科技：第四次工业革命：自主经济的兴起
原作者：TechFoodLife
要了解当前，就必须研究过去。要看到未来，就必须感受到当前的动力.
当回顾过去时，很明显，技术的进步无疑是人类文明进步的主要驱动力。就像车轮和指南针彻底改变了前几代人一样，智能手机和互联网的发展已经完全改变了当今的社会，这使人们很难想象没有它们的世界。虽然很容易回顾历史并确定关键的突破，但是大多数人无法完全预见到未来的技术创新，而无法完全融入日常生活。实际上，大多数新技术都处于起步阶段，“专家”声称它们是无法实现且不必要的.
（由游牧民族提供）
然而，尽管有人怀疑当前的顽固阴云密布，但许多人仍认为当前的技术趋势正处于引发第四次工业革命的边缘。这次是由大规模自动化的兴起引发的。尽管人类主导的经济可能永远不会消失，但开始发生的是完全由机器运行的并行经济的形成。与过去的工业革命类似，当前的革命正在围绕某些技术突破而合并，特别是在 物联网 （物联网）, 人工智能 （AI），以及 分布式分类帐技术（DLT）.
（诺贝尔经济学奖得主保罗·克鲁格曼（Paul Krugman）对于互联网对社会的影响显然是错误的； 来源）
虽然普通人几乎不了解未来，但每个人都不会忽略现代技术的发展轨迹. 布莱恩·亚瑟（Brian Arthur）, 一位以开发现代的增加收益的方法而闻名的经济学家，提出了一篇描述这种现象的论文，并将其创造出来，自治经济.” 克劳斯·施瓦布, 世界经济论坛（World Economic Forum）的创始人兼执行董事长，呼应了类似的观点，甚至写了一本书，名为“第四次工业革命.”
在仔细研究当前的技术趋势之前，研究前三个工业革命对社会的影响是有益的。拥有历史知识可以大大帮助人们设想第四次工业革命将如何影响未来.
过去的工业革命
之前的三场工业革命都是由一系列相互独立但相互联系的技术创新所推动的，这些创新极大地提高了人类生产产出的能力，同时通过减少劳动力，时间或材料，大大减少了获得产出所需的投入。这些进步不仅从经济意义上重塑了社会，而且还重塑了人类如何看待日常生活的整个概念。.
第一次工业革命：
大约在1750年至1850年，发生了第一次工业革命，这主要是人类利用两种主要能源（蒸汽和煤炭）的能力的结果。第一次工业革命的主要推动力是蒸汽机的一系列工程突破，以及更便宜，更丰富的矿物煤的发现。最终，这种结合产生了以煤为动力的外燃式蒸汽发动机，该发动机能够以比以往更便宜的价格产生更多的能量。这种新的投入导致了制造业的重大变革，并被用于推动纺织，金属制品（尤其是铁）和运输等多个行业的根本变化.
（第一次工业革命的一些重大发明是由于蒸汽机的创新而成为可能的; 来源）
在此期间，出现了一些历史上最著名的发明，例如轧花机（一种用于从种子中分离棉纤维的机器）和动力织机（一种用于编织布料和挂毯的机器）。其他显着的突破包括机床的开发，水泥的重新发现，平板玻璃的引入以及燃烧煤以产生瓦斯灯.
在第一次工业革命之前，大多数商品都是在本地生产并由个别工匠生产，但是在燃煤蒸汽机商业化之后，形成了大型工业，能够为更广泛的消费者群生产产品。社会发生了根本的转变，从农村的农业文化转变为以大型制造工厂为中心的工业城市的建立。劳动力不再由个人工人主导，而是逐渐由雇佣工人阶级的资本家所经营的产业所取代。城市开始成为整个国家的经济强国。趋势也不会减慢，因为不久就不会发生第二次工业革命，甚至可能比第一次工业革命更具影响力。.
第二次工业革命：
第二次工业革命也被称为技术革命，大约持续于1870年至1914年（第一次世界大战开始），可以说是对第一次工业革命中引入的技术的掌握，并结合了它自己的两个重大突破：利用两种新能源：电力和石油.
得益于钢铁生产的更先进发展，机器零件开始批量生产并跨行业标准化，例如螺钉和金属棒的标准尺寸。复杂的铁路基础设施在多个先进国家开放，同时蒸汽轮机的发展也使海军舰艇产生了革命性的变化。本质上，社会为批量生产的所有工厂产品开发了极为优越的运输路线。在此期间，由于运输速度加快和机器驱动的生产价格下降，市场真正开始开放.
（1860年的铁路基础设施远比30年前先进，当时美国几乎没有铁路; 来源）
在第二次工业革命结束之前，最终的结果必须是电力和石油。即使是当今的现代世界，也完全依赖于电力和石油。电气化通常被视为20世纪的最大进步，因为它为社会提供了一种廉价而丰富的能源，不仅可以在一天中的任何时候为工厂和家庭供电，而且可以为以后所有设备的使用奠定基础。 。尽管电力至关重要，但石油一直是上个世纪最受欢迎的商品。它一直是驱动大多数运输工具（无论是汽车，飞机还是农用设备）的主要燃料来源。它也引起了各种各样的消费产品（塑料），化肥/化学药品和药品.
在这段时间里，还有其他一些重大进步，例如与电报，电话和无线电发明的交流。造纸机在20世纪初也开始受到关注，从而产生了在各大洲传播知识，新闻和文学的新能力。最后，橡胶生产的发展导致轮胎的大量生产，从而有助于自行车，汽车和飞机的发明.
（打破了第一次工业革命和第二次工业革命之间的一些主要区别）
重要的是要掌握第一次工业革命是如何引发了现代工业经济概念的技术冲击，而第二次工业革命是对技术的掌握，从而催生了充满第一批摩天大楼的现代城市。随着各国之间能够进行前所未有的贸易和交流，世界正进入走向全球化的起步阶段。这种趋势也只会持续下去，并最终从20世纪下半叶开始达到前所未有的水平。社会将经历彻底的新技术冲击：数字革命.
第三次工业革命：
从1950年代后期开始直到今天，第三次工业革命（也称为数字革命）已在社会中扎根，主要是从机械和模拟电子技术向数字电子技术转变的高潮。两个主要的增长是数字计算和通信技术。计算机的快速计算，再加上Internet和卫星广播的互连，已经创建了一种数字体系结构，该信息体系可以通过比人类快得多的处理速度的设备在全世界范围内即时共享信息。难怪人们将这段时间称为“信息时代”.
（自2000年以来，从数字到模拟的转换相当快）
数字信息的丰富是对电力和精湛工艺的精通的结果，结合了不断完善的微处理器（也称为计算机芯片）的诞生。从智能手机和高清电视屏幕到高端摄影设备和无人机，计算机芯片是所有先进电子设备的骨干。有趣的是，所有这些技术在短时间内一直被更好的版本所取代。电话是一个很好的例子，从公用电话到固定电话，手机，智能手机，并有可能成为下一个生物技术。.
就像第一次和第二次工业革命的制造业创新导致使用所有生产的材料建造工业城市一样，第三次和第四次工业革命的电子创新也导致使用所有产生的数据构建智能应用程序.
第四次工业革命
要围绕第四次工业革命思考，了解智能的概念很重要。掌握情报的最佳方法是思考如何获得情报，这通常是一个四步过程.
1）收集数据
2）使用以前的数据作为参考处理数据
3）根据精炼数据采取行动
4）接收反馈数据，从结果中学习，并将其全部存储在内存中.
（一个简单的智力循环； 来源）
该过程是一个不断循环的循环，不断收集数据，对其进行处理，采取行动并接收反馈。假设某人能够从自己的行为中吸取教训，那么他们执行此过程的次数越多，他们就会变得越聪明。支撑这一切的两个关键因素是尽可能多地暴露数据和发展无可挑剔的模式识别技能.
模式不仅指出有效与无效，优势与劣势，趋势与异常，而且还可以帮助人们对信息进行分类，以便于将来使用时容易记住。出色的模式识别能力可提高智力和生理能力，这是利用智能的基础。正如爱因斯坦曾经说过的：“智力的尺度是改变的能力。”某人要改变的唯一方法是暴露于负面模式，使他们退缩或看到更好的模式以取得成功。最后一步是通过意志的力量和行动来执行.
如果技术要复制情报并将其发展为在公开市场上出售的数字商品，则必须使用相同的模型加以利用。尽管大多数人不知道最新的发展，但当前的技术在这方面开辟了新的可能性，特别是由于物联网行业，AI，DLT和其他一些宏观趋势的发展。利用硬件，软件和数据的进步，技术已接近制造智能。自治经济比大多数人想象的要近.
物联网（IoT）：
数字时代的主要产物是数据的大量生产。人们已开始大声疾呼说“数据是新的石油”，这已成为一种公认的感觉。数据实际上有两类：公共数据和私有数据。互联网是公共数据中最大的石油井，它的独特之处在于它是一种不断增长的资源。私有数据主要集中在私有服务器上，尤其是在Clouds中，并且包含人们不愿自由共享或不愿看到的敏感信息。世界上许多最大的公司拥有最多的数据，例如Google，Facebook，Amazon和Baidu，这也就不足为奇了.
（有趣的是，与10年前的资源相比，世界上大多数最大的公司是如何围绕教学和数据发展的； 来源）
今天收集的大多数数据都是通过使用应用程序完成的，例如Google根据搜索结果收集数据，或Facebook根据您的社交资料收集数据，甚至Amazon根据人们的消费习惯收集数据。本质上，公司托管消费者愿意使用的应用程序，然后根据其活动收集数据指标。还有一些开源应用程序，任何人都可以从市场，体育或公开案例记录中获取指标.
但是，为了利用能够像人类一样做出快速判断的情报，必须访问实时数据。直到最近，实时数据一直很难获得，但是现在，由于传感器和执行器技术的一些重大创新，它已成为现实。各种类型的传感器活动都是可能的，例如测量温度，位置，速度，加速度，深度，压力，血液化学，空气质量，颜色，照片扫描，语音扫描，生物识别，电动和磁力的传感器。通常，需要人类进行这种测量，但是由于大量生产廉价但精确的传感器和执行器，这种情况正在迅速改变。它们不仅放置在环境中，而且还放置在机器（例如工业机械和机器人技术）中以及人体内部/之上，例如Fit或高科技起搏器.
（存在的各种类型的传感器和执行器； 来源）
如果要实现自主经济，就需要不断流动的实时信息之河。自主行动有效的唯一方法是，如果它能以自信的判断迅速做出反应。能够实时监视有关设施，设备，所处环境，甚至工人（人类或机器人）的复杂细节的能力在许多方面都具有变革性，并且尚待大规模应用。本质上，无论是物理还是非物理的所有事物，都作为数据在线连接到互连的网络中，因此被称为物联网。数字形式的人类感官.
但是，原始数据仅与分析原始数据的过滤机制一样好。如果没有适当的分析，应用程序将像动物凭直觉行事，这就是为什么人工智能是自动化的重要组成部分的原因.
人工智能（AI）：
数据是获取智能的动力，而大脑则是获取数据，将其与以前的数据进行交叉引用，将其分类，做出判断，触发现实世界中的动作并将其存储的引擎。人类的大脑功能强大到令人难以置信，但仍然是科学家们的一个谜。由于它的认知能力，它是真正将人类与地球上任何其他物种区分开的器官。结果，将人脑复制为一项技术将非常复杂，并且需要大量时间来掌握。但是，人工智能领域已开始取得突破，使公司能够运行以某种形式模仿人类智能的软件.
根据AI的领先声音和Chainlink市场总监Adelyn Zhou的说法，人工智能有七种类型：
1） 行为– 根据规则运行的系统，例如烟雾探测器或巡航控制系统.
2） 预测– 能够分析数据并根据数据产生概率预测的系统，例如目标广告或建议的内容.
3） 学– 根据预测做出判断的系统，例如基于传入的传感器数据运行的自动驾驶汽车.
4） 创建– 基于数据创建的系统，例如设计艺术品，设计建筑物或创作音乐.
5） 涉及– 基于面部，文本，语音和肢体语言分析来拾取情绪的系统，例如语音到文本应用程序和面部扫描技术.
6） 掌握– 跨域传递情报的系统，例如识别出四个不同的图片都代表相同的想法/单词.
（虽然人类很容易识别所有这些代表老虎的图片，但使用AI软件的机器却很难这样做。它需要暴露大量数据才能掌握； 来源）
7） 发展– 可以在软件或硬件级别升级的系统，例如将来的人类，可以像软件一样将情报下载到大脑中.
基本思想是，新软件能够接收新数据，对庞大的存储信息数据库进行处理，做出可导致实际文字动作的判断，并获得可用于学习的反馈。整个过程无非是一种软件算法，它可以随着与数据的交互作用而不断发展。考虑到AI在地球上拥有最多的数据，因此AI成为Google的主要关注点也就不足为奇了.
尽管大多数人可能不会将来自Pandora的流歌曲或来自YouTube的建议视频视为人工智能，但这确实是事实。 YouTube服务器在平台上提供了各种各样的视频，用户单击想要观看的视频，对这些视频提供反馈，例如拇指向上/向下或以观看视频多长时间的形式保留元数据，以及然后使用反馈来更新软件算法。 AI软件还可以进行某人的活动，并将其与其他喜欢类似视频的用户的数据进行交叉引用，从而提出更好的选择。有效地，它是根据输入数据进行自我进化的算法。这种AI被称为机器学习.
但是，最近的一些进步是通过用于深度学习的神经网络的发展而实现的。神经网络是机器学习的一个子集，它围绕以人脑建模的算法为中心，特别是通过将信息与已知信息进行比较来识别模式并对信息进行分类/分类。深度学习是一种神经网络，具有基于相关概念或决策树的层，其中一个问题的答案会导致一个更深层的相关问题，直到正确识别数据为止.
主要思想是设计可以基于数据而不是人工干预做出决策的软件。当今的软件可以根据输入执行简单的功能，但是AI软件可以跨多个行业采取行动，并根据其接受更多输入的能力而在所采取的行动中不断发展。 AI软件是作为一种技术以数字形式提供给广大公众的智能。大多数人只将机器人视为AI，尽管在该领域确实有引人入胜的突破，但软件是这一切的关键，因为没有大脑的身体是什么?
（公司越来越意识到采用AI技术的重要性; 来源）
已经有很多 使用AI软件的行业 增加他们的底线。一个示例是SAP HANA，这是一个智能数据库，能够从公司接收各种类型的信息，进行处理并发现异常情况。像沃尔玛这样的公司都使用SAP HANA，因为它可以在几秒钟内一次就处理大量交易记录。它不仅可以节省资金，而且可以大大减少在不同系统之间进行帐户对账所需的人工，而且可以在错误发生之前就发现错误，并为公司提供潜在的销售线索。由于它具有将实时数据与大量现有数据仓库交叉引用的能力，因此也有助于预算预测。公司正在逐渐开始经营自己，减去一些管理监督.
政府还利用AI技术来改善城市。一个例子是 匹兹堡的交通系统, 在这种情况下，照明系统不再依赖预编程的周期，而是配备了可监视交通流量并实时响应以最大化流量的传感器。它也恰好是正在测试许多自动驾驶汽车的城市，该城市使用嵌入式传感器监控环境，以及来自交通传感器的数据馈送以自动运行.
借助于大量的数据和智能算法，如今商品化的智能成为可能，最后一步是建立基础设施，使所有这些基础设施实时通信，而几乎没有摩擦。新的基础架构似乎是分布式分类帐技术.
分布式分类帐技术（DLT）：
人类智能之所以如此出色是因为它具有协作性，这意味着知识的社会储备是智能与其他智能互动的结果。在两个智能系统之间设置障碍会减慢增长速度，因为这会阻止连接的发生。发生的连接越多，事物就会变得越智能。为了最大程度地实现社会联系，所有系统都必须能够轻松地彼此交互，以便数据和价值可以在社会内部自由移动.
自治经济的理想基础架构需要数据库，处理层，事务层和连接层，这允许任何系统接收输入并将输出发送到任何其他系统。网络必须是安全的，实时运行的，并在需要时提供机密性选项。它还必须为所有相关方提供收据，与法律合作，并适当地将其价值货币化。最后，它必须是未经许可的并且是公共的，以促进最大连接所需的网络影响.
首先，重要的是要理解术语“分布式分类帐技术”，这只是围绕共享分布式分类帐和去中心化数据库的一系列技术的全部术语.
区块链 & 其他共享分类帐技术
区块链是最著名的DLT，是一个共享存储层，能够处理自己的交易并将结果存储在公共分类帐中。它由运行相同开源软件的分布式计算机网络提供动力。除了由运行客户端应用程序的每个人进行初始设置和定期维护之外，区块链是一个完全自动化的自运行网络，能够达成完美的共识，同时不会为恶意行为者留下集中的攻击点。实际上，可以说区块链作为一项技术是全世界最安全的数据库。公共区块链不需要中央授权，任何人都可以使用网络并在其之上构建应用程序，并且交易是点对点（P2P）的，而不是在各方之间进行中介的。类似于互联网由于其未经许可的性质而被炸毁以进行数据传输；作为人类和机器经济的主要数据库和交换媒介，公共区块链可能会产生网络效应爆炸.
（网络效应可能是公共区块链在未来某个时候被大规模采用的最大原因; 来源）
区块链通常通过网络达成共识的方式以及谁为帮助达成共识而获得奖励而有所区别。区块链共识机制多种多样，例如比特币中的工作量证明（POW），EOS中的委托权益证明（DPoS），NEO中的委托拜占庭容错（dBFT），实用拜占庭容错（PBFT） ）和权益证明（POS），虽然尚未完全实现，但以太坊正力争成为首位。还有一些许可的区块链，例如IBM Hyperledger，仅允许某些团体使用该网络，类似于一个私人财团。尽管有很多疑问，一旦公共区块链变得可扩展并允许隐私，许可的区块链实际上是否有益。与Intranet与Internet辩论类似，可能发生的事情是许可链有其利基用例，但最终，公共区块链将成为全球价值转移的互连的主要高速公路。.
也有其他形式的DLT，它们为区块链提供了类似的建议。其中包括IOTA和NANO之类的有向无环图（DAG）或使用八卦协议而不是完全网络共识的Hashgraph和Holochain之类的技术。但是，最重要的主题是所有这些数据库都在一个公用的分布式网络上存储和处理数据。正如Blythe数字资产大师所说的那样，它提供了“真理的黄金来源”.
智能合约
第二个最著名的DLT是智能合约，它是区块链中模仿法律协议和法庭法官的协议。经济要求所有类型的协议，并根据实际结果对这些协议进行仲裁。通过使用if / then语句根据合同的状态触发交易，智能合同可以在数字世界中重新创建它。基本前提是使用if / then参数对合同进行编码，就像编写合同一样。一个例子是衍生合同，如果产品达到某个价格，则客户获得付款，但如果没有，则客户向另一方付款.
（关于智能合约如何触发经济体内的自动操作的示例； 来源）
在物联网收集数据和AI处理数据的同时，智能合约是使用数据触发实际操作（例如付款，数据传输或结果存储）的软件基础架构。这相当于进行商务交易时的人工握手，或者类似于人工按下“发送”按钮以触发操作的行为。由于智能合约驻留在区块链中，因此它们也获得了随之而来的所有安全优势。智能合约实际上是一个功能性的交易层，它使用数据触发自主动作来创建只能被描述为具有价值自动移动的自营经济。智能合约代表现实世界的行动和贸易.
原作者：TechFoodLife
