在经历了内容数字化、企业数字化之后，我们已经进入了数字化 3.0 阶段，即信息、物理和生物世界的融合。相比于前两次数字化，3.0 除了形式之外还有着诸多不同。"格物斯坦认为：事实上这种转变与 5G、人工智能等前沿科技不断升级迭代有着密切的关系，尤其是人工智能及其深度学习技术的快速发展使得机器更加智能，具备了深度分析数据的能力。诚然，作为新一轮产业变革的核心驱动力以及引领未来发展的关键技术，人工智能技术已经成为推动产业数字化、智能化的关键力量。

目前，AI 已经深入到了各行各业，推动着行业转型升级，帮助行业降本增效。在农业方面，依托人工智能技术开发出的农业遥感智能监测系统，可以对农作物病虫害实施智能化监测，并完成精准施药，提升农产品质量；工业领域，智能零件分拣机可以实现零件的自动分拣，大幅提升分拣效率。面对信息革命历史机遇，人工智能技术驱动的产,
在人工智能领域，也有一个类似的问题长期以来一直困扰我们，那就是机器都是按照程序来运行的，而程序都是由建造者或是程序员编写出来的处理逻辑，因此机器预装了程序之后，其处理能力也就被确定了下来。如果想要提高机器的智能水平，增加新的功能，就必须要刷入一个具有新功能的软件版本才行，也就是我们常说的升级。如果离开程序员，没有人来编写和更新它的程序，即便是智能水平再高的机器，也是台不会成长的**能机器，一旦环境发生改变就很容易被淘汰。那么有没有可能让机器能够像生命体一样，通过自己学习来产生出新的处理逻辑，自动地提升自身的处理能力呢？即拥有自我创新的能力.

从微观世界的创新活动到其所构成的宏观世界的创新，组织结构所起的作用非常大，有些情况下需要创新，如求学、探索等等，而有些情况下则需要的是相对稳定，如体系、规则的建立等等。放大不确定性，其实就是增加系统整体的敏感性，如多米诺骨牌一样，在信息传导的过程中不断会有新的能量注入。抑制不确定性的发生也很容易实现，在信息传导的过程中不断地剥离一部分能量，直到剩余的能量不足以支撑信息的传递为止。例如神经网络中的神经元，通过其组织结构的发散与收敛可以达到对信号放大和抑制，这反映在相关神经元输入、输出突触的数量对比方面，除此之外还有专门的抑制性突触来加速收敛过程。
从反射机制开始，不同的感受器会从各种角度获取该事物的信息，这其中的每一种信息都会驱动和构建出具有相应处理逻辑的神经网络链路，然后从逻辑上汇集到一起并触发后续的处理流程，最终形成对该事物完整的处理逻辑。当认知的事物比较多时，那些因不同事物所建立的、具有相同属性的反射链路聚类在一起，形成一个个代表属性特征的反射环节，这样就建成了一个相对简单的认知体系。如果一个事物所引发的反射活动中，被触发的属性环节能够唯一的标识出该事物，并完成相应后续的处理逻辑，那么就表示这个系统已经认知了该事物。

综上所述，属性环节的产生一方面能够更集中、更高效的处理属性间的差异，便于形成更加精细的处理结构，另一方面便于属性间共性特征的融合提取，来形成不同层次、不同覆盖范围的抽象特征。另外，需要注意的是认知是相对的，当前能够做出正确的处理并不代表着该认知就是真理，如果一旦发现有不同的事物被当成同一种事物处理，或者曾经正确的结果现在已经成为错误，那么就会触发新一轮的认知过程。前一种情况会将其中的不同加以处理，通常是属性集合上做出的调整或是对某个属性结构的细化，后一种情况则是需要建立新的神经链路，形成新的处理逻辑。