什么样的数据中心适合REITs？

在一个用数字助理和算法击败围棋世界冠军和魔兽世界2团队的世界中，机器是否可以智能地行动这个问题似乎很愚蠢。在有限的一些环境中，例如医学研究、围棋、旅行等，我们已经能够构建大量可发挥其智能作用的AI系统。大多数专家都认为低性能AI绝对是可能的，但对于高性能AI仍然存在极大的怀疑。

机器可以思考吗?

自从艾伦·图灵在1950年发表著名论文《计算机与智能》以来，这些问题就一直困扰着计算机科学家和哲学家。当大多数科学家甚至无法就思维的正式定义达成共识时，确定这个问题的答案似乎也不公平。

为了说明围绕高性能AI假设的困惑，我们可以借鉴著名计算机科学家Edsger Dijkstra的幽默表达。他在1984年的一篇论文中将机器是否可以思考的问题与诸如“潜艇会游泳吗?”或“飞机能飞吗?”之类的问题进行了比较。

尽管这些问题看起来很相似，但大多数说英语的人都会同意，飞机实际上可以飞行，但潜艇不会游泳。这是为什么?这种比较的基本观点是，如果没有对思维的统一定义，那么对机器是否可以思考的痴迷似乎无关紧要。

在对高性能AI的主要反对意见中，从本质上讲，不可能确定机器是否能够真正思考。该论证源于有史以来最著名的数学定理之一。

哥德尔不完全性定理

当我们谈论历史上最伟大的数学理论对思维方式产生了广泛的影响时，哥德尔的不完全性定理应该有一席之地。

1931年，数学家库尔特·哥德尔(Kurt G?del)通过证明其著名的不完全性定理证明了演绎法的局限性。哥德尔定理指出了任何形式的可以进行算术运算的理论，但有真实的陈述在该理论内没有证据。
 

最近，我与我最喜欢的新晋思想家就高性能和低性能AI进行了辩论，这让我想起了自己一年多以前写的东西，因此我决定拾起这些尘封的想法。人工智能的技术炒作太多了，有时应该回到其哲学根源。而在围绕AI的所有哲学争论中，最重要的就是对强弱AI的争论。

从技术角度来看，我赞成这样的想法，即在实现某种形式的强大或通用AI的领域，我们实现了一两个突破。但从哲学的角度来看，仍然存在一些需要调和的挑战。许多挑战都可以通过上世纪奥匈帝国数学家开创的晦涩理论以及神经科学研究的领先领域之一来解释。

在AI理论中，低性能AI系统通常只是看起来智能，而高性能AI机器则真正具备思考能力。这里的思考是指真正的思考，而不仅仅是模拟的思考。这种困境通常被称为“高性能AI假设”。

7)预测改进
可以通过更好的实际情况和产品的更多细节来进行预测改进。预测通常是根据过去的表现来推断或假设的。有了更准确及时的数据，就可以对较低级别的内容进行频繁的预测。此外，物联网使人们能够更好地了解财务和绩效原因，从而有助于建立或改善基于驱动因素的预测模型。同样，这样的预测可以改善所得税系统。
(8)改善风险管理
通常情况下，物联网对负债的影响很小。但是，它可以用来更好地管理担保。还可以使用分析模型来帮助企业预测索赔额。在宏观层面上，物联网可以帮助企业更好地理解并应对极端天气条件或气候变化。
会计师通常在企业中大量参与风险管理。物联网提供实时和附加数据，可帮助会计人员识别、理解和管理风险。显而易见，随着技术的这些巨大变化，会计师很可能会面临物联网带来的一些挑战。
(9)更好的决策和业务绩效
将业务综合处理可以提供更多的机会。这使会计师和注册会计师可以达成出色交易的水平，他们负责制定未来发展业务的战略。能够将物联网收集的数据范围与财务信息相结合的会计师更有可能解决问题的根本原因。通过分析有关资产利用率、成本、质量和风险的数据，可以设定改进的优先级。企业可以使用精益/六西格玛持续改进计划。使用物联网、数字孪生、闭路电视以及增强现实等技术，很容易将组织内部和组织之间的过程实现完全可视化。这样可以提高效率，并缩短处理问题的时间。
此外，物联网数据可以进行分析和组合，以帮助企业做出更好的战略和投资决策。规划和预算编制过程也可以通过提高数据质量得到加强。
因此，物联网具有巨大的潜力，可以改变会计管理并提高财务部门支持其业务的能力。

（编辑：烟台站长网）

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