہے (وہ کام جو کوئی بھی بندر کسی ذہانت سے تربیت یافتہ اور قابل انسان کے بجائے کرسکتا ہے) جیسے دہرائے جانے والے کام، نمبر کرنچنگ، ڈیٹا کو چھانٹنا، ڈیٹا کو صاف کرنا، اسے سمجھنا، ماڈلز کی دستاویز کرنا۔ اور اس تمام ریاضی کے ساتھ رابطے میں رہنے کے لیے بار بار پروگرامنگ (اسپریڈشیٹ میکینکس بھی ہونا) اور اچھی میموری کا اطلاق کرنا۔ انہیں کیا کرنا چاہیے وہ تخلیقی ہونا، قابل عمل بصیرت پیدا کرنا، ڈیٹا پر مبنی ٹھوس نتائج لانے کے لیے دوسرے اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ بات کرنا، موجودہ مسائل کا تجزیہ کرنا اور نئے 'پولی میتھ' حل کے ساتھ آنا ہے۔

آٹومیٹڈ مشین انٹیلی جنس (AML) اس بڑے فرق کو کم کرنے کا خیال رکھتی ہے۔ 200 ڈیٹا سائنسدانوں کی ٹیم کی خدمات حاصل کرنے کے بجائے، AML استعمال کرنے والے ایک یا چند ڈیٹا سائنسدان ایک ہی وقت میں متعدد ماڈلز کی تیز رفتار ماڈلنگ کا استعمال کر سکتے ہیں کیونکہ مشین لرننگ کا زیادہ تر کام پہلے سے ہی AML کے ذریعے خودکار ہوتا ہے جیسے کہ ایکسپلوریٹری ڈیٹا انیلیسیس، فیچر ٹرانسفارمیشنز، الگورتھم کا انتخاب، ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ اور ماڈل تشخیص۔ بہت سے پلیٹ فارم دستیاب ہیں جیسے ڈیٹا روبوٹ، گوگل کا آٹو ایم ایل، ڈرائیور لیس اے آئی آف ایچ 20، آئی بی این آر روبوٹ، نیوٹونین، ٹی پی او ٹی، آٹو سکلیرن، آٹو ویکا، مشین-جے ایس، بگ ایم ایل، ٹریفیکٹا، اور پیور پریڈیکٹیو وغیرہ۔ پہلے سے طے شدہ معیار کے مطابق زیادہ سے زیادہ ماڈلز تلاش کرنے کے لیے ایک ہی وقت میں درجنوں موزوں الگورتھم کی گنتی کریں۔ چاہے وہ گہرے سیکھنے والے الگورتھم ہوں یا اسٹریمنگ الگورتھم، سب کو زیادہ سے زیادہ حل تلاش کرنے کے لیے صفائی کے ساتھ خودکار کیا جاتا ہے جس میں ہمیں اصل میں دلچسپی ہے۔

اس طرح سے، AML ڈیٹا سائنسدانوں کو زیادہ انسان اور کم سائبرگ-ولکن-ہیومن کیلکولیٹر بننے کے لیے آزاد کرتا ہے۔ مشینوں کو اس کے سپرد کیا جاتا ہے جو وہ سب سے بہتر کرتے ہیں (بار بار کام، ماڈلنگ) اور انسانوں کو ان کے سپرد کیا جاتا ہے جو وہ بہترین کرتے ہیں (تخلیقی ہونا، کاروباری مقاصد کو آگے بڑھانے کے لیے قابل عمل بصیرت پیدا کرنا، نئے حل پیدا کرنا اور ان سے بات چیت کرنا)۔ میں اب یہ نہیں کہہ سکتا کہ 'پہلے انتظار کریں مجھے 10 سالوں میں مشین لرننگ میں پی ایچ ڈی یا ماہر بننے دیں اور پھر میں ان ماڈلز کو اپلائی کروں گا۔ دنیا اب بہت تیزی سے آگے بڑھ رہی ہے اور جو اب متعلقہ ہے وہ بہت جلد پرانا ہو جاتا ہے۔ ایک تیز رفتار MOOC پر مبنی کورس اور آن لائن لرننگ آج کل کے نمایاں معاشرے میں اس فکسڈ ون-کیرئیر ان لائف کے بجائے کہیں زیادہ معنی خیز ہے جس کی پچھلی نسلیں عادی تھیں۔

M2M معیشت میں AML ضروری ہے کیونکہ الگورتھم کو کم وقت کے ساتھ آسانی سے تیار اور تعینات کرنے کی ضرورت ہے۔ الگورتھم کے بجائے بہت زیادہ ماہرین کی ضرورت ہوتی ہے اور وہ اپنے ماڈل تیار کرنے میں مہینوں لگتے ہیں، AML وقت کے فرق کو پورا کرتا ہے اور ایسے حالات میں AI کو لاگو کرنے میں پیداواری صلاحیت کو بڑھانے کی اجازت دیتا ہے جس کا پہلے تصور بھی نہیں کیا جا سکتا تھا۔

مستقبل کی بیمہ ٹیکنالوجی

اس عمل کو مزید ہموار، چست، مضبوط، پوشیدہ اور ایک بچے کے کھیلنے کی طرح آسان بنانے کے لیے، بلاک چین ٹیکنالوجی کو سمارٹ کنٹریکٹس کے ساتھ استعمال کیا جاتا ہے جو حالات کے پورا ہونے پر خود کو انجام دیتا ہے۔ یہ نیا P2P انشورنس ماڈل ایک ڈیجیٹل والیٹ کا استعمال کرتے ہوئے روایتی پریمیم کی ادائیگی کو ختم کر رہا ہے جہاں ہر رکن اپنا پریمیم ایسکرو قسم کے اکاؤنٹ میں رکھتا ہے صرف اس صورت میں استعمال کیا جائے گا جب دعوی کیا جائے۔ اس ماڈل میں، کوئی بھی ممبر اپنے ڈیجیٹل بٹوے میں ڈالی گئی رقم سے زیادہ ایکسپوژر نہیں رکھتا۔ اگر کوئی دعویٰ نہیں کیا جاتا ہے تو تمام ڈیجیٹل بٹوے اپنی رقم رکھتے ہیں۔ اس ماڈل میں تمام ادائیگیاں بٹ کوائن کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہیں اور لین دین کے اخراجات کو مزید کم کرتے ہیں۔ Teambrella بٹ کوائن پر مبنی اس ماڈل کا استعمال کرنے والا پہلا بیمہ کنندہ ہونے کا دعویٰ کرتا ہے۔ درحقیقت، ٹیمبریلا تنہا نہیں ہے۔ بہت سے بلاک چینز پر مبنی اسٹارٹ اپس ہیں جو ہم مرتبہ سے ہم مرتبہ انشورنس اور انسانی سرگرمیوں کے دیگر شعبوں کو نشانہ بناتے ہیں۔ ان میں سے کچھ یہ ہیں:

1. Etherisc
2. انشورپال
3. اے آئی گینگ
4. ریگا لائف
5. بٹ لائف اور ٹرسٹ
6. یونٹی میٹرکس کامنز

اس طرح، بیمہ کنندہ کے طور پر اس میں بہت سی بھیڑ حکمت کا استعمال کیا جاتا ہے۔لوگوں سے سیکھتا ہے۔, لوگوں کے ساتھ منصوبہ, ان کے پاس جو کچھ ہے اس سے شروع ہوتا ہے۔ اور جو کچھ وہ جانتے ہیں اس پر تعمیر کرتے ہیں' (لاؤ زے)۔

حصص یافتگان کے لیے زیادہ سے زیادہ منافع حاصل کرنے کے بجائے، زمینی حقائق سے الگ تھلگ بیٹھنے، کھیل میں جلد کی کمی، اور اپنے ساتھیوں کی نسبت لوگوں کی بیداری (یعنی ڈیٹا) تک بہت کم رسائی رکھتے ہیں، یہ ہم مرتبہ سے ہم مرتبہ بھیڑ کو بااختیار بناتا ہے۔ ان کی حکمت میں (بجائے کتابوں کی حکمت کے) جو کہیں بہتر ہے۔ یہاں قیمتوں کا تعین کرنے کے کوئی غیر منصفانہ طریقے بھی نہیں ہیں جیسے جنس کی بنیاد پر درجہ بندی، قیمتوں کی اصلاح جو آپ سے زیادہ چارج کرتی ہے اگر آپ کا کسی دوسرے بیمہ کنندہ کے پاس جانے کا امکان کم ہے اور اس کے برعکس۔ بڑا بیمہ کرنے والا آپ کو آپ کے ساتھیوں سے زیادہ نہیں جان سکتا، یہ اتنا ہی آسان ہے۔

یہی پیئر ٹو پیئر انشورنس نان بلاکچین پر مبنی ڈسٹری بیوٹڈ لیجرز جیسے IOTA، Dagcoins اور Byteballs پر موجودہ بلاکچین پر ان نئے لیجرز کے اضافی تکنیکی فوائد کے ساتھ کی جا سکتی ہے۔ ان ڈیجیٹل ٹوکنائزیشن سٹارٹ اپس کے پاس کاروباری ماڈلز کو یکسر نئے سرے سے ایجاد کرنے کا وعدہ ہے جہاں لین دین، پولنگ اور کچھ بھی کمیونٹی کے لیے خود کار طریقے سے مکمل طور پر بھروسہ مند طریقے سے کیا جاتا ہے جس میں حکومتیں، سرمایہ دارانہ کاروبار، سماجی ادارے وغیرہ نہیں ہوتے۔ پیئر ٹو پیئر انشورنس پورے پروگرام کا صرف ایک حصہ ہے۔

سمارٹ معاہدوں میں ان کے ساتھ پہلے سے موجود حالات ہوتے ہیں جو خود بخود اس وقت متحرک ہو جاتے ہیں جب ہنگامی صورت حال ہوتی ہے اور دعووں کی فوری ادائیگی ہو جاتی ہے۔ اعلیٰ قابلیت لیکن بنیادی طور پر علما کا کام کرنے والی لیبر فورس کی بہت زیادہ ضرورت کو یکسر ختم کر دیا گیا ہے تاکہ مستقبل کی ایک خوبصورت خود مختار تنظیم کی تعمیر کی جا سکے۔ 'شیئر ہولڈرز' کے ظالم مڈل مین سے گریز کیا جاتا ہے جس کا مطلب ہے کہ سہولت، کم قیمت اور اچھی کسٹمر سپورٹ فراہم کرکے صارفین کے مفادات پر عمل کیا جاتا ہے۔ اس پیئر ٹو پیئر سیٹنگ میں، فوائد شیئر ہولڈر کے بجائے کمیونٹی کو جاتے ہیں۔ IoT ان پولز کو ڈیٹا کا بنیادی ذریعہ فراہم کرتا ہے تاکہ پروٹوکول تیار کیا جا سکے کہ دعوے کی ادائیگی کب جاری کی جائے اور کب نہیں۔ اسی ٹوکنائزیشن کا مطلب ہے کہ کوئی بھی شخص جغرافیہ اور قواعد و ضوابط سے محدود ہونے کے بجائے انشورنس پول تک رسائی حاصل کر سکتا ہے۔