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“法律与人工智能”期中课程报告 摘要：第一部分本文对于人工智能的概念，强人工弱人工的分类以及学派对人工智能做了全面的赘述，第二部分，对人工智能在博弈、自然语言处理、语音识别、智能机器人、自动驾驶领域的应用发展史进行拓展，第三部分，把人工智能发展至今的60多年历史，三次兴盛，两次低潮，通过结合电子计算机、互联网、大数据，区块链进行阐述，最后写了人工智能的分类、聚类、神经网络三种方法以及人工智能在司法领域的应用。通过学习这门课程，让我意识到人工智能就在我们生活中，于我们法学生将来的工作环境来说更是息息相关。我们法学生要与时俱进，向着成为一个综合、复合型法学人才而努力！ 关键词：人工智能、发展简史、具体应用。 首先，作为一个法学生我们为什么要学习这门课程呢，我们是不是只要学好自己的专业课程就足够了呢？不，我是认为是远远不够的。正是因为作为一个法学人，我们在具有扎实的专业理论基础和熟练的职业技能以及高效高质量的法律服务能力和创新创业能力之外，我们更要具有较高的综合素质和综合能力，努力成为复合性的法律人才。在这个日新月异的信息时代，科技便是第一生产力，而人工智能早已充斥在我们的生活中，信息素养和计算思维已经是大学生综合能力的重要组成部分。人工智能的发展和应用，再给各个领域带来重大机遇的同时，也会带来新的挑战。比如我们法学，智慧法院、智慧检务、机器人律师的应用，将会辅助法官、检查官、律师更高质量、高效率地完成审批、侦察起诉 、法律服务等岗位工作、 但是人工智能的发展，对于求职人员、工作人员在人工智能知识地掌握、信息素养、计算机思维能力方面会有更高的要求，我们还要面临部分工作岗位或任务会被人工智能代替。所以学习人工智能知识、人机协同工作是大势所趋，我们法学生必须学好这门课程。 我国《人工智能标准化白皮书（2018年）》：人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。人工智能分为弱人工和强人工。弱人工是指专注于且只能解决特定领域问题的专用人工智能，强人工指可以胜任人类所有工作的通用人工智能。人工智能研究的3个学派。符号主义：以符号系统模拟人的智能活动。连接主义：以神经网络模拟人的大脑结构。行为主义：以感知和行动模拟人的智能行为。几十年发展过来，人工智能研究的3个学派都有很大的理论和技术进步，但单独的每一个学派都有其局限性，多种技术的融合能够更好地实现人工智能。 人工智能应用： 1. 博弈 1950年，香农发表了《国际象棋与机器》一文，并阐述了用计算机编制下棋程序的可能性。最早开发计算机下棋程序的是美国计算机科学家塞缪尔，1952年，塞缪尔 运用博弈理论和状态空间搜索技术成功地开发了世界上第一个跳棋程序，运行在IBM 701计算机上。从1970年开始，美国计算机学会每年举办一次计算机 国际象棋锦标赛直到1994年。2016年3月，谷歌研发的 AlphaGo 围棋程序以4:1 战胜韩国围棋选手李世石，成为第一个击败人类职业棋手的软件系统。2017年5月，AlphaGo Master 以3:0战胜排名世界 第一的围棋选手柯洁。 2. 自然语言处理 自然语言处理是使用自然语言同计算机进行通信的技术。自然语言处理既是语言信息处理的一个分支 , 也是人工智能的重要研究领域之一。自然语言处理通过对词、句子、篇章进行分析，对内容中 的任务、时间、地点等进行理解，并在此基础上支持一系列核心技术。可以应用于智能搜索、自动客服、智慧金融、 机器创作、智能问答等。通过对语言的理解实现人和计算机的直接交流，从而实现 人和人更为有效的交流。 3. 语音识别 语音识别是指计算机自动将人的语音内容转成对应的文字，即让计算机具有人类“听”的能力。语音识别是一门交叉学科，需要具备生理学、声学、信号处理、 计算机科学、模式识别、语言学、心理学等相关学科的知识。语音识别过程：从一段连续声波中采样，将每个采样值量化，得到声波的数字化表示，对于每一帧采样值（包含若干个连续 的采样值）抽取出一个描述频谱内容的特征向量，然后基于特征向量识别出语音所代表的词汇。基于语音规则的识别系统的识别错误率高于40%；统计模 型用于语音识别，识别错误率从40%以上降至20%左右； 深度学习把识别错误率降低到了6%左右，达到实用水平。 4. 智能机器人 机器人指靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。智能机器人一般要具备3个要素：一是感知要素，用来认识周围环境状态；二是动作要素，对外界做出反应性动作；三是思维要素，根据感知要素所得到的信息，思考采用什么样的动作。2018年美国波士顿动力公司研制出能轻松完成奔跑、跨越 障碍、旋转、跳跃、后空翻等一连串高难度的动作的仿人机器人。 5. 自动驾驶汽车 自动驾驶汽车是一种在计算机系统控制下自动行驶的 智能汽车。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装 置和全球定位系统协同合作，让计算机可以在没有任何 人的主动操作下，自动安全地操作机动车辆。2009年，谷歌研发的自动驾驶汽车围着谷歌总部的核 心园区转了一圈，完成了直行、转弯、上坡、下坡、避 开其他车辆等行驶动作。 2012年5月，谷歌公司获得了美国内华达州机动车辆管 理局颁发的美国历史上首个自动驾驶汽车许可证。 人工智能发展简史 1946年2月15日，世界上第一台实际应用的通用电子数字计算机—电子数字积分和计算机（ENIAC）在美国宾 夕法尼亚大学诞生。从第一台电子计算机到如今的超级计算机太湖之光，计算机领域一直在不断的突破创新，而在计算机高速发展的过程中又衍生出了互联网领域。互联网络主要传输技术：存储转发/分组交换。我国1994年4月20日，连入Internet的64K国际专线开通， 实现了与Internet的全功能连接，从此中国被国际上正式承认为真正拥有全功能Internet的第77个国家。如今的互联网由移动互联网，物联网以及云计算构成。在互联网的加持下，又出现了大数据模式与区块链，大数据是指规模大到目前的软件工具难以有效收集、存储、管理和分析的数据，多维多源数据的集成与分析。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密 算法等计算机技术的新型应用模式，它主要解决交易的信任和安全问题。 从人工智能这一领域开发出来至今已有60多年的历史了。从一开始的推理期，机器翻译、下棋程序、人机对话也都有不错的进展，再到20世纪80年代初的知识期，把知识应用于专家系统，出现了一大批应用于各领域的专家系统，以及21世纪初的学习期，是以深度学习为代表 的很多技术进入实用，在机器翻译、语音识别、自动驾驶 汽车、人脸识别、聊天机器人等领域都有实用产品出现。人工智能在未来的研究方向也十分明确：脑科学研究、类脑人工智能研究，人工智能应用、人机合作优势互补，安全可靠发展的法律、伦理、政策保障。 人工智能方法 1. 分类： 把一个数据集分成若干分组，组内数据具有比较高的 相似度，组间数据具有较低的相似度。分类具有广泛的应用，例如案例推送、信用卡系统的 信用分级、个性化服务、图像识别等。常用的分类方法 K-近邻方法、贝叶斯法、决策树方法、支持向量机方法、神经网络方法等。分类的工作步骤先依据训练数据集建立分类模型再使用模型进行分类。 2． 聚类： 把一个数据集分成若干分组，组内数据具有比较高的相似度，组间数据具有较低的相似度。聚类没有训练集，称为无指导的学习方法。聚类的方法有k-均值法、k-中心点方法、距离方法、密度方法。 3. 人工神经网络方法 借鉴人的大脑神经元机制，构建人工神经网络。包括有单层神经网络、bt神经网络、深度学习神经网络、深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络。 人工智能在司法领域的应用： 1. 司法领域的信息化建设 信息化是充分利用信息技术，开发利用信息资源，促进信息交流和知识共享，提高经济增长质量，推动经 济社会发展转型的历史进程。几个主要领域：信息产业、信息化与工业化的融合，电子政务、电子商务、数字城市、农村信息化。目前法院、检察院都在快速的深度完善信息化。 2. 智慧司法 把大数据、人工智能等现代信息技术应用于司法工作的各个领域，提高司法工作的质量和效率。 智慧司法包括智慧法院、智慧检务、智慧律师、智慧 监狱、智慧公证等。 经过半学期的学习，老师带领我们真正了解了人工智能的概念，给我们详细的讲解了人工智能在各大领域的应用历史以及所得成就(其中就包括了我最感兴趣的无人驾驶技术和智能机器人)，老师把人工智能发展至今的60多年历史，三次兴盛，两次低潮，通过结合电子计算机、互联网、大数据，区块链，给我们进行了深入浅出的讲解，使我们对于人工智能的发展历程更加体系化。之后给我们展示了分类、聚类、人工神经网络这三种人工智能方法，老师用通俗易懂的语言结合ppt给我们呈现了一场视听盛宴，将三种超级抽象的人工智能方法，独具匠心的介绍给我们。最后老师将课程方向转移到人工智能在司法领域的应用，讲解了人工智能如何推动法院、检察院的深度完善信息化以及智慧法院、智慧检务、智慧律师、智慧 监狱、智慧公证的发展，使我们认识到人工智能与司法领域的结合会对我们法学生的将来产生多么大的影响！通过学习这门课程，我才真正了解人工智能是什么，它会对我们的生活产生什么样的影响，它会对我们法学生产生什么样的影响。人工智能已经与我们的生活密不可分了，我们应当多多了解它，与时俱进，向着成为一个综合、复合型法学人才而努力！ 对于老师的教学内容我认为非常有体系，框架清晰，真正做到了将法学与人工智能结合在一起，而老师的整体教学也是以一种独特的方式展现出来，以一种更加来让我们法学生能够真正了解人工智能，能够真正认识到人工智能与法学的息息相关的联系。 本文来源：https://www.dywdw.cn/76f96ce33286bceb19e8b8f67c1cfad6195fe923.html
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2022-07-17
