在經歷了內容數字化、企業數字化之後，我們已經進入了數字化 3。0 階段，即資訊、物理和生物世界的融合。相比於前兩次數字化，3。0 除了形式之外還有著諸多不同。“格物斯坦認為：事實上這種轉變與 5G、人工智慧等前沿科技不斷升級迭代有著密切的關係，尤其是人工智慧及其深度學習技術的快速發展使得機器更加智慧，具備了深度分析資料的能力。誠然，作為新一輪產業變革的核心驅動力以及引領未來發展的關鍵技術，人工智慧技術已經成為推動產業數字化、智慧化的關鍵力量。

目前，AI 已經深入到了各行各業，推動著行業轉型升級，幫助行業降本增效。在農業方面，依託人工智慧技術開發出的農業遙感智慧監測系統，可以對農作物病蟲害實施智慧化監測，並完成精準施藥，提升農產品質量；工業領域，智慧零件分揀機可以實現零件的自動分揀，大幅提升分揀效率。面對資訊革命歷史機遇，人工智慧技術驅動的產，

在人工智慧領域，也有一個類似的問題長期以來一直困擾我們，那就是機器都是按照程式來執行的，而程式都是由建造者或是程式設計師編寫出來的處理邏輯，因此機器預裝了程式之後，其處理能力也就被確定了下來。如果想要提高機器的智慧水平，增加新的功能，就必須要刷入一個具有新功能的軟體版本才行，也就是我們常說的升級。如果離開程式設計師，沒有人來編寫和更新它的程式，即便是智慧水平再高的機器，也是臺不會成長的弱智慧機器，一旦環境發生改變就很容易被淘汰。那麼有沒有可能讓機器能夠像生命體一樣，透過自己學習來產生出新的處理邏輯，自動地提升自身的處理能力呢？即擁有自我創新的能力。

從微觀世界的創新活動到其所構成的宏觀世界的創新，組織結構所起的作用非常大，有些情況下需要創新，如求學、探索等等，而有些情況下則需要的是相對穩定，如體系、規則的建立等等。放大不確定性，其實就是增加系統整體的敏感性，如多米諾骨牌一樣，在資訊傳導的過程中不斷會有新的能量注入。抑制不確定性的發生也很容易實現，在資訊傳導的過程中不斷地剝離一部分能量，直到剩餘的能量不足以支撐資訊的傳遞為止。例如神經網路中的神經元，透過其組織結構的發散與收斂可以達到對訊號放大和抑制，這反映在相關神經元輸入、輸出突觸的數量對比方面，除此之外還有專門的抑制性突觸來加速收斂過程。

從反射機制開始，不同的感受器會從各種角度獲取該事物的資訊，這其中的每一種資訊都會驅動和構建出具有相應處理邏輯的神經網路鏈路，然後從邏輯上彙集到一起並觸發後續的處理流程，最終形成對該事物完整的處理邏輯。當認知的事物比較多時，那些因不同事物所建立的、具有相同屬性的反射鏈路聚類在一起，形成一個個代表屬性特徵的反射環節，這樣就建成了一個相對簡單的認知體系。如果一個事物所引發的反射活動中，被觸發的屬性環節能夠唯一的標識出該事物，並完成相應後續的處理邏輯，那麼就表示這個系統已經認知了該事物。

綜上所述，屬性環節的產生一方面能夠更集中、更高效的處理屬性間的差異，便於形成更加精細的處理結構，另一方面便於屬性間共性特徵的融合提取，來形成不同層次、不同覆蓋範圍的抽象特徵。另外，需要注意的是認知是相對的，當前能夠做出正確的處理並不代表著該認知就是真理，如果一旦發現有不同的事物被當成同一種事物處理，或者曾經正確的結果現在已經成為錯誤，那麼就會觸發新一輪的認知過程。前一種情況會將其中的不同加以處理，通常是屬性集合上做出的調整或是對某個屬性結構的細化，後一種情況則是需要建立新的神經鏈路，形成新的處理邏輯。