技術:第4次産業革命:自律経済の台頭

原作者:TechFoodLife

現在を理解するには、過去を研究する必要があります。未来を見るためには、現在の勢いを感じなければなりません。.

過去を振り返ると、技術の進歩が間違いなく人類の文明の進歩の主要な推進力であったことが明らかになります。ホイールとコンパスが前世代に革命を起こしたように、スマートフォンとインターネットの開発は今日の社会を完全に変え、それらのない世界を想像することさえ困難になっています。歴史を振り返り、重要なブレークスルーを特定するのは簡単ですが、ほとんどの人は、日常生活に完全に組み込まれる前に、将来の技術革新を予測することはできません。実際、ほとんどの新しいテクノロジーは初期段階で嘲笑されており、「専門家」はそれらが達成不可能で不要であると主張しています.

(遊牧民の礼儀)

しかし、頑固に現在を曇らせているという疑いにもかかわらず、多くの人は、現在の技術動向が第4次産業革命の火付け役になっていると信じています。今回は、マスオートメーションの台頭に端を発しました。人間が主導する経済は決して消えることはないでしょうが、起こり始めているのは、完全に機械によって運営される並行経済の形成です。過去の産業革命と同様に、現在の革命は、特に モノのインターネット (IoT), 人工知能 (AI)、および 分散型台帳テクノロジー(DLT).

(ノーベル賞を受賞したエコノミストのポール・クルーグマンは、インターネットが社会に与える影響について明らかに間違っていました。 ソース)。

平均的な人は何が来るのかほとんど、あるいはまったく気づいていませんが、現代のテクノロジーの軌跡は誰もが気づかないわけではありません。. ブライアンアーサー, 収穫逓増への現代的なアプローチを開発することで有名な経済学者は、現象を説明するための論文を提案し、それを作り出しました。自律経済.」 クラウス・シュワブ, 世界経済フォーラムの創設者兼会長は、同等の感情を反映し、それについての本を書いています。第4次産業革命.」

現在の技術動向を詳しく調べる前に、最初の3つの産業革命が社会に与えた影響を研究することは有益です。歴史的知識を持っていることは、第4次産業革命が将来にどのように影響するかを想像するのに大いに役立つ可能性があります.

過去の産業革命

これまでの3つの産業革命はすべて、人文科学の生産能力を大幅に向上させ、労働力、時間、材料の削減を通じて、それを取得するために必要な投入量を大幅に削減する、一連の別個の、しかし相互に関連する技術革新によって推進されてきました。これらの進歩は、経済的な意味から社会を作り直しただけでなく、人間が日常生活をどのように認識しているかという概念全体を再形成しました。.

最初の産業革命:

およそ1750年から1850年にかけて、最初の産業革命が起こりました。これは主に、蒸気と石炭という2つの主要なエネルギー源を利用する人類の能力の結果でした。最初の産業革命の主な推進力は、より安価でより豊富な鉱物である石炭の発見とともに、蒸気機関における一連の技術革新でした。この組み合わせにより、最終的には石炭を動力源とする外燃機関が生まれ、これまでよりもはるかに安い価格ではるかに多くのエネルギーを生産することができました。この新しいインプットは製造業に大きな変革をもたらし、繊維、金属加工(特に鉄)、輸送などのいくつかの産業で根本的な変化を促進するために使用されました.

(蒸気機関の革新によって可能になった、最初の産業革命の主要な発明のいくつか。 ソース)。

綿繰り機(綿繊維を種子から分離するために使用される機械)や力織機(布やタペストリーを織るために使用される機械)など、歴史上最も有名な発明のいくつかはこの時期に開発されました。その他の注目すべきブレークスルーには、工作機械の開発、セメントの再発見、板ガラスの導入、およびガス灯を生成するための石炭の燃焼が含まれます。.

第一次産業革命以前は、ほとんどの商品は地元で作られ、個々の職人の仕事でしたが、石炭を動力源とする蒸気機関の商品化後、大規模な産業が形成され、はるかに幅広い消費者層向けの製品を生産できるようになりました。農村の農耕文化から大規模な製造工場を中心とした工業都市の構築へと社会に根本的な変化が起こりました。労働力はもはや個々の労働者によって支配されていませんでしたが、代わりに労働者階級を雇用した資本家によって運営されている産業に徐々に取って代わられていました。都市は国全体の経済大国になり始めました。第二次産業革命が起こるまで長くはかからず、最初の産業革命よりもさらに影響力が大きい可能性があるため、この傾向も鈍化することはありません。.

第二次産業革命:

技術革命としても知られる第二次産業革命は、1870年から1914年(第一次世界大戦の始まり)頃まで続き、第二次産業革命で導入された技術の習得と、それ自体の2つの大きな進歩を組み合わせたものとして最もよく説明できます。電気と石油という2つの新しいエネルギー源の利用.

鉄鋼生産のより進んだ開発のおかげで、機械部品は大量生産され始め、ネジや金属棒の標準サイズなど、業界全体で標準化されました。複雑な鉄道インフラがいくつかの先進国に開かれ、海軍艦艇に革命をもたらした蒸気タービンエンジンの開発も行われました。本質的に、社会は大量生産されていたすべての工場製品のためにはるかに優れた輸送ルートを開発しました。この時期、輸送速度の向上と機械駆動生産の価格低下により、市場は実際に開放され始めました。.

(1860年の鉄道インフラは、米国に鉄道がほとんどなかった30年前よりもはるかに進んでいました。 ソース)。

第二次産業革命の終わりに向けての最高の成長は、電気と石油でなければなりません。今日の現代の世界でさえ、完全に電気と石油に依存しています。電化は、20世紀の最大の進歩と見なされることがよくあります。これは、電化が社会に安価で豊富なエネルギー源を提供し、いつでも工場や家庭に電力を供給するだけでなく、すべてのデバイスが後で登場するための基盤を築くためです。 。電気は不可欠でしたが、石油は前世紀の最も人気のある商品でした。これは、自動車、飛行機、農機具など、ほとんどの輸送車両に電力を供給するための主要な燃料源です。また、膨大な数の消費財(プラスチック)、肥料/化学薬品、医薬品も生み出しています。.

この時期には、電信、電話、ラジオの発明とのコミュニケーションなど、他にも大きな進歩がありました。製紙機械も20世紀初頭に勢いを増し始め、その結果、知識、ニュース、文学を大陸全体に広める新しい能力が生まれました。最後に、ゴム生産の発展は、自転車、自動車、飛行機の発明を支援するタイヤの大量生産につながります.

(第一次産業革命と第二次産業革命の主な違いのいくつかを分解する)

第一次産業革命が現代の産業経済の概念を開始した技術的強打であり、第二次産業革命が技術の習得であり、最初の超高層ビルで満たされた近代都市を生み出した方法を理解することが重要です。かつてないほど貿易とコミュニケーションが可能な国々で、世界はグローバル化への動きの初期段階に入っていました。この傾向は続くだけであり、最終的には20世紀の後半から前例のないレベルに達するでしょう。社会は根本的な新しい技術的強打を経験するでしょう:デジタル革命.

第三次産業革命:

1950年代後半から現在に至るまで、デジタル革命としても知られる第三次産業革命は社会に根付いており、主に機械およびアナログ電子技術からデジタル電子技術への移行の集大成です。 2つの主要な成果は、デジタルコンピューティングと通信技術です。インターネットと衛星放送の相互接続と組み合わされたコンピューターの高速計算は、人間よりもはるかに速い処理速度のデバイスによって情報を世界中で即座に共有できるデジタルアーキテクチャを作成しました。人々がこの時期を情報化時代と呼んでいるのも不思議ではありません.

(2000年以降、デジタルからアナログへの切り替えはかなり迅速でした)

豊富なデジタル情報は、電気と精密な職人技の習得の結果であり、これは、絶えず改善されているマイクロプロセッサ、別名コンピュータチップの誕生と組み合わされています。スマートフォンやHDテレビ画面からハイエンドの写真機器やドローンまで、コンピューターチップはすべての高度な電子機器のバックボーンです。興味深いことに、これらのテクノロジーはすべて、短期間で一貫してより優れたバージョンに置き換えられています。電話は良い例であり、公衆電話から固定電話、携帯電話、スマートフォンに移行し、次のバイオテクノロジーになる可能性があります.

第1および第2産業革命の製造革新が、生産されるすべての材料を使用した工業都市の建設につながるように、第3および第4産業革命の電子革新は、生産されるすべてのデータを使用するインテリジェントアプリケーションの構築につながります。.

第4次産業革命

第4次産業革命に頭を悩ませるには、インテリジェンスの概念を理解することが重要です。インテリジェンスを把握する最良の方法は、インテリジェンスがどのように取得されるかを考えることです。これは通常、4つのステップのプロセスです。.

1)データを収集する

2)以前のデータを参照として使用してデータを処理します

3)洗練されたデータに基づいて行動を起こす

4)フィードバックデータを受け取り、その結果から学び、すべてをメモリに保存します.

(インテリジェンスの単純なループ。 ソース)。

このプロセスは、継続的にデータを収集し、データを処理し、アクションを実行し、フィードバックを受け取るという周期的なループです。誰かがプロセスを経る回数が増えるほど、彼らは自分の行動から学ぶことができると仮定して、より賢くなります。それを支える2つの重要な要素は、可能な限り多くのデータへの露出と非の打ちどころのないパターン認識スキルの開発です。.

パターンは、機能するものと機能しないもの、長所と短所、傾向と異常を示すだけでなく、人々が情報を分類するのに役立つため、将来の使用のために覚えやすくなります。精神的および肉体的能力の向上につながる優れたパターン認識は、知能を活用するためのバックボーンです。アルバートアインシュタインがかつて言ったように、「知性の尺度は変化する能力です。」誰かが変化しようとしている唯一の方法は、彼らを引き止めているネガティブなパターンにさらされるか、先に進むためのより良いパターンを見ることです。最後のステップは、意志の力と行動による実装です.

テクノロジーがインテリジェンスを複製し、それを公開市場で販売されるデジタル商品に発展させることである場合、同じモデルを使用してそれを利用する必要があります。ほとんどの人が最近の開発に気づいていませんが、特にIoT業界、AI、DLT、およびその他のいくつかのマクロトレンドの進歩により、現在のテクノロジーはこの面で新しい可能性を切り開いています。ハードウェア、ソフトウェア、およびデータの進歩を利用して、テクノロジーは製造インテリジェンスの危機に瀕しています。自律経済はほとんどの人が考えるよりも近い.

モノのインターネット(IoT):

デジタル時代の主な成果は、データの大量生産です。 「データは新しい石油だ」と人々が言い始めたのは、非常に認知された感覚になりました。データには、パブリックデータとプライベートデータの2つのカテゴリがあります。インターネットは公開データの最大の油井であり、増え続けるリソースであるという点でユニークです。プライベートデータは主にプライベートサーバー、特にクラウドに集中しており、人々が自由に共有したくない、または見られたくない機密情報が含まれています。 Google、Facebook、Amazon、Baiduなど、世界最大の企業の多くが最も多くのデータを所有していることは、もはや驚くべきことではありません。.

(わずか10年前のリソースとは対照的に、世界の大企業のほとんどが教育とデータを中心に展開していることに注目するのは興味深いことです。 ソース)。

今日収集されるデータのほとんどは、Googleが検索結果に基づいてデータを収集する、Facebookがソーシャルプロファイルに基づいてデータを収集する、Amazonが人々の消費習慣に基づいてデータを収集するなどのアプリケーションを使用して行われます。基本的に、企業は、消費者が喜んで使用するアプリケーションをホストし、アクティビティに基づいてデータメトリックを収集します。市場、スポーツ、オープンケースの記録など、誰でも指標を導き出すことができるオープンソースアプリケーションもあります。.

ただし、人間のように迅速な判断が可能なインテリジェンスを活用するには、リアルタイムのデータにアクセスできる必要があります。最近まで、リアルタイムデータを入手することは困難でしたが、センサーとアクチュエーター技術のいくつかの主要な革新のおかげで、それは現実のものになりました。温度、場所、速度、加速度、深さ、圧力、血液化学、空気の質、色、写真スキャン、音声スキャン、生体認証、電気、磁力を測定するセンサーなど、あらゆる種類のセンサーアクティビティが可能です。通常、人間はそのような測定を行う必要がありますが、安価でありながら正確なセンサーとアクチュエーターの大量生産により、それは急速に変化しています。それらは環境に配置されるだけでなく、産業機械やロボット工学などの機械内、およびFitやハイテクペースメーカーなどの人間の内部/上に配置されます。.

(存在するさまざまなタイプのセンサーとアクチュエーター。 ソース)。

自律的な経済が実現するためには、リアルタイムの情報が絶えず流れる川が必要です。自律行動が効果的である唯一の方法は、自信を持って迅速に対応できるかどうかです。施設、その設備、それが動作する環境、さらにはその労働者(人間またはロボット)についての複雑な詳細をリアルタイムで監視する機能を持つことは、多くのレベルで変革をもたらし、まだ大量に見られることはありません。基本的に、物理的なものから非物理的なものまで、すべてがデータとして相互接続されたWebにオンライン化されているため、モノのインターネットという名前が付けられています。それはデジタル形式の人間の感覚です.

ただし、生データは、それを分析するフィルタリングメカニズムと同じくらい優れています。適切な分析がなければ、アプリケーションは本能に反して行動する動物のようになります。そのため、人工知能は自動化の重要なコンポーネントです。.

人工知能(AI):

データはインテリジェンスの燃料ですが、脳はデータを取り込み、以前のデータと相互参照し、カテゴリに分類し、判断を下し、現実世界でアクションをトリガーし、ストレージに配置するエンジンです。人間の脳は信じられないほど強力であり、科学者にとっては謎のままです。それは、その認知能力のために、地球上の他の種から人間を真に分離する器官です。その結果、人間の脳をテクノロジーとして複製することは非常に複雑になり、習得するにはかなりの時間がかかります。しかし、人工知能の分野でブレークスルーが起こり始めており、企業は何らかの形で人間の知能を模倣するソフトウェアを実行できるようになっています。.

AIの第一人者でChainlinkのマーケティングディレクターであるAdelynZhouによると、人工知能には7つのタイプがあります。

1) 行為– 煙探知器やクルーズコントロールなどのルールに基づいて動作するシステム.

2) 予測する– ターゲットを絞った広告や提案されたコンテンツなど、データを分析し、データに基づいて確率的な予測を生成できるシステム.

3) 学ぶ– 入ってくるセンサーデータに基づいて動作する自動運転車など、予測に基づいて判断を下すシステム.

4) 作成する– 芸術作品のデザイン、建物の設計、音楽の作曲など、データに基づいて作成するシステム.

5) 関連する– 音声からテキストへのアプリケーションや顔のスキャン技術など、顔、テキスト、音声、ボディランゲージの分析に基づいて感情を拾うシステム.

6) 主人– 4つの異なる写真がすべて同じアイデア/単語を表していることを認識するなど、ドメイン間でインテリジェンスを転送するシステム.

(これらの写真はすべて虎を表していることを人間が認識するのは簡単ですが、AIソフトウェアを使用するマシンはそれを行うのに苦労します。習得するには、大量のデータにさらされる必要があります。 ソース)。

7) 進化する– ソフトウェアまたはハードウェアレベルで自分自身をアップグレードできるシステム。将来的には、ソフトウェアのように脳にインテリジェンスをダウンロードできる人間など。.

基本的な考え方は、新しいソフトウェアが新しいデータを取り込み、保存された情報の巨大なデータベースに対して処理し、実際の単語のアクションにつながる判断を下し、そこから学ぶために使用できるフィードバックを受け取ることができるということです。プロセス全体は、データと相互作用するほど進化できるソフトウェアアルゴリズムにすぎません。 AIが地球上で最も多くのデータを持っていることを考えると、AIがGoogleの主な焦点になっているのも不思議ではありません。.

ほとんどの人は、Pandoraからのストリーミング曲や、YouTubeからの提案された動画を人工知能とは考えていないかもしれませんが、それはまさにそれです。 YouTubeサーバーは、プラットフォーム上でさまざまな動画を提供し、ユーザーは見たい動画をクリックし、親指を上に向けたり、動画を視聴した時間の形でメタデータを残したりするなど、それらの動画に関するフィードバックを提供します。次に、フィードバックを使用してソフトウェアアルゴリズムを更新します。 AIソフトウェアは、誰かのアクティビティを取得し、それを同様の動画が好きな他のユーザーのデータと相互参照して、より適切な選択を提案することもできます。事実上、入力データに基づいて変化する自己進化的アルゴリズムです。このタイプのAIは機械学習と呼ばれます.

ただし、最近の進歩のいくつかは、深層学習に使用されるニューラルネットワークの開発によってもたらされました。ニューラルネットワークは、人間の脳をモデルにしたアルゴリズムを中心とした機械学習のサブセットであり、特にパターンを認識し、既知の情報と比較することで情報を分類/分類します。ディープラーニングは、関連する概念または決定木に基づくレイヤーを持つ一種のニューラルネットワークであり、データが適切に識別されるまで、1つの質問の回答がより深い関連する質問につながります。.

主なアイデアは、人間の介入ではなく、データに基づいて意思決定を行うことができるソフトウェアを設計することです。今日のソフトウェアは入力に基づいて単純な機能を実行しますが、AIソフトウェアは業界全体でアクションを実行し、はるかに多くの入力セットを取り込む能力に基づいて実行するアクションを進化させます。 AIソフトウェアは、テクノロジーとして広く一般に提供されるデジタル形式のインテリジェンスです。ほとんどの人はロボットをAIとしか考えていません。その分野には確かに興味深いブレークスルーがありますが、脳のない体は何であるかという理由から、ソフトウェアがすべての鍵となります。?

(企業はAIテクノロジーを採用することの重要性をますます認識しています。 ソース)。

すでにたくさんあります AIソフトウェアを使用している業界 彼らの純利益を増やすために。一例として、SAP HANAがあります。これは、企業からあらゆる種類の情報を取り込んで処理し、異常を発見できるインテリジェントなデータベースです。 Walmartのような企業はSAPHANAを使用しています。これは、大量のトランザクションレコードを数秒ですべて1か所で処理できるためです。さまざまなシステム間でアカウントを調整するために必要な労力が大幅に削減されるため、コストを節約できるだけでなく、エラーが発生する前にエラーを発見し、会社が追求するリードを提案します。また、リアルタイムデータを既存のデータの大きなサイロと相互参照できるため、予算の予測にも役立ちます。企業はゆっくりと経営を始めていますが、経営者の監督はありません。.

政府はまた、AIテクノロジーを活用して都市を改善しています。一例は ピッツバーグの交通システム, 事前にプログラムされたサイクルに依存する代わりに、ライトには交通の動きを監視し、リアルタイムで応答して流れを最大化するセンサーが装備されています。また、組み込みセンサーを使用して環境を監視し、交通センサーからのデータフィードを使用して自動運転する、多くの自動運転車がテストされている都市でもあります。.

大量のデータとインテリジェントなアルゴリズムのおかげでコモディティ化されたインテリジェンスが可能になりました。最後のステップは、すべてがほとんどまたはまったく摩擦なくリアルタイムで通信できるようにインフラストラクチャを構築することです。その新しいインフラストラクチャは分散型台帳テクノロジーのようです.

分散型台帳テクノロジー(DLT):

人間の知性は、協調的であるため非常に注目に値します。つまり、知識の社会的貯蔵庫は、知性が他の知性と相互作用する結果です。 2つのインテリジェントシステム間にバリアがあると、接続が妨げられるため、成長が遅くなります。より多くの接続が発生するほど、何かがよりインテリジェントになる可能性があります。社会のつながりを最大化するためには、データと価値が社会の中で自由に移動できるように、すべてのシステムが互いに簡単に相互作用できる必要があります。.

自律経済にとって理想的なインフラストラクチャには、データベース、処理層、トランザクション層、および接続層が必要です。これにより、任意のシステムが入力を受信し、他のシステムに出力を送信できるようになります。ネットワークは安全で、リアルタイムで動作し、必要に応じて機密性オプションを提供する必要があります。また、関係するすべての関係者に領収書を提供し、法律に協力し、その価値を適切に収益化する必要があります。最後に、最大の接続に必要なネットワーク効果を促進するために、許可がなく公開されている必要があります.

まず、分散型台帳テクノロジーという用語を理解することが重要です。これは、共有分散型台帳と分散型データベースを中心としたテクノロジーファミリーの包括的な用語です。.

ブロックチェーン & その他の共有元帳テクノロジー

最もよく知られているDLTであるBlockchainは、独自のトランザクションを処理し、結果を共通の台帳に保存できる共有ストレージレイヤーです。これは、すべて同じオープンソースソフトウェアを実行しているコンピューターの分散ネットワークを利用しています。ブロックチェーンは、クライアントアプリケーションを実行する各個人によって実行される初期設定と定期的なメンテナンスに加えて、完全に自動化された自己実行型ネットワークであり、悪意のある攻撃者の攻撃の中心点を残さずに完全なコンセンサスに達することができます。実際、テクノロジーとしてのブロックチェーンは、全世界で最も安全なデータベースであると言えます。パブリックブロックチェーンには中央の権限は必要ありません。誰でもネットワークを使用してその上にアプリケーションを構築できます。トランザクションは、パーティ間に仲介を行う代わりにピアツーピア(P2P)です。インターネットが許可のない性質のためにデータ転送のために爆発したのと同様です。公共のブロックチェーンは、人間と機械の両方の経済のための主要なデータベースと交換の媒体として、ネットワーク効果の爆発を引き起こす可能性があります.

(ネットワーク効果は、パブリックブロックチェーンが将来のある時点で大量に採用される最大の理由である可能性があります。 ソース)。

ブロックチェーンは、多くの場合、ネットワークがコンセンサスに達する方法と、それを達成するのを支援したことに対して誰が報われるかによって区別されます。ビットコインのプルーフオブワーク(POW)、EOSの委任されたプルーフオブステーク(DPoS)、NEOの委任されたビザンチンフォールトトレランス(dBFT)、実用的なビザンチンフォールトトレランス(PBFT)など、さまざまなブロックチェーンコンセンサスメカニズムがあります。 )Stellar、およびProof-of-Stake(POS)で、まだ完全には達成されていませんが、Ethereumが最初のものになることを推進しています。 IBM Hyperledgerなど、特定の関係者のみがネットワークの使用を許可する許可されたブロックチェーンもあります。これは、プライベートコンソーシアムと同様です。パブリックブロックチェーンがスケーラブルになりプライバシーが許可されると、許可されたブロックチェーンが実際に有益であるかどうかについては多くの疑問があります。イントラネットとインターネットの議論と同様に、許可されたチェーンにはニッチなユースケースがありますが、最終的にはパブリックブロックチェーンが世界中の価値移転のための相互接続の主要な高速道路になります。.

ブロックチェーンに同様の提案を提供するDLTの他の形式もあります。これらには、IOTAやNANOなどの有向非巡回グラフ(DAG)や、完全なネットワークコンセンサスの代わりにゴシッププロトコルを使用するHashgraphやHolochainなどのテクノロジーが含まれます。ただし、包括的なテーマは、これらすべてのデータベースが共通の分散ネットワーク上でデータを保存および処理することです。ブライスマスターズオブデジタルアセットが述べているように、それは「信頼できる唯一の情報源」を提供します.

スマートコントラクト

2番目によく知られているDLTはスマートコントラクトです。これは、法的合意や法廷裁判官を模倣するブロックチェーン内のプロトコルです。経済は、現実世界の結果に基づいて、あらゆる種類の合意とそれらの合意の仲裁を必要とします。スマートコントラクトは、if / thenステートメントを使用してコントラクトの状態に基づいてトランザクションをトリガーすることにより、デジタルの世界でこれを再現できます。基本的な前提は、契約が書かれるのと同じように、if / thenパラメーターを使用してコーディングされることです。例としては、商品が特定の価格に達した場合に顧客が支払われるが、そうでない場合は顧客が相手方に支払うデリバティブ契約があります。.

(スマートコントラクトが経済内で自動化されたアクションをトリガーする方法の例。 ソース)。

IoTはデータを収集し、AIはデータを処理しますが、スマートコントラクトは、データを使用して、支払い、データの転送、結果の保存などの実際のアクションをトリガーするソフトウェアインフラストラクチャです。これは、商取引における人間の握手や、アクションをトリガーするために送信ボタンを押す人間に相当します。スマートコントラクトはブロックチェーン内に存在するため、それに伴うすべてのセキュリティ上の利点も得られます。スマートコントラクトは、実際には、データを使用して自律的なアクションをトリガーし、価値の自動移動を伴う自走経済としてのみ説明できるものを作成する機能的なトランザクションレイヤーです。スマートコントラクトは、実際の行動と貿易を表しています.

原作者:TechFoodLife

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

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