Tecnologia: la quarta rivoluzione industriale: l’ascesa dell’economia autonoma

autore originale ： TechFoodLife

Per capire il presente, bisogna ricercare il passato. Per vedere il futuro, bisogna sentire lo slancio crescere nel presente.

Quando si esamina il passato, diventa chiaro che i progressi della tecnologia sono stati senza dubbio il motore principale nel progresso della civiltà umana. Proprio come la ruota e la bussola hanno rivoluzionato le generazioni precedenti, gli sviluppi dello smartphone e di Internet hanno cambiato completamente la società odierna, rendendo difficile persino immaginare un mondo senza di loro. Sebbene sia facile guardare indietro nella storia e identificare le scoperte chiave, la maggior parte delle persone non è in grado di prevedere le innovazioni tecnologiche del futuro prima che siano completamente integrate nella vita di tutti i giorni. In effetti, la maggior parte delle nuove tecnologie viene ridicolizzata nelle fasi iniziali, con “esperti” che affermano di essere irraggiungibili e non necessarie.

(Per gentile concessione di The Nomads)

Tuttavia, nonostante il dubbio che ostinatamente offuschi il presente, molti credono che le attuali tendenze tecnologiche stiano per innescare una quarta rivoluzione industriale; questa volta è stato innescato dall’aumento dell’automazione di massa. Mentre è probabile che le economie dirette dagli esseri umani non scompariranno mai, ciò che sta iniziando ad accadere è la formazione di un’economia parallela gestita interamente dalle macchine. Simile alle rivoluzioni industriali del passato, quella attuale si sta coalizzando attorno ad alcune scoperte tecnologiche, in particolare nel Internet delle cose (IoT), Intelligenza artificiale (AI) e Tecnologia di contabilità distribuita(DLT).

(L’economista vincitore del premio Nobel Paul Krugman si sbagliava chiaramente sull’impatto che Internet avrebbe avuto sulla società; fonte)

Mentre la persona media ha poca o nessuna consapevolezza di ciò che sta arrivando, la traiettoria della tecnologia moderna non passa inosservata a tutti. Brian Arthur, un economista famoso per aver sviluppato l’approccio moderno ai rendimenti crescenti, ha proposto una tesi per descrivere il fenomeno e l’ha coniata, “l’economia dell’autonomia.” Klaus Schwab, fondatore e presidente esecutivo del Forum economico mondiale, ha fatto eco a sentimenti simili e ha persino scritto un libro al riguardo intitolato “La quarta rivoluzione industriale.”

Prima di dare un’occhiata più da vicino alle attuali tendenze tecnologiche, è utile studiare gli impatti che le prime tre rivoluzioni industriali hanno avuto sulla società. Possedere la conoscenza storica può fare molto per aiutare a immaginare come la Quarta Rivoluzione Industriale avrà un impatto sul futuro.

Le rivoluzioni industriali del passato

Le tre precedenti rivoluzioni industriali sono state tutte guidate da una serie di innovazioni tecnologiche separate ma interconnesse che hanno notevolmente aumentato la capacità delle discipline umanistiche di produrre output, riducendo notevolmente l’input necessario per ottenerlo, sia attraverso la riduzione del lavoro, del tempo o dei materiali. Questi progressi non solo hanno rifatto la società da un punto di vista economico, ma hanno anche rimodellato l’intero concetto di come gli esseri umani percepivano la loro vita quotidiana.

La prima rivoluzione industriale:

Tra il 1750 e il 1850 circa, ebbe luogo la prima rivoluzione industriale, principalmente il risultato della capacità dell’umanità di sfruttare due fonti energetiche chiave, il vapore e il carbone. Il motore principale della prima rivoluzione industriale fu una serie di scoperte ingegneristiche nel motore a vapore, insieme alla scoperta di un minerale più economico e più abbondante, il carbone. La combinazione alla fine ha dato origine a motori a vapore a combustione esterna alimentati a carbone, in grado di produrre molta più energia a un prezzo più conveniente che mai. Questo nuovo input ha portato a importanti trasformazioni nel settore manifatturiero ed è stato utilizzato per alimentare cambiamenti radicali in diversi settori, come il tessile, le lavorazioni metalliche (in particolare il ferro) e i trasporti.

(Alcune delle principali invenzioni della Prima Rivoluzione Industriale, rese possibili dalle innovazioni della macchina a vapore; fonte)

Alcune delle invenzioni più famose della storia sono state sviluppate durante questo periodo di tempo, come il gin di cotone, una macchina utilizzata per separare le fibre di cotone dai loro semi, e il telaio a motore, una macchina utilizzata per tessere tessuti e arazzi. Altre scoperte degne di nota includono lo sviluppo di macchine utensili, la riscoperta del cemento, l’introduzione di lastre di vetro e la combustione del carbone per produrre gaslight.

Prima della prima rivoluzione industriale, la maggior parte delle merci era prodotta localmente e il lavoro di singoli artigiani, ma dopo la commercializzazione delle macchine a vapore alimentate a carbone, si formarono grandi industrie, in grado di produrre prodotti per una base di consumatori molto più ampia. Un cambiamento fondamentale si è verificato nella società dall’essere una cultura agraria rurale alla costruzione di città industriali incentrate su grandi fabbriche di produzione. La forza lavoro non era più dominata dai singoli operai, ma veniva invece lentamente sostituita da industrie gestite da capitalisti che impiegavano la classe operaia. Le città iniziarono a diventare le potenze economiche di intere nazioni. Anche la tendenza non rallenterebbe, poiché non passerà molto tempo prima che abbia luogo una seconda rivoluzione industriale, potenzialmente ancora più incisiva della prima.

La seconda rivoluzione industriale:

Conosciuta anche come la rivoluzione tecnologica, la seconda rivoluzione industriale è durata dal 1870 al 1914 circa (l’inizio della prima guerra mondiale) e può essere meglio descritta come una padronanza della tecnologia introdotta nella prima rivoluzione industriale, mescolata con due importanti scoperte proprie: lo sfruttamento di due nuove fonti energetiche: elettricità e petrolio.

Grazie agli sviluppi più avanzati nella produzione di ferro e acciaio, le parti delle macchine iniziarono a essere prodotte alla rinfusa e standardizzate in tutti i settori, come le dimensioni standard per viti e barre metalliche. Intricate infrastrutture ferroviarie aperte in diversi paesi avanzati, così come lo sviluppo del motore a turbina a vapore, che ha rivoluzionato le navi militari. In sostanza, la società ha sviluppato vie di trasporto di gran lunga superiori per tutti i prodotti di fabbrica che venivano prodotti in serie. I mercati hanno davvero iniziato ad aprirsi durante questo periodo a causa della maggiore velocità di trasporto e della diminuzione del prezzo della produzione azionata da macchine.

(L’infrastruttura ferroviaria nel 1860 era molto più avanzata rispetto a soli 30 anni prima, quando negli Stati Uniti non c’erano quasi ferrovie; fonte)

La crescita culminante verso la fine della seconda rivoluzione industriale deve essere l’elettricità e il petrolio. Anche il mondo moderno di oggi dipende completamente dall’elettricità e dal petrolio. L’elettrificazione è spesso vista come il più grande progresso del 20 ° secolo perché ha fornito alla società una fonte di energia economica e abbondante che non solo avrebbe alimentato le fabbriche e le case in qualsiasi momento della giornata, ma avrebbe gettato le basi per tutti i dispositivi a venire in seguito . Sebbene l’elettricità fosse vitale, il petrolio è stato il bene più ricercato dell’ultimo secolo. È stata la principale fonte di carburante per alimentare la maggior parte dei veicoli di trasporto, che si tratti di automobili, aeroplani o attrezzature agricole. Ha anche dato origine a una vasta gamma di prodotti di consumo (plastica), fertilizzanti / prodotti chimici e medicinali.

Ci furono anche altri importanti progressi durante questo periodo, come nella comunicazione con le invenzioni del telegrafo, del telefono e della radio. Anche le macchine per la produzione della carta hanno iniziato a guadagnare terreno all’inizio del XX secolo, dando luogo a nuove capacità di diffondere conoscenza, notizie e letteratura attraverso i continenti. Infine, gli sviluppi nella produzione di gomma portano alla produzione di massa di pneumatici che hanno aiutato nelle invenzioni di biciclette, automobili e aeroplani.

(Rompendo alcune delle differenze chiave tra la prima e la seconda rivoluzione industriale)

È importante capire come la prima rivoluzione industriale sia stata il botto tecnologico che ha dato il via al concetto di moderne economie industriali, mentre la seconda rivoluzione industriale è stata la padronanza della tecnologia, dando origine a città moderne piene dei primi grattacieli. Con paesi in grado di commerciare e comunicare come mai prima d’ora, il mondo stava entrando nelle fasi iniziali del suo movimento verso la globalizzazione. Anche la tendenza sarebbe continuata e alla fine avrebbe raggiunto livelli senza precedenti a partire dall’ultima metà del XX secolo. La società sperimenterebbe un nuovo e radicale botto tecnologico: la rivoluzione digitale.

La terza rivoluzione industriale:

A partire dalla fine degli anni ’50 fino ai giorni nostri, la terza rivoluzione industriale, nota anche come rivoluzione digitale, ha messo radici nella società ed è principalmente il culmine del passaggio dalla tecnologia elettronica meccanica e analogica all’elettronica digitale. Le due principali conseguenze sono state l’informatica digitale e la tecnologia di comunicazione. Il rapido calcolo dei computer, combinato con l’interconnessione di Internet e la trasmissione satellitare, ha creato un’architettura digitale in cui le informazioni possono essere condivise istantaneamente in tutto il mondo da dispositivi con velocità di elaborazione molto più elevate rispetto agli esseri umani. Non c’è da meravigliarsi se le persone si riferiscono a questo periodo di tempo come l’Era dell’informazione.

(Il passaggio dal digitale all’analogico è stato piuttosto rapido dall’anno 2000)

L’abbondanza di informazioni digitali è il risultato di una padronanza dell’elettricità e dell’artigianato di precisione, che combina alla nascita microprocessori in continuo miglioramento, noti anche come chip per computer. Dagli smartphone e dagli schermi televisivi HD alle apparecchiature fotografiche di fascia alta e ai droni, i chip per computer sono la spina dorsale di tutta l’elettronica avanzata. È interessante notare che tutte queste tecnologie sono state costantemente sostituite con versioni migliori in un breve periodo di tempo. Il telefono è un buon esempio, passando dal telefono pubblico, alla rete fissa, al cellulare, allo smartphone, e diventando potenzialmente una biotecnologia prossima.

Proprio come le innovazioni manifatturiere della 1a e 2a rivoluzione industriale portano alla costruzione di città industriali utilizzando tutti i materiali prodotti, le innovazioni elettroniche della 3a e 4a rivoluzione industriale stanno portando alla costruzione di applicazioni intelligenti utilizzando tutti i dati prodotti..

La quarta rivoluzione industriale

Per comprendere meglio la quarta rivoluzione industriale, è importante comprendere il concetto di intelligenza. Il modo migliore per cogliere l’intelligenza è pensare a come viene ottenuta, che di solito è un processo in quattro fasi.

1) Raccogli dati

2) Elaborare i dati utilizzando i dati precedenti come riferimento

3) Agisci in base ai dati perfezionati

4) Ricevi i dati di feedback, impara dal risultato e archivia tutto in memoria.

(Un semplice ciclo di intelligenza; fonte)

Il processo è un ciclo ciclico di raccolta continua di dati, elaborazione, azione e ricezione di feedback. Più volte qualcuno attraversa il processo, più intelligenti diventano, supponendo che siano in grado di imparare dalle loro azioni. Due fattori chiave alla base di tutto ciò sono l’esposizione a quanti più dati possibile e lo sviluppo di abilità impeccabili di riconoscimento dei modelli.

I pattern non solo indicano ciò che funziona rispetto a ciò che non funziona, i punti di forza e i punti deboli e le tendenze rispetto alle anomalie, ma aiutano le persone a classificare le informazioni in modo che siano facili da ricordare per un uso futuro. Il riconoscimento di schemi superiori che porta a migliori capacità mentali e fisiche è la spina dorsale per sfruttare l’intelligenza. Come disse una volta Albert Einstein, “La misura dell’intelligenza è la capacità di cambiare”. L’unico modo in cui qualcuno cambierà è essere esposto a uno schema negativo che lo trattiene o vede uno schema migliore per andare avanti. L’ultimo passo è l’implementazione attraverso la forza di volontà e l’azione.

Se la tecnologia vuole replicare l’intelligenza e svilupparla in una merce digitale venduta sul mercato aperto, allora deve essere sfruttata utilizzando lo stesso modello. Mentre la maggior parte non è a conoscenza dei recenti sviluppi, la tecnologia attuale sta aprendo nuove possibilità su questo fronte, in particolare a causa dei progressi nel settore IoT, AI, DLT e alcune altre macro tendenze. Utilizzando i progressi dell’hardware, del software e dei dati, la tecnologia è sull’orlo dell’intelligenza di produzione. L’economia autonoma è più vicina di quanto si pensi.

L’Internet delle cose (IoT):

Una delle principali conseguenze dell’era digitale è stata la produzione di massa di dati. È diventata una sensazione così riconosciuta che la gente ha iniziato a dire che “i dati sono il nuovo petrolio”. Esistono in realtà due categorie di dati: dati pubblici e dati privati. Internet è il più grande pozzo petrolifero di dati pubblici ed è unico perché è una risorsa in continua crescita. I dati privati ​​sono per lo più concentrati su server privati, in particolare nei cloud, e contengono informazioni sensibili che le persone non vogliono condividere liberamente o non vogliono vedere. Non dovrebbe sorprendere più che molte delle più grandi aziende del mondo possiedano la maggior parte dei dati, come Google, Facebook, Amazon e Baidu.

(È interessante notare come la maggior parte delle più grandi aziende del mondo ruota attorno all’insegnamento e ai dati, rispetto alle risorse di appena 10 anni fa; fonte)

La maggior parte dei dati raccolti oggi viene effettuata attraverso l’uso di applicazioni, come Google che raccoglie dati in base ai risultati di ricerca o Facebook che raccoglie dati in base al tuo profilo social, o anche Amazon che raccoglie dati in base alle abitudini di spesa delle persone. In sostanza, le aziende ospitano applicazioni che i consumatori desiderano utilizzare e quindi raccolgono metriche di dati in base alla loro attività. Esistono anche applicazioni open source da cui chiunque può ricavare metriche da mercati simili, sport o record di casi aperti.

Tuttavia, per sfruttare l’intelligenza in grado di esprimere giudizi rapidi come gli esseri umani, deve esserci accesso ai dati in tempo reale. Fino a poco tempo fa era difficile ottenere dati in tempo reale, ma ora, grazie ad alcune importanti innovazioni nella tecnologia dei sensori e degli attuatori, è diventata una realtà. Sono possibili tutti i tipi di attività del sensore, come sensori che misurano temperatura, posizione, velocità, accelerazione, profondità, pressione, analisi del sangue, qualità dell’aria, colore, scansione fotografica, scansione vocale, biometria, forza elettrica e magnetica. Normalmente, agli esseri umani è richiesto di effettuare tali misurazioni, ma ciò sta rapidamente cambiando a causa della produzione di massa di sensori e attuatori economici ma precisi. Non sono solo collocati nell’ambiente, ma all’interno di macchine, come macchinari industriali e robotica, e all’interno / sugli esseri umani, come pacemaker Fit o high-tech.

(I vari tipi di sensori e attuatori esistenti; fonte)

Se ci sarà un’economia autonoma, deve esserci un fiume di informazioni in tempo reale che scorre costantemente. L’unico modo in cui l’azione autonoma è efficace è se può rispondere rapidamente con giudizi sicuri. Avere la capacità di monitorare i dettagli intricati in tempo reale su una struttura, le sue attrezzature, l’ambiente in cui opera e persino i suoi lavoratori (umani o robot), è trasformativo su molti livelli e deve ancora essere visto in massa. In sostanza, tutto, sia fisico che non fisico, viene portato online come dati in una rete interconnessa, da cui il nome, Internet of Things. Sono i sensi umani in forma digitale.

Tuttavia, i dati grezzi sono validi solo quanto il meccanismo di filtraggio che li analizza. Senza un’analisi adeguata, le applicazioni sarebbero come animali che agiscono per istinto, motivo per cui l’intelligenza artificiale è una componente importante dell’automazione.

Intelligenza artificiale (AI):

Mentre i dati sono il carburante dell’intelligenza, il cervello è il motore che raccoglie i dati, li incrocia con i dati precedenti, li ordina in categorie, formula giudizi, innesca azioni nel mondo reale e li mette in archivio. Il cervello umano è incredibilmente potente e rimane ancora un mistero per gli scienziati. È l’organo che separa veramente gli umani da qualsiasi altra specie sul pianeta, grazie alle sue capacità cognitive. Di conseguenza, la replica del cervello umano come tecnologia sarà molto complessa e richiederà una notevole quantità di tempo per essere padroneggiata. Tuttavia, stanno iniziando a verificarsi scoperte nel campo dell’intelligenza artificiale, offrendo alle aziende la capacità di eseguire software che imita l’intelligenza umana in qualche forma.

Secondo Adelyn Zhou, una voce di spicco nell’intelligenza artificiale e direttore marketing di Chainlink, esistono sette tipi di intelligenza artificiale:

1) atto– sistemi che agiscono in base a regole come un rilevatore di fumo o un cruise control.

2) Prevedi– sistemi in grado di analizzare i dati e produrre previsioni probabilistiche basate sui dati, come annunci mirati o contenuti suggeriti.

3) Imparare– sistemi che formulano giudizi basati su previsioni, come le auto a guida autonoma che agiscono sulla base dei dati dei sensori in arrivo.

4) Creare– sistemi che creano sulla base di dati, come la progettazione di un’opera d’arte, l’architettura di edifici o la composizione di musica.

5) Relate– sistemi che raccolgono le emozioni in base all’analisi del viso, del testo, della voce e del linguaggio del corpo, come l’applicazione da voce a testo e la tecnologia di scansione del viso.

6) Maestro– sistemi che trasferiscono intelligenza attraverso domini, come riconoscere che quattro immagini differenti rappresentano tutte la stessa idea / parola.

(Sebbene sia facile per gli esseri umani riconoscere che tutte queste immagini rappresentano una tigre, le macchine che utilizzano software AI hanno più difficoltà a farlo. Richiede l’esposizione a molti dati da padroneggiare; fonte)

7) Evolvi– sistemi che possono aggiornarsi a livello di software o hardware, come gli esseri umani in futuro che avranno la capacità di scaricare l’intelligenza nel loro cervello come se fosse un software.

L’idea di base è che il nuovo software sia in grado di acquisire nuovi dati, elaborarli su enormi database di informazioni memorizzate, formulare giudizi che portano ad azioni di parole reali e ricevere feedback da cui imparare. L’intero processo non è altro che un algoritmo software in grado di evolversi man mano che interagisce con i dati. Non c’è da meravigliarsi che l’intelligenza artificiale stia diventando l’obiettivo principale di Google considerando che ha la maggior parte dei dati sulla Terra.

Anche se la maggior parte delle persone potrebbe non pensare allo streaming di brani da Pandora o ai video suggeriti da YouTube come intelligenza artificiale, è esattamente quello che è. I server di YouTube offrono un’ampia varietà di video sulla piattaforma, gli utenti fanno clic sui video che vogliono guardare, danno un feedback su quei video, come un pollice su / giù o lasciando metadati sotto forma di quanto tempo hanno guardato il video e il feedback viene quindi utilizzato per aggiornare l’algoritmo del software. Il software AI può anche prendere l’attività di qualcuno e incrociarla con i dati di altri utenti a cui piacciono video simili, per poi suggerire selezioni migliori. In effetti, è un algoritmo in evoluzione che cambia in base ai dati di input. Questo tipo di intelligenza artificiale viene definito apprendimento automatico.

Alcuni dei progressi più recenti, tuttavia, sono dovuti allo sviluppo di reti neurali utilizzate per l’apprendimento profondo. Le reti neurali sono un sottoinsieme dell’apprendimento automatico incentrato su algoritmi modellati sul cervello umano, riconoscendo in modo specifico i modelli e categorizzando / classificando le informazioni confrontandole con le informazioni note. Il deep learning è un tipo di rete neurale che ha livelli basati su concetti correlati o alberi decisionali, in cui la risposta a una domanda porta a una domanda correlata più profonda fino a quando i dati non vengono adeguatamente identificati.

L’idea principale è progettare un software in grado di prendere decisioni basate sui dati anziché sull’intervento umano. Il software di oggi esegue semplici funzioni basate sugli input, ma il software AI intraprende azioni in tutti i settori e si evolve nelle azioni che intraprende in base alla sua capacità di eseguire una serie di input molto più ampia. Il software AI è intelligenza in forma digitale offerta al grande pubblico come tecnologia. La maggior parte delle persone pensa ai robot solo come intelligenza artificiale e, sebbene ci siano certamente scoperte interessanti in questo campo, il software è la chiave di tutto perché quello che è un corpo senza cervello?

(Le aziende stanno realizzando sempre più l’importanza di adottare la tecnologia AI; fonte)

Ce ne sono già tanti industrie che utilizzano software AI per aumentare la loro linea di fondo. Un esempio è SAP HANA, un database intelligente in grado di raccogliere tutti i tipi di informazioni dall’azienda, elaborarle e individuare le anomalie. Aziende come Walmart utilizzano SAP HANA perché è in grado di elaborare i record di transazioni ad alto volume in pochi secondi, tutto in un unico punto. Non solo consente di risparmiare denaro a causa di una notevole riduzione del lavoro necessario per riconciliare i conti tra diversi sistemi, ma individua gli errori prima che si verifichino e suggerisce le iniziative da perseguire per l’azienda. Aiuta anche nella previsione del budget grazie alla sua capacità di incrociare i dati in tempo reale con grandi silos di dati esistenti. Le aziende stanno lentamente iniziando a funzionare da sole, senza qualche supervisione manageriale.

I governi stanno anche sfruttando la tecnologia AI per migliorare le città. Un esempio è il file sistema di trasporto a Pittsburgh, dove invece di fare affidamento su cicli pre-programmati, le luci sono state dotate di sensori che monitorano i movimenti del traffico e rispondono in tempo reale per massimizzare il flusso. Capita anche di essere la città in cui vengono testate molte auto automatizzate, che utilizzano sensori incorporati per monitorare l’ambiente, nonché feed di dati dai sensori del traffico per funzionare in modo autonomo.

Con l’intelligenza mercificata ora resa possibile grazie a copiose quantità di dati e algoritmi intelligenti, il passo finale è quello di costruire un’infrastruttura per comunicare in tempo reale con pochi o nessun attrito. Quella nuova infrastruttura sembra essere una tecnologia di registro distribuito.

Tecnologia di registro distribuito (DLT):

L’intelligenza umana è così notevole perché è collaborativa, il che significa che il serbatoio sociale di conoscenza è il risultato dell’intelligenza che interagisce con altre intelligenze. La presenza di barriere tra due sistemi intelligenti rallenta la crescita perché inibisce le connessioni. Più connessioni avvengono, più qualcosa può diventare intelligente. Per massimizzare la connessione nella società, tutti i sistemi devono essere in grado di interagire facilmente tra loro in modo che i dati e il valore possano muoversi liberamente all’interno della società.

L’infrastruttura ideale per un’economia autonoma richiede un database, uno strato di elaborazione, uno strato transazionale e uno strato di connettività, che consente a qualsiasi sistema di ricevere input e inviare output a qualsiasi altro sistema. La rete deve essere sicura, funzionare in tempo reale e fornire opzioni di riservatezza quando necessario. Deve inoltre fornire ricevute per tutte le parti coinvolte, collaborare con la legge e monetizzare adeguatamente il valore su di essa. Infine, deve essere senza autorizzazione e pubblico per facilitare gli effetti di rete necessari per la massima connessione.

Innanzitutto, è importante comprendere il termine tecnologia di registro distribuito, che è solo un termine onnicomprensivo per una famiglia di tecnologie incentrate su registri distribuiti condivisi e database decentralizzati.

Blockchain & Altra tecnologia di contabilità condivisa

Blockchain, la DLT più conosciuta, è uno strato di archiviazione condiviso in grado di elaborare le proprie transazioni e memorizzare i risultati in un libro mastro comune. È alimentato da una rete distribuita di computer che eseguono tutti lo stesso software open source. Oltre alla configurazione iniziale e alla manutenzione periodica eseguita da ogni individuo che esegue un’applicazione client, una blockchain è una rete completamente automatizzata e autogestita, in grado di raggiungere un consenso perfetto, senza lasciare alcun punto centrale di attacco per i malintenzionati. In effetti, si può sostenere che la tecnologia blockchain sia il database più sicuro al mondo. Non è necessaria alcuna autorità centrale per una blockchain pubblica, chiunque può utilizzare la rete e creare applicazioni su di essa e le transazioni sono peer-to-peer (P2P), invece di avere intermediari tra le parti. Simile a come Internet è esploso per il trasferimento dei dati a causa della sua natura senza autorizzazione; le blockchain pubbliche potrebbero avere un’esplosione di effetto di rete come database dominanti e mezzi di scambio sia per l’economia umana che per quella macchina.

(Gli effetti di rete sono forse la ragione principale per cui le blockchain pubbliche vedranno l’adozione di massa ad un certo punto in futuro; fonte)

Le blockchain sono spesso differenziate dal modo in cui la rete raggiunge il consenso e da chi viene premiato per aver contribuito a raggiungerlo. Esistono vari meccanismi di consenso blockchain, come Proof-of-Work (POW) in Bitcoin, Delegated Proof-of-Stake (DPoS) in EOS, Delegated Byzantine Fault Tolerance (dBFT) in NEO, Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT ) in Stellar e Proof-of-Stake (POS), che deve ancora essere pienamente raggiunto, ma Ethereum sta spingendo per essere il primo. Esistono anche blockchain autorizzati, come IBM Hyperledger, che consentono solo a determinate parti di utilizzare la rete, in modo simile a un consorzio privato. Ci sono molti dubbi sul fatto che le blockchain autorizzate siano effettivamente utili una volta che le blockchain pubbliche diventano scalabili e consentono la privacy. Simile al dibattito tra Intranet e Internet, ciò che è probabile che accada è che le catene autorizzate hanno il loro caso d’uso di nicchia, ma alla fine le blockchain pubbliche diventeranno la principale autostrada di interconnessione per il trasferimento di valore in tutto il mondo.

Esistono anche altre forme di DLT, che offrono proposte simili alla blockchain. Questi includono Directed Acyclic Graphs (DAG) come IOTA e NANO o tecnologie come Hashgraph e Holochain che utilizzano protocolli di gossip invece del pieno consenso di rete. Il tema generale, tuttavia, è che tutti questi database archiviano ed elaborano i dati su una rete distribuita comune. Come afferma Blythe Masters of Digital Asset, fornisce una “fonte d’oro di verità”.

Contratti intelligenti

La seconda DLT più conosciuta sono i contratti intelligenti, che sono protocolli all’interno della blockchain che imitano gli accordi legali e i giudici delle aule di tribunale. Le economie richiedono tutti i tipi di accordi e arbitrati di tali accordi basati sui risultati del mondo reale. I contratti intelligenti sono in grado di ricreare questo nel mondo digitale utilizzando istruzioni if ​​/ then per attivare transazioni basate sullo stato del contratto. La premessa di base è che un contratto è codificato proprio come verrebbe scritto, utilizzando i parametri if / then. Un esempio potrebbe essere un contratto derivato in cui, se il prodotto raggiunge un certo prezzo, il cliente viene pagato, ma in caso contrario, il cliente paga l’altra parte.

(Un esempio di come i contratti intelligenti attivano azioni automatizzate all’interno di un’economia; fonte)

Mentre l’IoT raccoglie i dati e l’IA elabora i dati, i contratti intelligenti sono l’infrastruttura software che utilizza i dati per attivare azioni effettive, come pagamenti, trasferimento di dati o archiviazione di un risultato. È paragonabile alla stretta di mano umana in un affare o alla pressione del pulsante INVIA da parte di una persona per attivare un’azione. Poiché i contratti intelligenti risiedono all’interno di blockchain, ottengono anche tutti i vantaggi di sicurezza che ne derivano. I contratti intelligenti sono davvero un livello di transazione funzionale che innesca azioni autonome utilizzando i dati per creare quella che può essere descritta solo come un’economia autogestita con movimento automatizzato di valore. I contratti intelligenti rappresentano l’azione e il commercio del mondo reale.

Autore originale ： TechFoodLife

Ristampato da: https://medium.com/@TechFoodLife/tech-the-fourth-industrial-revolution-the-rise-of-the-autonomous-economy-f42bc7b5667d