導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇人工智能論文，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

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交流傳動瞬態轉矩具備較高的使用性能，它有著較強的控制性，僅次于直流電機。目前，直接轉矩控制(DTC)和矢量控制(VC)是比較常見的高性能交流傳動控制方法。當前，不少廠商都順應市場形勢，相繼推出了矢量控制交流傳動產品，而且無速度傳感器的矢量控制產品也大量上市。在性能較高的驅動產品中廣泛使用AI技術，將會進一步提高產品的使用性能，截至目前，僅有兩個廠家在其生產的產品中運用人工智能(AI)控制器。而在十五年前，日本和德國的研究人員提出了直接轉矩控制這一概念，經過了十年的發展演變過程，ABB公司面向市場，將直接轉矩控制的傳動產品引入市場，讓人們能夠直接感受直接轉矩控制的優勢，從而開展相關的研究。可以預見，人工智能技術將會運用到直接轉矩控制中，常規的電機數學模型將會被替代，從而退出市場。

人工智能控制器主要分三種類型，即:增強學習型、非監督型和監督型。當前，常規的監督學習型神經網絡控制器的學習算法和拓撲結構已基本成型，這在一定程度上限制了此種結構控制器的生產和使用，導致計算機計算時間增長，而且常規非人工智能學習算法在具體應用上效果不明顯。而要克服這些困難，最好的辦法就是采用試探法和適應神經網絡。常規模糊控制器的模糊規則表和規則初值是“a－priori”型，這加劇了調整難度。假若該系統無有效的“a－priori”信息作為支撐，那么將導致系統陷入癱瘓。而要有效克服此類缺陷和困難，就可以運用自適應模糊神經控制器，保證系統的正常運轉。

二、電力系統中的智能控制

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2園林設計中人工智能應用現狀

2.1系統操作方面

由于園林設計既涉及藝術方法也涉及到技術手段，因此，對操作人員的綜合能力要求就比較高，也就是說，操作人員應當對建筑理論、園林綠植知識和計算機基礎三方面綜合掌握，而事實上，很多參與園林設計的人員并沒有很強的工程操作能力，要求太高，難以實現。

2.2園林可重復使用性方面

目前來說，園林的重復使用性還是太低，因為每個地方的氣候條件和地理環境都不相同，所以，針對一個地方所制作的園林設計并不能簡單地復制到另一個地方，如蘇州園林的設計不能直接用在遼寧的園林設計，原因在于北方相對南方來說，園林供水相對困難，山石種類不同，綠植花卉種類也不如南方園林的豐富，而且南北審美觀不同，北方園林設計多采用渾厚石材，綠植多為松、柏、楊、柳、榆、槐，加上三季更迭的花灌木，呈現剛健雄渾的特點，而南方則因為花木種類豐富，布局特別，注重山石與水的搭配，獨具精致淡雅的特點，由此可見，園林的可重復使用性不高。

2.3計算機輔助設計方面

計算機輔助設計即常說的CAD。目前來說，CAD并不能完全對口符合園林設計的需求，因為CAD只能呈現出單一的圖形畫面，既不利于設計者進行設計，也不利于客戶對設計者的設計的理解，導致客戶與設計者之間難免信息不對稱，造成一定的信息偏差，影響之后園林設計出來的成果。

3加強人工智能在園林設計中應用的辦法

3.1園林子系統的設計

作為整個園林系統的組成部分，園林子系統的設定概要應通過計算機實施建模，來對項目實施進行基本設定，在獲得項目系統的自動生成規則之后，在對所收集到的園林基本數進行存檔，來作為全局的運行參數，在一定程度上影響了計算機的運行結果。一般來說，存檔信息有園林的設計規模、投資情況、發展需求以及相關的環境因素等，存檔后，可能會對建筑的規模大小、選址、風格特點以及植物的搭配等造成影響。

3.2地形子系統的設計

地形子系統的設計應當是通過計算機對采集到的地質數據進行推理而后才進行的。一般來說，會采用規則引擎最為計算機的推理機，是基于專家系統的模式下進行推理的，工作原理是由機器來仿造人類在對事件進行考慮的思維和方法，通過進行試探性的方法來進行推理，并不斷地對推理所得出來的結果進行解釋和驗證。對地質情況進行實時實地勘查是保證園林設計圖紙正常輸出的要求，這是不能單純地依靠計算機來實現的，因為地質勘查涉及到很多復雜地形的勘查，只能依靠人工的方式。地質勘查可以分為前期階段和后期階段。前期階段主要是設定園林工程的初稿，因此，只要對地質情況進行系統的粗略勘察即可。后期階段主要是完成圖紙設計要求，因此，對數據準確性要求更高，并勘查人員對此進行較為細致的處理。這以后才是通過對計算機智能系統軟件的使用來將前期階段和后期階段所獲得的數據進行智能化處理，完成相關數據的細化以及修正，然后通過系統推理得到一個初步的園林模型。

3.3主干道路子系統的設計

對地形子系統進行地形數據的輸出即可得到主干道路設計，因為我們首先完成了地形的設計，因此，在接下來對道路進行設計的過程中就可以有效地避免其他的建筑和設施的干擾，這之后的設計才能按部就班地開展。推理的總體規則為：首先，由園林的建設規模、投資情況等來對道路的類型和所需費用等進行計算，得到相關數據；然后，結合之前的輸出地形圖來生成推薦道路圖，并檢查道路的密度是否符合園林的設計規范，接著根據道路建設定額表來對工程造價進行計算，看是否符合預期投資情況；最后，對道路圖進行人工的調整，并反復驗算。

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2.電子機械工程中對人工智能的應用

社會的發展需要物質和信息的推動，在人類社會文明的最初階段，受生產力水平限制，社會的關注點都在物質上，信息的傳遞方式過于單一。隨著人類文明的逐漸發展，人們發現了信息船體的重要性，而近年來人們進入到了電子信息社會。電子信息社會需要人工智能技術的支撐，不論是建立模型和使對模型進行控制，對故障進行診斷，在機械電子工程中，人工智能對信息處理都有著重要作用。機械電子系統本身的穩定性較差，因此對電子信心系統的輸出與輸入的描述就變的額外困難，傳統的描述方法主要有以下三種：（1）數學方程推導。（2）拼成知識。（3）建設規則庫。傳統的數學解析精確、嚴密，但只能在簡單的系統中應用，例如，線性定常系統，如果系統過于復雜，則無法給出對應的數學解析式，因此在實際工作中只能通過操作實現?，F代的社會越來越發展，設備經常需要對不同類型的信息進行處理，例如傳感器需要傳遞的專家語言和數字信息。因為人工智能在信息出來上具有復雜性、不確定性、因此在機械電子工程中利用人工智能信息處理代替解析數學。通過人工智能而建立的系統通常分為以下兩類：（1）神經網絡系統，人工智能是計算機的一個分支，在研究過程中利用計算機對人行為和思維過程進行模擬，可以實現對計算的高層次應用。神經網絡主要是利用神經元的興奮將信息分布在網絡上，同時可以實時的進行動態相互作用。人工神經網絡主要具有分布式存儲信息和協同處理信息特點，雖然其功能有限、結構簡單，但通過神經元而構建的神經網絡可以實現許多行為，滿足人們在生產過程中的需求。此外，通過神經網絡能夠實現對大腦結構進行模擬，對數字信號進行分析，并提供參考值，同時可以利用相關的網絡形式實現連續函數。神經網路系統在映射上采用的點對點的方式，進行數據輸入時，每個神經元之間都會存在固定的聯系，輸出輸入都具有較高的精準度，且計算量大。（2）模糊推理系統，模糊集合論是模糊推理系統的基礎，模糊理論是設計的主要工具，能夠對模糊信息進行處理，是一種功能強大的系統。隨著科技的高速發展，模糊推理系統已經在數據處理、自動化控制方面得到了廣泛應用，并取得了不錯的成效。機械電子系統中，模糊推理系統主要通過對人大腦功能進行模擬，實現對語言信號的分析，同時通過網絡結構無限接近連續函數，這與神經網絡系統十分相近。模糊推理系的物理意義十分明確，在信息的存儲上通過域到域的映射方式完成，但此系統的計算量較小，不存在固定連接，因此同神經網絡系統相比輸出和輸入的精準度更低。

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一、人工智能的定義

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。

人工智能理論進入21世紀，正醞釀著新的突破，人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”，并使之在越來越多的領域超越人類智能，人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。

二、人工智能的應用領域

1.在管理系統中的應用

(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現人們非常需要做，但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中，以數據管理和處理為中心，圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫，而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說，就是將企業各部門的數據進行統一集成管理，搭建人工智能的應用平臺，使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。

(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式，也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善，推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統，計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊，體現了教學系統開發的全部內容，擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。

2.在工程領域的應用

(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用，具有極大的科研和應用價值，它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題，作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上，早在1982年，美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果，由此，掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前，醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用，從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中，并在不斷發展完善中。

(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”，該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等，是工業領域的首個人工智能專家系統，其發現了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。

3.在技術研究中的應用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中，目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類；專家運用超聲無損檢測儀器，以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動，減少了任務因素造成的無擦，提高了檢測的可靠性，實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展，網絡技術的安全是我們關心的重點，因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更，大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術，開發更高級AI通用和專用語言，和應用環境以及開發專用機器，而與人工智能技術則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發展方向

1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來，在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識，所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識，也應該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯，現在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用，主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識，如一般原理概念，也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理，需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結構，其始終處在人工智能研究的前沿，已顯示出強大的問題求解能力，它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述，而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干，有直接來自周圍世界的經驗，他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置，也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前，國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣，足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統，是一個多機器人協作自治系統，同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。

參考文獻：

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[2]劉玉然.談談人工智能在企業管理中的應用[J].價值工程，2003.

[3]焦加麟，徐良賢，戴克昌.人工智能在智能教學系統中的應用[J].計算機仿真，2003，(8).

[4]周明正.人工智能在醫學專家系統中的應用[J].科技信息，2007.

[5]張海燕，劉鎮清.人工智能及其在超聲無損檢測中的應用[J].無損檢測，2001，(8).

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【正文】

一、人工智能法律系統的歷史

計算機先驅思想家萊布尼茲曾這樣不無浪漫地談到推理與計算的關系：“我們要造成這樣一個結果，使所有推理的錯誤都只成為計算的錯誤，這樣，當爭論發生的時候，兩個哲學家同兩個計算家一樣，用不著辯論，只要把筆拿在手里，并且在算盤面前坐下，兩個人面對面地說：讓我們來計算一下吧！”（注：轉引自肖爾茲著：《簡明邏輯史》，張家龍譯，商務印書館1977年版，第54頁。）

如果連抽象的哲學推理都能轉變為計算問題來解決，法律推理的定量化也許還要相對簡單一些。盡管理論上的可能性與技術可行性之間依然存在著巨大的鴻溝，但是，人工智能技術的發展速度確實令人驚嘆。從誕生至今的短短45年內，人工智能從一般問題的研究向特殊領域不斷深入。1956年紐厄爾和西蒙教授的“邏輯理論家”程序，證明了羅素《數學原理》第二章52個定理中的38個定理。塞繆爾的課題組利用對策論和啟發式探索技術開發的具有自學習能力的跳棋程序，在1959年擊敗了其設計者，1962年擊敗了州跳棋冠軍，1997年超級計算機“深藍”使世界頭號國際象棋大師卡斯帕羅夫俯首稱臣。

20世紀60年代，人工智能研究的主要課題是博弈、難題求解和智能機器人；70年代開始研究自然語言理解和專家系統。1971年費根鮑姆教授等人研制出“化學家系統”之后，“計算機數學家”、“計算機醫生”等系統相繼誕生。在其他領域專家系統研究取得突出成就的鼓舞下，一些律師提出了研制“法律診斷”系統和律師系統的可能性。（注：SimonChalton,LegalDiagnostics,ComputersandLaw,No.25,August1980.pp.13-15.BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.p.2.）

1970年Buchanan&Headrick發表了《關于人工智能和法律推理若干問題的考察》，一文，拉開了對法律推理進行人工智能研究的序幕。文章認為，理解、模擬法律論證或法律推理，需要在許多知識領域進行艱難的研究。首先要了解如何描述案件、規則和論證等幾種知識類型，即如何描述法律知識，其中處理開放結構的法律概念是主要難題。其次，要了解如何運用各種知識進行推理，包括分別運用規則、判例和假設的推理，以及混合運用規則和判例的推理。再次，要了解審判實踐中法律推理運用的實際過程，如審判程序的運行，規則的適用，事實的辯論等等。最后，如何將它們最終運用于編制能執行法律推理和辯論任務的計算機程序，區別和分析不同的案件，預測并規避對手的辯護策略，建立巧妙的假設等等。（注：Buchanan&Headrick,SomeSpeculationAboutArtificialIntelligenceandLegalReasoning,23StanfordLawReview(1970).pp.40-62.）法律推理的人工智能研究在這一時期主要沿著兩條途徑前進：一是基于規則模擬歸納推理，70年代初由WalterG.Popp和BernhardSchlink開發了JUDITH律師推理系統。二是模擬法律分析，尋求在模型與以前貯存的基礎數據之間建立實際聯系，并僅依這種關聯的相似性而得出結論。JeffreyMeld-man1977年開發了計算機輔助法律分析系統，它以律師推理為模擬對象，試圖識別與案件事實模型相似的其他案件?？紤]到律師分析案件既用歸納推理又用演繹推理，程序對兩者都給予了必要的關注，并且包括了各種水平的分析推理方法。

專家系統在法律中的第一次實際應用，是D.沃特曼和M.皮特森1981年開發的法律判決輔助系統(LDS)。研究者探索將其當作法律適用的實踐工具，對美國民法制度的某個方面進行檢測，運用嚴格責任、相對疏忽和損害賠償等模型，計算出責任案件的賠償價值，并論證了如何模擬法律專家意見的方法論問題。（注：''''ModelsofLegalDecisionmakingReport'''',R-2717-ICJ(1981).）

我國法律專家系統的研制于20世紀80年代中期起步。（注：錢學森教授：《論法治系統工程的任務與方法》（《科技管理研究》1981年第4期）、《社會主義和法治學與現代科學技術》（《法制建設》1984年第3期）、《現代科學技術與法和法制建設》（《政法論壇》）1985年第3期）等文章，為我國法律專家系統的研發起了思想解放和理論奠基作用。）1986年由朱華榮、肖開權主持的《量刑綜合平衡與電腦輔助量刑專家系統研究》被確定為國家社科“七五”研究課題，它在建立盜竊罪量刑數學模型方面取得了成果。在法律數據庫開發方面，1993年中山大學學生胡釗、周宗毅、汪宏杰等人合作研制了《LOA律師辦公自動化系統》。（注：楊建廣、駱梅芬編著：《法治系統工程》，中山大學出版社1996年版，第344-349頁。）1993年武漢大學法學院趙廷光教授主持開發了《實用刑法專家系統》。（注：趙廷光等著：《實用刑法專家系統用戶手冊》，北京新概念軟件研究所1993年版。）它由咨詢檢索系統、輔助定性系統和輔助量刑系統組成，具有檢索刑法知識和對刑事個案進行推理判斷的功能。

專家系統與以往的“通用難題求解”相比具有以下特點：(1)它要解決復雜的實際問題，而不是規則簡單的游戲或數學定理證明問題；(2)它面向更加專門的應用領域，而不是單純的原理性探索；(3)它主要根據具體的問題域，選擇合理的方法來表達和運用特殊的知識，而不強調與問題的特殊性無關的普適性推理和搜索策略。

法律專家系統在法規和判例的輔助檢索方面確實發揮了重要作用，解放了律師一部分腦力勞動。但絕大多數專家系統目前只能做法律數據的檢索工作，缺乏應有的推理功能。20世紀90年代以后，人工智能法律系統進入了以知識工程為主要技術手段的開發時期。知識工程是指以知識為處理對象，以能在計算機上表達和運用知識的技術為主要手段，研究知識型系統的設計、構造和維護的一門更加高級的人工智能技術。（注：《中國大百科全書·自動控制與系統工程》，中國大百科全書出版社1991年版，第579頁。）知識工程概念的提出，改變了以往人們認為幾個推理定律再加上強大的計算機就會產生專家功能的信念。以知識工程為技術手段的法律系統研制，如果能在法律知識的獲得、表達和應用等方面獲得突破，將會使人工智能法律系統的研制產生一個質的飛躍。

人工智能法律系統的發展源于兩種動力。其一是法律實踐自身的要求。隨著社會生活和法律關系的復雜化，法律實踐需要新的思維工具，否則，法律家（律師、檢察官和法官）將無法承受法律文獻日積月累和法律案件不斷增多的重負。其二是人工智能發展的需要。人工智能以模擬人的全部思維活動為目標，但又必須以具體思維活動一城一池的攻克為過程。它需要通過對不同思維領域的征服，來證明知識的每個領域都可以精確描述并制造出類似人類智能的機器。此外，人工智能選擇法律領域尋求突破，還有下述原因：(1)盡管法律推理十分復雜，但它有相對穩定的對象（案件）、相對明確的前提（法律規則、法律事實）及嚴格的程序規則，且須得出確定的判決結論。這為人工智能模擬提供了極為有利的條件。(2)法律推理特別是抗辯制審判中的司法推理，以明確的規則、理性的標準、充分的辯論，為觀察思維活動的軌跡提供了可以記錄和回放的樣本。(3)法律知識長期的積累、完備的檔案，為模擬法律知識的獲得、表達和應用提供了豐富、準確的資料。(4)法律活動所特有的自我意識、自我批評精神，對法律程序和假設進行檢驗的傳統，為模擬法律推理提供了良好的反思條件。

二、人工智能法律系統的價值

人工智能法律系統的研制對法學理論和法律實踐的價值和意義，可以概括為以下幾點：

一是方法論啟示。P.Wahlgren說：“人工智能方法的研究可以支持和深化在創造性方法上的法理學反思。這個信仰反映了法理學可以被視為旨在于開發法律分析和法律推理之方法的活動。從法理學的觀點看，這種研究的最終目標是揭示方法論的潛在作用，從而有助于開展從法理學觀點所提出的解決方法的討論，而不僅僅是探討與計算機科學和人工智能有關的非常細致的技術方面。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在模擬法律推理的過程中，法學家通過與工人智能專家的密切合作，可以從其對法律推理的獨特理解中獲得有關方法論方面的啟示。例如，由于很少有兩個案件完全相似，在判例法實踐中，總有某些不相似的方面需要法律家運用假設來分析已有判例與現實案件的相關性程度。但法學家們在假設的性質問題上常常莫衷一是。然而HYPO的設計者，在無真實判例或真實判例不能充分解釋現實案件的情況下，以假設的反例來反駁對方的觀點，用補充、刪減和改變事實的機械論方法來生成假設。這種用人工智能方法來處理假設的辦法，就使復雜問題變得十分簡單：假設實際上是一個新的論證產生于一個經過修正的老的論證的過程。總之，人工智能方法可以幫助法學家跳出法理學方法的思維定勢，用其他學科的方法來重新審視法學問題，從而為法律問題的解決提供了新的途徑。

二是提供了思想實驗手段。西蒙認為，盡管我們還不知道思維在頭腦中是怎樣由生理作用完成的，“但我們知道這些處理在數字電子計算機中是由電子作用完成的。給計算機編程序使之思維，已經證明有可能為思維提供機械論解釋”。（注：轉引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《哲學研究》1985年第5期。）童天湘先生認為：“通過編制有關思維活動的程序，就會加深對思維活動具體細節的了解，并將這種程序送進計算機運行，檢驗其正確性。這是一種思想實驗，有助于我們研究人腦思維的機理?！保ㄗⅲ恨D引自童天湘：《人工智能與第N代計算機》，載《哲學研究》1985年第5期。）人工智能法律系統研究的直接目標是使計算機能夠獲取、表達和應用法律知識，軟件工程師為模擬法律推理而編制程序，必須先對人的推理過程作出基于人工智能理論和方法的獨特解釋。人工智能以功能模擬開路，在未搞清法律家的推理結構之前，首先從功能上對法律證成、法律檢索、法律解釋、法律適用等法律推理的要素和活動進行數理分析，將法理學、訴訟法學關于法律推理的研究成果模型化，以實現法律推理知識的機器表達或再現，從而為認識法律推理的過程和規律提供了一種實驗手段。法學家則可以將人工智能法律系統的推理過程、方法和結論與人類法律推理活動相對照，為法律推理的法理學研究所借鑒。因此，用人工智能方法模擬法律推理，深化了人們對法律推理性質、要素和過程的認識，使法學家得以借助人工智能科學的敏銳透鏡去考察法律推理的微觀機制。正是在這個意義上，BryanNiblett教授說：“一個成功的專家系統很可能比其他的途徑對法理學作出更多的（理論）貢獻?！保ㄗⅲ築ryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.note14,p.3.）

三是輔助司法審判。按照格雷的觀點，法律專家系統首先在英美判例法國家出現的直接原因在于，浩如煙海的判例案卷如果沒有計算機編纂、分類、查詢，這種法律制度簡直就無法運轉了。（注：PamelaN.GrayBrookfield,ArtificialLegalIntelligence,VT:DartmouthPublishingCo.,1997.p.402.）其實不僅是判例法，制定法制度下的律師和法官往往也要為檢索有關的法律、法規和司法解釋耗費大量的精力和時間，而且由于人腦的知識和記憶能力有限，還存在著檢索不全面、記憶不準確的問題。人工智能法律系統強大的記憶和檢索功能，可以彌補人類智能的某些局限性，幫助律師和法官從事相對簡單的法律檢索工作，從而極大地解放律師和法官的腦力勞動，使其能夠集中精力從事更加復雜的法律推理活動。

四是促進司法公正。司法推理雖有統一的法律標準，但法官是具有主觀能動性的差異個體，所以在執行統一標準時會產生一些差異的結果。司法解釋所具有的建構性、辯證性和創造性的特點，進一步加劇了這種差異。如果換了鋼鐵之軀的機器，這種由主觀原因所造成的差異性就有可能加以避免。這當然不是說讓計算機完全取代法官，而是說，由于人工智能法律系統為司法審判提供了相對統一的推理標準和評價標準，從而可以輔助法官取得具有一貫性的判決。無論如何，我們必須承認，鋼鐵之軀的機器沒有物質欲望和感情生活，可以比人更少地受到外界因素的干擾。正像計算機錄取增強了高考招生的公正性、電子監視器提高了糾正行車違章的公正性一樣，智能法律系統在庭審中的運用有可能減少某些現象。

五是輔助法律教育和培訓。人工智能法律系統凝聚了法律家的專門知識和法官群體的審判經驗，如果通過軟件系統或計算機網絡實現專家經驗和知識的共享，便可在法律教育和培訓中發揮多方面的作用。例如，(1)在法學院教學中發揮模擬法庭的作用，可以幫助法律專業學生鞏固自己所學知識，并將法律知識應用于模擬的審判實踐，從而較快地提高解決法律實踐問題的能力。(2)幫助新律師和新法官全面掌握法律知識，迅速獲得判案經驗，在審判過程的跟蹤檢測和判決結論的動態校正中增長知識和才干，較快地接近或達到專家水平。(3)可使不同地區、不同層次的律師和法官及時獲得有關法律問題的咨詢建議，彌補因知識結構差異和判案經驗多寡而可能出現的失誤。(4)可以為大眾提供及時的法律咨詢，提高廣大人民群眾的法律素質，增強法律意識。

六是輔助立法活動。人工智能法律系統不僅對輔助司法審判有重要的意義，而且對完善立法也具有實用價值。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）例如，倫敦大學Imperial學院的邏輯程序組將1981年英國國籍法的內容形式化，幫助立法者發現了該法在預見性上存在的一些缺陷和法律漏洞。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）立法輔助系統如能應用于法律起草和法律草案的審議過程，有可能事先發現一些立法漏洞，避免一個法律內部各種規則之間以及新法律與現有法律制度之間的相互沖突。

三、法理學在人工智能法律系統研究中的作用

1.人工智能法律系統的法理學思想來源

關于人工智能法律系統之法理學思想來源的追蹤，不是對法理學與人工智能的聯系作面面俱到的考察，而旨在揭示法理學對人工智能法律系統的發展所產生的一些直接影響。

第一，法律形式主義為人工智能法律系統的產生奠定了理論基礎。18-19世紀的法律形式主義強調法律推理的形式方面，認為將法律化成簡單的幾何公式是完全可能的。這種以J·奧斯汀為代表的英國分析法學的傳統，主張“法律推理應該依據客觀事實、明確的規則以及邏輯去解決一切為法律所要求的具體行為。假如法律能如此運作，那么無論誰作裁決，法律推理都會導向同樣的裁決。”（注：（美）史蒂文·J·伯頓著：《法律和法律推理導論》，張志銘、解興權譯，中國政法大學出版社1998年9月版，第3頁。）換言之，機器只要遵守法律推理的邏輯，也可以得出和法官一樣的判決結果。在分析法學家看來，“所謂‘法治’就是要求結論必須是大前提與小前提邏輯必然結果?！保ㄗⅲ褐炀拔闹骶帲骸秾ξ鞣椒蓚鹘y的挑戰》，中國檢察出版社1996年2月版，第292頁。）如果法官違反三段論推理的邏輯，就會破壞法治。這種機械論的法律推理觀，反映了分析法學要求法官不以個人價值觀干擾法律推理活動的主張。但是，它同時具有忽視法官主觀能動性和法律推理靈活性的僵化的缺陷。所以，自由法學家比埃利希將法律形式主義的邏輯推理說稱為“自動售貨機”理論。然而，從人工智能就是為思維提供機械論解釋的意義上說，法律形式主義對法律推理所作的機械論解釋，恰恰為人工智能法律系統的開發提供了可能的前提。從人工智能法律系統研制的實際過程來看，在其起步階段，人工智能專家正是根據法律形式主義所提供的理論前提，首先選擇三段論演繹推理進行模擬，由WalterG.Popp和BernhardSchlink在20世紀70年代初開發了JUDITH律師推理系統。在這個系統中，作為推理大小前提的法律和事實之間的邏輯關系，被計算機以“如果A和B，那么C”的方式加以描述，使機器法律推理第一次從理論變為現實。

第二，法律現實主義推動智能模擬深入到主體的思維結構領域。法律形式主義忽視了推理主體的社會性。法官是生活在現實社會中的人，其所從事的法律活動不可能不受到其社會體驗和思維結構的影響。法官在實際的審判實踐中，并不是機械地遵循規則，特別是在遇到復雜案件時，往往需要作出某種價值選擇。而一旦面對價值問題，法律形式主義的邏輯決定論便立刻陷入困境，顯出其僵化性的致命弱點。法律現實主義對其僵化性進行了深刻的批判。霍姆斯法官明確提出“法律的生命并不在于邏輯而在于經驗”（注：（美）博登海默著：《法理學——法哲學及其方法》，鄧正來、姬敬武譯，華夏出版社1987年12月版，第478頁。）的格言。這里所謂邏輯，就是指法律形式主義的三段論演繹邏輯；所謂經驗，則包括一定的道德和政治理論、公共政策及直覺知識，甚至法官的偏見。法律現實主義對法官主觀能動性和法律推理靈活性的強調，促使人工智能研究從模擬法律推理的外在邏輯形式進一步轉向探求法官的內在思維結構。人們開始考慮，如果思維結構對法官的推理活動具有定向作用，那么，人工智能法律系統若要達到法官水平，就應該通過建立思維結構模型來設計機器的運行結構。TAXMAN的設計就借鑒了這一思想，法律知識被計算機結構語言以語義網絡的方式組成不同的規則系統，解釋程序、協調程序、說明程序分別對網絡結構中的輸入和輸出信息進行動態結構調整，從而適應了知識整合的需要。大規模知識系統的KBS(KnowledgeBasedSystem)開發也注意了思維結構的整合作用，許多具有內在聯系的小規模KBS子系統，在分別模擬法律推理要素功能（證成、法律查詢、法律解釋、法律適用、法律評價、理由闡述）的基礎上，又通過聯想程序被有機聯系起來，構成了具有法律推理整體功能的概念模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）

第三，“開放結構”的法律概念打開了疑難案件法律推理模擬的思路。法律形式主義忽視了疑難案件的存在。疑難案件的特征表現為法律規則和案件之間不存在單一的邏輯對應關系。有時候從一個法律規則可以推出幾種不同的結論，它們往往沒有明顯的對錯之分；有時一個案件面對著幾個相似的法律規則。在這些情況下，形式主義推理說都一籌莫展。但是，法律現實主義在批判法律形式主義時又走向另一個極端，它否認具有普遍性的一般法律規則的存在，試圖用“行動中的法律”完全代替分析法學“本本中的法律”。這種矯枉過正的做法雖然是使法律推理擺脫機械論束縛所走出的必要一步，然而，法律如果真像現實主義法學所說的那樣僅僅存在于具體判決之中，法律推理如果可以不遵循任何標準或因人而異，那么，受到挑戰的就不僅是法律形式主義，而且還會殃及法治要求實現規則統治之根本原則，并動搖人工智能法律系統存在的基礎。哈特在法律形式主義和法律現實主義的爭論中采取了一種折中立場，他既承認邏輯的局限性又強調其重要性；既拒斥法官完全按自己的預感來隨意判案的見解，又承認直覺的存在。這種折中立場在哈特“開放結構”的法律概念中得到了充分體現。法律概念既有“意義核心”又有“開放結構”，邏輯推理可以幫助法官發現問題的陽面，而根據社會政策、價值和后果對規則進行解釋則有助于發現問題的陰面。開放結構的法律概念，使基于規則的法律推理模擬在受到概念封閉性的限制而對疑難案件無能為力時，找到了新的立足點。在此基礎上，運用開放結構概念的疑難案件法律推理模型，通過邏輯程序工具和聯想技術而建立起來。Gardner博士就疑難案件提出兩種解決策略：一是將簡易問題從疑難問題中篩選出來，運用基于規則的技術來解決；二是將疑難問題同“開放結構”的法律概念聯系在一起，先用非范例知識如規則、控辯雙方的陳述、常識來獲得初步答案，再運用范例來澄清案件、檢查答案的正確性。

第四，目的法學促進了價值推理的人工智能研究。目的法學是指一種所謂直接實現目的之“后法治”理想。美國法學家諾內特和塞爾茲尼克把法律分為三種類型。他們認為，以法治為標志的自治型法，過分強調手段或程序的正當性，有把手段當作目的的傾向。這說明法治社會并沒有反映人類關于美好社會的最高理想，因為實質正義不是經過人們直接追求而實現的，而是通過追求形式正義而間接獲得的。因此他們提出以回應型法取代自治型法的主張。在回應型法中，“目的為評判既定的做法設立了標準，從而也就開辟了變化的途徑。同時，如果認真地對待目的，它們就能控制行政自由裁量權，從而減輕制度屈從的危險。反之，缺少目的既是僵硬的根源，又是機會主義的根源?！保ㄗⅲ海溃┲Z內特、塞爾茲尼克著：《轉變中的法律與社會》，張志銘譯，中國政法大學出版社1994年版，第60頁。）美國批判法學家昂格爾對形式主義法律推理和目的型法律推理的特點進行了比較，他認為，前者要求使用內容明確、固定的規則，無視社會現實生活中不同價值觀念的沖突，不能適應復雜情況和變化，追求形式正義；后者則要求放松對法律推理標準的嚴格限制，允許使用無固定內容的抽象標準，迫使人們在不同的價值觀念之間做出選擇，追求實質正義。與此相應，佩雷爾曼提出了新修辭學(NewRhetoric)的法律理論。他認為，形式邏輯只是根據演繹法或歸納法對問題加以說明或論證的技術，屬于手段的邏輯；新修辭學要填補形式邏輯的不足，是關于目的的辯證邏輯，可以幫助法官論證其決定和選擇，因而是進行價值判斷的邏輯。他認為，在司法三段論思想支配下，法學的任務是將全部法律系統化并作為闡釋法律的大前提，“明確性、一致性和完備性”就成為對法律的三個要求。而新修辭學的基本思想是價值判斷的多元論，法官必須在某種價值判斷的指示下履行義務，必須考慮哪些價值是“合理的、可接受的、社會上有效的公平的”。這些價值構成了判決的正當理由。（注：沈宗靈著：《現代西方法理學》，北京大學出版社1992年版，第443-446頁。）制造人工智能法律系統最終需要解決價值推理的模擬問題，否則，就難以實現為判決提供正當理由的要求。為此，P.Wahlgren提出的與人工智能相關的5種知識表達途徑中，明確地包括了以道義為基礎的法律推理模型。（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）引入道義邏輯，或者說在機器中采用基于某種道義邏輯的推理程序，強調目的價值，也許是制造智能法律系統的關鍵。不過，即使把道義邏輯硬塞給計算機，鋼鐵之軀的機器沒有生理需要，也很難產生價值觀念和主觀體驗，沒辦法解決主觀選擇的問題。在這個問題上，波斯納曾以法律家有七情六欲為由對法律家對法律的機械忠誠表示了強烈懷疑，并辯證地將其視為法律發展的動力之一。只有人才能夠平衡相互沖突的利益，能夠發現對人類生存和發展至關重要的價值。因此，關于價值推理的人工智能模擬究竟能取得什么成果，恐怕還是個未知數。

2.法理學對人工智能法律系統研制的理論指導作用

GoldandSusskind指出：“不爭的事實是，所有的專家系統必須適應一些法理學理論，因為一切法律專家系統都需要提出關于法律和法律推理性質的假設。從更嚴格的意義上說，一切專家系統都必須體現一種結構理論和法律的個性，一種法律規范理論，一種描述法律科學的理論，一種法律推理理論”。（注：GoldandSusskind,ExpertSystemsinLaw:AJurisprudentialandFormalSpecificationApproach,pp.307-309.）人工智能法律系統的研究，不僅需要以法理學關于法律的一般理論為知識基礎，還需要從法理學獲得關于法律推理的完整理論，如法律推理實踐和理論的發展歷史，法律推理的標準、主體、過程、方法等等。人工智能對法律推理的模擬，主要是對法理學關于法律推理的知識進行人工智能方法的描述，建立數學模型并編制計算機應用程序，從而在智能機器上再現人類法律推理功能的過程。在這個過程中，人工智能專家的主要任務是研究如何吸收法理學關于法律推理的研究成果，包括法理學關于人工智能法律系統的研究成果。

隨著人工智能法律系統研究從低級向高級目標的推進，人們越來越意識到，對法律推理的微觀機制認識不足已成為人工智能模擬的嚴重障礙。P.Wahlgren指出，“許多人工智能技術在法律領域的開發項目之所以失敗，就是因為許多潛在的法理學原則沒有在系統開發的開始階段被遵守或給予有效的注意?！薄胺ɡ韺W對法律推理和方法論問題的關注已經有幾百年，而人工智能的誕生只是本世紀50年代中期的事情，這個事實是人工智能通過考察法理學知識來豐富自己的一個有效動機?！保ㄗⅲ篜.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）因此，研究法律推理自動化的目標，“一方面是用人工智能（通過把計算機的應用與分析模型相結合）來支撐法律推理的可能性；另一方面是應用法理學理論來解決作為法律推理支撐系統的以及一般的人工智能問題。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在前一方面，是人工智能法律系統充當法律推理研究的思想實驗手段以及輔助司法審判的問題。后一方面，則是法律推理的法律學研究成果直接為人工智能法律系統的研制所應用的問題。例如，20世紀70年代法理學在真實和假設案例的推理和分析方面所取得的成果，已為幾種人工智能法律裝置借鑒而成為其設計工作的理論基礎。在運用模糊或開放結構概念的法律推理研究方面，以及在法庭辯論和法律解釋的形式化等問題上，法理學的研究成果也已為人工智能法律系統的研究所借鑒。

四、人工智能法律系統研究的難點

人工智能法律系統的研究盡管在很短的時間內取得了許多令人振奮的成果，但它的發展也面臨著許多困難。這些困難構成了研究工作需要進一步努力奮斗的目標。

第一，關于法律解釋的模擬。在法理學的諸多研究成果中，法律解釋的研究對人工智能法律系統的研制起著關鍵作用。法律知識表達的核心問題是法律解釋。法律規范在一個法律論點上的效力，是由法律家按忠實原意和適合當時案件的原則通過法律解釋予以確認的，其中包含著人類特有的價值和目的考慮，反映了法律家的知識表達具有主觀能動性。所以，德沃金將解釋過程看作是一種結合了法律知識、時代信息和思維方法而形成的，能夠應變的思維策略。（注：Dworkin,TakingRightsSeriously,HarvardUniversityPressCambridge,Massachusetts1977.p.75.）目前的法律專家系統并未以知識表達為目的來解釋法律，而是將法律整齊地“碼放”在計算機記憶系統中僅供一般檢索之用。然而，在法律知識工程系統中，法律知識必須被解釋，以滿足自動推理對法律知識進行重新建構的需要。麥卡錫說：“在開發智能信息系統的過程中，最關鍵的任務既不是文件的重建也不是專家意見的重建，而是建立有關法律領域的概念模型。”（注：McCarty,Intelligentlegalinformationsystems:problemsandprospects,op.cit.supra,note25,p.126.）建立法律概念模型必須以法律家對某一法律概念的共識為基礎，但不同的法律家對同一法律概念往往有不同的解釋策略。凱爾森甚至說：即使在國內法領域也難以形成一個“能夠用來敘述一定法律共同體的實在法的基本概念”。（注：（奧）凱爾森著：《法與國家的一般理論》，沈宗靈譯，中國大百科全書出版社1996年版，第1頁。）盡管如此，法理學還是為法律概念模型的重建提供了一些方法。例如，德沃金認為，法官在“解釋”階段，要通過推理論證，為自己在“前解釋”階段所確定的大多數法官對模糊法律規范的“一致看法”提供“一些總的理由”。獲取這些總的理由的過程分為兩個步驟：首先，從現存的明確法律制度中抽象出一般的法律原則，用自我建立的一般法律理論來證明這種法律原則是其中的一部分，證明現存的明確法律制度是正當的。其次，再以法律原則為依據反向推出具體的法律結論，即用一般法律理論來證明某一法律原則存在的合理性，再用該法律原則來解釋某一法律概念。TAXMAN等系統裝置已吸收了這種方法，法律知識被計算機結構語言以語義網絡的方式組成不同的規則系統，解釋程序使計算機根據案件事實來執行某條法律規則，并在新案件事實輸入時對法律規則作出新的解釋后才加以調用。不過，法律知識表達的進展還依賴于法律解釋研究取得更多的突破。

第二，關于啟發式程序。目前的法律專家系統如果不能與啟發式程序接口，不能運用判斷性知識進行推理，只通過規則反饋來提供簡單解釋，就談不上真正的智能性。啟發式程序要解決智能機器如何模擬法律家推理的直覺性、經驗性以及推理結果的不確定性等問題，即人可以有效地處理錯誤的或不完全的數據，在必要時作出猜測和假設，從而使問題的解決具有靈活性。在這方面，Gardner的混合推理模型，EdwinaL.Rissland運用聯想程序對規則和判例推理的結果作集合處理的思路，以及Massachusetts大學研制的CABARET（基于判例的推理工具），在將啟發式程序應用于系統開發方面都進行了有益的嘗試。但是，法律問題往往沒有唯一正確的答案，這是人工智能模擬法律推理的一個難題。選擇哪一個答案，往往取決于法律推理的目的標準和推理主體的立場和價值觀念。但智能機器沒有自己的目的、利益和立場。這似乎從某種程度上劃定了機器法律推理所能解決問題的范圍。

第三，關于法律自然語言理解。在設計基于規則的程序時，設計者必須假定整套規則沒有意義不明和沖突，程序必須消滅這些問題而使規則呈現出更多的一致性。就是說，盡管人們對法律概念的含義可以爭論不休，但輸入機器的法律語言卻不能互相矛盾。機器語言具有很大的局限性，例如，LDS基于規則來模擬嚴格責任并計算實際損害時，表現出的最大弱點就是不能使用不精確的自然語言進行推理。然而，在實際的法律推理過程中，法律家對某個問題的任何一種回答都可根據上下文關系作多種解釋，而且辯論雙方總是尋求得出不同的結論。因此，智能法律專家系統的成功在很大程度上還依賴于自然語言理解研究工作的突破。牛津大學的一個程序組正在研究法律自然語言的理解問題，但是遇到了重重困難。原因是連法學家們自己目前也還沒有建立起一套大家一致同意的專業術語規范。所以EdwinaL.Rissland認為，常識知識、意圖和信仰類知識的模擬化，以及自然語言理解的模擬問題，迄今為止可能是人工智能面臨的最困難的任務。對于語言模擬來說，像交際短語和短語概括的有限能力可能會在較窄的語境條件下取得成果，完全的功能模擬、一般“解決問題”能力的模擬則距離非常遙遠，而像書面上訴意見的理解則是永遠的終極幻想。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）

五、人工智能法律系統的開發策略和應用前景

我們能夠制造出一臺什么樣的機器，可以證明它是人工智能法律系統？從檢驗標準上看，這主要是法律知識在機器中再現的判定問題。根據“圖靈試驗”原理，我們可將該檢驗標準概括如下：設兩間隔開的屋子，一間坐著一位法律家，另一間“坐著”一臺智能機器。一個人（也是法律家）向法律家和機器提出同樣的法律問題，如果提問者不能從二者的回答中區分出誰是法律家、誰是機器，就不能懷疑機器具有法律知識表達的能力。

依“圖靈試驗”制定的智能法律系統檢驗標準，所看重的是功能。只要機器和法律家解決同樣法律問題時所表現出來的功能相同，就不再苛求哪個是鋼鐵結構、哪個是血肉之軀。人工智能立足的基礎，就是相同的功能可以通過不同的結構來實現之功能模擬理論。

從功能模擬的觀點來確定人工智能法律系統的研究與開發策略，可作以下考慮：

第一，擴大人工智能法律系統的研發主體?，F有人工法律系統的幼稚，暴露了僅僅依靠計算機和知識工程專家從事系統研發工作的局限性。因此，應該確立以法律家、邏輯學家和計算機專家三結合的研發群體。在系統研發初期，可組成由法學家、邏輯與認知專家、計算機和知識工程專家為主體的課題組，制定系統研發的整體戰略和分階段實施的研發規劃。在系統研發中期，應通過網絡等手段充分吸收初級產品用戶（律師、檢察官、法官）的意見，使研發工作在理論研究與實際應用之間形成反饋，將開發精英與廣大用戶的智慧結合起來，互相啟發、群策群力，推動系統迅速升級。

第二，確定研究與應用相結合、以應用為主導的研發策略。目前國外人工智能法律系統的研究大多停留在實驗室領域，還沒有在司法實踐中加以應用。但是，任何智能系統包括相對簡單的軟件系統，如果不經過用戶的長期使用和反饋，是永遠也不可能走向成熟的。從我國的實際情況看，如果不能將初期研究成果盡快地轉化為產品，我們也難以為后續研究工作提供雄厚的資金支持。因此，人工智能法律系統的研究必須走產研結合的道路，堅持以應用開路，使智能法律系統盡快走出實驗室，同時以研究為先導，促進不斷更新升級。

第三，系統研發目標與初級產品功能定位。人工智能法律系統的研發目標是制造出能夠滿足多用戶（律師、檢察官、法官、立法者、法學家）多種需要的機型。初級產品的定位應考慮到，人的推理功能特別是價值推理的功能遠遠超過機器，但人的記憶功能、檢索速度和準確性又遠不如機器。同時還應該考慮到，我國目前有12萬律師，23萬檢察官和21萬法官，每年1.2萬法學院本科畢業生，他們對法律知識的獲取、表達和應用能力參差不齊。因此，初級產品的標準可適當降低，先研制推理功能薄弱、檢索功能強大的法律專家系統?？膳c計算機廠商合作生產具有強大數據庫功能的硬件，并確保最新法律、法規、司法解釋和判例的網上及時更新；同時編制以案件為引導的高速檢索軟件。系統開發的先期目標應確定為：(1)替律師起草僅供參考的書和辯護詞；(2)替法官起草僅供參考的判決書；(3)為法學院學生提供模擬法庭審判的通用系統軟件，以輔助學生在、辯護和審判等訴訟的不同階段鞏固所學知識、獲得審判經驗。上述軟件旨在提供一個初級平臺，先解決有無和急需，再不斷收集用戶反饋意見，逐步改進完善。

第四，實驗室研發應確定較高的起點或跟蹤戰略。國外以知識工程為主要技術手段的人工智能法律系統開發已經歷了如下發展階段：(1)主要適用于簡單案件的規則推理；(2)運用開放結構概念的推理；(3)運用判例和假設的推理；(4)運用規則和判例的混合推理。我們如確定以簡單案件的規則推理為初級市場產品，那么，實驗室中第二代產品開發就應瞄準運用開放結構概念的推理。同時，跟蹤運用假設的推理及混合推理，吸收國外先進的KBS和HYPO的設計思想，將功能子系統開發與聯想式控制系統結合。HYPO判例法推理智能裝置具有如下功能：(1)評價相關判例；(2)判定何方使用判例更加貼切；(3)分析并區分判例；(4)建立假設并用假設來推理；(5)為一種主張引用各種類型的反例；(6)建立判例的引證概要。HYPO以商業秘密法的判例推理為模擬對象，假設了完全自動化的法律推理過程中全部要素被建立起來的途徑。值得注意的是，HYPO忽略了許多要素的存在，如商業秘密法背后的政策考慮，法律概念應用于實際情況時固有的模糊性，信息是否已被公開，被告是否使用了對方設計的產品，是否簽署了讓與協議，等等。一個系統設計的要素列表無論多長，好律師也總能再多想出一些。同樣，律師對案件的分析，不可能僅限于商業秘密法判例，還可能援引侵權法或專利法的判例，這決定了緣由的多種可能性。Ashley還討論了判例法推理模擬的其他困難：判例并不是概念的肯定的或否定的樣本，因此，要通過要素等簡單的法律術語使模糊的法律規則得到澄清十分困難，法律原則和類推推理之間的關系還不能以令人滿意的方式加以描述。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）這說明，即使具有較高起點的實驗室基礎研究，也不宜確定過高的目標。因為，智能法律系統的研究不能脫離人工智能的整體發展水平。

第五，人－機系統解決方案。人和機器在解決法律問題時各有所長。人的優點是能作價值推理，使法律問題的解決適應社會的變化發展，從而具有靈活性。機器的長處是記憶和檢索功能強，可以使法律問題的解決具有一貫性。人－機系統解決方案立足于人與機器的功能互補，目的是解放人的腦力勞動，服務于國家的法治建設。該方案的實施可以分為兩個階段：第一階段以人為主，機器為人收集信息并作初步分析，提供決策參考。律師受理案件后，可以先用機器處理大批數據，并參考機器的和辯護方案，再做更加高級的推理論證工作。法官接觸一個新案件，或新法官剛接觸審判工作，也可以先看看“機器法官”的判決建議或者審判思路，作為參考。法院的監督部門可參照機器法官的判決，對法官的審判活動進行某種監督，如二者的判決結果差別太大，可以審查一下法官的判決理由。這也許可以在一定程度上制約司法腐敗。在人－機系統開發的第二階段，會有越來越多的簡單案件的判決與電腦推理結果完全相同，因此，某些簡單案件可以機器為主進行審判，例如，美國小額法庭的一些案件，我國法庭可用簡易程序來審理的一些案件。法官可以作為“產品檢驗員”監督和修訂機器的判決結果。這樣，法官的判案效率將大大提高，法官隊伍也可借此“消腫”，有可能大幅度提高法官薪水，吸引高素質法律人才進入法官隊伍。

篇6

1.2基于人工智能知識體系的教學案例庫建設根據所確定的教學內容、知識重點和知識難點，從國內外經典教材、科研項目、研發設計、生產建設以及國內外人工智能網站等多種途徑，收集案例素材，加以整理，撰寫各知識要點的教學案例及其內容。表1給出基于人工智能知識體系的教學案例示例。

2人工智能課程教學案例的詳細設計

在教學案例具體設計時應包括章節、知識重點、知識難點、案例名稱、案例內容、案例分析過程、案例教學手段、思考/討論內容等案例規范，分別從以下單一案例、一題多解案例和綜合應用案例3種情況進行討論。

2.1單一案例設計以人工智能課程中神經網絡課堂教學內容為例，介紹基于知識點的單一案例的設計。神經網絡在模式識別、圖像處理、組合優化、自動控制、信息處理和機器人學等領域具有廣泛的應用，是人工智能課程的主要內容之一。教學內容主要包括介紹人工神經網絡的由來、特性、結構、模型和算法，以及神經網絡的表示和推理。這些內容是神經網絡的基礎知識。其重點在于人工神經網絡的結構、模型和算法。難點是人工神經網絡的結構和算法。從教學要求上，通過對該章節內容的學習，使學生掌握人工神經網絡的結構、模型和算法，了解人工神經網絡的由來和特性，一般性地了解神經網絡的表示和推理方法。采用課件PPT和演示手段，由簡單到復雜，在學生掌握人工神經網絡的基本原理和方法之后，再講解反向傳播BP算法，然后運用“手寫體如何識別”案例，引導學生學習理解人工神經網絡的核心思想及其應用方法。從國外教材中整理和設計該案例，同時應包括以下規范內容。章節：神經網絡。知識重點：神經網絡。知識難點：人工神經網絡的結構、表示、學習算法和推理。案例名稱：手寫體如何識別。案例內容：用訓練樣本集訓練一個神經網絡使其推廣到先前訓練所得結果，正確分類先前未見過的數據。案例分析過程：①訓練數字識別神經網絡的樣本位圖；②反向傳播BP算法；③神經網絡的表示；④使用誤差反向傳播算法訓練的神經網絡的泛化能力；⑤一個神經網絡訓練完畢后，將網絡中的權值保存起來供實際應用。案例教學手段：手寫體識別的神經網絡演示。思考/討論內容：①訓練改進與權值調整改進；②過學習/過擬合現象，即在一個數據集上訓練時間過長，導致網絡過擬合于訓練數據，對未出現過的新數據沒有推廣性。

2.2一題多解案例設計一題多解案例有助于學生把相關知識點聯系起來，形成相互關聯的知識網絡。以人工智能課程中知識及其表示教學內容為例，介紹一題多解案例的設計。知識及其表示是人工智能課程三大內容（知識表示、知識推理、知識應用）之一。教學內容主要包括知識表示的各種方法。其重點在于狀態空間、問題歸約、謂詞邏輯、語義網絡等知識表示方法。難點是知識表示方法的區別及其應用。從教學要求上，通過對該章節內容的學習，使學生掌握利用狀態空間法、問題歸約法、謂詞演算法、語義網絡法來描述和解決應用問題，重點掌握幾種主要知識表示方法之間的差別，并對如何選擇知識表示方法有一般性的了解。通過講解和討論“猴子和香蕉問題”案例，來表示抽象概念。該案例從國內外教材中進行整理和設計，同時包括以下規范內容。章節：知識及其表示。知識重點：狀態空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網絡法等。知識難點：知識表示方法的區別及其應用。案例名稱：分別用狀態空間表示法與謂詞邏輯法表示猴子和香蕉問題。案例內容：房間內有一只機器猴、一個箱子和一束香蕉。香蕉掛在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。猴子如何摘到香蕉？如何采用多種知識表示方法表示和求解該問題？案例分析過程：①狀態空間法的解題過程。用n元表列表示該問題的狀態；定義問題的操作算符；定義初始狀態變換為目標狀態的操作序列；畫出該問題的狀態空間圖。②謂詞邏輯法的解題過程。定義問題的常量；定義問題的謂詞；根據問題描述用謂詞公式表示問題的初始狀態、中間狀態和目標狀態。案例教學手段：猴子和香蕉問題的演示。思考/討論內容：①選擇知識表示方法時，應考慮哪些主要因素？②如何綜合運用多種知識表示方法獲得最有效的問題解決方案?

2.3綜合應用案例設計與單一案例、一題多解案例相比，綜合應用案例能更加有效地啟發學生全方位地思考和探索問題的解決方法。以機器人行動規劃模擬為例，介紹人工智能綜合應用案例的設計，該案例包括以下規范內容。章節：人工智能綜合應用。知識重點：人工智能的研究方向和應用領域。知識難點：人工智能的技術集成。案例名稱：機器人行動規劃模擬。案例內容：綜合應用行為規劃、知識表示方法、機器人學、神經網絡、人工智能語言等多種人工智能技術與方法，對機器人行動規劃問題進行描述和可視化。案例分析過程：①機器人行為規劃問題求解。采用狀態歸約法與分層規劃技術，將機器人須完成的總任務分解為若干依序排列的子任務；依據任務進程，確定若干關鍵性的中間狀態，將狀態對應為進程子規劃的目標；確定規劃的執行與操作控制，以及機器人過程控制與環境約束。②基于謂詞邏輯表示的機器人行為規劃設計。定義表達狀態的謂詞邏輯；用謂詞邏輯描述問題的初始狀態、問題的目標狀態以及機器人行動規劃過程的中間狀態；定義操作的約束條件和行為動作。③機器人控制系統。定義機器人平臺的控制體系結構，包括反應式控制、包容結構以及其他控制系統等。④基于神經網絡的模式識別。采用神經網絡方法以及BP算法對桌面茶壺、杯子等物體進行識別，提取物體圖形特征。⑤機器人程序設計語言。運用人工智能語言實現機器人行動規劃行為的可視化。案例教學手段：機器人行動規劃的模擬演示。思考/討論內容：人工智能將會怎樣發展？應該在哪些方面進一步開展研究？

3案例教學環節和過程的具體實施細節

人工智能案例教學的實施面向筆者所在學院軟件工程專業三年級本科生展開。具體實施細節如下。（1）教學內容的先進性、實用性和前沿性。引進和整合國外著名人工智能教材內容，保證課程內容具有先進性。同時將前沿人工智能的研究成果與技術有機地融入課程案例教學之中。（2）案例教學的創新教學模式。在教師的引導下，將案例中涉及的人工智能內容推廣到對人工智能的一般性認識。案例的教學過程，成為認識人工智能、初步運用人工智能的理論與方法分析和解決實際應用問題的過程，使學生具備運用人工智能知識解決實際問題的意識和初步能力。在課程教學中，打破國內常規教學方式，建立和實施開放式案例教學模式。采用動畫課件、錄像教學、實物演示、網絡教學等多種多媒體教學手段，以及集中講授與專題討論相結合的教學方式將理論、方法、技術、算法以及實現有機結合，感性認識與理性認識相結合，理論與實際相結合，極大地激發學生自主和創新性學習的熱情。（3）“課堂教學—實踐活動—現實應用”的有機融合。在案例教學過程中，從傳統教學觀以學會為中心轉化為創新應用型教學觀以創新為中心，以及從傳統教學的以課堂教學為中心轉化為以課堂教學與實踐活動并重為中心，構造具體問題場景以及設計教學案例在情境中的現實應用，加深學生對教學內容的理解，同時提高學生的思考能力和實際綜合應用能力。

篇7

也正因為如此，人工智能發展進程中所面臨的挑戰才不僅僅局限于技術或產業領域，而更多體現在經濟、社會、政治領域的公共政策選擇上。首先，普遍建立在科層制基礎上的公共事務治理結構，是否能夠適應技術發展和應用過程中所大規模激發的不確定性和不可預知性?再者，長久以來圍繞人類行為的規制制度，是否同樣能夠適應以數據、算法為主體的應用環境?最后，如何構建新的治理體系和治理工具來應對伴隨人工智能發展而興起的新的經濟、社會、政治問題?

應對上述挑戰并不完全取決于技術發展或商業創新本身，而更多依賴于我們的公共政策選擇。本文試圖在分析人工智能發展邏輯及其所引發的風險挑戰的基礎上，對人工智能時代的公共政策選擇做出分析，并討論未來改革的可能路徑，這也就構成了人工智能治理的三個基本問題。具體而言，人工智能本身成為治理對象，其發展與應用構成了治理挑戰，而在此基礎上如何做出公共政策選擇便是未來治理變革的方向。

全文共分為四個部分：第一部分將探討人工智能的概念及特征，并進而對其發展邏輯進行闡述。作為一項顛覆性技術創新，其本身的技術門檻對決策者而言構成了挑戰，梳理并捋清人工智能的本質內涵因而成為制定相關公共政策的前提;第二部分將著重分析人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰，主要包括三個方面，即傳統科層治理結構應對人工智能新的生產模式的滯后性、建基于行為因果關系之上的傳統治理邏輯應對人工智能新主體的不適用性，以及人工智能發展所引發的新議題的治理空白;面對上述挑戰，各國都出臺了相關政策，本文第三部分對此進行了綜述性對比分析，并指出了其進步意義所在。需要指出的是，盡管各國的政策目標都試圖追求人工智能發展與監管的二維平衡，但由于缺乏對人工智能內涵及其發展邏輯的完整認識，當前的公共政策選擇有失綜合性;本文第四部分將提出新的治理思路以及公共政策選擇的其他可能路徑，以推動圍繞人工智能治理的相關公共政策議題的深入討論。

一、人工智能的概念及技術發展邏輯：算法與數據

伴隨著人工智能技術的快速發展，尤其是其近年來在棋類對弈、自動駕駛、人臉識別等領域的廣泛應用，圍繞人工智能所可能引發的社會變革產生了激烈爭論。在一方面，以霍金[2]、馬斯克[3]、比爾-蓋茨[4]、赫拉利[5]為代表的諸多人士呼吁加強監管，警惕“人工智能成為人類文明史的終結”;在另一方面，包括奧巴馬[6]在內的政治家、學者又認為應該放松監管，充分釋放人工智能的技術潛力以造福社會。未來發展的不確定性固然是引發當前爭論的重要原因之一，但圍繞“人工智能”概念內涵理解的不同，以及對其發展邏輯認識的不清晰，可能也同樣嚴重地加劇了人們的分歧。正因為此，廓清人工智能的概念內涵和發展邏輯不僅是回應爭論的需要，也是進一步提出公共政策建議的前提。

就相關研究領域而言，人們對于“人工智能”這一概念的定義并未形成普遍共識。計算機領域的先驅阿蘭-圖靈曾在《計算機器與智能》一文中提出，重要的不是機器模仿人類思維過程的能力，而是機器重復人類思維外在表現行為的能力。[7]正是由此理解出發，著名的“圖靈測試”方案被提出。但如同斯坦福大學計算機系教授約翰·麥卡錫所指出的，“圖靈測試”僅僅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人類但同時也能完成相關行為的機器同樣應被視為“智能”的。[8]事實上，約翰·麥卡錫正是現代人工智能概念的提出者。在他看來，“智能”關乎完成某種目標的行為“機制”，而機器既可以通過模仿人來實現行為機制，也可以自由地使用任何辦法來創造行為機制。[9]由此，我們便得到了人工智能領域另一個非常重要的概念——“機器學習”。

人工智能研究的目標是使機器達到人類級別的智能能力，而其中最重要的便是學習能力。[10]因此，盡管“機器學習”是“人工智能”的子域，但很多時候我們都將這兩個概念等同起來。[11]就實現過程而言，機器學習是指利用某些算法指導計算機利用已知數據得出適當模型，并利用此模型對新的情境給出判斷，從而完成行為機制的過程。此處需要強調一下機器學習算法與傳統算法的差異。算法本質上就是一系列指令，告訴計算機該做什么。對于傳統算法而言，其往往事無巨細地規定好了機器在既定條件下的既定動作;機器學習算法卻是通過對已有數據的“學習”，使機器能夠在與歷史數據不同的新情境下做出判斷。以機器人行走的實現為例，傳統算法下，程序員要仔細規定好機器人在既定環境下每一個動作的實現流程;而機器學習算法下，程序員要做的則是使計算機分析并模擬人類的行走動作，以使其即使在完全陌生的環境中也能實現行走。

由此，我們可以對“人工智能”設定一個“工作定義”以方便進一步的討論：人工智能是建立在現代算法基礎上，以歷史數據為支撐，而形成的具有感知、推理、學習、決策等思維活動并能夠按照一定目標完成相應行為的計算系統。這一概念盡管可能仍不完善，但它突出了人工智能技術發展和應用的兩大基石——算法與數據，有助于討論人工智能的治理問題。

首先，算法即是規則，它不僅確立了機器所試圖實現的目標，同時也指出了實現目標的路徑與方法。就人工智能當前的技術發展史而言，算法主要可被劃分為五個類別：符號學派、聯接學派、進化學派、類推學派和貝葉斯學派。[12]每個學派都遵循不同的邏輯、以不同的理念實現了人工智能(也即“機器學習”)的過程。舉例而言，“符號學派”將所有的信息處理簡化為對符號的操縱，由此學習過程被簡化(抽象)為基于數據和假設的規則歸納過程。在數據(即歷史事實)和已有知識(即預先設定的條件)的基礎上，符號學派通過“提出假設-數據驗證-進一步提出新假設-歸納新規則”的過程來訓練機器的學習能力，并由此實現在新環境下的決策判斷。

從對“符號學派”的描述中可以發現，機器學習模型成功的關鍵不僅是算法，還有數據。數據的缺失和預設條件的不合理將直接影響機器學習的輸出(就符號學派而言，即決策規則的歸納)。最明顯體現這一問題的例子便是羅素的“歸納主義者火雞”問題：火雞在觀察10天(數據集不完整)之后得出結論(代表預設條件不合理，超過10個確認數據即接受規則)，主人會在每天早上9點給它喂食;但接下來是平安夜的早餐，主人沒有喂它而是宰了它。

所有算法類型盡管理念不同，但模型成功的關鍵都聚焦于“算法”和“數據”。事實上，如果跳出具體學派的思維束縛，每種機器學習算法都可被概括為“表示方法、評估、優化”這三個部分。[13]盡管機器可以不斷的自我優化以提升學習能力，且原則上可以學習任何東西，但評估的方法和原則(算法)以及用以評估的數據(數據)都是人為決定的——而這也正是人工智能治理的關鍵所在。算法與數據不僅是人工智能發展邏輯的基石，其同樣是治理的對象和關鍵。

總而言之，圍繞“人工智能是否會取代人類”的爭論事實上并無太大意義，更重要的反而是在廓清人工智能的內涵并理解其發展邏輯之后，回答“治理什么”和“如何治理”的問題。就此而言，明確治理對象為算法和數據無疑是重要的一步。但接下來的重要問題仍然在于，人工智能時代的崛起所帶來的治理挑戰究竟是什么?當前的制度設計是否能夠對其做出有效應對?如果答案是否定的，我們又該如何重構治理體系以迎接人工智能時代的崛起?本文余下部分將對此做進一步的闡述。

二、人工智能時代崛起的治理挑戰

不同于其他顛覆性技術，人工智能的發展并不局限于某一特定產業，而是能夠支撐所有產業變革的通用型技術。也正因為此，其具有廣泛的社會溢出效應，在政治、經濟、社會等各個領域都會帶來深刻變革，并將同時引發治理方面的挑戰。具體而言，挑戰主要體現在以下三個方面。

首先，治理結構的僵化性，即傳統的科層制治理結構可能難以應對人工智能快速發展而形成的開放性和不確定性。之所以需要對人工智能加以監管，原因在于其可能成為公共危險的源頭，例如當自動駕駛技術普及之后，一旦出現問題，便可能導致大規模的連續性傷害。但不同機、大型水壩、原子核科技等二十世紀的公共危險源，人工智能的發展具有極強的開放性，任何一個程序員或公司都可以毫無門檻的進行人工智能程序的開發與應用。這一方面是由于互聯網時代的到來，使得基于代碼的生產門檻被大大降低[14];另一方面，這也是人工智能本身發展規律的需要。正如前文所提到，唯有大規模的數據輸入才可能得到較好的機器學習結果，因此將人工智能的平臺(也即算法)以開源形式公開出來，以使更多的人在不同場景之下加以利用并由此吸收更多、更完備的數據以完善算法本身，就成為了大多數人工智能公司的必然選擇。與此同時，人工智能生產模式的開放性也必然帶來發展的不確定性，在缺乏有效約束或引導的情況下，人工智能的發展很可能走向歧途。面對這一新形勢，傳統的、基于科層制的治理結構顯然難以做出有效應對。一方面，政府試圖全范圍覆蓋的事前監管已經成為不可能，開放的人工智能生產網絡使得監管機構幾乎找不到監管對象;另一方面，由上至下的權威結構既不能傳遞給生產者，信息不對稱問題的加劇還可能導致監管行為走向反面。調整治理結構與治理邏輯，并形成適應具有開放性、不確定性特征的人工智能生產模式，是當前面臨的治理挑戰之一。

再者，治理方法的滯后性，即長久以來建立在人類行為因果關系基礎上的法律規制體系，可能難以適用于以算法、數據為主體的應用環境。人工智能的價值并不在于模仿人類行為，而是其具備自主的學習和決策能力;正因為如此，人工智能技術才不能簡單地理解為其創造者(即人)意志的表達。程序員給出的只是學習規則，但真正做出決策的是基于大規模數據訓練后的算法本身，而這一結果與程序員的意志并無直接因果關聯。事實上也正由于這個特點，AlphaGo才可能連續擊敗圍棋冠軍，而其設計者卻并非圍棋頂尖大師。也正是在這個意義上，我們才回到了?？滤缘摹凹夹g的主體性”概念。在他看來，“技術并不僅僅是工具，或者不僅僅是達到目的的手段;相反，其是政治行動者，手段與目的密不可分”。[15]就此而言，長久以來通過探究行為與后果之因果關系來規范人的行為的法律規制體系，便可能遭遇窘境：如果將人工智能所造成的侵權行為歸咎于其設計者，無疑不具有說服力;但如果要歸咎于人工智能本身，我們又該如何問責一個機器呢?由此，如何應對以算法、數據為核心的技術主體所帶來的公共責任分配問題，是當前面臨的第二個治理挑戰。

最后，治理范圍的狹隘性，即對于受人工智能發展沖擊而引發的新的社會議題，需要構建新的治理體系和發展新的治理工具。人工智能發展所引發的治理挑戰不僅僅體現在現有體系的不適應上，同時還有新議題所面臨的治理空白問題。具體而言，這又主要包括以下議題：算法是否能夠享有言論自由的憲法保護，數據的權屬關系究竟如何界定，如何緩解人工智能所可能加劇的不平等現象，以及如何平衡人工智能的發展與失業問題。在人工智能時代之前，上述問題并不存在，或者說并不突出;但伴隨著人工智能的快速發展和應用普及，它們的重要性便日漸顯著。以最為人所關注的失業問題為例，就技術可能性來說，人工智能和機器人的廣泛應用代替人工勞動，已是一個不可否定的事實了。無論是新聞記者，還是股市分析員，甚至是法律工作者，其都有可能為機器所取代。在一個“充分自動化(Full Automation)”的世界中，如何重新認識勞動與福利保障的關系、重構勞動和福利保障制度，便成為最迫切需要解決的治理挑戰之一。[16]

上述三方面共同構成了人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰。面對這些挑戰，各國也做出了相應的公共政策選擇。本文第三部分將對各國人工智能的治理政策進行對比性分析。在此基礎上，第四部分將提出本文的政策建議。

三、各國人工智能治理政策及監管路徑綜述

人工智能時代的崛起作為一種普遍現象，其所引發的治理挑戰是各國面臨的共同問題，各國也陸續出臺了相關公共政策以試圖推動并規范人工智能的快速發展。

美國于2016年同時頒布了《國家人工智能研究與發展戰略規劃》和《為人工智能的未來做好準備》兩個國家級政策框架，前者側重從技術角度指出美國人工智能戰略的目的、愿景和重點方向，而后者則更多從治理角度探討政府在促進創新、保障公共安全方面所應扮演的角色和作用。就具體的監管政策而言，《為人工智能的未來做好準備》提出了一般性的應對方法，強調基于風險評估和成本-收益考量的原則以決定是否對人工智能技術的研發與應用施以監管負擔。[17]日本同樣于2016年出臺了《第五期(2016～2020年度)科學技術基本計劃》，提出了“超智能社會5.0”的概念，強調通過推動數據標準化、建設社會服務平臺、協調發展多領域智能系統等各方面工作促進人工智能的發展和應用。[18]

盡管美國和日本的政策著力點不同，但其共有的特點是對人工智能的發展及其所引發的挑戰持普遍的包容與開放態度。就當前的政策框架而言，美日兩國的政策目標更傾斜于推動技術創新、保持其國家競爭力的優勢地位;當涉及對人工智能所可能引發的公共問題施以監管時，其政策選擇也更傾向于遵循“無需批準式(permissionless)”的監管邏輯，即強調除非有充分案例證明其危害性，新技術和新商業模式默認為都是被允許的。[19]至于人工智能的發展對個人數據隱私、社會公共安全的潛在威脅，盡管兩國的政策框架都有所涉及，卻并非其政策重心——相比之下，英國、法國則采取了不同的政策路徑。

英國政府2016年了《人工智能：未來決策制定的機遇與影響》，對人工智能的變革性影響以及如何利用人工智能做出了闡述與規劃，尤其關注到了人工智能發展所帶來的法律和倫理風險。在該報告中，英國政府強調了機器學習與個人數據相結合而對個人自由及隱私等基本權利所帶來的影響，明確了對使用人工智能所制定出的決策采用問責的概念和機制，并同時在算法透明度、算法一致性、風險分配等具體政策方面做出了規定。[20]與英國類似，法國在2017年的《人工智能戰略》中延續了其在2006年通過的《信息社會法案》的立法精神，同樣強調加強對新技術的“共同調控”，以在享有技術發展所帶來的福利改進的同時，充分保護個人權利和公共利益。[21]與美日相比，英法的公共政策更偏向于“審慎監管(precautionary)”的政策邏輯，即強調新技術或新的商業模式只有在開發者證明其無害的前提下才被允許使用。[22]

在本文看來，無論是“無需批準式監管”還是“審慎監管”，在應對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰方面都有其可取之處：前者側重于推動創新，而后者則因重視安全而更顯穩健。但需要指出的是，這兩種監管路徑的不足卻也十分明顯。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技術發展與商業模式創新必將引發新的社會議題，無論是算法是否受到言論自由的權利保護還是普遍失業對社會形成的挑戰，它們都在客觀上要求公共政策做出應對，而非片面的“無需批準式監管”能夠處理。更重要的是，“無需批準式監管”的潛在假設是事后監管的有效性;然而，在事實上，正如2010年5月6日美國道瓊斯工業指數“瞬間崩盤”事件所揭示的，即使單個電子交易程序合規運行，當各個系統行為聚合在一起時反而卻造成了更大的危機。[23]在此種情形下，依賴于合規性判斷的“事后監管”基本上難以有效實施。另一方面，人工智能本身的自主性和主體性使得建立在人類行為因果關系基礎上的“審慎監管”邏輯存在天然缺陷：既然人類無法預知人工智能系統可能的行為或決策，開發者又如何證明人工智能系統的無害性?

正如本文所反復強調的，人工智能與其他革命性技術的不同之處，正是在于其所帶來的社會沖擊的綜合性和基礎性。人工智能并非單個領域、單個產業的技術突破，而是對于社會運行狀態的根本性變革;人工智能時代的崛起也并非一夜之功，而是建立在計算機革命、互聯網革命直至數字革命基礎上的“奇點”變革。因此，面對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰，我們同樣應該制定綜合性的公共政策框架，而非僅僅沿襲傳統治理邏輯，例如只是針對具體議題在“創新”與“安全”這個二元維度下進行艱難選擇。本文在第四部分從承認技術的主體性、重構社會治理制度、推進人工智能全球治理這三方面提出了政策建議，并希望以此推動更深入地圍繞人工智能時代公共政策選擇的研究與討論。

四、人工智能時代的公共政策選擇

《新一代人工智能發展規劃》明確提出了到2030年我國人工智能發展的“三步走”目標，而在每一個階段，人工智能法律法規、倫理規范和政策體系的逐步建立與完善都是必不可少的重要內容。面對人工智能時代崛起的治理挑戰，究竟應該如何重構治理體系、創新治理機制、發展治理工具，是擺在決策者面前的重要難題。本文基于對人工智能基本概念和發展邏輯的梳理分析，結合各國已有政策的對比分析，提出以下三方面的改革思路，以為人工智能時代的公共選擇提供參考。

第一，人工智能發展的基石是算法與數據，建立并完善圍繞算法和數據的治理體系與治理機制，是人工智能時代公共政策選擇的首要命題，也是應對治理挑戰、賦予算法和數據以主體性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心議題是算法的制定權及相應的監督程序問題。算法作為人工智能時代的主要規則，究竟誰有權并通過何種程序來加以制定，誰來對其進行監督且又如何監督?長久以來公眾針對社交媒體臉書(Facebook)的質疑正體現了這一問題的重要性：公眾如何相信臉書向用戶自動推薦的新聞內容不會摻雜特殊利益的取向?[24]當越來越多的人依賴定制化的新聞推送時，人工智能甚至會影響到總統選舉。也正因為此，包括透明要求、開源要求在內的諸多治理原則，應當被納入到算法治理相關議題的考慮之中。(2)就數據治理而言，伴隨著人工智能越來越多地依賴于大規模數據的收集與利用，個人隱私的保護、數據價值的分配、數據安全等相關議題也必將成為公共政策的焦點。如何平衡不同價值需求、規范數據的分享與應用，也同樣成為人工智能時代公共政策選擇的另一重要抓手。

第二，創新社會治理制度，進一步完善社會保障體系，在最大程度上緩解人工智能發展所可能帶來的不確定性沖擊。與歷史上的技術革命類似，人工智能的發展同樣會導致利益的分化與重構，而如何保證技術革命成本的承受者得到最大限度的彌補并使所有人都享有技術發展的“獲得感”，不僅是社會發展公平、正義的必然要求，也是促進技術革命更快完成的催化劑。就此而言，在人工智能相關公共政策的考量中，我們不僅應該關注產業和經濟政策，同時也應該關注社會政策，因為只有后者的完善才能夠控制工人或企業家所承擔的風險，并幫助他們判斷是否支持或抵制變革的發生。就具體的政策設計來說，為緩解人工智能所可能帶來的失業潮，基本收入制度的普遍建立可能應該被提上討論議程了?！盎臼杖搿笔侵刚喂餐w(如國家)向所有成員不加任何限制條件地支付一定數額的收入，以滿足其基本生活的需求。盡管存在“養懶漢”的質疑，但有研究者已指出，自18世紀就開始構想的基本收入制度很有可能反過來促進就業。[25]芬蘭政府已經于2017年初開始了相關實驗，美國的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能時代尚未完全展現其“猙容”之前，創新社會治理機制、完善社會保障體系，可能是平衡技術創新與社會風險的最佳路徑。

第三，構建人工智能全球治理機制，以多種形式促進人工智能重大國際共性問題的解決，共同應對開放性人工智能生產模式的全球性挑戰。人工智能的發展具有開放性和不確定性的特征，生產門檻的降低使得人工智能技術研發的跨國流動性很強，相關標準的制定、開放平臺的搭建、共享合作框架的形成，無不要求構建相應的全球治理機制。另一方面，跨境數據流動在廣度和深度上的快速發展成為了人工智能技術進步的直接推動力，但各國數據規制制度的巨大差異在制約跨境數據流動進一步發展的同時，也將影響人工智能時代的全面到來。[26]故此，創新全球治理機制，在承認各國制度差異的前提下尋找合作共享的可能性，便成為人工智能時代公共政策選擇的重要考量之一。就具體的機制設計而言，可以在人工智能全球治理機制的構建中引入多利益相關模式;另一方面，為防止巨頭壟斷的形成，充分發揮主權國家作用的多邊主義模式同樣不可忽視。作為影響深遠的基礎性技術變革，互聯網全球治理機制的經驗和教訓值得人工智能發展所借鑒。

上述三方面從整體上對人工智能時代的公共政策框架做出了闡述。與傳統政策局限于“創新”與“安全”之間做出二維選擇不同，本文以更綜合的視角提出了未來公共政策選擇的可能路徑。就其內在聯系來講，建立并完善圍繞算法和數據的治理體系是起點，其將重構人工智能時代的規則與制度;創新社會治理機制并完善社會保障體系是底線，其將緩解人工智能所帶來的影響與波動;構建全球治理機制則成為了制度性的基礎設施，推動各國在此之上共同走向人工智能時代的“人類命運共同體”。

五、結語

在經歷了60余年的發展之后，人工智能終于在互聯網、大數據、機器學習等諸多技術取得突破的基礎上實現了騰飛。在未來的人類生活中，人工智能也必將扮演越來越重要的角色。對于這樣的圖景，我們自不必驚慌，但卻也不可掉以輕心。對于人工智能的治理，找到正確的方向并采取合理的措施，正是當下所應該重視的政策議題。而本文的主旨也正在于此：打破長久以來人們對于人工智能的“籠統”式擔憂，指出人工智能技術發展的技術邏輯及其所引發的治理挑戰，并在此基礎上提出相應的政策選擇。人工智能治理的這三個基本問題，是重構治理體系、創新治理機制、發展治理工具所必須思考的前提。伴隨著我國國家層面戰略規劃的出臺，我國人工智能的發展也必將躍上新臺階。在此背景下，深入探討人工智能治理的相關公共政策議題，對于助推一個人工智能時代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（來源：中國行政管理 文/賈開 蔣余浩 編選：中國電子商務研究中心）

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篇8

現代邏輯創始于19世紀末葉和20世紀早期，其發展動力主要來自于數學中的公理化運動。當時的數學家們試圖即從少數公理根據明確給出的演繹規則推導出其他的數學定理，從而把整個數學構造成為一個嚴格的演繹大廈，然后用某種程序和方法一勞永逸地證明數學體系的可靠性。為此需要發明和鍛造嚴格、精確、適用的邏輯工具。這是現代邏輯誕生的主要動力。由此造成的后果就是20世紀邏輯研究的嚴重數學化，其表現在于：一是邏輯專注于在數學的形式化過程中提出的問題；二是邏輯采納了數學的方法論，從事邏輯研究就意味著象數學那樣用嚴格的形式證明去解決問題。由此發展出來的邏輯被恰當地稱為“數理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現代科學特別是數學、哲學、語言學和計算機科學產生了非常重要的影響。

本文所要探討的問題是：21世紀邏輯發展的主要動力將來自何處？大致說來將如何發展？我個人的看法是：計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理（這一點在20世紀基本上已經做到了，如用計算機去進行高難度和高強度的數學證明，“深藍”通過高速、大量的計算去與世界冠軍下棋），而是最能體現人的智能特征的能動性、創造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素，例如選擇性地搜集相關的經驗證據，在不充分信息的基礎上作出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據環境反饋調整、修正自己的行為，……由此達到實踐的成功。于是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現其能動性特征的各種不確定性推理，由此發展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。

實際上，在20世紀中后期，就已經開始了現代邏輯與人工智能（記為AI）之間的相互融合和滲透。例如，哲學邏輯所研究的許多課題在理論計算機和人工智能中具有重要的應用價值。AI從認知心理學、社會科學以及決策科學中獲得了許多資源，但邏輯（包括哲學邏輯）在AI中發揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學邏輯家去發展關于非數學推理的理論；基于幾乎同樣的理由，AI研究者也在進行類似的探索，這兩方面的研究正在相互接近、相互借鑒，甚至在逐漸融合在一起。例如，AI特別關心下述課題：

·效率和資源有限的推理；

·感知；

·做計劃和計劃再認；

·關于他人的知識和信念的推理；

·各認知主體之間相互的知識；

·自然語言理解；

·知識表示；

·常識的精確處理；

·對不確定性的處理，容錯推理；

·關于時間和因果性的推理；

·解釋或說明；

·對歸納概括以及概念的學習。[①]

21世紀的邏輯學也應該關注這些問題，并對之進行研究。為了做到這一點，邏輯學家們有必要熟悉AI的要求及其相關進展，使其研究成果在AI中具有可應用性。

我認為，至少是21世紀早期，邏輯學將會重點關注下述幾個領域，并且有可能在這些領域出現具有重大意義的成果：（1）如何在邏輯中處理常識推理中的弗協調、非單調和容錯性因素？（2）如何使機器人具有人的創造性智能，如從經驗證據中建立用于指導以后行動的歸納判斷？（3）如何進行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認知主體相互之間的知識而進行的推理？（4）如何結合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。

1．常識推理中的某些弗協調、非單調和容錯性因素

AI研究的一個目標就是用機器智能模擬人的智能，它選擇各種能反映人的智能特征的問題進行實踐，希望能做出各種具有智能特征的軟件系統。AI研究基于計算途徑，因此要建立具有可操作性的符號模型。一般而言，AI關于智能系統的符號模型可描述為：由一個知識載體（稱為知識庫KB）和一組加載在KB上的足以產生智能行為的過程（稱為問題求解器PS）構成。經過20世紀70年代包括專家系統的發展，AI研究者逐步取得共識，認識到知識在智能系統中力量，即一般的智能系統事實上是一種基于知識的系統，而知識包括專門性知識和常識性知識，前者亦可看做是某一領域內專家的常識。于是，常識問題就成為AI研究的一個核心問題，它包括兩個方面：常識表示和常識推理，即如何在人工智能中清晰地表示人類的常識，并運用這些常識去進行符合人類行為的推理。顯然，如此建立的常識知識庫可能包含矛盾，是不協調的，但這種矛盾或不協調應不至于影響到進行合理的推理行為；常識推理還是一種非單調推理，即人們基于不完全的信息推出某些結論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結論；常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理模式，是在容許有錯誤知識的情況下進行的推理，簡稱容錯推理。而經典邏輯拒斥任何矛盾，容許從矛盾推出一切命題；并且它是單調的，即承認如下的推理模式：如果p?r，則pùq?r；或者說，任一理論的定理屬于該理論之任一擴張的定理集。因此，在處理常識表示和常識推理時，經典邏輯應該受到限制和修正，并發展出某些非經典的邏輯，如次協調邏輯、非單調邏輯、容錯推理等。有人指出，常識推理的邏輯是次協調邏輯和非單調邏輯的某種結合物，而后者又可看做是對容錯推理的簡單且基本的情形的一種形式化。[②]

“次協調邏輯”（ParaconsistentLogic）是由普里斯特、達·科斯塔等人在對悖論的研究中發展出來的，其基本想法是：當在一個理論中發現難以克服的矛盾或悖論時，與其徒勞地想盡各種辦法去排除或防范它們，不如干脆讓它們留在理論體系內，但把它們“圈禁”起來，不讓它們任意擴散，以免使我們所創立或研究的理論成為“不足道”的。于是，在次協調邏輯中，能夠容納有意義、有價值的“真矛盾”，但這些矛盾并不能使系統推出一切，導致自毀。因此，這一新邏輯具有一種次于經典邏輯但又遠遠高于完全不協調系統的協調性。次協調邏輯家們認為，如果在一理論T中，一語句A及其否定?A都是定理，則T是不協調的；否則，稱T是協調的。如果T所使用的邏輯含有從互相否定的兩公式可推出一切公式的規則或推理，則不協調的T也是不足道的(trivial)。因此，通常以經典邏輯為基礎的理論，如果它是不協調的，那它一定也是不足道的。這一現象表明，經典邏輯雖可用于研究協調的理論，但不適用于研究不協調但又足道的理論。達·科斯塔在20世紀60年代構造了一系列次協調邏輯系統Cn（1≤n≤w），以用作不協調而又足道的理論的邏輯工具。對次協調邏輯系統Cn的特征性描述包括下述命題：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)從兩個相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是說，矛盾不會在系統中任意擴散，矛盾不等于災難。(iii)應當容納與(i)和(ii)相容的大多數經典邏輯的推理模式和規則。這里，(i)和(ii)表明了對矛盾的一種相對寬容的態度，(iii)則表明次協調邏輯對于經典邏輯仍有一定的繼承性。

在任一次協調邏輯系統Cn(1≤n≤w)中，下述經典邏輯的定理或推理模式都不成立：

?(Aù?A)

Aù?AB

A(?AB)

(A??A)B

(A??A)?B

A??A

(?Aù(AúB))B

(AB)(?B?A)

若以C0為經典邏輯，則系列C0,C1,C2,…Cn,…Cw使得對任正整數i有Ci弱于Ci-1，Cw是這系列中最弱的演算。已經為Cn設計出了合適的語義學，并已經證明Cn相對于此種語義是可靠的和完全的，并且次協調命題邏輯系統Cn還是可判定的。現在，已經有人把次協調邏輯擴展到模態邏輯、時態邏輯、道義邏輯、多值邏輯、集合論等領域的研究中，發展了這些領域內的次協調理論。顯然，次協調邏輯將會得到更進一步的發展。[③]

非單調邏輯是關于非單調推理的邏輯，它的研究開始于20世紀80年代。1980年，D·麥克多莫特和J·多伊爾初步嘗試著系統發展一種關于非單調推理的邏輯。他們在經典謂詞演算中引入一個算子M，表示某種“一致性”斷言，并將其看做是模態概念，通過一定程序把模態邏輯系統T、S4和S5翻譯成非單調邏輯。B·摩爾的論文《非單調邏輯的語義思考》（1983）據認為在非單調邏輯方面作出了令人注目的貢獻。他在“缺省推理”和“自動認知推理”之間做了區分，并把前者看作是在沒有任何相反信息和缺少證據的條件下進行推理的過程，這種推理的特征是試探性的：根據新信息，它們很可能會被撤消。自動認知推理則不是這種類型，它是與人們自身的信念或知識相關的推理，可用它模擬一個理想的具有信念的有理性的人的推理。對于在計算機和人工智能中獲得成功的應用而言，非單調邏輯尚需進一步發展。

2．歸納以及其他不確定性推理

人類智能的本質特征和最高表現是創造。在人類創造的過程中，具有必然性的演繹推理固然起重要作用，但更為重要的是具有某種不確定性的歸納、類比推理以及模糊推理等。因此，計算機要成功地模擬人的智能，真正體現出人的智能品質，就必須對各種具有不確定性的推理模式進行研究。

首先是對歸納推理和歸納邏輯的研究。這里所說的“歸納推理”是廣義的，指一切擴展性推理，它們的結論所斷定的超出了其前提所斷定的范圍，因而前提的真無法保證結論的真，整個推理因此缺乏必然性。具體說來，這種意義的“歸納”包括下述內容：簡單枚舉法；排除歸納法，指這樣一些操作：預先通過觀察或實驗列出被研究現象的可能的原因，然后有選擇地安排某些事例或實驗，根據某些標準排除不相干假設，最后得到比較可靠的結論；統計概括：從關于有窮數目樣本的構成的知識到關于未知總體分布構成的結論的推理；類比論證和假說演繹法，等等。盡管休謨提出著名的“歸納問題”，對歸納推理的合理性和歸納邏輯的可能性提出了深刻的質疑，但我認為，（1）歸納是在茫茫宇宙中生存的人類必須采取也只能采取的認知策略，對于人類來說具有實踐的必然性。（2）人類有理由從經驗的重復中建立某種確實性和規律性，其依據就是確信宇宙中存在某種類似于自然齊一律和客觀因果律之類的東西。這一確信是合理的，而用純邏輯的理由去懷疑一個關于世界的事實性斷言則是不合理的，除非這個斷言是邏輯矛盾。（3）人類有可能建立起局部合理的歸納邏輯和歸納方法論。并且，歸納邏輯的這種可能性正在計算機科學和人工智能的研究推動下慢慢地演變成現實。恩格斯早就指出，“社會一旦有技術上的需要，則這種需要比十所大學更能把科學推向前進?！盵④]有人通過指責現有的歸納邏輯不成熟，得出“歸納邏輯不可能”的結論，他們的推理本身與歸納推理一樣，不具有演繹的必然性。（4）人類實踐的成功在一定程度上證明了相應的經驗知識的真理性，也就在一定程度上證明了歸納邏輯和歸納方法論的力量。毋庸否認，歸納邏輯目前還很不成熟。有的學者指出，為了在機器的智能模擬中克服對歸納模擬的困難而有所突破，應該將歸納邏輯等有關的基礎理論研究與機器學習、不確定推理和神經網絡學習模型與歸納學習中已有的成果結合起來。只有這樣，才能在已有的歸納學習成果上，在機器歸納和機器發現上取得新的突破和進展。[⑤]這是一個極有價值且極富挑戰性的課題，無疑在21世紀將得到重視并取得進展。

再談模糊邏輯?，F實世界中充滿了模糊現象，這些現象反映到人的思維中形成了模糊概念和模糊命題，如“矮個子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年輕”等。研究模糊概念、模糊命題和模糊推理的邏輯理論叫做“模糊邏輯”。對它的研究始于20世紀20年代，其代表性人物是L·A·查德和P·N·馬林諾斯。模糊邏輯為精確邏輯（二值邏輯）解決不了的問題提供了解決的可能，它目前在醫療診斷、故障檢測、氣象預報、自動控制以及人工智能研究中獲得重要應用。顯然，它在21世紀將繼續得到更大的發展。

3．廣義內涵邏輯

經典邏輯只是對命題聯結詞、個體詞、謂詞、量詞和等詞進行了研究，但在自然語言中，除了這些語言成分之外，顯然還存在許多其他的語言成分，如各種各樣的副詞，包括模態詞“必然”、“可能”和“不可能”、時態詞“過去”、“現在”和“未來”、道義詞“應該”、“允許”、“禁止”等等，以及各種認知動詞，如“思考”、“希望”、“相信”、“判斷”、“猜測”、“考慮”、“懷疑”，這些認知動詞在邏輯和哲學文獻中被叫做“命題態度詞”。對這些副詞以及命題態度詞的邏輯研究可以歸類為“廣義內涵邏輯”。

大多數副詞以及幾乎所有命題態度詞都是內涵性的，造成內涵語境，后者與外延語境構成對照。外延語境又叫透明語境，是經典邏輯的組合性原則、等值置換規則、同一性替換規則在其中適用的語境；內涵語境又稱晦暗語境，是上述規則在其中不適用的語境。相應于外延語境和內涵語境的區別，一切語言表達式（包括自然語言的名詞、動詞、形容詞直至語句）都可以區分為外延性的和內涵性的，前者是提供外延語境的表達式，后者是提供內涵性語境的表達式。例如，殺死、見到、擁抱、吻、砍、踢、打、與…下棋等都是外延性表達式，而知道、相信、認識、必然、可能、允許、禁止、過去、現在、未來等都是內涵性表達式。在內涵語境中會出現一些復雜的情況。首先，對于個體詞項來說，關鍵性的東西是我們不僅必須考慮它們在現實世界中的外延，而且要考慮它們在其他可能世界中的外延。例如，由于“必然”是內涵性表達式，它提供內涵語境，因而下述推理是非有效的：

晨星必然是晨星，

晨星就是暮星，

所以，晨星必然是暮星。

這是因為：這個推理只考慮到“晨星”和“暮星”在現實世界中的外延，并沒有考慮到它們在每一個可能世界中的外延，我們完全可以設想一個可能世界，在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此，我們就不能利用同一性替換規則，由該推理的前提得出它的結論：“晨星必然是暮星”。其次，在內涵語境中，語言表達式不再以通常是它們的外延的東西作為外延，而以通常是它們的內涵的東西作為外延。以“達爾文相信人是從猿猴進化而來的”這個語句為例。這里，達爾文所相信的是“人是從猿猴進化而來的”所表達的思想，而不是它所指稱的真值，于是在這種情況下，“人是從猿猴進化而來的”所表達的思想（命題）就構成它的外延。再次，在內涵語境中，雖然適用于外延的函項性原則不再成立，但并不是非要拋棄不可，可以把它改述為新的形式：一復合表達式的外延是它出現于外延語境中的部分表達式的外延加上出現于內涵語境中的部分表達式的內涵的函項。這個新的組合性或函項性原則在內涵邏輯中成立。

一般而言，一個好的內涵邏輯至少應滿足兩個條件：（i）它必須能夠處理外延邏輯所能處理的問題；（ii）它還必須能夠處理外延邏輯所不能處理的難題。這就是說，它既不能與外延邏輯相矛盾，又要克服外延邏輯的局限。這樣的內涵邏輯目前正在發展中，并且已有初步輪廓。從術語上說，內涵邏輯除需要真、假、語句真值的同一和不同、集合或類、謂詞的同范圍或不同范圍等外延邏輯的術語之外，還需要同義、內涵的同一和差異、命題、屬性或概念這樣一些術語。廣而言之，可以把內涵邏輯看作是關于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”，“允許”、“禁止”等提供內涵語境的語句算子的一般邏輯。在這種廣義之下，模態邏輯、時態邏輯、道義邏輯、認知邏輯、問題邏輯等都是內涵邏輯。不過，還有一種狹義的內涵邏輯，它可以粗略定義如下：一個內涵邏輯是一個形式語言，其中包括（1）謂詞邏輯的算子、量詞和變元，這里的謂詞邏輯不必局限于一階謂詞邏輯，也可以是高階謂詞邏輯；（2）合式的λ—表達式，例如(λx)A，這里A是任一類型的表達式，x是任一類型的變元，(λx)A本身是一函項，它把變元x在其中取值的那種類型的對象映射到A所屬的那種類型上；（3）其他需要的模態的或內涵的算子，例如€，ù、ú。而一個內涵邏輯的解釋，則由下列要素組成：（1）一個可能世界的非空集W；（2）一個可能個體的非空集D；（3）一個賦值，它給系統內的表達式指派它們在每w∈W中的外延。對于任一的解釋Q和任一的世界w∈W，判定內涵邏輯系統中的任一表達式X相對于解釋Q在w∈W中的外延總是可能的。這樣的內涵邏輯系統有丘奇的LSD系統，R·蒙塔古的IL系統，以及E·N·扎爾塔的FIL系統等。[⑥]

在各種內涵邏輯中，認識論邏輯（epistemiclogic）具有重要意義。它有廣義和狹義之分。廣義的認識論邏輯研究與感知（perception）、知道、相信、斷定、理解、懷疑、問題和回答等相關的邏輯問題，包括問題邏輯、知道邏輯、相信邏輯、斷定邏輯等；狹義的認識論邏輯僅指知道和相信的邏輯，簡稱“認知邏輯”。馮·賴特在1951年提出了對“認知模態”的邏輯分析，這對建立認知邏輯具有極大的啟發作用。J·麥金西首先給出了一個關于“知道”的模態邏輯。A·帕普于1957年建立了一個基于6條規則的相信邏輯系統。J·亨迪卡于60年代出版的《知識和信念》一書是認知邏輯史上的重要著作，其中提出了一些認知邏輯的系統，并為其建立了基于“模型集”的語義學，后者是可能世界語義學的先導之一。當今的認知邏輯紛繁復雜，既不成熟也面臨許多難題。由于認知邏輯涉及認識論、心理學、語言學、計算機科學和人工智能等諸多領域，并且認知邏輯的應用技術，又稱關于知識的推理技術，正在成為計算機科學和人工智能的重要分支之一，因此認知邏輯在20世紀中后期成為國際邏輯學界的一個熱門研究方向。這一狀況在21世紀將得到繼續并進一步強化，在這方面有可能出現突破性的重要結果。

4．對自然語言的邏輯研究

對自然語言的邏輯研究有來自幾個不同領域的推動力。首先是計算機和人工智能的研究，人機對話和通訊、計算機的自然語言理解、知識表示和知識推理等課題，都需要對自然語言進行精細的邏輯分析，并且這種分析不能僅停留在句法層面，而且要深入到語義層面。其次是哲學特別是語言哲學，在20世紀哲學家們對語言表達式的意義問題傾注了異乎尋常的精力，發展了各種各樣的意義理論，如觀念論、指稱論、使用論、言語行為理論、真值條件論等等，以致有人說，關注意義成了20世紀哲學家的職業病。再次是語言學自身發展的需要，例如在研究自然語言的意義問題時，不能僅僅停留在脫離語境的抽象研究上面，而要結合使用語言的特定環境去研究，這導致了語義學、語用學、新修辭學等等發展。各個方面發展的成果可以總稱為“自然語言邏輯”，它力圖綜合后期維特根斯坦提倡的使用論，J·L·奧斯汀、J·L·塞爾等人發展的言語行為理論，以及P·格賴斯所創立的會話含義學說等成果，透過自然語言的指謂性和交際性去研究自然語言中的推理。

自然語言具有表達和交際兩種職能，其中交際職能是自然語言最重要的職能，是它的生命力之所在。而言語交際總是在一定的語言環境（簡稱語境）中進行的，語境有廣義和狹義之分。狹義的語境僅指一個語詞、一個句子出現的上下文。廣義的語境除了上下文之外，還包括該語詞或語句出現的整個社會歷史條件，如該語詞或語句出現的時間、地點、條件、講話的人（作者）、聽話的人（讀者）以及交際雙方所共同具有的背景知識，這里的背景知識包括交際雙方共同的信念和心理習慣，以及共同的知識和假定等等。這些語境因素對于自然語言的表達式（語詞、語句）的意義有著極其重要的影響，這具體表現在：（i）語境具有消除自然語言語詞的多義性、歧義性和模糊性的能力，具有嚴格規定語言表達式意義的能力。（ii）自然語言的句子常常包含指示代詞、人稱代詞、時間副詞等，要弄清楚這些句子的意義和內容，就要弄清楚這句話是誰說的、對誰說的、什么時候說的、什么地點說的、針對什么說的，等等，這只有在一定的語境中才能進行。依賴語境的其他類型的語句還有：包含著象“有些”和“每一個”這類量化表達式的句子的意義取決于依語境而定的論域，包含著象“大的”、“冷的”這類形容詞的句子的意義取決于依語境而定的相比較的對象類；模態語句和條件語句的意義取決于因語境而變化的語義決定因素，如此等等。（iii）語言表達式的意義在語境中會出現一些重要的變化，以至偏離它通常所具有的意義（抽象意義），而產生一種新的意義即語用涵義。有人認為，一個語言表達式在它的具體語境中的意義，才是它的完全的真正的意義，一旦脫離開語境，它就只具有抽象的意義。語言的抽象意義和它的具體意義的關系，正象解剖了的死人肢體與活人肢體的關系一樣。邏輯應該去研究、理解、把握自然語言的具體意義，當然不是去研究某一個（或一組）特定的語句在某個特定語境中唯一無二的意義，而是專門研究確定自然語言具體意義的普遍原則。超級秘書網

美國語言學家保羅·格賴斯把語言表達式在一定的交際語境中產生的一種不同于字面意義的特殊涵義，叫做“語用涵義”、“會話涵義”或“隱涵”（implicature），并于1975年提出了一組“交際合作原則”，包括一個總則和四組準則。總則的內容是：在你參與會話時，你要依據你所參與的談話交流的公認目的或方向，使你的會話貢獻符合這種需要。仿照康德把范疇區分為量、質、關系和方式四類，格賴斯提出了如下四組準則：

（1）數量準則：在交際過程中給出的信息量要適中。

a．給出所要求的信息量；

b．給出的信息量不要多于所要求的信息量。

（2）質量準則：力求講真話。

a．不說你認為假的東西，。

b．不說你缺少適當證據的東西。

（3）關聯準則：說話要與已定的交際目的相關聯。

（4）方式準則：說話要意思明確，表達清晰。

a．避免晦澀生僻的表達方式；

b．避免有歧義的表達方式；

c．說話要簡潔；

d．說話要有順序性。[⑧]

后來對這些原則提出了不和補充，例如有人還提出了交際過程中所要遵守的“禮貌原則”。只要把交際雙方遵守交際合作原則之類的語用規則作為基本前提，這些原則就可以用來確定和把握自然語言的具體意義（語用涵義）。實際上，一個語句p的語用涵義，就是聽話人在具體語境中根據語用規則由p得到的那個或那些語句。更具體地說，從說話人S說的話語p推出語用涵義q的一般過程是：

（i）S說了p；

（ii）沒有理由認為S不遵守準則，或至少S會遵守總的合作原則；

（iii）S說了p而又要遵守準則或總的合作原則，S必定想表達q；

（iv）S必然知道，談話雙方都清楚：如果S是合作的，必須假設q；

（v）S無法阻止聽話人H考慮q；

（vi）因此，S意圖讓H考慮q，并在說p時意味著q。

試舉二例：

篇9

1.1研究對象本文運用的數據來自1998年中國老人健康長壽影響因素研究基礎調查以及2002年跟蹤調查（本項目由北京大學老齡健康與家庭研究中心主持，并得到美國Duke大學資助）。1998年共調查了22個省市自治區8959名80歲及以上的高齡老人，其中包括2418名百歲人。2002年新增了4894位65～79歲老人子樣本，將年齡范圍擴大到65歲及以上所有年齡。

1.2調查工具采用在MMSE基礎上略加修改的適用于高齡老年人的認知量表。在高齡老人健康長壽調查中認知能力的測量是根據問卷C部分（能力測試）除去C2-2以外的所有24個小問題計算得到。問卷C（能力測試）部分包括C1部分（一般能力）、C2部分（反應能力）、C3部分（注意力及計算能力）、C4部分（回憶能力）和C5部分（語言、理解與自我協調能力）。這24小題中，問題C1-6“一分鐘說出的食物數”作為7分（即每說出一個食物計1分，說出7個及7個以上為7分），其他23小題各為1分，共計30分［1］。

1.3方法采取入戶調查的形式，對符合條件的老年人進行逐個問卷調查。所有的入戶訪問調查由一名調查員、一名登記員和一名醫務人員共同進行，醫務人員對被訪高齡老人進行基本健康體格檢查，調查前先組織調查人員進行培訓，學習調查工具的使用，以保證調查質量。

1.4老年人輕度認知功能損傷的篩選標準美國Mayo神經病學研究中心及Petersen［2］提出的MCI推薦標準：MMSE至少24分。國內肖世富［3］等將MMSE分值定在18～28分作為納入MCI的標準。筆者按《中國高齡老人健康長壽調查數據集（1998）》中定義：“認知健全”為24～30分，“低度認知損傷”為18～23分，“中度認知損傷”為10～17分，“重度認知損傷”為0～9分為標準篩查MCI［4］。

1.5統計學方法應用SPSS13.0軟件包對全部數據資料進行統計學處理。

2結果

2.1一般情況2002年跟蹤調查共計有16064名65歲及65歲以上的老年人，其中包括3321名百歲老人。其中能計算得出認知能力得分（即問卷C部分除C2-2以外的所有題目答案無缺失）的共有6796人，年齡65～111歲。

2.2調查結果

2.2.1認知能力概況在最終分析的6796名老年人中，認知健全的有5843人，占86.0%，低度認知損傷的有715人，占10.5%，中度認知損傷的有209人，占3.1%，重度認知損傷的有29人，占0.4%。

2.2.2年齡與認知能力得分情況見表1。

表1按年齡分的老年人的認知能力（人）

2.2.3受教育年限與認知能力得分情況見表2。

表2按受教育年限分的高齡老人認知能力（人）

2.2.4性別差異與認知能力得分情況見表3。

表3按性別分的老年人的認知能力（人）

3討論

3.1密切關注MCI人群MCI是介于正常衰老與癡呆之間的認知功能缺損狀態。MCI的概念最早由Petersen［5］提出，特指有輕度記憶或認知損害但未達到癡呆的老年人，其病因不能由已知的醫學或神經精神病狀況解釋。美國神經病學研究所（ANN）報道每年MCI進展為AD的發生率為6%～25%，Petersen等［6］對MCI患者進行了近3年隨訪研究，發現有10.0%～15.0%的MCI患者在1年后發展為AD，該數據表明，MCI者比不常老年人發生癡呆的比例高10倍，且2/3AD患者是由MCI轉變而來。國內于寶成等［7］對部隊老干部的調查數字為7.55%。因而學者們認為MCI（特別是遺忘型MCI，即Alzheimer型MCI）是由老年發展為AD的過渡階段，是AD的主要危險因素?？梢妼CI的早期干預有助于AD的防治。

3.2認知功能隨年齡增加而遞減的趨勢明顯表1顯示，老年人的認知功能隨年齡變化非常明顯，老年人認知功能健全的比例從65～79歲組的53%下降到100～111歲組的4.5%。雖然，現實生活中也有不少健康的百歲老人，但平均起來看，在高齡期，認知功能的減退仍隨年齡增大而加速。國外研究表明，年齡是70歲及以上老人群體認知功能最好的預測因子，這可能與生物學生理學規律有關［8］。Lyretsos［9］等的研究也得出MMSE分隨年齡增大均有不同程度認知功能減退的結論，且年齡越大減退程度越重。

3.3受教育年限對認知功能的影響表2中顯示老年人所受教育程度的年限長短對認知功能有一定的影響。輕度認知受損的老年人中，受教育年限為0的構成比為66.0％，受教育年限為1～2年的構成比為10.3％，受教育年限為3～4年的構成比為9.7％，受教育年限為5～6年的構成比為7.1％，受教育年限為7～9年的構成比為3.9％，受教育年限為10～12年的構成比為2.0％，受教育年限為≥13年的構成比為1.0％。可見教育對認知功能有積極的作用，可減緩認知能力的下降。因此，平時應該鼓勵老年人多學習、多讀書、多接受新的信息?！袄嫌兴鶎W”也是老年認知功能的保健要求。

3.4男性認知健全比例高于女性表3顯示老年人認知功能存在性別差異，中國男性高齡老人的認知功能明顯強于女性高齡老人，而且隨著年齡的增加男性高齡老人與女性高齡老人的認知功能差異不斷擴大。此與許多研究結論一致，可能與社會文化因素的影響有關［10］。女性較男性長壽，增齡本身可能導致認知逐漸下降，隨年齡增大Alzheimer病等各種類型癡呆患病危險性增高［11］，也是認知功能性別差異的因素之一。因此，提示普遍對老人認知功能變化重視的同時，對女性老人認知變化更應注意。

4護理對策

4.1正確地對待老年、保持積極心態和良好情緒老年人的心境對認知功能的影響很大，消極情緒降低認知效應，積極情緒增強認知效應。因此，老年人應不斷進行自我調節，樂觀、積極地生活，以促使認識功能的健全狀態能長久維持。子女們應持寬容的態度，不能嫌棄、諷刺和挖苦，幫助老年人樹立信心，提高記憶力。

4.2改善飲食結構，保證營養多食雞蛋、魚、肉，補充和供給卵磷脂、乙酰膽堿，可增加血液中有助于記憶的神經遞質，多食豆類、麥芽、牛奶、綠色蔬菜、堅果等，有助于核糖核酸補充入腦內，提高記憶力。吸煙對認知功能有害，適量飲酒能防止認知功能的下降。因此，平時應盡量做到戒煙、酒。

4.3進行適當的體育鍛煉大量研究結果表明參加一定強度的體育鍛煉（慢跑、散步、太極拳、太極劍等）可以延緩老年人的認知功能的衰退，改善認知功能障礙，在預防老年癡呆方面有積極的意義。建議老年人從事多種健康有益的體育活動，從而平衡發展機體的功能，增進大腦健康。

4.4加強認知訓練通過認知訓練可以幫助老年人增強記憶功能和智能?？磮?、讀書、下棋、看電視與學習電腦、學外文單詞、背誦詩詞等，與人交談討論，保持良好的社會互動，都可以幫助保持和增強記憶功能與智能。用復述的方法強化記憶，讓老人聽熟悉的歌曲，一起聊過去經歷過的事情，參加感興趣的活動，建議老人寫日記、周記，將做過的事記下來，有助于記憶，記備忘錄，避免將要做的事情遺忘［12］。

4.5藥物治療藥物治療有很多，目前國內外正致力于MCI的干預研究，給予促智藥或改善認知功能的藥物，如維生素E、銀杏葉制劑［13］、金思維［14］、加味五子衍宗顆粒［15］、還腦益聰膠囊［16］、都可喜［17］、小劑量多奈哌齊（商品名：安理申）［18］對老年輕度認知功能障礙有較好療效。

MCI的研究是衰老和癡呆領域的重點。因AD不可逆轉，而MCI患者通過早期干預治療可延緩或阻止病情進展為AD。因此，密切關注MCI人群，加大對其健康干預的力度，越來越迫切地擺到我們面前。預期通過對MCI的有效干預和護理措施，將可顯著降低癡呆的發病率，提高老年人的生活質量，使其有一個健康、美好的晚年生活。這對于我國即將到來的老齡社會也將有積極意義。

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15王學美，富宏.加味五子衍宗顆粒治療輕度認知障礙的臨床研究.中國中西醫結合雜志，2004，24（5）：392-395.

篇10

與傳統的機械工程相比，機械電子工程已經超越了單一的學科，顯而易見，機械電子工程是一個交叉學科，它充分的融合機械技術與信息技術，這就要求其在進行設計的過程之中必須充分考慮和應用自己的設計方法，在實際的設計過程之中，設計人員往往采用自上而下的設計方法，這種設計方法是機械電子工程設計之有的方法。

1.2產品上的差異

機械電子工程的另一個特點就是其產品上的與眾不同，與一般的產品不同，機械電子產品的結構看似簡單，但是在實際的設計與開發過程之中卻融入了很多先進的技術與理念，這就遠遠的超越了傳統的機械，這就是產品的外觀更加的輕盈小巧，同時可以實現更加的智能化與現代化，是生產力飛躍的具體體現。

2.機械電子工程的發展過程

前文已經講過，機械電子工程并不是一個簡單的孤立學科，它是一個涉及機械與信息技術的交叉學科，又受到人工智能理念的影響，因此是一個典型的交叉學科。正是由于該學科的復雜性造成該學科在形成的過程之中并不是一蹴而就的，相反，該學科在形成的過程之中經過了很多階段，經過相關的發展才最終形成現階段的機械電子工程：

2.1機械電子工程學的開端

機械電子工程學的起步階段是傳統的手工生產，在這個階段，機械電子工程學的發展十分的緩慢，這是由于此社會的平均勞動生產率相對較為低下，勞動力資源相對也較為匱乏，生產力的發展與進步比較緩慢，但是在一次次的嘗試之中，機械電子工程還是逐步的發展起來了。

2.2機械電子工程學的高速發展階段

機械電子工程學的高速發展階段主要是流水線生產線的成功應用，這一時期的生產過程已經具有了相應的標準，在很大程度上促進了生產力的發展與進步，并不斷的拓展機械電子工程產品的種類，逐步滿足社會的發展與需求。

2.3機械電子工程的成熟階段

進入21世紀，機械電子工程逐步走入其成熟階段，逐步的形成了其特有的生產體系與發展體系，并實現了與現代信息技術與人工智能技術的完美融合，進入了現代機械電子工程的成熟階段，不斷的促進現代生產的發展與社會的進步。

3.人工智能的發展史

3.1萌芽階段

人工智能的萌芽階段起源于法國，當時法國科學家首先研制出了第一部計算器，從此世界開始了人工智能的研究之路，直至馮諾依曼發明第一臺計算機。人工智能在其萌芽階段和其他技術一樣，發展打偶較為緩慢，但是卻為后來的發展積累了豐富的經驗，為之后的發展奠定了堅實的基礎。

3.2第一個發展階段

1956年美國人第一次提出“人工智能”的命題，并進行了相關的研究，這是引起人工智能第一發展高峰期的標志。這一階段的人工智能屬于較為簡單的發展階段，主要針對的的任務是：博弈、計算以及證明等任務。在這一階段的確取得了一定的成就，這一階段的主要貢獻是大大的解放了人們的思想，使人們認識并了解了人工智能的可行性，對人工智能后期的發展起到了巨大的促進作用。

3.3第二個發展階段

1977年全球召開了第五屆人工智能會議，這是人工智能發展的第二個階段的開始，由此之后，人們認識到知識工程對于人工智能領域的重要意義與價值，并不斷的進行相關的發展與研究，促使人工智能與實際生產相結合，逐步的推進了人工智能的快速發展與進步。也正是在這個階段，人工智能獲得了巨大的飛躍，并表現出廣闊的市場前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識性知識表示方式等關鍵性技術問題和專家系統、計算機視覺、自然語言理解、智能機器人等實際應用問題上取得了長足的發展。

4.機械電子工程與人工智能的關系

機械電子系統具有不穩定性，這就使得機械電子系統在輸入與輸出關系的處理上比較困難。推導數學方程的方、建設規則庫的方法以及學習并生成知識的傳統方法,雖然在解析數學方面具有精密性,但是這些傳統的方法還只能適用于一些相對簡單的系統。然而現代社會所需求的系統是紛繁復雜的，往往會需要一個系統能夠處理多種信息類型。人工智能建立系統所采取的方法中，主要使用的是神經網絡系統和模糊推理系統。神經網絡系統能夠實現對人腦結構的模擬人，能夠分析數字信號并給出參考數值。而模糊推理系統則是通過模擬人腦的功能,來實現對語言信號的有效分析。在處理輸入輸出的關系上，這兩種方法既有共同之處，也存在各自的差異性。神經網絡系統在信息的儲存上是采用分布式的方式，而模糊推理系統則采用規則方式實現信息的儲存。神經網絡系統輸入時由于每個神經元之間都有固定聯系所以計算量一般都很大，而模糊推理系統的連接是不固定的，所以其計算量相對較小。人工智能系統的建立于發展在很大程度上促進了現代機械電子工程發展與進步。在實際的機械電子工程的設計工作之中，我們必須依靠相應的人工智能技術植入，只有這樣才能更好的促進機械電子工程的發展，與此同時最大限度的促進人工智能功能的實現。很顯然這個過程相互促進的過程，只有在發展之中充分的考慮兩只之間的相互結合，不斷的開拓出全新的技術，促進兩者之間的更好的融合才能不斷的促進兩者的共同發展，不斷的促進其進步，實現機械電子工程的不斷發展，推進人工智能的持續進步。