(有趣的是，需要注意的是，全球大部分大公司都是以教育和数据为中心，这与10年前以资源为中心的大公司有很大不同 。)
今天收集的大部分数据都是通过应用程序获得的，比如谷歌通过搜索结果收集数据，脸书通过你的社交档案收集数据，甚至亚马逊根据每个人的消费习惯收集数据 。公司的基本套路是应用到消费者身上，然后根据他们的活动收集数据指标 。还有一些开源应用程序，任何人都可以用来从市场、体育或公开案例中获取指标 。
但是，如果你想掌握与人类相当的快速决策能力，你必须能够访问实时数据 。直到最近，实时数据仍然很难获得，但现在，由于传感器和执行器技术的一些重大创新，它已经成为现实 。各种传感器活动已经成为可能，例如用于测量温度、位置、速度、加速度、深度、压力、血液成分、空气体质量、颜色、照片扫描、语音扫描、生物测定、电子和磁场等的传感器 。一般来说，人们必须进行这样的测量，但由于廉价但仍然精确的传感器和致动器的大规模生产，这种情况正在迅速改变 。它们不仅被放置在环境中，还被放置在机器中，例如工业机械和机器人，甚至被放置在人体内/上，例如Fit或高科技计步器 。
(现有各种类型的传感器和执行器)
如果独立经济出现，实时信息必须持续流入 。自动行动有效的唯一方法是迅速做出可信的判断 。实时监控设施、设备及其运行环境，甚至其工人(人或机器人)的复杂细节的能力在许多方面都是革命性的，但尚未大规模实现 。基本上，随着数据进入互联网络，所有东西，无论是物理的还是虚拟的，都被转移到互联网上(因此物联网的名字) 。物联网实际上是人类感官的数字形式 。
然而，原始数据的价值取决于分析其过滤机制 。没有适当的分析，应用程序会像动物一样直观地行动，这就是为什么人工智能是自动化的重要组成部分 。
人工智能(AI):
数据是智能的燃料，大脑是吸收数据的引擎 。对照之前的数据，分类整理，做出判断，触发现实世界中的动作，再放回存储 。人类的大脑非常强大，对今天的科学家来说，它仍然是神秘的 。人类不同于地球上的其他物种，是因为这个器官和它的认知能力 。因此，复制人脑作为一项技术非常复杂，需要很长时间才能掌握 。然而，人工智能领域的突破开始出现，这使得公司能够运行软件，以某种形式模仿人类智能 。
Chainlink的营销总监、AI的主要代言人Adelyn Zhou认为，人工智能有七种类型:
1)动作类型-根据规则执行动作的系统，如烟雾报警或巡航控制 。
2)预测型——能够分析数据并基于数据生成概率预测的系统，如定向广告或推荐内容 。
3)学习型——一种基于预测做出判断的系统，比如可以根据传入的传感器数据采取行动的无人车 。
4)创造力——可以基于数据进行创作的系统，如设计艺术作品、建筑设计或作曲 。
5)相关性——根据面部表情、词语、声音和肢体语言分析和解释情绪的系统，如语音转文本应用和面部扫描技术 。
6)精通——一个转换跨领域智能的系统，比如识别四张不同的图片，它们都代表同一个思想/单词 。
(人类很容易识别出所有代表老虎的图片，但是机器用AI软件识别出来就比较困难了 。这需要访问大量数据 。
7)Evolvable——可以在软件或硬件层面进行自我升级的系统 。比如未来人类可以像软件一样把智能下载到大脑 。
基本思想是，新软件可以接受新的想法，然后使用存储信息的巨大数据库来处理它们，做出判断来指导现实世界的行动，然后接收反馈以向它们学习 。整个过程只是一个软件算法，可以随着与数据交互的增加而进化 。因此，考虑到他们拥有地球上最多的数据，AI将成为谷歌的主要关注点也就不足为奇了 。
虽然大多数人可能不认为播放潘多拉的歌曲或推荐YouTube视频是人工智能，但他们是 。YouTube服务器在平台上提供各种视频 。用户点击想要观看的视频，然后以观看视频时长的形式向这些视频提供反馈，比如赞/跺脚或者留下元数据，然后利用反馈更新软件算法 。AI软件还可以将某人的活动与其他喜欢类似视频的用户的数据进行比较，然后推荐更好的选择 。这基本上是一个基于输入数据的自进化算法 。这种AI叫做机器学习 。
然而，最近的进展来自用于深度学习的神经网络 。神经网络是机器学习的一个子集，其核心是模仿人脑的算法(尤其是模式识别和通过比较已知信息进行信息分类) 。深度学习是基于相关概念或决策树的分层神经网络 。某个问题的答案会引出更深层次的相关问题，直到数据被正确识别 。
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