首頁 > 資訊 > 知識(shí) > 人工智能的侵權(quán)責(zé)任問題研究，人工智能研究

人工智能的侵權(quán)責(zé)任問題研究，人工智能研究

來源：整理時(shí)間：2023-06-26 06:54:03 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，人工智能研究

那就是如何讓他具有人腦的思維作用和儲(chǔ)備作用！

人工智能研究

2，侵權(quán)責(zé)任承擔(dān)的問題

是的，因?yàn)槭枪蛡蜿P(guān)系

同樣是司法考試題，你來看這一道題: 甲8歲，男孩；乙7歲，女孩，一天甲乙從學(xué)?；貋恚愤^一家門口，小女孩說，這家有條很厲害的狗，我怕它咬我，咱們繞道走吧？小男孩說，別怕，有我呢。結(jié)果小女孩被咬傷。問，小女孩的損害誰來賠償？焦點(diǎn)同你這一題。如果你認(rèn)為小男孩也有過錯(cuò)，那么小男孩的家長就有賠償?shù)牧x務(wù)，如果小男孩沒有過錯(cuò)，那么只有狗的主人承擔(dān)賠償責(zé)任。答案是什么呢？只有狗的主人承擔(dān)責(zé)任。你這道題，甲家夫婦出去干活將孩子留在家，是有過錯(cuò)的，但是這樣的過錯(cuò)是分情況的，如果甲甲的孩子和鄰居小孩打架，將其打傷，那么甲家自然要負(fù)賠償責(zé)任。換個(gè)情況，如果有小偷進(jìn)來將孩子打傷？那么，甲家夫婦是不是還要為小偷的一部分行為埋單呢？？顯然不合理。動(dòng)物的傷害行為屬于特殊侵權(quán)行為，雞的管理人免責(zé)的條件是受害人的故意或者重大過錯(cuò)，如果沒有，那么雞的管理人或者所有人就要負(fù)全責(zé)，和受害人父母的過錯(cuò)有什么聯(lián)系呢。分析問題，尤其是民法，還是要從理論著手。

侵權(quán)責(zé)任承擔(dān)的問題

3，關(guān)于人工智能的問題

1。人工智能（Artificial Intelligence）, 計(jì)算機(jī)科學(xué)與心理學(xué)相結(jié)合而產(chǎn)生的研究用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人的智能行為和功能的一門學(xué)科。人工智能的智能范疇一般包括人的智能行為，如圖像和聲音識(shí)別、學(xué)習(xí)、計(jì)劃、決策、解決問題、自然語言理解等；也可指人的內(nèi)部認(rèn)知反映功能和過程，如知覺、記憶、思維等。人工智能研究編制模擬上述行為功能的計(jì)算機(jī)程序。2?，F(xiàn)在，人工智能專家們面臨的最大挑戰(zhàn)之一是如何構(gòu)造一個(gè)系統(tǒng)，可以模仿由上百億個(gè)[[神經(jīng)元]]組成的人腦的行為, 去思考宇宙中最復(fù)雜的問題。或許衡量機(jī)器智能程度的最好的標(biāo)準(zhǔn)是英國計(jì)算機(jī)科學(xué)家[[阿倫·圖靈]]的試驗(yàn)。他認(rèn)為，如果一臺(tái)計(jì)算機(jī)能騙過人，使人相信它是人而不是機(jī)器，那么它就應(yīng)當(dāng)被稱作有智能。3。被稱為第六代計(jì)算機(jī)的生物計(jì)算機(jī)，其主要原材料是借助生物工程技術(shù)（特別是蛋白質(zhì)工程）生產(chǎn)的蛋白質(zhì)分子，以它作為生物集成電路——生物芯片。在生物芯片中，信息以波的形式傳遞。當(dāng)波沿著蛋白質(zhì)分子鏈傳播時(shí)，會(huì)引起蛋白質(zhì)分子鏈中單鍵、雙鍵結(jié)構(gòu)順序的改變。因此，當(dāng)一列波傳播到分子鏈的某一部位時(shí)，它們就像硅集成電路中的載流子（電流的載體叫做載流子）那樣傳遞信息。由于蛋白質(zhì)分子比硅芯片上的電子元件要小得多，彼此相距很近很近，因此，生物元件可小到幾十億分之一米，元件的密集度可達(dá)每平方厘米10——100萬億個(gè)，甚至1 000萬億個(gè)門電路。生物芯片具有天然的立體化結(jié)構(gòu)，它的密集度比平面型的硅集成電路高3——5個(gè)數(shù)量級(jí)。這就意味著，生物計(jì)算機(jī)每完成一項(xiàng)運(yùn)算，所需的時(shí)間僅為目前硅集成電路計(jì)算機(jī)的萬分之一。與普通計(jì)算機(jī)不同的是，由于生物芯片的原材料是蛋白質(zhì)分子，所以，生物計(jì)算機(jī)既有自我修復(fù)的功能，又可直接與生物活體結(jié)合。同時(shí)，生物芯片具有發(fā)熱少、功耗低、電路間無信號(hào)干擾等優(yōu)點(diǎn)。4，5。不知道最后，建議您去詢問專業(yè)人士，或者查詢相關(guān)書籍。

ai簡介ai(artificial intelligence，人工智能) 。“人工智能”一詞最初是在1956 年dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來是要人腦來承擔(dān)的, 現(xiàn)在計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算, 而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確, 因之當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的, 人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展, 一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī), 人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。知識(shí)表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識(shí)表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。常識(shí)，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來表達(dá)常識(shí)和處理常識(shí)的。問題求解中的自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過程，由于有多種知識(shí)表示方法，相應(yīng)地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識(shí)處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機(jī)制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個(gè)推理步驟中知識(shí)被使用的優(yōu)先關(guān)系?？煞譃闊o信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識(shí)常由啟發(fā)式函數(shù)來表示，啟發(fā)式知識(shí)利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有a*、ao*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問題。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識(shí)表示意義下獲取新知識(shí)的過程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫和推理機(jī)組成。知識(shí)庫存儲(chǔ)系統(tǒng)所需要的知識(shí)，當(dāng)知識(shí)量較大而又有多種表示方法時(shí)，知識(shí)的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問題求解時(shí)，規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略，推理過程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫或采用黑板機(jī)制。如果在知識(shí)庫中存儲(chǔ)的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識(shí)，則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時(shí)知識(shí)共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問題。 `

關(guān)于人工智能的問題