人工智能对实体经济的影响？
一、人工智能对实体经济的影响？
人工智能使实体经济有了互联网的效率，将为实体经济发展带来新的春天。
人工智能让实体世界的语音、图像等变成了数据。比如，以往可能实体店的效率永远超不过电商平台，但拥有了人工智能的实体店，凭借更具临场感等优势，效率就有可能超过电商平台。
二、人工智能经济算不算实体经济？
人工智能的发展，一方面促进了经济的发展和创造了更好的生活，但另一方面，同样令很多人感到了担忧，认为人工智能将成会成为实体经济的灰犀牛。
“人工智能的出现，依靠的是技术进步和对人类复杂性的研究，包括装备智能软件的高性能计算系统，通过机器学习、深度学习，以及很多这种系统以自主、最优的方式进行连接，包含了神经科学、基因学和新兴的跨学科领域。”--玛利亚.斯皮罗普鲁（加州理工学院实验粒子物理学家）
说起人工智能，估计大家都不会陌生，这些年几乎抢占了一切科技信息的头条。也许在十年前，听到人工智能一词时我们感觉是深不可测的概念，而现在要是你说没听说过人工智能，那倒感觉像是原始人穿越了一样。人工智能的发展，推动了全世界经济的发展，驱动了人类认知的进化，已经成为当前全球经济最重要的驱动力。
美国股市最大市值的五家公司分别是微软、亚马逊、苹果、谷歌和脸谱网，这是一件值得大家注意的事情。在十年前这个排行榜中的公司，要么是银行，要么是石油巨头，而现在全部被科技巨头包揽。这些公司之所以能够成为全球的巨无霸，就在于它们并没有止步于曾经的辉煌，而是搭上人工智能技术的快车，在各个领域内攻城略地，不断巩固自己的地位。这几家公司，无论哪家，在人工智能领域都具有广泛的布局，从基础研究到应用层面，都掌控了非常强大的话语权。
随着各国对新技术的研发与投入，人工智能时代的大幕已正式拉开，无处不在的数据和算法正在催生全新的由人工智能驱动的经济和社会形态。人工智能、大数据、云计算、人机交互以及未来万物互联，将会出现加速发展之势，成为推动全球技术和经济进步的重要动力。
自动化和智能化，也在慢慢渗透进工业制造的各个领域，未来商业世界也将会出现全面转型，依赖于数据和算法，实现物理与数字的融化，很多企业都提出了数字化转型的愿景和计划，未来企业内在的组织形式都会进行数字化和智能化，从办公到服务，再到生产与流通，各环节将更加高度依赖于技术。
但是事物均有其两面性，虽然各国都在高度重视人工智能的发展，并且提出了各自的规划与目标。但对于人工智能的发展，同样令很多人感到了担忧，认为人工智能将成会成为实体经济的灰犀牛。
那么，什么是“灰犀牛”呢？
“黑天鹅”一词，应该很多人经常听到，“黑天鹅事件”指极其罕见的、出乎人们意料的风险。而“灰犀牛”则是与“黑天鹅”相互补充的一个概念，意指太过于常见以至于人们习以为常的风险，比喻大概率且影响巨大的潜在危机，由米歇尔·渥克在其撰写的《灰犀牛：如何应对大概率危机》一书中提出。
人工智能真的会成为灰犀牛吗？
既然人们担心人工智能的发展，会成为实体经济的灰犀牛，必然有其担忧的合理性。人工智能为我们提供了更高的生产效率和更美好的生活，比如说算会自动推送你感兴趣的新闻资讯，会向你推荐你正好想买的商品，可以在几秒钟内评估出你能否获得贷款，额度是多少、利率是多少，还能通过人脸识别检测出在逃嫌犯，计算机分析影响诊断结果比医生更准确，提供更佳的治疗方案，还能实时翻译实现跨语言沟通......难道这些不都是在进一步提高生产力和促进经济增长吗？
这就是我们在享受到人工智能带来的益处之外，需要考虑的潜在危机，因为潜在危机是是存在的但是容易被忽略的，这才是可能使其变成灰犀牛的原因所在。人工智能的发展，确实在某些方面，会对现实社会造成一定的冲击，我认为主要四个方面：
1. 就业冲击
这也是首当其充的冲击，很多人对人工智能的担忧，主要是从就业冲击开始的。他们认为，随着技术的进步，我们现在的很多工作，机器都能够很快的学会并熟练掌握，大多数工作都能被机器人代替，最终大家都会丢掉饭碗。
不可否认的，在未来，由于人工智能技术的不断提升，当机器人学会了深度学习之后，具有比当前人类更为完善的运作流程，但毕竟机器人还是由人设计、制造出来的，从普遍意义上来说，机器人应该是作为人类的辅助或者朋友，帮助人类提升社会生产的效率，为人类创造更好的生活体验。
而如果大量的人类从事的都是最低端的机械式的重复的工作的话，其实是在浪费人类的高级动物优势，把部分人类再次放到了低等动物的行列中去，利用他们的手或者脚，来简单的日一复一日的重复着没有任何思考性的体力劳动，将会使得很多人在很长的时间内丧失掉思考的权利和天赋。
当机器人可以代替掉大量低端的工作之后，人类就有更多的时间来学习更多的技能，发掘出现多适合人类的工作来，对整个人类的进化来说是一种推动。当然这里可能会有很多人会说，你说得轻巧，如果大量从事简单体力劳动的工作被替代，这些人没有工作了，就没有钱，再去谈学习更是伪命题。这里面存在一个悖论，就如同工业时代蒸气机的发明，收割机的发明会使大量从事农业和手工业的人失业一样，但历史证明了，社会系统会以自己的方式运转来协调到任何一次技术革新带来的矛盾和冲突。
因此，机器人代替人类，是一个循序渐进及自我协调的过程，并没有我们想象中的恐怖。而且，就目前来看，在未来数年甚至数十年的阶段内，工业自动化、人工智能将会促进社会效率整体的提升。再举一个简单的例子：巴尔的摩的马林钢铁厂是自动化驱动创新的典型案例。在中国制造商的竞争下，马林钢铁厂的核心产品价格下跌，迫使该公司转型，否则将会倒闭，大量工人失业。马林钢铁厂购买了机器人线材成型机，并开始专注于为波音和通用汽车等公司生产高质量的精密产品。此外，它还雇佣了更多的人，提高了工人工资，并吸引了更多不同背景的工人。
马林钢铁厂首席执行官、所有者德鲁·格林布拉特（DrewGreenblatt）表示，自动化不仅为公司发展提供了生命线，同时也为其员工带来好处。他说：“突然间，工人们的生产力大幅提高，这是因为我们给了他们工具，即机器人和自动化技术。感谢这些机器人，如果没有它们，这些人就会失业。”
2. 安全冲击
随着人工智能的发展，人类开始担心人工智能会不会超越人类，甚至代替人类，成为新的主宰物种。如果人工智能具有了自主意识，会不会对人类社会造成巨大的安全威肋？恐怕很多人脑海中都闪现过和我一样的想法。
1997年，一台超级计算机击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以Master为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；2017年5月，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。
毫无疑问，机器不管是下象棋，还是下围棋，肯定比人类下得更好。甚至对于普通人，如果你在棋类游戏中选择人机对战，并不需要超级计算机的挑战，普通电脑程序都能轻松赢过我们。但这并不代表计算机的能力超过人类。这只是因为下棋程序使用了启发式估值的图灵蛮力树搜索算法，他并不需要模仿人类思考，只需要使棋局进入搜索树中对手拥有更少好选择的分支，它并不知道自己比人类聪明，甚至并不知道自己在下棋，而仅仅是在执行程序而已。
另外，人们对人工智能安全性的担忧，还在于对诸如技术的不受控恐惧，比如说无人驾驶汽车的一大出发点是大幅减少人为因素引起的交通事故，但2018年3月，美国亚利桑那州，优步与一名在路试中骑自行车的女子相撞。这起事故造成了一名骑车女子的死亡。之后在5月，谷歌旗下的Waymo无人驾驶测试车发生事故，此次事故发生在美国亚利桑那州钱德勒市的一处十字路口，一辆Waymo无人驾驶测试车与本田轿车相撞，谷歌Waymo无人驾驶测试车安全员受轻伤。但其实，每天由人类驾驶发生的事故更多，各种酒驾，各种路怒症，引发的事故更加频繁。
人们对于人工智能系统失控的担忧，有些过头了，无论是人工智能统治人类，还是让人类变得不再重要，或者机器不受控制，这种恐惧都是夸大其词的，人们对于能力的可替代性分类时有错，就好比看到高效内燃机的发展就认定曲速引擎指日可待一样。
3. 隐私冲击
算法的关键在于数据，而数据则需要向用户进行收集，这使得人们对大数据收集隐私方面普遍担忧。FACEBOOK剑桥分析数据的丑闻，引发了全球互联网用户对于数据泄露的担忧，大量软件都会收集用户的信息，有些甚至是不必要的信息，而很多犯罪份子可以通过技术手段窍取我们的各种信息，甚至盗取我们的各种账户，这难道不是一件让人坐立难安的事情吗？
随着技术的发展，现在人脸识别技术越来越普及了，刷脸支付、刷脸进站、刷脸签到等技术已经进入生活中的各个场景。脸是一个具有弱隐私性的生物特征，因此，这一技术对于公民隐私保护造成的威胁性尤其值得重视。人脸图像或视频广义上讲也是数据，如果没有妥善保管和合理使用，就会容易侵犯用户的隐私。在识别人脸的时候会不会把我们的人脸识别信息进行二次利用甚至滥用，这些问题同样让人担忧。
证券公司、大型机构，可以通过大数据知道证券投资者的账户持仓情况，什么时候股民们重仓了，什么时候股民们轻仓了，重仓的是哪些，轻仓的是哪些，这些数据本来只应由投资者本人知晓，但却以大数据的形式被收集，无形中就会将不同投资者置于不同的优劣势境地，使得市场变成一种更加复杂且不公平的博弈过程中。
侵犯隐私的数据泄露，成为用户对收集数据的两大担忧，如果用户的隐私被非法获取，并且被滥用，比如进行金融借贷和各种诈骗活动，也可能会引发对社会实体经济和金融体系的冲击，
4. 系统冲击
人工智能技术有不少分支，每个分支都在高速发展，这些技术的进步，会不会造成破坏性创新？这也成为一个人让很多人担忧的话题。比如说，证券交易所，每个人都可以加入参与交易，推动全球金融一体化联动发展，在地球甚至外太空发生的事情，政坛的丑闻等事件，都会对金融市场造成连锁反应。
未来随着人工智能的发展，如果更多金融系统过度依赖人工智能的决策，那么系统能否作出更加理性的或者说让结果更好的选择，本身成为一个不确定性。比如说当大量对冲机构使用程序化交易，不再去分析未来的可能性，只跟踪市场，利用历史回朔数据进行决策交易，很可能发生程序化批量抛售，造成股市瞬间崩盘。
又或者当发生金融危机的时候，系统作出冰冷的决定，不再向市场释放流动性，不再对面临资金困难的企业进行援助，会不会进一步引发金融海啸？再回看2008年时美国发生金融危机的时候，美联储的做法是对还是错？如果让人工智能AI来进行决策，结果会如何？现在世界会变成什么样？这一系统的问题都面临着非常巨大的不确定，完全依赖于人工智能，能否为金融和经济体系带来更好的决策？
再或者，随着区块链技术的发展，各种虚拟货币不断盛行，接受和加入虚拟货币的人也越来越多。在2010年的时候一个程序员用10000个比特币购买了一个披萨，到现在比币币已涨至13000美元一枚。未来更多虚拟货币的发行，会不会脱离现有金融体系，引发全球货币体系的崩溃，这些问题很大很难，但确实是不得不考虑的潜在问题。
所以我们也看到，在7月4日，美国众议院财政服务委员会突然向扎克伯格等Facebook 高管致函，要求其立即停止数字货币/钱包项目Libra/Calibra 的所有工作。
理由为：Libra 体系将会挑战美国的货币政策和美元地位；这将引发严重的隐私，交易，国家安全和货币政策问题。超过20亿的用户，投资者，消费者和更广泛的全球经济都应对此感到担忧；白皮书对于 Libra/Calibra 项目的潜在用途和安全性方面提供的信息极少，缺乏明确的监管保护；鉴于 Facebook 在过去几年里多次发生重大数据安全和道德违规事故；如果不立即停止该项目的实施，我们将面临一个由瑞士控制的、一旦失败将会引发金融海啸的新体系。
但是，针对这一系列可能出现的潜在冲击，我们是可以提前进行预防，找到降低风险的方法。技术有其双面性，它本身是冰冷的、没有感情色彩的，决定技术是好是坏的，其实是人类本身，那么就需要从人类自身和社会秩序的角度来进行解决。
一是法律法规约束
前面说的关于人工智能的应用，已经渗透到生活的各个方面。对于数据的获取、用户隐私的保护等等方面，需要出台相关的法律法规来约束。在商业利益最大化与个人信息发生冲突的时候，必须有法可依，依法行事。比如通过搜索投放各种虚假医疗广告，广告主和分发商自然都能赚钱，但最终伤害的还是用户，还是老百姓的利益。
再比如技术公司对用户信息的利用，究竟是利用数据进行算法决策以提供更好的服务，还是将用户信息作为商品进行转卖，这是不是违法行为？这些问题都需要法律来明确。现在只要你网购一次或者注册一个APP，马上就会收到铺天盖的黑广告，这里面难道没有一定的关联吗？
因而，人工智能的发展，需要建立更加健全的法律法规进行约束，2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》。《规划》强调，促进人工智能行业和企业自律，切实加强管理，加大对数据滥用、侵犯个人隐私、违背道德伦理等行为的惩戒力度。
二是建立伦理秩序
人工智能行业从早期的野蛮生长，到现在各精细领域突飞猛进的发展，已经在很多方面，开始引发人们对于伦理范畴的担忧。正如人们对于基因工程科学的担忧一样，急需建立全球性的伦理道德秩，才能更好的引导行业向正确的方向发展。
技术本身是中性的，它没有善恶之分，但是开发和使用的人会赋予技术伦理价值，他们设计模型，选择数据并赋予数据意义，从而影响我们的行为。代码包括了关于现在和未来的决定，需要将环境、社会和人类的影响因素考虑进去。
人类本身是有一套伦理秩序的，什么是对？什么是错？在人类社会是有一套约定约成的道德规范的，技术作为一种工具，同样需要从伦理上进行规范。如果技术被恶人所用，必然行恶，如果为善人所利，必然行善。机械警察能够成为维护世界和平与正义的使者，但同样可以成为作恶的机械杀手，无人机可以成为空中拍摄的神器，可以成为给农田喷洒农药的农耕队，同样可以成为破坏性工具。
这一切，急需建立伦理秩序。
三是形成看法共识
对于人工智能的发展，应该形成共识。人工智能发展应置于我们的有效可控之下，坚守科技向善的初衷。从当前的现实来看，人工智能技术的发展，为我们带来的好处显著超过可能带来的可预期风险和坏处，无论是对每个个体，还是对企业，以及对整个实体经济，都需要确保其风险的可控性。
只有技术的正面价值高于负面价值，益处大于坏处，人工智能的发展才符合大众的利益，才不会对整个社会和实体经济造成负面冲击。同时，人工智能行业本身就是实体经济的重要组成部分，其未来将会走向何方，目前来看，是不可能完全预料出来的。只有坚持预警原则，做好防范工作，才能消除其成为实体经济发展灰犀牛的可能性，至少降低这个概率。
技术还是需要继续向前推进，我们不能因噎废食，因为害怕人工智能发展带来的潜在危胁而使其发展停滞甚至阻碍发展。在一百多年前，英国工业革命时期工人因害怕工作被机器取代，到工厂对机器设备进行打砸，但是工业革命的脚步依然没有停下，并且推动了全人类社会的进步，现在人工智能被称为第四次工业革命，其步伐也是没有人可以阻止的。
结论：对于人工智能的发展，每个人都是受益者，而我们对于人工智能成为灰犀牛的恐惧，归纳为核心的一点，就是担心人工智能发展的失控。目前人工智能还处于弱人工智能阶段，优势仅仅在于通过深度学习和大数据计算，为人类提供辅助。也许有一天，人工智能会进化到强人工智能，甚至进化到超人工智能阶段，那时候我们将会面临更大的更多的问题，而这一切需要现在就开始做好应对准备，否则到时候人工智能真的会成为一头难以驯服的灰犀牛！
三、人工智能中如何表示实体之间的关系？
通常有以下几种知识表示方法及应用特点：
1. 一阶谓词逻辑表示方法
利用一阶逻辑公式描述事物对象、对象性质和对象间关系。这种方法是将自然语句写成逻辑公式，采用演绎规则和归结法进行严格的推理，能够证明一个新语句是由已知正确的语句推导出来的，即可断定这个新的语句（新知识）是正确的。知识库可以视为一组逻辑公式的集合，增加或删除逻辑公式即是对知识库的修改。
逻辑表示法有明确和规范的规则构造复杂事物，结构清晰，可以分离知识和处理知识的程序。具有完备的逻辑推理方法，不局限于具体领域，有较好的通用性。缺点是适合于事物间确定的因果关系，难于表示过程和启发式知识，推理过程中可能产生组合爆炸，推理效率较低。
2. 产生式表示方法
根据串代替规则提出的一种计算模型，模型中的每条规则称为产生式。产生式的基本形式P→Q ，P是产生式的前提（前件），Q是一组结论或操作（后件），如果前提P满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。
产生式可以表示人类心理活动的认知过程，已经成为人工智能中应用最多的一种知识表示模式，许多成功的专家系统都是采用产生式知识表示方法。
3. 语义网络表示方法
语义网络是一种用实体及其及关系来表达知识的有向图。结点代表实体，表示各种事物、概念、属性、状态、事件和动作等；弧线代表语义关系，表示它所连结的两个实体之间的联系。用语义网络表示知识以求解问题，主要包括两部分，一部分是由语义网络构成的知识库，另一部分是用于问题求解的推理机制。语义网络的推理过程主要有继承和匹配两种。
主要优点：结构性、联想性，自索引性，自然性；主要缺点：非严格性，复杂性。
4. 框架表示方法
框架表示法是在框架理论的基础上发展起来的一种结构化知识表示方法。框架理论是对理解视觉、自然语言对话和其它复杂行为的一种“框架”认识：人们对现实世界中各种事物的认识都是以一种类似于框架的结构存储在记忆中的，当遇到一个新事物时，就从记忆中找出一个合适的框架，并根据新的情况对其细节加以修改、补充，从而形成对这个新事物的认识。
当事物的知识比较复杂时，需要通过多个框架之间的横向或纵向联系形成一种框架网络。框架系统的问题求解主要是通过对框架的继承、匹配与填槽来实现的。框架表示法的优点：结构性，深层性，继承性，自然性。不足之处：缺乏框架的形式理论，缺乏过程性知识表示，清晰性难以保证。
5. 过程表示方法
过程表示是将有关某一问题领域的知识，包括如何使用这些知识的方法，均隐式地表示为一个求解问题的过程。
主要优点：表示效率高，过程表示法是用程序来表示知识的，可以避免选择和匹配无关的知识，不需要跟踪不必要的路径，从而提高了系统的运行效率。控制系统容易实现：控制机制已嵌入到程序中，控制系统比较容易设计。主要缺点：不易修改和添加新知识，当对某一过程进行修改时，可能影响到其它过程，对系统维护带来不便。
四、用树形结构表示实体与实体的结构？
树形结构是一种常见的结构，用于表示实体与实体之间的关系。在树形结构中，每个实体都被表示为一个节点，而实体之间的关系则被表示为节点之间的连接。这种结构具有层次性，每个节点可以有多个子节点，但只能有一个父节点。通过树形结构，可以清晰地表示实体之间的层次关系和从属关系。例如，组织结构、家族关系、知识分类等都可以使用树形结构来表示。
五、最大实体与最小实体的意义是什么？
最大实体的意义保证零件的互换性和大量制造能力。最小实体的意义是保证壁厚和刚度的。
六、fandom与wikidot实体区别？
区别就是两者意思是不一样，具体的不同如下
wikidot中文意思是维基点
fandom中文意思是n. 运动迷；影迷
But fandom does more than defeat distance and geography.
七、人工智能助力实体商业转型：应用场景与发展趋势
引言：
随着科技的不断进步和人工智能技术的快速发展，人工智能在商业领域正发挥着越来越重要的作用。在实体商业中，通过把人工智能技术应用到各个环节中，企业可以提高效益、降低成本、提供更好的产品与服务。本文将探讨人工智能在实体商业中的应用场景和未来发展趋势。
一、人工智能在实体商业中的应用场景
1. 个性化推荐与精准营销：人工智能可以通过对大数据的分析和挖掘，实现对消费者喜好的了解，从而精准推送个性化的产品和服务，提高购买转化率。
2. 智能客服与自动化服务：利用人工智能技术，企业可以开发智能客服系统，自动回答常见问题，提高客户满意度和运营效率。
3. 制造业智能化：人工智能技术可以应用于生产流程的自动化和优化，提升生产效率和产品质量。
4. 无人零售与智能商店：通过人脸识别、物品识别等技术，实现无人零售，提供全天候、便捷的购物体验。
5. 风险识别与安全监控：人工智能技术可以应用于实时监控和分析，及时发现和预防安全风险。
二、人工智能实体商业的发展趋势
1. 多模态人工智能技术的发展：将语音、图像、自然语言等多种感知方式进行整合，使得人工智能可以更全面地理解和响应用户需求。
2. 边缘计算的应用推动：将人工智能算法部署在离用户更近的边缘设备上，实现实时响应和更低的时延。
3. 数据隐私与安全保护：随着人工智能的广泛应用，对数据的隐私和安全保护越来越重要，未来的发展趋势是加强数据安全技术，保护用户的数据隐私。
4. 人工智能与物联网的融合：将人工智能技术与物联网技术结合，实现设备之间的智能互联和协同工作。
5. 法律法规的完善与监管：为了保障人工智能应用的合法合规，未来需要建立更加完善的法律法规体系和监管机制。
结语：
人工智能与实体商业的结合正带来巨大的商机和创新空间。无论是传统行业的转型升级，还是新兴行业的创新发展，人工智能都将发挥重要作用。随着人工智能技术的不断进步和商业环境的不断变化，我们可以期待人工智能实体商业持续推进的美好前景。
感谢您阅读本文，希望通过本文的介绍，您对人工智能在实体商业中的应用场景和未来发展趋势有了更深入的理解。
八、期货与实体的区别？
一、概念不同
期货主要不是货，而是以某种大宗产品等及金融资产如股票、债券等为标的标准化可交易合约。
实体不仅可触知的而且是有形的。实际存在的物体。客观存在并可相互区别的事物。
二、来源不同
实体出自晋陆机《浮云赋》：“有轻虚之艳象，无实体之真形。”
期货最早萌芽于欧洲。
九、会计实体经济实体财务实体法律实体四者区别与联系？
法律主体一定是会计主体，而会计主体不一定是法律主体，主要表现在以下几个方面：
1、概念不同。会计主体即会计工作为之服务的单位或组织，可以是某个公司、某个社会团体，既可以是一个独立法人，也可以是一个不具备独立法人资格的实体。法律主体即具备独立民事责任（行为能力和权利能力）能力的自然人、公民或经济实体。
2、涉及领域不同。会计主体涉及的会计核算和会计行为的领域，法律主体涉及的司法的领域。
3、包容性不同。会计主体不一定是法律主体，比如不具备独立法人资格但在会计管理上可 以独立核算的分公司就不具备法律主体的资格，有比如企业内部销售部门、某生产车间都可以成为一个会计核算单位。法律主体通常是会计主体，一个独立法人资格的经济实体都应当按照法律进行会计核算，这里不包括不需建账核算的自然人。
十、实体与实体之间的联系有哪几种？
三种关系：一对一联系：指实体集E1中的一个实体最多只与实体集E2中的一个实体相联系。
例如：电影院的座位和观众实体之间的联系一对多联系：表示实体集E1中的一个实体可与实体集E2中的多个实体相联系。
例如：部门和职工两个实体集 之间的联系多对多联系：表示实体集E1中的多个实体可与实体集E2中的多个实体相联系。
例如：工程项目和职工两个实体集之间的联系