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第1篇

關(guān)鍵詞：人工智能 優(yōu)選教材 考核方式內(nèi)容 手段 實(shí)踐

人工智能（Aritificial Intelligence，英文縮寫為AI）是一門綜合了應(yīng)用數(shù)學(xué)、自動(dòng)控制、模式識(shí)別、系統(tǒng)工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)和心理學(xué)等多種學(xué)科交叉融合而發(fā)展起來的的一門新型學(xué)科，是21世紀(jì)三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一。它是研究智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的職能行為，如推理、證明、感知、規(guī)劃和問題求解等思維活動(dòng)，來解決人類處理的復(fù)雜問題。人工智能緊跟世界社會(huì)進(jìn)步和科技發(fā)展的步伐，與時(shí)俱進(jìn)，有關(guān)人工智能的許多研究成果已經(jīng)廣泛應(yīng)用到國(guó)防建設(shè)、工業(yè)生產(chǎn)、國(guó)民生活中的各個(gè)領(lǐng)域。在信息網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，人工智能現(xiàn)已成為一個(gè)廣受重視且有著廣闊應(yīng)用潛能的前沿學(xué)科，必將為推動(dòng)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展發(fā)揮更大的作用。因此在我國(guó)的大中專院校中開展人工智能這門課的教學(xué)與科研工作顯得十分緊迫。迄今為止，全國(guó)絕大多數(shù)工科院校中的自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)/軟件工程、電氣工程、機(jī)械工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)都開設(shè)了人工智能這門課程。南京郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院自2005年成立至今，一直將“人工智能”列為自動(dòng)化專業(yè)本科生的選修課程，到目前為止已經(jīng)有八年的歷史了。由于南京郵電大學(xué)是一所以郵電、通信、電子、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化為特色的工科院校，因此，學(xué)校所開設(shè)的許多專業(yè)都迫切需要用人工智能理論和方法解決科研中的實(shí)際問題。在問題需求的推動(dòng)下，南郵人經(jīng)過多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了豐碩的成果，如物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院所開發(fā)的現(xiàn)代智能物流系統(tǒng)、自動(dòng)化學(xué)院所開發(fā)的城市交通流量控制與決策系統(tǒng)，為本課程的開設(shè)提供了典型的教學(xué)案例。我們結(jié)合近幾年的實(shí)際教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，從優(yōu)選教材、考核方式、教學(xué)內(nèi)容調(diào)整、教學(xué)手段的改進(jìn)和實(shí)踐教學(xué)等方面對(duì)人工智能課程教學(xué)方法進(jìn)行了總結(jié)歸納。

一、優(yōu)選教材

目前，國(guó)內(nèi)有關(guān)人工智能課程的中英版教材種類非常多，遵循實(shí)用、簡(jiǎn)單、夠用的原則，再經(jīng)過授課老師和學(xué)生們的共同調(diào)研，我們選用由中南大學(xué)蔡自興教授主編的《人工智能及其應(yīng)用》第三版作為南郵本課程的授課教材。本書覆蓋的人工智能知識(shí)體系比較全面，包含知識(shí)表示、搜索推理、模糊計(jì)算、專家系統(tǒng)等。本書主要針對(duì)計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電氣工程等本科專業(yè)的學(xué)生所編寫，內(nèi)容基礎(chǔ)，難度適中。蔡教授所編寫的這本教材全面地介紹了人工智能的研究?jī)?nèi)容與應(yīng)用領(lǐng)域，做到了內(nèi)容新穎、簡(jiǎn)單易懂、兼顧基礎(chǔ)和應(yīng)用，受到了全國(guó)廣大師生們的一致好評(píng)，多年的教學(xué)實(shí)踐證明我們所選擇的教材是恰當(dāng)?shù)摹⒄_的。

二、考核方式

在全國(guó)大部分高等院校，“人工智能”這門課大都選擇開卷考試的方式來進(jìn)行考核。為了強(qiáng)化學(xué)生對(duì)人工智能這門課基礎(chǔ)知識(shí)的掌握，南京郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院選用閉卷考試的方式來進(jìn)行考核。為了打消部分學(xué)生想在期末閉卷考試中通過作弊手段來完成人工智能這門課考核的僥幸心理，我們加強(qiáng)了對(duì)學(xué)生平時(shí)考勤成績(jī)、課下作業(yè)成績(jī)和實(shí)驗(yàn)成績(jī)的考核，從而杜絕了“一紙定成績(jī)”的現(xiàn)象。我們對(duì)人工智能這門課的最后期末成績(jī)是按如下權(quán)重來劃分的：平時(shí)考勤成績(jī)占10%、課下作業(yè)成績(jī)占10%、實(shí)驗(yàn)成績(jī)占20%、最后的期末考試卷面成績(jī)只占60%。為了克服國(guó)家現(xiàn)行教育體制的弊端，避免學(xué)生“機(jī)械式”地的應(yīng)對(duì)教學(xué)和考試，我們對(duì)考試題型進(jìn)行了調(diào)整，不再是以往的填空、選擇、簡(jiǎn)答等題型，而是改為以解決實(shí)際問題為導(dǎo)向的應(yīng)用題型為主，這樣學(xué)生只需要在理解授課內(nèi)容的基礎(chǔ)上利用自己的思維來解題就可以了，這也體現(xiàn)了國(guó)家目前正在提倡的應(yīng)用型教學(xué)導(dǎo)向。

三、教學(xué)內(nèi)容調(diào)整

對(duì)于本科生而言，人工智能這門課程所需要講授的內(nèi)容實(shí)在太多，由于課時(shí)所限，我們必須精簡(jiǎn)教學(xué)內(nèi)容，讓學(xué)生在掌握基礎(chǔ)知識(shí)的同時(shí)，也能夠了解它的具體應(yīng)用。因此，我們將人工智能這門課程的教學(xué)內(nèi)容分為兩個(gè)部分：第一部分是基本理論和方法，包括人工智能的概述、知識(shí)表示方法、確定性推理方法等；第二部分為人工智能研究成果的具體應(yīng)用，包括神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、模糊智能計(jì)算、專家知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、機(jī)器語(yǔ)言學(xué)習(xí)等。通過對(duì)教材內(nèi)容的合理調(diào)整和安排，使得授課計(jì)劃能夠比較全面地覆蓋了人工智能這門課程的基本知識(shí)點(diǎn)，從而滿足了學(xué)生們的求知需求。

四、教學(xué)手段的改進(jìn)

（一） 激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣

經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的教學(xué)我們發(fā)現(xiàn)，在選修“人工智能”這門課程時(shí)，每個(gè)學(xué)生的心中所想各有不同，這些學(xué)生在剛開始學(xué)習(xí)時(shí)興趣還比較強(qiáng)烈，但隨著教學(xué)內(nèi)容變得越來越抽象，學(xué)生逐漸對(duì)這本課的學(xué)習(xí)失去了信心，甚至上課時(shí)間不去聽課，使授課教師對(duì)教學(xué)也漸漸失去了信心，導(dǎo)致惡性循環(huán)，嚴(yán)重影響了教學(xué)質(zhì)量。針對(duì)這種現(xiàn)象，我們認(rèn)為，在開課前充分激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣是很有必要的。我們要結(jié)合學(xué)校的實(shí)驗(yàn)條件，開課前給學(xué)生演示“機(jī)器人醫(yī)療服務(wù)”實(shí)驗(yàn)，通過該實(shí)驗(yàn)的演示，讓學(xué)生們看到機(jī)器人能夠給病人提供多項(xiàng)人性化的服務(wù)，理解人工智能技術(shù)在開發(fā)醫(yī)療服務(wù)機(jī)器人多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)中的應(yīng)用，讓學(xué)生在開課前能夠?qū)Ρ菊n程的學(xué)習(xí)產(chǎn)生極大的興趣，實(shí)踐證明這種方法是有效的。

（二） 借助多媒體教學(xué)

多媒體教學(xué)是現(xiàn)代教學(xué)過程中一種非常重要的形式，它往往根據(jù)教學(xué)目的和學(xué)生們的特點(diǎn)，通過合理的設(shè)計(jì)、選擇教材內(nèi)容，應(yīng)用公式、圖形、文字、視頻等多種媒體信息進(jìn)行有機(jī)組合并通過電腦和投影機(jī)顯示出來，與傳統(tǒng)教學(xué)手段相結(jié)合，形成合理的教學(xué)過程結(jié)構(gòu)，達(dá)到最優(yōu)化的教學(xué)效果。人工智能這門課具有針對(duì)性強(qiáng)、內(nèi)容抽象、公式繁瑣等特點(diǎn)，學(xué)生學(xué)習(xí)起來比較困難，為了讓學(xué)生生動(dòng)、形象地學(xué)習(xí)該課程，我們?cè)诮虒W(xué)過程中充分利用了多媒體技術(shù)來組織教學(xué)。例如在課堂教學(xué)過程中播放南郵自動(dòng)化學(xué)院梁志偉博士帶領(lǐng)學(xué)生所開發(fā)的“智能足球機(jī)器人”比賽片段；讓學(xué)生在線觀看北京大學(xué)工學(xué)院謝廣明博士帶領(lǐng)學(xué)生所開發(fā)的“自主視覺機(jī)器魚”錄像片段等。在講解某些重要的求解算法時(shí)，借助Matlab軟件和投影機(jī)，直接展現(xiàn)該算法的求解過程，從而改善了課程教學(xué)的形式，提高了教學(xué)質(zhì)量。

（三）提倡課堂辯論

我們?cè)诮虒W(xué)過程中打破了傳統(tǒng)的“老師講課學(xué)生聽課”的教學(xué)模式，多次組織課堂辯論，辯論的主題包括人工智能研究過程中出現(xiàn)的技術(shù)困惑、人工智能研究成果轉(zhuǎn)化中的市場(chǎng)前景等。如組織了“電腦PK人腦”“電腦是否讓電視消失”“電腦的未來發(fā)展方向在哪里”等一系列辯論會(huì)。經(jīng)過激烈的辯論，無論正方還是反方都感覺自己收獲很大，增長(zhǎng)了知識(shí)，開闊了眼界。在教學(xué)過程中通過將學(xué)生由“被動(dòng)聽課”角色變換為“主動(dòng)參與”角色，大大地調(diào)動(dòng)了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，從而提高了課堂教學(xué)質(zhì)量。

五、實(shí)踐教學(xué)

實(shí)踐教學(xué)是課堂教學(xué)不可缺少的重要組成部分，通過讓學(xué)生親自動(dòng)手實(shí)驗(yàn)來對(duì)理論知識(shí)進(jìn)行檢驗(yàn)和應(yīng)用是目前國(guó)內(nèi)外各個(gè)大學(xué)提高學(xué)生綜合素質(zhì)、增強(qiáng)學(xué)生市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)的目的是讓學(xué)生通過親自動(dòng)手體會(huì)授課中的各種智能控制算法，從而使學(xué)生能夠更加形象地掌握課本知識(shí)。人工智能教學(xué)計(jì)劃安排了4學(xué)時(shí)實(shí)驗(yàn)課，設(shè)置了“傳教士和野人過河”“機(jī)器人路徑規(guī)劃”這兩個(gè)人工智能問題，要求學(xué)生獨(dú)立完成這2個(gè)實(shí)驗(yàn)題目的編程，并書寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。通過實(shí)驗(yàn)，學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐了課堂上所掌握的理論知識(shí)，加深了對(duì)智能算法的理解。

人工智能是一門實(shí)用性較強(qiáng)的課程，我們總結(jié)了近幾年來的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，從優(yōu)選教材、考核方式、教學(xué)內(nèi)容調(diào)整、教學(xué)手段的改進(jìn)和實(shí)踐教學(xué)五個(gè)方面對(duì)人工智能課程教學(xué)進(jìn)行了總結(jié)。從學(xué)生的反饋來看，我們所總結(jié)的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)對(duì)于指導(dǎo)新教師講授“人工智能”這門課程具有積極的作用，需要指出的是，我們?nèi)杂泻芏嗖蛔阒帲枰谝院蟮慕虒W(xué)過程中不斷努力完善，提高自己的教學(xué)能力，爭(zhēng)取更好的教學(xué)效果。

參考文獻(xiàn)

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第2篇

關(guān)鍵詞：人工智能；案例教學(xué)；應(yīng)用

1引言

作為計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的全新領(lǐng)域即人工智能，其正在迅速成長(zhǎng)與成熟、新方法、新理念、新技術(shù)并且不斷壯大，同樣也包含著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)學(xué)、信息論各類學(xué)科的交叉和邊緣學(xué)科。人工智能包含的主要內(nèi)容有知識(shí)表示和推理機(jī)制、問題求解和搜索算法，自然語(yǔ)言理解、專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)等；也作為計(jì)算機(jī)科學(xué)各專業(yè)重要的基礎(chǔ)課程，國(guó)內(nèi)外各高校都非常重視，都將人工智能作為計(jì)算機(jī)專業(yè)的必修課程。人工智能包含的學(xué)科多，知識(shí)點(diǎn)雜、理論性強(qiáng)、內(nèi)容抽象，算法難度高復(fù)雜，在此情況下各高校采用傳統(tǒng)的“教師講、學(xué)生聽”單一教學(xué)模式，學(xué)生處于被動(dòng)學(xué)習(xí)地位；課堂教學(xué)與實(shí)際操作、理論與現(xiàn)實(shí)應(yīng)用相脫節(jié)；加上理論知識(shí)強(qiáng)，案例缺乏，容易使學(xué)生感覺空洞；學(xué)生易產(chǎn)生厭學(xué)情緒，也達(dá)不到鍛煉其分析問題、解決問題的思維能力和實(shí)踐動(dòng)手能力。如何讓學(xué)生高效的學(xué)習(xí)一直是教師研究的課題，在大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)代的大背景下，“互聯(lián)網(wǎng)+”已經(jīng)廣泛應(yīng)用和存在于生活、工作各個(gè)方面，其在教育教學(xué)中表現(xiàn)出的創(chuàng)新性、互動(dòng)性尤為突出，并極具優(yōu)勢(shì)。

2基于案例的教學(xué)研究

此方法開始于上世紀(jì)20年代左右，最早是由美國(guó)哈佛商學(xué)院所提倡的，基于當(dāng)時(shí)特殊的商業(yè)管理真是背景和特殊事件，能夠有效的發(fā)展和培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)性、積極性和應(yīng)用能力，開展案例教學(xué)后，學(xué)生實(shí)際解決問題能力有了很大的提高。但此教學(xué)研究方法知道到上世紀(jì)80年代后期，才引起教師的重視。1986年由美國(guó)研究小組提出《準(zhǔn)備就緒的國(guó)家：二十一世紀(jì)的教師》書中，強(qiáng)烈推薦此方法在實(shí)際教學(xué)的重要性，并說明今后在教學(xué)過程中將其作為一種重要的教學(xué)方法應(yīng)用于各類課程中去。

3基于人工智能的案例教學(xué)研究及應(yīng)用

3.1案例精選

此方法第一步是案例選取，案例的好壞是決定案例教學(xué)效果關(guān)鍵因素。案例的選取需要滿足以下要求：（1）符合現(xiàn)在的教學(xué)目標(biāo)，明確學(xué)生需要掌握的知識(shí)點(diǎn)、重難點(diǎn)等，能夠運(yùn)用所學(xué)的理論知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際中，以此提高學(xué)生分析、解決問題的能力；（2）案例要有代表性、趣味性，由于人工智能課程內(nèi)容多、抽象，需要將枯燥乏味的知識(shí)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為趣味生動(dòng)的案例，有利于吸引學(xué)生注意力，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性；例如，講到“知識(shí)表示”這部分內(nèi)容中引入“機(jī)器人搬積木”、“野人修道士渡河”案例；（3）采用互動(dòng)的形式，此為人工智能的案例教學(xué)研究重要特征，同時(shí)也是教學(xué)目標(biāo)得以充分展現(xiàn)的必要條件。能夠調(diào)動(dòng)大家的積極性，學(xué)生和學(xué)生之間、學(xué)生與教師之間的互動(dòng)，調(diào)動(dòng)學(xué)生的主觀能動(dòng)性。

3.2案例的執(zhí)行

（1）講授法。基于教學(xué)內(nèi)容具體知識(shí)點(diǎn)設(shè)計(jì)案例；通過教師講解，幫助學(xué)生理解抽象的理論知識(shí)。案例的呈現(xiàn)有兩種基本形式：一是“案例—理論”,即先給出教學(xué)案例，后講解理論知識(shí)；二是“理論—案例”,即教師先講解知識(shí)，再給出教學(xué)案例；案例的呈現(xiàn)方式不同,會(huì)直接影響案例的功能，也會(huì)影響到學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒、學(xué)習(xí)效果。為了使案例能更好地為教學(xué)服務(wù),教師講解案例之前應(yīng)從創(chuàng)設(shè)案例情境開始,通過情境體驗(yàn)與案例剖析激發(fā)學(xué)生認(rèn)知的興趣,引導(dǎo)學(xué)生對(duì)將要學(xué)習(xí)的內(nèi)容產(chǎn)生注意,有利于教師導(dǎo)入新課。（2）互相討論法。大學(xué)生課余時(shí)間充沛，鑒于此，將班級(jí)學(xué)生分為若干小組，教師將事先準(zhǔn)備好的案例分配給各組，學(xué)生采用組內(nèi)互動(dòng)討論的形式，設(shè)計(jì)出此案例的各種解決方法。課堂上，將本小組的解決方法用課件展現(xiàn)給其他小組。講解完成后，學(xué)生開始互相討論，對(duì)比各自的方法，然后由老師進(jìn)行分析、對(duì)比和總結(jié)。以此來增強(qiáng)學(xué)生對(duì)學(xué)科知識(shí)點(diǎn)、應(yīng)用能力的掌握。（3）相互辯證法。課后，采用相互辯證的方法，組織大家相互辯論。選擇一些綜合應(yīng)用比較強(qiáng)的案例。與簡(jiǎn)單的案例相比，綜合應(yīng)用案例能更加高效地啟發(fā)學(xué)生全方位地思考和探索問題的解決方法。相互辯證法是一種探索新型的教學(xué)形式，學(xué)生的自主性強(qiáng)，能夠在辯論中充分表達(dá)自己的觀點(diǎn)，充分運(yùn)用所學(xué)的理論知識(shí)來維護(hù)自己的觀點(diǎn)，還可以促使學(xué)生查閱大量資料，拓展知識(shí)面。

4結(jié)語(yǔ)

通過以上論述，人工智能技術(shù)開始應(yīng)用于教學(xué),與教學(xué)現(xiàn)代化有著密切的聯(lián)系。其發(fā)展必將對(duì)現(xiàn)代教育起巨大推動(dòng)作用。在教學(xué),可以基于人工智能技術(shù)建立人類推理模型學(xué)習(xí)工具等諸多的運(yùn)用,展示出越來越好的實(shí)用性。

參考文獻(xiàn)：

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第3篇

【關(guān)鍵詞】法理學(xué)/法律推理/人工智能

【正文】

一、人工智能法律系統(tǒng)的歷史

計(jì)算機(jī)先驅(qū)思想家萊布尼茲曾這樣不無浪漫地談到推理與計(jì)算的關(guān)系：“我們要造成這樣一個(gè)結(jié)果，使所有推理的錯(cuò)誤都只成為計(jì)算的錯(cuò)誤，這樣，當(dāng)爭(zhēng)論發(fā)生的時(shí)候，兩個(gè)哲學(xué)家同兩個(gè)計(jì)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(gè)人面對(duì)面地說：讓我們來計(jì)算一下吧！”（注：轉(zhuǎn)引自肖爾茲著：《簡(jiǎn)明邏輯史》，張家龍譯，商務(wù)印書館1977年版，第54頁(yè)。）

如果連抽象的哲學(xué)推理都能轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算問題來解決，法律推理的定量化也許還要相對(duì)簡(jiǎn)單一些。盡管理論上的可能性與技術(shù)可行性之間依然存在著巨大的鴻溝，但是，人工智能技術(shù)的發(fā)展速度確實(shí)令人驚嘆。從誕生至今的短短45年內(nèi)，人工智能從一般問題的研究向特殊領(lǐng)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(shù)學(xué)原理》第二章52個(gè)定理中的38個(gè)定理。塞繆爾的課題組利用對(duì)策論和啟發(fā)式探索技術(shù)開發(fā)的具有自學(xué)習(xí)能力的跳棋程序，在1959年擊敗了其設(shè)計(jì)者，1962年擊敗了州跳棋冠軍，1997年超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”使世界頭號(hào)國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫俯首稱臣。

20世紀(jì)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(jī)器人；70年代開始研究自然語(yǔ)言理解和專家系統(tǒng)。1971年費(fèi)根鮑姆教授等人研制出“化學(xué)家系統(tǒng)”之后，“計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)家”、“計(jì)算機(jī)醫(yī)生”等系統(tǒng)相繼誕生。在其他領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)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(tǒng)和律師系統(tǒng)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(fā)表了《關(guān)于人工智能和法律推理若干問題的考察》，一文，拉開了對(duì)法律推理進(jìn)行人工智能研究的序幕。文章認(rèn)為，理解、模擬法律論證或法律推理，需要在許多知識(shí)領(lǐng)域進(jìn)行艱難的研究。首先要了解如何描述案件、規(guī)則和論證等幾種知識(shí)類型，即如何描述法律知識(shí)，其中處理開放結(jié)構(gòu)的法律概念是主要難題。其次，要了解如何運(yùn)用各種知識(shí)進(jìn)行推理，包括分別運(yùn)用規(guī)則、判例和假設(shè)的推理，以及混合運(yùn)用規(guī)則和判例的推理。再次，要了解審判實(shí)踐中法律推理運(yùn)用的實(shí)際過程，如審判程序的運(yùn)行，規(guī)則的適用，事實(shí)的辯論等等。最后，如何將它們最終運(yùn)用于編制能執(zhí)行法律推理和辯論任務(wù)的計(jì)算機(jī)程序，區(qū)別和分析不同的案件，預(yù)測(cè)并規(guī)避對(duì)手的辯護(hù)策略，建立巧妙的假設(shè)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(shí)期主要沿著兩條途徑前進(jìn)：一是基于規(guī)則模擬歸納推理，70年代初由WalterG.Popp和BernhardSchlink開發(fā)了JUDITH律師推理系統(tǒng)。二是模擬法律分析，尋求在模型與以前貯存的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之間建立實(shí)際聯(lián)系，并僅依這種關(guān)聯(lián)的相似性而得出結(jié)論。JeffreyMeld-man1977年開發(fā)了計(jì)算機(jī)輔助法律分析系統(tǒng)，它以律師推理為模擬對(duì)象，試圖識(shí)別與案件事實(shí)模型相似的其他案件。考慮到律師分析案件既用歸納推理又用演繹推理，程序?qū)烧叨冀o予了必要的關(guān)注，并且包括了各種水平的分析推理方法。

專家系統(tǒng)在法律中的第一次實(shí)際應(yīng)用，是D.沃特曼和M.皮特森1981年開發(fā)的法律判決輔助系統(tǒng)(LDS)。研究者探索將其當(dāng)作法律適用的實(shí)踐工具，對(duì)美國(guó)民法制度的某個(gè)方面進(jìn)行檢測(cè)，運(yùn)用嚴(yán)格責(zé)任、相對(duì)疏忽和損害賠償?shù)饶Ｐ停?jì)算出責(zé)任案件的賠償價(jià)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(guó)法律專家系統(tǒng)的研制于20世紀(jì)80年代中期起步。（注：錢學(xué)森教授：《論法治系統(tǒng)工程的任務(wù)與方法》（《科技管理研究》1981年第4期）、《社會(huì)主義和法治學(xué)與現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)》（《法制建設(shè)》1984年第3期）、《現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)與法和法制建設(shè)》（《政法論壇》）1985年第3期）等文章，為我國(guó)法律專家系統(tǒng)的研發(fā)起了思想解放和理論奠基作用。）1986年由朱華榮、肖開權(quán)主持的《量刑綜合平衡與電腦輔助量刑專家系統(tǒng)研究》被確定為國(guó)家社科“七五”研究課題，它在建立盜竊罪量刑數(shù)學(xué)模型方面取得了成果。在法律數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)方面，1993年中山大學(xué)學(xué)生胡釗、周宗毅、汪宏杰等人合作研制了《LOA律師辦公自動(dòng)化系統(tǒng)》。（注：楊建廣、駱梅芬編著：《法治系統(tǒng)工程》，中山大學(xué)出版社1996年版，第344-349頁(yè)。）1993年武漢大學(xué)法學(xué)院趙廷光教授主持開發(fā)了《實(shí)用刑法專家系統(tǒng)》。（注：趙廷光等著：《實(shí)用刑法專家系統(tǒng)用戶手冊(cè)》，北京新概念軟件研究所1993年版。）它由咨詢檢索系統(tǒng)、輔助定性系統(tǒng)和輔助量刑系統(tǒng)組成，具有檢索刑法知識(shí)和對(duì)刑事個(gè)案進(jìn)行推理判斷的功能。

專家系統(tǒng)與以往的“通用難題求解”相比具有以下特點(diǎn)：(1)它要解決復(fù)雜的實(shí)際問題，而不是規(guī)則簡(jiǎn)單的游戲或數(shù)學(xué)定理證明問題；(2)它面向更加專門的應(yīng)用領(lǐng)域，而不是單純的原理性探索；(3)它主要根據(jù)具體的問題域，選擇合理的方法來表達(dá)和運(yùn)用特殊的知識(shí)，而不強(qiáng)調(diào)與問題的特殊性無關(guān)的普適性推理和搜索策略。

法律專家系統(tǒng)在法規(guī)和判例的輔助檢索方面確實(shí)發(fā)揮了重要作用，解放了律師一部分腦力勞動(dòng)。但絕大多數(shù)專家系統(tǒng)目前只能做法律數(shù)據(jù)的檢索工作，缺乏應(yīng)有的推理功能。20世紀(jì)90年代以后，人工智能法律系統(tǒng)進(jìn)入了以知識(shí)工程為主要技術(shù)手段的開發(fā)時(shí)期。知識(shí)工程是指以知識(shí)為處理對(duì)象，以能在計(jì)算機(jī)上表達(dá)和運(yùn)用知識(shí)的技術(shù)為主要手段，研究知識(shí)型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、構(gòu)造和維護(hù)的一門更加高級(jí)的人工智能技術(shù)。（注：《中國(guó)大百科全書·自動(dòng)控制與系統(tǒng)工程》，中國(guó)大百科全書出版社1991年版，第579頁(yè)。）知識(shí)工程概念的提出，改變了以往人們認(rèn)為幾個(gè)推理定律再加上強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)就會(huì)產(chǎn)生專家功能的信念。以知識(shí)工程為技術(shù)手段的法律系統(tǒng)研制，如果能在法律知識(shí)的獲得、表達(dá)和應(yīng)用等方面獲得突破，將會(huì)使人工智能法律系統(tǒng)的研制產(chǎn)生一個(gè)質(zhì)的飛躍。

人工智能法律系統(tǒng)的發(fā)展源于兩種動(dòng)力。其一是法律實(shí)踐自身的要求。隨著社會(huì)生活和法律關(guān)系的復(fù)雜化，法律實(shí)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(xiàn)日積月累和法律案件不斷增多的重負(fù)。其二是人工智能發(fā)展的需要。人工智能以模擬人的全部思維活動(dòng)為目標(biāo)，但又必須以具體思維活動(dòng)一城一池的攻克為過程。它需要通過對(duì)不同思維領(lǐng)域的征服，來證明知識(shí)的每個(gè)領(lǐng)域都可以精確描述并制造出類似人類智能的機(jī)器。此外，人工智能選擇法律領(lǐng)域?qū)で笸黄疲€有下述原因：(1)盡管法律推理十分復(fù)雜，但它有相對(duì)穩(wěn)定的對(duì)象（案件）、相對(duì)明確的前提（法律規(guī)則、法律事實(shí)）及嚴(yán)格的程序規(guī)則，且須得出確定的判決結(jié)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(guī)則、理性的標(biāo)準(zhǔn)、充分的辯論，為觀察思維活動(dòng)的軌跡提供了可以記錄和回放的樣本。(3)法律知識(shí)長(zhǎng)期的積累、完備的檔案，為模擬法律知識(shí)的獲得、表達(dá)和應(yīng)用提供了豐富、準(zhǔn)確的資料。(4)法律活動(dòng)所特有的自我意識(shí)、自我批評(píng)精神，對(duì)法律程序和假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)的傳統(tǒng)，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(tǒng)的價(jià)值

人工智能法律系統(tǒng)的研制對(duì)法學(xué)理論和法律實(shí)踐的價(jià)值和意義，可以概括為以下幾點(diǎn)：

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(chuàng)造性方法上的法理學(xué)反思。這個(gè)信仰反映了法理學(xué)可以被視為旨在于開發(fā)法律分析和法律推理之方法的活動(dòng)。從法理學(xué)的觀點(diǎn)看，這種研究的最終目標(biāo)是揭示方法論的潛在作用，從而有助于開展從法理學(xué)觀點(diǎn)所提出的解決方法的討論，而不僅僅是探討與計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能有關(guān)的非常細(xì)致的技術(shù)方面。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）在模擬法律推理的過程中，法學(xué)家通過與工人智能專家的密切合作，可以從其對(duì)法律推理的獨(dú)特理解中獲得有關(guān)方法論方面的啟示。例如，由于很少有兩個(gè)案件完全相似，在判例法實(shí)踐中，總有某些不相似的方面需要法律家運(yùn)用假設(shè)來分析已有判例與現(xiàn)實(shí)案件的相關(guān)性程度。但法學(xué)家們?cè)诩僭O(shè)的性質(zhì)問題上常常莫衷一是。然而HYPO的設(shè)計(jì)者，在無真實(shí)判例或真實(shí)判例不能充分解釋現(xiàn)實(shí)案件的情況下，以假設(shè)的反例來反駁對(duì)方的觀點(diǎn)，用補(bǔ)充、刪減和改變事實(shí)的機(jī)械論方法來生成假設(shè)。這種用人工智能方法來處理假設(shè)的辦法，就使復(fù)雜問題變得十分簡(jiǎn)單：假設(shè)實(shí)際上是一個(gè)新的論證產(chǎn)生于一個(gè)經(jīng)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(xué)家跳出法理學(xué)方法的思維定勢(shì)，用其他學(xué)科的方法來重新審視法學(xué)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(shí)驗(yàn)手段。西蒙認(rèn)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(shù)字電子計(jì)算機(jī)中是由電子作用完成的。給計(jì)算機(jī)編程序使之思維，已經(jīng)證明有可能為思維提供機(jī)械論解釋”。（注：轉(zhuǎn)引自童天湘：《人工智能與第N代計(jì)算機(jī)》，載《哲學(xué)研究》1985年第5期。）童天湘先生認(rèn)為：“通過編制有關(guān)思維活動(dòng)的程序，就會(huì)加深對(duì)思維活動(dòng)具體細(xì)節(jié)的了解，并將這種程序送進(jìn)計(jì)算機(jī)運(yùn)行，檢驗(yàn)其正確性。這是一種思想實(shí)驗(yàn)，有助于我們研究人腦思維的機(jī)理。”（注：轉(zhuǎn)引自童天湘：《人工智能與第N代計(jì)算機(jī)》，載《哲學(xué)研究》1985年第5期。）人工智能法律系統(tǒng)研究的直接目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)能夠獲取、表達(dá)和應(yīng)用法律知識(shí)，軟件工程師為模擬法律推理而編制程序，必須先對(duì)人的推理過程作出基于人工智能理論和方法的獨(dú)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(jié)構(gòu)之前，首先從功能上對(duì)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(dòng)進(jìn)行數(shù)理分析，將法理學(xué)、訴訟法學(xué)關(guān)于法律推理的研究成果模型化，以實(shí)現(xiàn)法律推理知識(shí)的機(jī)器表達(dá)或再現(xiàn)，從而為認(rèn)識(shí)法律推理的過程和規(guī)律提供了一種實(shí)驗(yàn)手段。法學(xué)家則可以將人工智能法律系統(tǒng)的推理過程、方法和結(jié)論與人類法律推理活動(dòng)相對(duì)照，為法律推理的法理學(xué)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(duì)法律推理性質(zhì)、要素和過程的認(rèn)識(shí)，使法學(xué)家得以借助人工智能科學(xué)的敏銳透鏡去考察法律推理的微觀機(jī)制。正是在這個(gè)意義上，BryanNiblett教授說：“一個(gè)成功的專家系統(tǒng)很可能比其他的途徑對(duì)法理學(xué)作出更多的（理論）貢獻(xiàn)。”（注：BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.note14,p.3.）

三是輔助司法審判。按照格雷的觀點(diǎn)，法律專家系統(tǒng)首先在英美判例法國(guó)家出現(xiàn)的直接原因在于，浩如煙海的判例案卷如果沒有計(jì)算機(jī)編纂、分類、查詢，這種法律制度簡(jiǎn)直就無法運(yùn)轉(zhuǎn)了。（注：PamelaN.GrayBrookfield,ArtificialLegalIntelligence,VT:DartmouthPublishingCo.,1997.p.402.）其實(shí)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(guān)的法律、法規(guī)和司法解釋耗費(fèi)大量的精力和時(shí)間，而且由于人腦的知識(shí)和記憶能力有限，還存在著檢索不全面、記憶不準(zhǔn)確的問題。人工智能法律系統(tǒng)強(qiáng)大的記憶和檢索功能，可以彌補(bǔ)人類智能的某些局限性，幫助律師和法官?gòu)氖孪鄬?duì)簡(jiǎn)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(dòng)，使其能夠集中精力從事更加復(fù)雜的法律推理活動(dòng)。

四是促進(jìn)司法公正。司法推理雖有統(tǒng)一的法律標(biāo)準(zhǔn)，但法官是具有主觀能動(dòng)性的差異個(gè)體，所以在執(zhí)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)時(shí)會(huì)產(chǎn)生一些差異的結(jié)果。司法解釋所具有的建構(gòu)性、辯證性和創(chuàng)造性的特點(diǎn)，進(jìn)一步加劇了這種差異。如果換了鋼鐵之軀的機(jī)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(dāng)然不是說讓計(jì)算機(jī)完全取代法官，而是說，由于人工智能法律系統(tǒng)為司法審判提供了相對(duì)統(tǒng)一的推理標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，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(rèn)，鋼鐵之軀的機(jī)器沒有物質(zhì)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(jì)算機(jī)錄取增強(qiáng)了高考招生的公正性、電子監(jiān)視器提高了糾正行車違章的公正性一樣，智能法律系統(tǒng)在庭審中的運(yùn)用有可能減少某些現(xiàn)象。

五是輔助法律教育和培訓(xùn)。人工智能法律系統(tǒng)凝聚了法律家的專門知識(shí)和法官群體的審判經(jīng)驗(yàn)，如果通過軟件系統(tǒng)或計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)專家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的共享，便可在法律教育和培訓(xùn)中發(fā)揮多方面的作用。例如，(1)在法學(xué)院教學(xué)中發(fā)揮模擬法庭的作用，可以幫助法律專業(yè)學(xué)生鞏固自己所學(xué)知識(shí)，并將法律知識(shí)應(yīng)用于模擬的審判實(shí)踐，從而較快地提高解決法律實(shí)踐問題的能力。(2)幫助新律師和新法官全面掌握法律知識(shí)，迅速獲得判案經(jīng)驗(yàn)，在審判過程的跟蹤檢測(cè)和判決結(jié)論的動(dòng)態(tài)校正中增長(zhǎng)知識(shí)和才干，較快地接近或達(dá)到專家水平。(3)可使不同地區(qū)、不同層次的律師和法官及時(shí)獲得有關(guān)法律問題的咨詢建議，彌補(bǔ)因知識(shí)結(jié)構(gòu)差異和判案經(jīng)驗(yàn)多寡而可能出現(xiàn)的失誤。(4)可以為大眾提供及時(shí)的法律咨詢，提高廣大人民群眾的法律素質(zhì)，增強(qiáng)法律意識(shí)。

六是輔助立法活動(dòng)。人工智能法律系統(tǒng)不僅對(duì)輔助司法審判有重要的意義，而且對(duì)完善立法也具有實(shí)用價(jià)值。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）例如，倫敦大學(xué)Imperial學(xué)院的邏輯程序組將1981年英國(guó)國(guó)籍法的內(nèi)容形式化，幫助立法者發(fā)現(xiàn)了該法在預(yù)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(tǒng)如能應(yīng)用于法律起草和法律草案的審議過程，有可能事先發(fā)現(xiàn)一些立法漏洞，避免一個(gè)法律內(nèi)部各種規(guī)則之間以及新法律與現(xiàn)有法律制度之間的相互沖突。

三、法理學(xué)在人工智能法律系統(tǒng)研究中的作用

1.人工智能法律系統(tǒng)的法理學(xué)思想來源

關(guān)于人工智能法律系統(tǒng)之法理學(xué)思想來源的追蹤，不是對(duì)法理學(xué)與人工智能的聯(lián)系作面面俱到的考察，而旨在揭示法理學(xué)對(duì)人工智能法律系統(tǒng)的發(fā)展所產(chǎn)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(tǒng)的產(chǎn)生奠定了理論基礎(chǔ)。18-19世紀(jì)的法律形式主義強(qiáng)調(diào)法律推理的形式方面，認(rèn)為將法律化成簡(jiǎn)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(guó)分析法學(xué)的傳統(tǒng)，主張“法律推理應(yīng)該依據(jù)客觀事實(shí)、明確的規(guī)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(yùn)作，那么無論誰(shuí)作裁決，法律推理都會(huì)導(dǎo)向同樣的裁決。”（注：（美）史蒂文·J·伯頓著：《法律和法律推理導(dǎo)論》，張志銘、解興權(quán)譯，中國(guó)政法大學(xué)出版社1998年9月版，第3頁(yè)。）換言之，機(jī)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(jié)果。在分析法學(xué)家看來，“所謂‘法治’就是要求結(jié)論必須是大前提與小前提邏輯必然結(jié)果。”（注：朱景文主編：《對(duì)西方法律傳統(tǒng)的挑戰(zhàn)》，中國(guó)檢察出版社1996年2月版，第292頁(yè)。）如果法官違反三段論推理的邏輯，就會(huì)破壞法治。這種機(jī)械論的法律推理觀，反映了分析法學(xué)要求法官不以個(gè)人價(jià)值觀干擾法律推理活動(dòng)的主張。但是，它同時(shí)具有忽視法官主觀能動(dòng)性和法律推理靈活性的僵化的缺陷。所以，自由法學(xué)家比埃利希將法律形式主義的邏輯推理說稱為“自動(dòng)售貨機(jī)”理論。然而，從人工智能就是為思維提供機(jī)械論解釋的意義上說，法律形式主義對(duì)法律推理所作的機(jī)械論解釋，恰恰為人工智能法律系統(tǒng)的開發(fā)提供了可能的前提。從人工智能法律系統(tǒng)研制的實(shí)際過程來看，在其起步階段，人工智能專家正是根據(jù)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(jìn)行模擬，由WalterG.Popp和BernhardSchlink在20世紀(jì)70年代初開發(fā)了JUDITH律師推理系統(tǒng)。在這個(gè)系統(tǒng)中，作為推理大小前提的法律和事實(shí)之間的邏輯關(guān)系，被計(jì)算機(jī)以“如果A和B，那么C”的方式加以描述，使機(jī)器法律推理第一次從理論變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

第二，法律現(xiàn)實(shí)主義推動(dòng)智能模擬深入到主體的思維結(jié)構(gòu)領(lǐng)域。法律形式主義忽視了推理主體的社會(huì)性。法官是生活在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中的人，其所從事的法律活動(dòng)不可能不受到其社會(huì)體驗(yàn)和思維結(jié)構(gòu)的影響。法官在實(shí)際的審判實(shí)踐中，并不是機(jī)械地遵循規(guī)則，特別是在遇到復(fù)雜案件時(shí)，往往需要作出某種價(jià)值選擇。而一旦面對(duì)價(jià)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(diǎn)。法律現(xiàn)實(shí)主義對(duì)其僵化性進(jìn)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(jīng)驗(yàn)”（注：（美）博登海默著：《法理學(xué)——法哲學(xué)及其方法》，鄧正來、姬敬武譯，華夏出版社1987年12月版，第478頁(yè)。）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(jīng)驗(yàn)，則包括一定的道德和政治理論、公共政策及直覺知識(shí)，甚至法官的偏見。法律現(xiàn)實(shí)主義對(duì)法官主觀能動(dòng)性和法律推理靈活性的強(qiáng)調(diào)，促使人工智能研究從模擬法律推理的外在邏輯形式進(jìn)一步轉(zhuǎn)向探求法官的內(nèi)在思維結(jié)構(gòu)。人們開始考慮，如果思維結(jié)構(gòu)對(duì)法官的推理活動(dòng)具有定向作用，那么，人工智能法律系統(tǒng)若要達(dá)到法官水平，就應(yīng)該通過建立思維結(jié)構(gòu)模型來設(shè)計(jì)機(jī)器的運(yùn)行結(jié)構(gòu)。TAXMAN的設(shè)計(jì)就借鑒了這一思想，法律知識(shí)被計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)語(yǔ)言以語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的方式組成不同的規(guī)則系統(tǒng)，解釋程序、協(xié)調(diào)程序、說明程序分別對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的輸入和輸出信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)調(diào)整，從而適應(yīng)了知識(shí)整合的需要。大規(guī)模知識(shí)系統(tǒng)的KBS(KnowledgeBasedSystem)開發(fā)也注意了思維結(jié)構(gòu)的整合作用，許多具有內(nèi)在聯(lián)系的小規(guī)模KBS子系統(tǒng)，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(píng)價(jià)、理由闡述）的基礎(chǔ)上，又通過聯(lián)想程序被有機(jī)聯(lián)系起來，構(gòu)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(jié)構(gòu)”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(xiàn)為法律規(guī)則和案件之間不存在單一的邏輯對(duì)應(yīng)關(guān)系。有時(shí)候從一個(gè)法律規(guī)則可以推出幾種不同的結(jié)論，它們往往沒有明顯的對(duì)錯(cuò)之分；有時(shí)一個(gè)案件面對(duì)著幾個(gè)相似的法律規(guī)則。在這些情況下，形式主義推理說都一籌莫展。但是，法律現(xiàn)實(shí)主義在批判法律形式主義時(shí)又走向另一個(gè)極端，它否認(rèn)具有普遍性的一般法律規(guī)則的存在，試圖用“行動(dòng)中的法律”完全代替分析法學(xué)“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(jī)械論束縛所走出的必要一步，然而，法律如果真像現(xiàn)實(shí)主義法學(xué)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(biāo)準(zhǔn)或因人而異，那么，受到挑戰(zhàn)的就不僅是法律形式主義，而且還會(huì)殃及法治要求實(shí)現(xiàn)規(guī)則統(tǒng)治之根本原則，并動(dòng)搖人工智能法律系統(tǒng)存在的基礎(chǔ)。哈特在法律形式主義和法律現(xiàn)實(shí)主義的爭(zhēng)論中采取了一種折中立場(chǎng)，他既承認(rèn)邏輯的局限性又強(qiáng)調(diào)其重要性；既拒斥法官完全按自己的預(yù)感來隨意判案的見解，又承認(rèn)直覺的存在。這種折中立場(chǎng)在哈特“開放結(jié)構(gòu)”的法律概念中得到了充分體現(xiàn)。法律概念既有“意義核心”又有“開放結(jié)構(gòu)”，邏輯推理可以幫助法官發(fā)現(xiàn)問題的陽(yáng)面，而根據(jù)社會(huì)政策、價(jià)值和后果對(duì)規(guī)則進(jìn)行解釋則有助于發(fā)現(xiàn)問題的陰面。開放結(jié)構(gòu)的法律概念，使基于規(guī)則的法律推理模擬在受到概念封閉性的限制而對(duì)疑難案件無能為力時(shí)，找到了新的立足點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用開放結(jié)構(gòu)概念的疑難案件法律推理模型，通過邏輯程序工具和聯(lián)想技術(shù)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(jiǎn)易問題從疑難問題中篩選出來，運(yùn)用基于規(guī)則的技術(shù)來解決；二是將疑難問題同“開放結(jié)構(gòu)”的法律概念聯(lián)系在一起，先用非范例知識(shí)如規(guī)則、控辯雙方的陳述、常識(shí)來獲得初步答案，再運(yùn)用范例來澄清案件、檢查答案的正確性。

第四，目的法學(xué)促進(jìn)了價(jià)值推理的人工智能研究。目的法學(xué)是指一種所謂直接實(shí)現(xiàn)目的之“后法治”理想。美國(guó)法學(xué)家諾內(nèi)特和塞爾茲尼克把法律分為三種類型。他們認(rèn)為，以法治為標(biāo)志的自治型法，過分強(qiáng)調(diào)手段或程序的正當(dāng)性，有把手段當(dāng)作目的的傾向。這說明法治社會(huì)并沒有反映人類關(guān)于美好社會(huì)的最高理想，因?yàn)閷?shí)質(zhì)正義不是經(jīng)過人們直接追求而實(shí)現(xiàn)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(yīng)型法取代自治型法的主張。在回應(yīng)型法中，“目的為評(píng)判既定的做法設(shè)立了標(biāo)準(zhǔn)，從而也就開辟了變化的途徑。同時(shí)，如果認(rèn)真地對(duì)待目的，它們就能控制行政自由裁量權(quán)，從而減輕制度屈從的危險(xiǎn)。反之，缺少目的既是僵硬的根源，又是機(jī)會(huì)主義的根源。”（注：（美）諾內(nèi)特、塞爾茲尼克著：《轉(zhuǎn)變中的法律與社會(huì)》，張志銘譯，中國(guó)政法大學(xué)出版社1994年版，第60頁(yè)。）美國(guó)批判法學(xué)家昂格爾對(duì)形式主義法律推理和目的型法律推理的特點(diǎn)進(jìn)行了比較，他認(rèn)為，前者要求使用內(nèi)容明確、固定的規(guī)則，無視社會(huì)現(xiàn)實(shí)生活中不同價(jià)值觀念的沖突，不能適應(yīng)復(fù)雜情況和變化，追求形式正義；后者則要求放松對(duì)法律推理標(biāo)準(zhǔn)的嚴(yán)格限制，允許使用無固定內(nèi)容的抽象標(biāo)準(zhǔn)，迫使人們?cè)诓煌膬r(jià)值觀念之間做出選擇，追求實(shí)質(zhì)正義。與此相應(yīng)，佩雷爾曼提出了新修辭學(xué)(NewRhetoric)的法律理論。他認(rèn)為，形式邏輯只是根據(jù)演繹法或歸納法對(duì)問題加以說明或論證的技術(shù)，屬于手段的邏輯；新修辭學(xué)要填補(bǔ)形式邏輯的不足，是關(guān)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(jìn)行價(jià)值判斷的邏輯。他認(rèn)為，在司法三段論思想支配下，法學(xué)的任務(wù)是將全部法律系統(tǒng)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(duì)法律的三個(gè)要求。而新修辭學(xué)的基本思想是價(jià)值判斷的多元論，法官必須在某種價(jià)值判斷的指示下履行義務(wù)，必須考慮哪些價(jià)值是“合理的、可接受的、社會(huì)上有效的公平的”。這些價(jià)值構(gòu)成了判決的正當(dāng)理由。（注：沈宗靈著：《現(xiàn)代西方法理學(xué)》，北京大學(xué)出版社1992年版，第443-446頁(yè)。）制造人工智能法律系統(tǒng)最終需要解決價(jià)值推理的模擬問題，否則，就難以實(shí)現(xiàn)為判決提供正當(dāng)理由的要求。為此，P.Wahlgren提出的與人工智能相關(guān)的5種知識(shí)表達(dá)途徑中，明確地包括了以道義為基礎(chǔ)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(jī)器中采用基于某種道義邏輯的推理程序，強(qiáng)調(diào)目的價(jià)值，也許是制造智能法律系統(tǒng)的關(guān)鍵。不過，即使把道義邏輯硬塞給計(jì)算機(jī)，鋼鐵之軀的機(jī)器沒有生理需要，也很難產(chǎn)生價(jià)值觀念和主觀體驗(yàn)，沒辦法解決主觀選擇的問題。在這個(gè)問題上，波斯納曾以法律家有七情六欲為由對(duì)法律家對(duì)法律的機(jī)械忠誠(chéng)表示了強(qiáng)烈懷疑，并辯證地將其視為法律發(fā)展的動(dòng)力之一。只有人才能夠平衡相互沖突的利益，能夠發(fā)現(xiàn)對(duì)人類生存和發(fā)展至關(guān)重要的價(jià)值。因此，關(guān)于價(jià)值推理的人工智能模擬究竟能取得什么成果，恐怕還是個(gè)未知數(shù)。

2.法理學(xué)對(duì)人工智能法律系統(tǒng)研制的理論指導(dǎo)作用

GoldandSusskind指出：“不爭(zhēng)的事實(shí)是，所有的專家系統(tǒng)必須適應(yīng)一些法理學(xué)理論，因?yàn)橐磺蟹蓪＜蚁到y(tǒng)都需要提出關(guān)于法律和法律推理性質(zhì)的假設(shè)。從更嚴(yán)格的意義上說，一切專家系統(tǒng)都必須體現(xiàn)一種結(jié)構(gòu)理論和法律的個(gè)性，一種法律規(guī)范理論，一種描述法律科學(xué)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(tǒng)的研究，不僅需要以法理學(xué)關(guān)于法律的一般理論為知識(shí)基礎(chǔ)，還需要從法理學(xué)獲得關(guān)于法律推理的完整理論，如法律推理實(shí)踐和理論的發(fā)展歷史，法律推理的標(biāo)準(zhǔn)、主體、過程、方法等等。人工智能對(duì)法律推理的模擬，主要是對(duì)法理學(xué)關(guān)于法律推理的知識(shí)進(jìn)行人工智能方法的描述，建立數(shù)學(xué)模型并編制計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序，從而在智能機(jī)器上再現(xiàn)人類法律推理功能的過程。在這個(gè)過程中，人工智能專家的主要任務(wù)是研究如何吸收法理學(xué)關(guān)于法律推理的研究成果，包括法理學(xué)關(guān)于人工智能法律系統(tǒng)的研究成果。

隨著人工智能法律系統(tǒng)研究從低級(jí)向高級(jí)目標(biāo)的推進(jìn)，人們?cè)絹碓揭庾R(shí)到，對(duì)法律推理的微觀機(jī)制認(rèn)識(shí)不足已成為人工智能模擬的嚴(yán)重障礙。P.Wahlgren指出，“許多人工智能技術(shù)在法律領(lǐng)域的開發(fā)項(xiàng)目之所以失敗，就是因?yàn)樵S多潛在的法理學(xué)原則沒有在系統(tǒng)開發(fā)的開始階段被遵守或給予有效的注意。”“法理學(xué)對(duì)法律推理和方法論問題的關(guān)注已經(jīng)有幾百年，而人工智能的誕生只是本世紀(jì)50年代中期的事情，這個(gè)事實(shí)是人工智能通過考察法理學(xué)知識(shí)來豐富自己的一個(gè)有效動(dòng)機(jī)。”（注：P.Wahlgren,AutomationofLegalReasoning:AStudyonArtificialIntelligenceandLaw,ComputerLawSeries11.KluwerLawandTaxationPublishers.DeventerBoston1992.Chapter7.）因此，研究法律推理自動(dòng)化的目標(biāo)，“一方面是用人工智能（通過把計(jì)算機(jī)的應(yīng)用與分析模型相結(jié)合）來支撐法律推理的可能性；另一方面是應(yīng)用法理學(xué)理論來解決作為法律推理支撐系統(tǒng)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(tǒng)充當(dāng)法律推理研究的思想實(shí)驗(yàn)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(xué)研究成果直接為人工智能法律系統(tǒng)的研制所應(yīng)用的問題。例如，20世紀(jì)70年代法理學(xué)在真實(shí)和假設(shè)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(shè)計(jì)工作的理論基礎(chǔ)。在運(yùn)用模糊或開放結(jié)構(gòu)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(xué)的研究成果也已為人工智能法律系統(tǒng)的研究所借鑒。

四、人工智能法律系統(tǒng)研究的難點(diǎn)

人工智能法律系統(tǒng)的研究盡管在很短的時(shí)間內(nèi)取得了許多令人振奮的成果，但它的發(fā)展也面臨著許多困難。這些困難構(gòu)成了研究工作需要進(jìn)一步努力奮斗的目標(biāo)。

第一，關(guān)于法律解釋的模擬。在法理學(xué)的諸多研究成果中，法律解釋的研究對(duì)人工智能法律系統(tǒng)的研制起著關(guān)鍵作用。法律知識(shí)表達(dá)的核心問題是法律解釋。法律規(guī)范在一個(gè)法律論點(diǎn)上的效力，是由法律家按忠實(shí)原意和適合當(dāng)時(shí)案件的原則通過法律解釋予以確認(rèn)的，其中包含著人類特有的價(jià)值和目的考慮，反映了法律家的知識(shí)表達(dá)具有主觀能動(dòng)性。所以，德沃金將解釋過程看作是一種結(jié)合了法律知識(shí)、時(shí)代信息和思維方法而形成的，能夠應(yīng)變的思維策略。（注：Dworkin,TakingRightsSeriously,HarvardUniversityPressCambridge,Massachusetts1977.p.75.）目前的法律專家系統(tǒng)并未以知識(shí)表達(dá)為目的來解釋法律，而是將法律整齊地“碼放”在計(jì)算機(jī)記憶系統(tǒng)中僅供一般檢索之用。然而，在法律知識(shí)工程系統(tǒng)中，法律知識(shí)必須被解釋，以滿足自動(dòng)推理對(duì)法律知識(shí)進(jìn)行重新建構(gòu)的需要。麥卡錫說：“在開發(fā)智能信息系統(tǒng)的過程中，最關(guān)鍵的任務(wù)既不是文件的重建也不是專家意見的重建，而是建立有關(guān)法律領(lǐng)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(duì)某一法律概念的共識(shí)為基礎(chǔ)，但不同的法律家對(duì)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(guó)內(nèi)法領(lǐng)域也難以形成一個(gè)“能夠用來敘述一定法律共同體的實(shí)在法的基本概念”。（注：（奧）凱爾森著：《法與國(guó)家的一般理論》，沈宗靈譯，中國(guó)大百科全書出版社1996年版，第1頁(yè)。）盡管如此，法理學(xué)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(rèn)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(shù)法官對(duì)模糊法律規(guī)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(gè)步驟：首先，從現(xiàn)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(xiàn)存的明確法律制度是正當(dāng)?shù)摹Ｆ浯危僖苑稍瓌t為依據(jù)反向推出具體的法律結(jié)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(tǒng)裝置已吸收了這種方法，法律知識(shí)被計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)語(yǔ)言以語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的方式組成不同的規(guī)則系統(tǒng)，解釋程序使計(jì)算機(jī)根據(jù)案件事實(shí)來執(zhí)行某條法律規(guī)則，并在新案件事實(shí)輸入時(shí)對(duì)法律規(guī)則作出新的解釋后才加以調(diào)用。不過，法律知識(shí)表達(dá)的進(jìn)展還依賴于法律解釋研究取得更多的突破。

第二，關(guān)于啟發(fā)式程序。目前的法律專家系統(tǒng)如果不能與啟發(fā)式程序接口，不能運(yùn)用判斷性知識(shí)進(jìn)行推理，只通過規(guī)則反饋來提供簡(jiǎn)單解釋，就談不上真正的智能性。啟發(fā)式程序要解決智能機(jī)器如何模擬法律家推理的直覺性、經(jīng)驗(yàn)性以及推理結(jié)果的不確定性等問題，即人可以有效地處理錯(cuò)誤的或不完全的數(shù)據(jù)，在必要時(shí)作出猜測(cè)和假設(shè)，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(yùn)用聯(lián)想程序?qū)σ?guī)則和判例推理的結(jié)果作集合處理的思路，以及Massachusetts大學(xué)研制的CABARET（基于判例的推理工具），在將啟發(fā)式程序應(yīng)用于系統(tǒng)開發(fā)方面都進(jìn)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(gè)難題。選擇哪一個(gè)答案，往往取決于法律推理的目的標(biāo)準(zhǔn)和推理主體的立場(chǎng)和價(jià)值觀念。但智能機(jī)器沒有自己的目的、利益和立場(chǎng)。這似乎從某種程度上劃定了機(jī)器法律推理所能解決問題的范圍。

第三，關(guān)于法律自然語(yǔ)言理解。在設(shè)計(jì)基于規(guī)則的程序時(shí)，設(shè)計(jì)者必須假定整套規(guī)則沒有意義不明和沖突，程序必須消滅這些問題而使規(guī)則呈現(xiàn)出更多的一致性。就是說，盡管人們對(duì)法律概念的含義可以爭(zhēng)論不休，但輸入機(jī)器的法律語(yǔ)言卻不能互相矛盾。機(jī)器語(yǔ)言具有很大的局限性，例如，LDS基于規(guī)則來模擬嚴(yán)格責(zé)任并計(jì)算實(shí)際損害時(shí)，表現(xiàn)出的最大弱點(diǎn)就是不能使用不精確的自然語(yǔ)言進(jìn)行推理。然而，在實(shí)際的法律推理過程中，法律家對(duì)某個(gè)問題的任何一種回答都可根據(jù)上下文關(guān)系作多種解釋，而且辯論雙方總是尋求得出不同的結(jié)論。因此，智能法律專家系統(tǒng)的成功在很大程度上還依賴于自然語(yǔ)言理解研究工作的突破。牛津大學(xué)的一個(gè)程序組正在研究法律自然語(yǔ)言的理解問題，但是遇到了重重困難。原因是連法學(xué)家們自己目前也還沒有建立起一套大家一致同意的專業(yè)術(shù)語(yǔ)規(guī)范。所以EdwinaL.Rissland認(rèn)為，常識(shí)知識(shí)、意圖和信仰類知識(shí)的模擬化，以及自然語(yǔ)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(wù)。對(duì)于語(yǔ)言模擬來說，像交際短語(yǔ)和短語(yǔ)概括的有限能力可能會(huì)在較窄的語(yǔ)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(yuǎn)，而像書面上訴意見的理解則是永遠(yuǎn)的終極幻想。（注：EdwinaL.Rissland,ArtificialIntelligenceandLaw:SteppingStonestoaModelofLegalReasoning,TheYaleLawJournal.(Vol.99:1957-1981).）

五、人工智能法律系統(tǒng)的開發(fā)策略和應(yīng)用前景

我們能夠制造出一臺(tái)什么樣的機(jī)器，可以證明它是人工智能法律系統(tǒng)？從檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)上看，這主要是法律知識(shí)在機(jī)器中再現(xiàn)的判定問題。根據(jù)“圖靈試驗(yàn)”原理，我們可將該檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)概括如下：設(shè)兩間隔開的屋子，一間坐著一位法律家，另一間“坐著”一臺(tái)智能機(jī)器。一個(gè)人（也是法律家）向法律家和機(jī)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(qū)分出誰(shuí)是法律家、誰(shuí)是機(jī)器，就不能懷疑機(jī)器具有法律知識(shí)表達(dá)的能力。

依“圖靈試驗(yàn)”制定的智能法律系統(tǒng)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，所看重的是功能。只要機(jī)器和法律家解決同樣法律問題時(shí)所表現(xiàn)出來的功能相同，就不再苛求哪個(gè)是鋼鐵結(jié)構(gòu)、哪個(gè)是血肉之軀。人工智能立足的基礎(chǔ)，就是相同的功能可以通過不同的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)之功能模擬理論。

從功能模擬的觀點(diǎn)來確定人工智能法律系統(tǒng)的研究與開發(fā)策略，可作以下考慮：

第一，擴(kuò)大人工智能法律系統(tǒng)的研發(fā)主體。現(xiàn)有人工法律系統(tǒng)的幼稚，暴露了僅僅依靠計(jì)算機(jī)和知識(shí)工程專家從事系統(tǒng)研發(fā)工作的局限性。因此，應(yīng)該確立以法律家、邏輯學(xué)家和計(jì)算機(jī)專家三結(jié)合的研發(fā)群體。在系統(tǒng)研發(fā)初期，可組成由法學(xué)家、邏輯與認(rèn)知專家、計(jì)算機(jī)和知識(shí)工程專家為主體的課題組，制定系統(tǒng)研發(fā)的整體戰(zhàn)略和分階段實(shí)施的研發(fā)規(guī)劃。在系統(tǒng)研發(fā)中期，應(yīng)通過網(wǎng)絡(luò)等手段充分吸收初級(jí)產(chǎn)品用戶（律師、檢察官、法官）的意見，使研發(fā)工作在理論研究與實(shí)際應(yīng)用之間形成反饋，將開發(fā)精英與廣大用戶的智慧結(jié)合起來，互相啟發(fā)、群策群力，推動(dòng)系統(tǒng)迅速升級(jí)。

第二，確定研究與應(yīng)用相結(jié)合、以應(yīng)用為主導(dǎo)的研發(fā)策略。目前國(guó)外人工智能法律系統(tǒng)的研究大多停留在實(shí)驗(yàn)室領(lǐng)域，還沒有在司法實(shí)踐中加以應(yīng)用。但是，任何智能系統(tǒng)包括相對(duì)簡(jiǎn)單的軟件系統(tǒng)，如果不經(jīng)過用戶的長(zhǎng)期使用和反饋，是永遠(yuǎn)也不可能走向成熟的。從我國(guó)的實(shí)際情況看，如果不能將初期研究成果盡快地轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，我們也難以為后續(xù)研究工作提供雄厚的資金支持。因此，人工智能法律系統(tǒng)的研究必須走產(chǎn)研結(jié)合的道路，堅(jiān)持以應(yīng)用開路，使智能法律系統(tǒng)盡快走出實(shí)驗(yàn)室，同時(shí)以研究為先導(dǎo)，促進(jìn)不斷更新升級(jí)。

第三，系統(tǒng)研發(fā)目標(biāo)與初級(jí)產(chǎn)品功能定位。人工智能法律系統(tǒng)的研發(fā)目標(biāo)是制造出能夠滿足多用戶（律師、檢察官、法官、立法者、法學(xué)家）多種需要的機(jī)型。初級(jí)產(chǎn)品的定位應(yīng)考慮到，人的推理功能特別是價(jià)值推理的功能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過機(jī)器，但人的記憶功能、檢索速度和準(zhǔn)確性又遠(yuǎn)不如機(jī)器。同時(shí)還應(yīng)該考慮到，我國(guó)目前有12萬(wàn)律師，23萬(wàn)檢察官和21萬(wàn)法官，每年1.2萬(wàn)法學(xué)院本科畢業(yè)生，他們對(duì)法律知識(shí)的獲取、表達(dá)和應(yīng)用能力參差不齊。因此，初級(jí)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)可適當(dāng)降低，先研制推理功能薄弱、檢索功能強(qiáng)大的法律專家系統(tǒng)。可與計(jì)算機(jī)廠商合作生產(chǎn)具有強(qiáng)大數(shù)據(jù)庫(kù)功能的硬件，并確保最新法律、法規(guī)、司法解釋和判例的網(wǎng)上及時(shí)更新；同時(shí)編制以案件為引導(dǎo)的高速檢索軟件。系統(tǒng)開發(fā)的先期目標(biāo)應(yīng)確定為：(1)替律師起草僅供參考的書和辯護(hù)詞；(2)替法官起草僅供參考的判決書；(3)為法學(xué)院學(xué)生提供模擬法庭審判的通用系統(tǒng)軟件，以輔助學(xué)生在、辯護(hù)和審判等訴訟的不同階段鞏固所學(xué)知識(shí)、獲得審判經(jīng)驗(yàn)。上述軟件旨在提供一個(gè)初級(jí)平臺(tái)，先解決有無和急需，再不斷收集用戶反饋意見，逐步改進(jìn)完善。

第四，實(shí)驗(yàn)室研發(fā)應(yīng)確定較高的起點(diǎn)或跟蹤戰(zhàn)略。國(guó)外以知識(shí)工程為主要技術(shù)手段的人工智能法律系統(tǒng)開發(fā)已經(jīng)歷了如下發(fā)展階段：(1)主要適用于簡(jiǎn)單案件的規(guī)則推理；(2)運(yùn)用開放結(jié)構(gòu)概念的推理；(3)運(yùn)用判例和假設(shè)的推理；(4)運(yùn)用規(guī)則和判例的混合推理。我們?nèi)绱_定以簡(jiǎn)單案件的規(guī)則推理為初級(jí)市場(chǎng)產(chǎn)品，那么，實(shí)驗(yàn)室中第二代產(chǎn)品開發(fā)就應(yīng)瞄準(zhǔn)運(yùn)用開放結(jié)構(gòu)概念的推理。同時(shí)，跟蹤運(yùn)用假設(shè)的推理及混合推理，吸收國(guó)外先進(jìn)的KBS和HYPO的設(shè)計(jì)思想，將功能子系統(tǒng)開發(fā)與聯(lián)想式控制系統(tǒng)結(jié)合。HYPO判例法推理智能裝置具有如下功能：(1)評(píng)價(jià)相關(guān)判例；(2)判定何方使用判例更加貼切；(3)分析并區(qū)分判例；(4)建立假設(shè)并用假設(shè)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(yè)秘密法的判例推理為模擬對(duì)象，假設(shè)了完全自動(dòng)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(yè)秘密法背后的政策考慮，法律概念應(yīng)用于實(shí)際情況時(shí)固有的模糊性，信息是否已被公開，被告是否使用了對(duì)方設(shè)計(jì)的產(chǎn)品，是否簽署了讓與協(xié)議，等等。一個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的要素列表無論多長(zhǎng)，好律師也總能再多想出一些。同樣，律師對(duì)案件的分析，不可能僅限于商業(yè)秘密法判例，還可能援引侵權(quán)法或?qū)＠ǖ呐欣@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(jiǎn)單的法律術(shù)語(yǔ)使模糊的法律規(guī)則得到澄清十分困難，法律原則和類推推理之間的關(guān)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(diǎn)的實(shí)驗(yàn)室基礎(chǔ)研究，也不宜確定過高的目標(biāo)。因?yàn)椋悄芊上到y(tǒng)的研究不能脫離人工智能的整體發(fā)展水平。

第五，人－機(jī)系統(tǒng)解決方案。人和機(jī)器在解決法律問題時(shí)各有所長(zhǎng)。人的優(yōu)點(diǎn)是能作價(jià)值推理，使法律問題的解決適應(yīng)社會(huì)的變化發(fā)展，從而具有靈活性。機(jī)器的長(zhǎng)處是記憶和檢索功能強(qiáng)，可以使法律問題的解決具有一貫性。人－機(jī)系統(tǒng)解決方案立足于人與機(jī)器的功能互補(bǔ)，目的是解放人的腦力勞動(dòng)，服務(wù)于國(guó)家的法治建設(shè)。該方案的實(shí)施可以分為兩個(gè)階段：第一階段以人為主，機(jī)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(jī)器處理大批數(shù)據(jù)，并參考機(jī)器的和辯護(hù)方案，再做更加高級(jí)的推理論證工作。法官接觸一個(gè)新案件，或新法官剛接觸審判工作，也可以先看看“機(jī)器法官”的判決建議或者審判思路，作為參考。法院的監(jiān)督部門可參照機(jī)器法官的判決，對(duì)法官的審判活動(dòng)進(jìn)行某種監(jiān)督，如二者的判決結(jié)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(jī)系統(tǒng)開發(fā)的第二階段，會(huì)有越來越多的簡(jiǎn)單案件的判決與電腦推理結(jié)果完全相同，因此，某些簡(jiǎn)單案件可以機(jī)器為主進(jìn)行審判，例如，美國(guó)小額法庭的一些案件，我國(guó)法庭可用簡(jiǎn)易程序來審理的一些案件。法官可以作為“產(chǎn)品檢驗(yàn)員”監(jiān)督和修訂機(jī)器的判決結(jié)果。這樣，法官的判案效率將大大提高，法官隊(duì)伍也可借此“消腫”，有可能大幅度提高法官薪水，吸引高素質(zhì)法律人才進(jìn)入法官隊(duì)伍。

未來的計(jì)算機(jī)不會(huì)完全取代律師和法官，然而，律師和法官與智能機(jī)器統(tǒng)一體的出現(xiàn)則可能具有無限光明的前景。（注：Smith,J.C,MachineIntelligenceandLegalReasoning,Chicago-KentLawReview,1998,Vol.73,No.1,p277.）可以預(yù)見，人工智能將為法律工作的自動(dòng)化提供越來越強(qiáng)有力的外腦支持。電腦律師或法官將在網(wǎng)絡(luò)所及的范圍內(nèi)承擔(dān)起諸如收債、稅務(wù)、小額犯罪訴訟等職能。自動(dòng)法律推理系統(tǒng)將對(duì)訴訟活動(dòng)發(fā)揮越來越多的輔助作用，例如，通過嚴(yán)密的演繹邏輯使用戶確信全部法律結(jié)論得出的正當(dāng)性；在解決相互沖突的規(guī)則、判例和政策問題時(shí)提示可能出現(xiàn)的判決預(yù)測(cè)；等等。正如網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)打破了少數(shù)人對(duì)信息的壟斷一樣，電腦法律顧問的問世，將打破法官、律師對(duì)法律知識(shí)的壟斷，極大地推動(dòng)法律知識(shí)的普及，迅速提高廣大人民群眾的法律素質(zhì)，使法律真正變?yōu)槿罕娛种械匿J利武器。

第4篇

“由于最近出現(xiàn)了很多突破性的技術(shù)，導(dǎo)致人工智能發(fā)展得很快，同時(shí)也引發(fā)了公眾的辯論。有一些人對(duì)人工智能感到恐懼，他們呼吁要采取緊急措施，以避免一個(gè)假想的‘反烏托邦’出現(xiàn)。

“但是我們對(duì)人工智能還是非常樂觀的。從技術(shù)發(fā)展的歷史可以看出，每個(gè)新技術(shù)的出現(xiàn)起初都會(huì)有很多懷疑和恐懼，但最終，這些新技術(shù)都改善了人類的生活。舉個(gè)例子，柯達(dá)相機(jī)出現(xiàn)的時(shí)候，人們認(rèn)為它會(huì)破壞藝術(shù)；電力出現(xiàn)時(shí)有人覺得它太危險(xiǎn)了。但是，一旦這些技術(shù)應(yīng)用在數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的人手中，并且不斷開放、發(fā)展、合作，所有的恐懼都會(huì)煙消云散。人工智能革命也是如此，它能將我們從瑣碎的、重復(fù)的、盲目的工作中解脫出來。

“不要陷入恐懼之中，我們要努力工作，找到消除恐懼的解決方案。”

Speeches at a Glance

我們不是黑帽黑客，我們只是一個(gè)安全組織。我們的行為只是在告訴人們―在網(wǎng)絡(luò)上沒有誰(shuí)是安全的。

―黑客組織OurMine的一位匿名成員在接受《連線》雜志的采訪時(shí)表示。5月以來，這一黑客組織成功攻陷Facebook CEO馬克?扎克伯格、Uber CEO特拉維斯?卡蘭尼克等多位IT公司CEO的社交網(wǎng)絡(luò)賬號(hào)。

目前的技術(shù)還沒為大規(guī)模生產(chǎn)做好準(zhǔn)備。

―特斯拉自動(dòng)駕駛汽車發(fā)生撞車事故后，寶馬CEO克魯格在慕尼黑媒體見面會(huì)上說。

盡管面臨著當(dāng)前全球地緣政治的不確定性、瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)和社會(huì)環(huán)境，受訪的CEO仍然以企業(yè)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)為重心，通過轉(zhuǎn)型、高新技術(shù)和專業(yè)人才來增強(qiáng)企業(yè)的業(yè)務(wù)能力，以應(yīng)對(duì)未來的挑戰(zhàn)。中國(guó)CEO對(duì)自身業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)前景充滿信心，同時(shí)也意識(shí)到創(chuàng)造“創(chuàng)新”文化和“合作”的重要性，這在中國(guó)表現(xiàn)得尤為突出。

―畢馬威主席John Veihmeyer說。畢馬威近日一份報(bào)告稱，企業(yè)總部設(shè)在中國(guó)的CEO把創(chuàng)新推動(dòng)增長(zhǎng)作為首要戰(zhàn)略任務(wù)，持此觀點(diǎn)的CEO比例高于全球其他國(guó)家和地區(qū)。

第5篇

關(guān)鍵詞:智能科學(xué)基礎(chǔ);系列課程;國(guó)家級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì);改革;建設(shè)

在國(guó)家教育部質(zhì)量工程的支持下,中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院對(duì)國(guó)家級(jí)精品課程人工智能[1-2]和智能控制[3]、全國(guó)雙語(yǔ)教學(xué)示范課程人工智能和國(guó)家級(jí)智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)[4]等進(jìn)行持之以恒的改革與建設(shè),取得一些成果。

“智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)”的教學(xué)隊(duì)伍是一支由國(guó)家級(jí)教學(xué)名師領(lǐng)銜[5],知識(shí)結(jié)構(gòu)、梯隊(duì)結(jié)構(gòu)和年齡結(jié)構(gòu)比較合理,具有明顯的學(xué)科優(yōu)勢(shì)、課程優(yōu)勢(shì)、人才優(yōu)勢(shì)和教學(xué)科研優(yōu)勢(shì)的頗具特色與影響力的教學(xué)團(tuán)隊(duì)。該團(tuán)隊(duì)以中南大學(xué)智能科學(xué)研究中心為核心,主要承擔(dān)人工智能基礎(chǔ)、智能控制導(dǎo)論、機(jī)器人學(xué)、專家系統(tǒng)等本科基礎(chǔ)和專業(yè)基礎(chǔ)課程,碩士學(xué)位課程人工智能、智能控制和機(jī)器人控制技術(shù)以及留學(xué)生碩士學(xué)位課程Artificial Intelligence和博士生學(xué)位課程智能系統(tǒng)原理與應(yīng)用的教學(xué)。

教學(xué)團(tuán)隊(duì)在建設(shè)過程中,注重教學(xué)改革,加大課程建設(shè)和教材建設(shè)力度,不斷改進(jìn)教學(xué)方法,在課程改革、教材建設(shè)、教學(xué)手段、隊(duì)伍建設(shè)以及交流合作等方面取得一些進(jìn)展。本文擬就教學(xué)團(tuán)隊(duì)的改革與建設(shè)的相關(guān)理念與實(shí)踐問題加以總結(jié),談?wù)勎覀兊囊娊狻?/p>

1創(chuàng)新教學(xué)方法

教學(xué)是教師的本職和核心工作。本教學(xué)團(tuán)隊(duì)一直致力于教學(xué)方法與教學(xué)模式的改革與創(chuàng)新,虛心學(xué)習(xí)國(guó)內(nèi)外先進(jìn)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和方法,積極探索教學(xué)新路,形成了“以趣導(dǎo)課、以疑啟思、以法解惑、以律求知”的教學(xué)模式和教學(xué)方法[6-7]。充分激勵(lì)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動(dòng)性,發(fā)揮獨(dú)立思考和創(chuàng)新思維,多方位培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的能力。我們?cè)诮虒W(xué)過程中應(yīng)用了課堂演示、課堂互動(dòng)、課堂辯論、課后網(wǎng)絡(luò)教學(xué)、網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)等一系列現(xiàn)代化全方位的教學(xué)新模式。此外,為提高學(xué)生的動(dòng)手能力和理論水平,讓學(xué)生直接參與部分教師課題,理論聯(lián)系實(shí)際,為畢業(yè)后的工作學(xué)習(xí)打下良好基礎(chǔ)。具體措施如下:

1) 舉行課堂討論會(huì),營(yíng)造自由探索氛圍。

為調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性,我們?cè)谑谡n過程中多次開展課堂討論會(huì)和辯論會(huì)等活動(dòng),讓學(xué)生自己查閱資料,分析整理,提出自己的觀點(diǎn),使學(xué)生全方位地接觸所學(xué)課程,培養(yǎng)學(xué)生的研究能力,真正實(shí)現(xiàn)師生互動(dòng),并鼓勵(lì)學(xué)生用英語(yǔ)討論。學(xué)生對(duì)有些問題展開了激烈的爭(zhēng)論,激發(fā)了學(xué)習(xí)潛能,明確了學(xué)習(xí)目標(biāo)。課程中還經(jīng)常請(qǐng)來在科研工作中擔(dān)任主要任務(wù)的教授和博士生來給學(xué)生介紹最前沿的科學(xué)動(dòng)態(tài),激發(fā)學(xué)生們對(duì)所學(xué)知識(shí)和科學(xué)研究的興趣。在研究生教學(xué)方面,我們更進(jìn)一步通過舉辦課程課堂學(xué)術(shù)研討會(huì),讓學(xué)生在一年級(jí)就開始接觸學(xué)科前沿,自己查閱資料和動(dòng)手寫科技論文,并在研討會(huì)上宣讀討論,培養(yǎng)獨(dú)立工作能力和從事學(xué)科前沿研究的能力,為將來的高層次研究打下基礎(chǔ)。

2) 倡導(dǎo)啟發(fā)式教學(xué),培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)能力。

注意采用面向問題的啟發(fā)式方法進(jìn)行教學(xué),啟發(fā)學(xué)生求解問題能力,強(qiáng)化學(xué)生的參與意識(shí),提高他們的學(xué)習(xí)積極性。教學(xué)中還注意采用了多種交互式策略,如課堂教師提問、鼓勵(lì)或指定學(xué)生用英語(yǔ)提問、學(xué)生就某個(gè)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行主題發(fā)言后老師點(diǎn)評(píng)等。此外,師生通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行交互,方式包括Email、BBS和QQ談和交換文件等。

根據(jù)學(xué)生的興趣和創(chuàng)新潛力,對(duì)有專業(yè)特長(zhǎng)的本科生,在自愿情況下,挑選2～3名參與國(guó)家級(jí)項(xiàng)目研究工作,進(jìn)行中長(zhǎng)期培養(yǎng)試點(diǎn),實(shí)現(xiàn)本科培養(yǎng)過程與碩士、博士研究生培養(yǎng)過程的銜接。

3) 增強(qiáng)課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)環(huán)節(jié),籌建智能專業(yè)實(shí)驗(yàn)室。

智能科學(xué)基礎(chǔ)課程的概念性較強(qiáng),初學(xué)者感到比較抽象,而實(shí)驗(yàn)教學(xué)又是薄弱環(huán)節(jié)。因此,結(jié)合學(xué)生實(shí)際情況,我們對(duì)實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)十分重視,設(shè)計(jì)了一些新的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目,探索新穎的實(shí)驗(yàn)方法。新開實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目包括人工智能實(shí)驗(yàn)、智能控制實(shí)驗(yàn)、專家系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)、機(jī)器人學(xué)實(shí)驗(yàn)、人工智能課程設(shè)計(jì)等。對(duì)相關(guān)課程的原有實(shí)驗(yàn),我們也進(jìn)行了一些改革,增設(shè)了個(gè)性化的實(shí)驗(yàn),使得學(xué)生的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析既有格式要求,又給學(xué)生報(bào)告自己研究的過程和結(jié)果留有空間。這些做法能夠鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行獨(dú)立性研究,滿足他們學(xué)習(xí)的需求。通過實(shí)驗(yàn)教學(xué),學(xué)生能夠理論聯(lián)系實(shí)際,驗(yàn)證所學(xué)理論知識(shí)和概念,加深理解,充分調(diào)動(dòng)了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性,培養(yǎng)了他們的創(chuàng)造能力。

除課堂實(shí)驗(yàn)外,我們還充分發(fā)揮虛擬實(shí)驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)虛擬實(shí)驗(yàn),讓學(xué)生在課外上網(wǎng)練習(xí)。通過虛擬實(shí)驗(yàn),學(xué)生可以了解算法的具體運(yùn)行過程,調(diào)整參數(shù)和過程,并進(jìn)行驗(yàn)證以加深對(duì)知識(shí)的理解,提高學(xué)習(xí)興趣,從而達(dá)到教學(xué)目的。

結(jié)合科研,購(gòu)進(jìn)和自制部分新設(shè)備、新系統(tǒng),計(jì)劃建設(shè)智能專業(yè)實(shí)驗(yàn)室,為教學(xué)提供更多的優(yōu)良實(shí)驗(yàn)設(shè)備。例如,已研制“中南移動(dòng)一號(hào)”和“中南移動(dòng)二號(hào)”自主移動(dòng)機(jī)器人共7臺(tái),已購(gòu)進(jìn)RCB-1型教學(xué)機(jī)器人20套等。

教學(xué)團(tuán)隊(duì)教師還指導(dǎo)學(xué)生參加全國(guó)大學(xué)生“飛思卡爾”杯智能汽車競(jìng)賽活動(dòng)、大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃及創(chuàng)新教育計(jì)劃項(xiàng)目等,取得優(yōu)秀成果。

2推進(jìn)課程改革

教學(xué)改革是課程建設(shè)和學(xué)科發(fā)展的生命線。我們把國(guó)家級(jí)精品課程和全國(guó)雙語(yǔ)教學(xué)示范課程放在優(yōu)先建設(shè)的位置,并以它們帶動(dòng)其他課程建設(shè),完善系列課程建設(shè),同時(shí)新辦了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)。

2.1搞好精品課程建設(shè),改進(jìn)雙語(yǔ)示范課程教學(xué),穩(wěn)步推進(jìn)系列課程建設(shè)

本團(tuán)隊(duì)著力搞好已有的2門國(guó)家級(jí)精品課程、1門全國(guó)雙語(yǔ)教學(xué)示范課程,更新精品課程網(wǎng)站,豐富課程內(nèi)容。為了及時(shí)反映上述課程中相關(guān)科學(xué)技術(shù)的最新進(jìn)展,我們調(diào)整了教學(xué)體系和教學(xué)內(nèi)容,修訂了教學(xué)大綱,并對(duì)教學(xué)內(nèi)容進(jìn)一步優(yōu)化和更新,極大充實(shí)了各課程教學(xué)內(nèi)容。同時(shí),通過校際教學(xué)活動(dòng)和網(wǎng)上資源共享對(duì)精品課程、雙語(yǔ)教學(xué)示范課程進(jìn)行交流和推廣,起到較好的輻射作用[8-9]。

為加強(qiáng)精品課程建設(shè),完善和拓展課程體系,在總結(jié)現(xiàn)有精品課程的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,又建成省級(jí)精品課程1門,校級(jí)精品課程1門。

為提高學(xué)生的專業(yè)英語(yǔ)水平和學(xué)習(xí)興趣,使得學(xué)生能夠開拓眼界,追蹤國(guó)際前沿科學(xué)研究,本團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期對(duì)雙語(yǔ)教學(xué)進(jìn)行研究和實(shí)踐。除改進(jìn)人工智能雙語(yǔ)教學(xué)示范課程外,團(tuán)隊(duì)承擔(dān)的其他課程,如智能控制、機(jī)器人學(xué)、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等也實(shí)行了雙語(yǔ)教學(xué),并為該課程引進(jìn)英文輔助教材。例如,對(duì)人工智能課程,我們先后采用Nilsson和Russell等編著的國(guó)外影響較大的英文原版教材作為主要教學(xué)參考書[10-11],供學(xué)生學(xué)習(xí)參考。在雙語(yǔ)教學(xué)中,一般以漢語(yǔ)講授為主,英語(yǔ)為輔,并對(duì)一些關(guān)鍵詞同時(shí)用漢語(yǔ)和英語(yǔ)表示。對(duì)部分章節(jié)或某個(gè)專題,采用純英語(yǔ)教學(xué)或以英語(yǔ)為主漢語(yǔ)為輔的教學(xué)。對(duì)PPT課件的編寫分為純漢語(yǔ)、純英語(yǔ)和英漢混合幾種方式。英語(yǔ)教學(xué)比例要根據(jù)教學(xué)內(nèi)容和學(xué)生英語(yǔ)水平而定,其檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)是學(xué)生的接受程度與學(xué)習(xí)效果,根據(jù)這一點(diǎn)來適時(shí)調(diào)整雙語(yǔ)教學(xué)中英語(yǔ)對(duì)漢語(yǔ)的比例。

通過教改實(shí)踐,我們承擔(dān)的智能科學(xué)基礎(chǔ)課程逐步形成為具有明顯特色的課程體系。我們講授的課程從智能科學(xué)的基礎(chǔ)課程到專業(yè)基礎(chǔ)課程,再到專業(yè)實(shí)踐課程,形成了配置合理、特色鮮明、循序漸進(jìn)、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、協(xié)調(diào)發(fā)展的智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科從基礎(chǔ)到應(yīng)用的系列課程體系。

2.2新辦智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)

智能科學(xué)與技術(shù)是當(dāng)代科技發(fā)展的前沿學(xué)科和重要組成部分,其人才需求日益增加,超出了目前高校的培養(yǎng)能力[12]。我校的智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科方向經(jīng)過近20年的發(fā)展,已形成了具有自身優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)的學(xué)科,在國(guó)內(nèi)具有一定的知名度和優(yōu)勢(shì)。為了促進(jìn)智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科的發(fā)展,經(jīng)過多年積極準(zhǔn)備,我們于2009年申報(bào)了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)并獲得教育部批準(zhǔn)。通過向兄弟學(xué)校學(xué)習(xí)調(diào)研,了解該專業(yè)人才需求、專業(yè)建設(shè)規(guī)劃,設(shè)定適應(yīng)培養(yǎng)目標(biāo)的教學(xué)計(jì)劃與課程設(shè)置方案。雖然我們開辦“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)較晚,但我們從2002年開始,就一直關(guān)注和積極參與國(guó)內(nèi)智能科學(xué)的學(xué)科的討論與新專業(yè)籌備工作[13]。

我校于2009年申報(bào)獲準(zhǔn),在自動(dòng)化專業(yè)增設(shè)了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)方向,目前已招收2屆學(xué)生共84人。我們?yōu)檫x讀智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)方向的每個(gè)學(xué)生選定指導(dǎo)老師。每個(gè)學(xué)生都可以參加指導(dǎo)老師的課題,指導(dǎo)老師也可以利用自己的學(xué)識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和責(zé)任心來更好地管理呵護(hù)學(xué)生。這一做法取得明顯效果,不僅受到同學(xué)們的普遍歡迎,也得到了學(xué)校的肯定。我們還多次召開師生見面會(huì)并通過指導(dǎo)老師走訪宿舍,了解每個(gè)人的情況。為了消除代溝,努力融入同學(xué)當(dāng)中,學(xué)習(xí)熟悉他們的語(yǔ)境和思維想法。我們的目標(biāo)就是不讓一個(gè)學(xué)生掉隊(duì)。

創(chuàng)建與建設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)新專業(yè),將為智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)建設(shè)提供一個(gè)更加寬廣的平臺(tái),并對(duì)計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化和電子信息等學(xué)科的專業(yè)建設(shè)和課程建設(shè)提供一個(gè)新的增長(zhǎng)點(diǎn)。我們將以智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)建設(shè)為契機(jī),虛心學(xué)習(xí)兄弟學(xué)校的專業(yè)建設(shè)的做法和經(jīng)驗(yàn),進(jìn)一步規(guī)范智能科學(xué)與技術(shù)的基礎(chǔ)課程教學(xué),讓智能科學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)建設(shè)登上一個(gè)新的臺(tái)階。

3加強(qiáng)教材建設(shè)

教材是教學(xué)的重要工具和資源,其水平直接影響教學(xué)效果和教學(xué)質(zhì)量。在教學(xué)過程中,我們與時(shí)俱進(jìn),對(duì)教學(xué)內(nèi)容不斷優(yōu)化與更新,精益求精地編寫反映學(xué)科發(fā)展的教材[14]。

我們對(duì)原有編寫出版的教材進(jìn)行修訂,反映新世紀(jì)學(xué)科發(fā)展水平和發(fā)展趨向,以適應(yīng)教改需要。把這些最新內(nèi)容用于教學(xué),使學(xué)生了解到國(guó)際前沿動(dòng)態(tài)和本學(xué)科的最新成果。

以相關(guān)系列課程為平臺(tái),注重教材配套,服務(wù)因材施教,著眼長(zhǎng)遠(yuǎn)教材建設(shè)。僅2007年以來我們已出版的相關(guān)教材及專著如下:

《智能控制原理與應(yīng)用》,國(guó)家級(jí)精品課程配套教材,2007;《智能控制導(dǎo)論》,國(guó)家級(jí)精品課程配套教材,2007;《未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制理論與方法》,2008;《機(jī)器人學(xué)》,第二版,國(guó)家級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì)配套教材,2009;《機(jī)器人學(xué)基礎(chǔ)》,國(guó)家級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì)配套教材,2009;《人工智能及其應(yīng)用》,第四版,國(guó)家級(jí)“十一五”規(guī)劃教材,國(guó)家精品課程配套教材,2010;《人工智能基礎(chǔ)》,第二版,國(guó)家級(jí)“十一五”規(guī)劃教材,國(guó)家精品課程配套教材,2010;《移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同理論與技術(shù)》,2010。

4優(yōu)化隊(duì)伍結(jié)構(gòu)

師資隊(duì)伍建設(shè)是團(tuán)隊(duì)建設(shè)的源頭,沒有一流的教師隊(duì)伍就沒有一流的教學(xué)團(tuán)隊(duì)。在師資隊(duì)伍建設(shè)上,我們一直采取引進(jìn)優(yōu)秀人才和在職培養(yǎng)相結(jié)合的做法。對(duì)于人才的引進(jìn)主要通過辦專業(yè)和辦學(xué)科點(diǎn)等方式吸引人才,還通過創(chuàng)造教學(xué)和科研條件,穩(wěn)定教師隊(duì)伍,解決個(gè)人的發(fā)展問題。

采取有效措施,提高主講教師的學(xué)術(shù)積累和教學(xué)水平。一是教研組教師,特別是中青年教師積極參加重要科研項(xiàng)目,提高學(xué)術(shù)水平。二是派中青年教師赴國(guó)外研修訪問,了解和學(xué)習(xí)發(fā)達(dá)國(guó)家同類課程的先進(jìn)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)、相關(guān)課程設(shè)置情況與發(fā)展趨勢(shì),將國(guó)外教學(xué)思想引入課程教學(xué)。

教學(xué)始終是教師的第一要?jiǎng)?wù),為了提高青年教師的教學(xué)素質(zhì),我們實(shí)施并完善了一系列管理措施和制度。

1) 設(shè)立名師工作室,實(shí)現(xiàn)名師資源共享形成多元化的帶教制度,安排高年資的教師對(duì)年輕教師進(jìn)行傳、幫、帶,可以有業(yè)務(wù)方面的指導(dǎo),也可以有認(rèn)識(shí)方面的交流。通過老教師對(duì)年輕教師全方位的指導(dǎo),使老教師的教學(xué)理念和經(jīng)驗(yàn)得以繼承,加快了年輕教師的成長(zhǎng)。

2) 有計(jì)劃地安排年輕教師虛心旁聽有經(jīng)驗(yàn)教師的講課。通過聽課,不僅使年輕教師進(jìn)一步掌握課程的內(nèi)容,更重要的是使年輕教師學(xué)到了老教師的教學(xué)方法和經(jīng)驗(yàn),對(duì)其今后從事教學(xué)工作起到了積極的指導(dǎo)作用。

3) 對(duì)于第一次上課和第一次上某門新課程的年輕教師,團(tuán)隊(duì)都要在課前組織他們?cè)囍v。試講前,安排老教師進(jìn)行指導(dǎo),傳授教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。試講時(shí),由團(tuán)隊(duì)的教師參加聽課并對(duì)其進(jìn)行講評(píng),肯定其優(yōu)點(diǎn),指出其不足,幫助青年教師盡快掌握課程的重點(diǎn),找到更合適的講授方法。此外,我們還備課,統(tǒng)一基本教案,幫助年輕教師成長(zhǎng)。

近兩年來本教學(xué)團(tuán)隊(duì)獲得的主要教學(xué)獎(jiǎng)勵(lì)就有徐特立教育獎(jiǎng)、茅以升教學(xué)專項(xiàng)獎(jiǎng)等。

5擴(kuò)大交流合作

我們?cè)谧龊米陨韴F(tuán)隊(duì)建設(shè)的同時(shí),增進(jìn)與全國(guó)相關(guān)高校和教學(xué)團(tuán)隊(duì)的交流,學(xué)習(xí)兄弟團(tuán)隊(duì)的建設(shè)經(jīng)驗(yàn),在課程示范、教材推廣、網(wǎng)絡(luò)資源輻射等方面發(fā)揮積極作用。我們還開展校內(nèi)合作,聯(lián)合不同院系進(jìn)行教學(xué)和精品課程的申報(bào)與建設(shè),在校內(nèi)推廣改革成果;發(fā)表了一系列教改論文;發(fā)起籌備《全國(guó)智能科學(xué)技術(shù)課程教學(xué)研討會(huì)》;邀請(qǐng)企業(yè)界科技精英做本科生就業(yè)指導(dǎo)相關(guān)報(bào)告。

1) 增進(jìn)校際交流,發(fā)揮輻射作用。

我們經(jīng)常以講座報(bào)告形式在許多兄弟院校進(jìn)行教學(xué)與教改交流。例如,最近一年來就應(yīng)邀先后到上海交通大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、東華大學(xué)、東南大學(xué)、國(guó)防科技大學(xué)、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)、北京科技大學(xué)、清華大學(xué)等校就智能科學(xué)技術(shù)課程的教學(xué)、教改和建設(shè)問題作專題報(bào)告,在兄弟院校師生中引起熱烈反響。已有數(shù)以百計(jì)的高等院校采用我們編著的教材和網(wǎng)絡(luò)課程進(jìn)行教學(xué),國(guó)內(nèi)已有眾多的從事人工智能課程和智能控制課程教學(xué)的教師,來信來函索取我們開發(fā)的課程教案、課程演示和網(wǎng)絡(luò)課程相關(guān)資料等,我們一直盡力地搞好推廣和服務(wù)工作。

2) 撰寫課程改革論文,進(jìn)行國(guó)內(nèi)外交流。

本團(tuán)隊(duì)成員僅近一年多來,就在中國(guó)教育開放資源網(wǎng)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)13屆年會(huì)、計(jì)算機(jī)教育、高等理科教育、計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化等會(huì)議及刊物上發(fā)表10篇教改論文,在國(guó)內(nèi)外進(jìn)行交流,起到介紹情況,交流信息和經(jīng)驗(yàn)的積極作用。

3) 籌備全國(guó)相關(guān)課程教學(xué)研討會(huì)。

為了更好地交流經(jīng)驗(yàn),擴(kuò)大影響和輻射作用,我們發(fā)起并聯(lián)合中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)教育工作委員會(huì)、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能與模式識(shí)別專業(yè)委員會(huì)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)智能機(jī)器人專業(yè)委員會(huì)、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)智能自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)人工智能基礎(chǔ)專業(yè)委員會(huì),籌備召開了首屆《全國(guó)智能科學(xué)技術(shù)課程教學(xué)研討會(huì)》[15]。圍繞各個(gè)學(xué)校在智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)的課程改革與建設(shè)、課程和專業(yè)教學(xué)計(jì)劃制定和未來發(fā)展設(shè)想等方面進(jìn)行交流研討。通過交流研討,認(rèn)真學(xué)習(xí)兄弟學(xué)校的經(jīng)驗(yàn),并盡可能匯報(bào)我們的經(jīng)驗(yàn)。我們相信,在與會(huì)全體代表的共同努力下,本次課程教學(xué)研討會(huì)一定能夠取得積極的成果。

注:本研究獲得教育部國(guó)家級(jí)精品課程人工智能(2003年)和智能控制(2006年)、全國(guó)雙語(yǔ)教學(xué)示范課程人工智能(2007年)、國(guó)家級(jí)智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)(2008年)等項(xiàng)目支持。

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Construction of State Teaching Group of Series Course for Intelligence Science Basis in CSU

CAI Zi-xing, CHEN Bai-fan, LIU Li-jue

(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

第6篇

根據(jù)張亞勤透露，微軟正在進(jìn)行多個(gè)人工智能研究項(xiàng)目，“小冰”則是云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等課題的階段性成果。不久的將來，機(jī)器就可以對(duì)主人察言觀色。

如果人工智能研究不以解決具體問題，如診斷疾病、模態(tài)識(shí)別，而以超過人類為目標(biāo)，那就應(yīng)當(dāng)先搞清兩大根本性問題。

第一，搞清人類的思維方式。張亞勤承認(rèn)“人類可能永遠(yuǎn)都不會(huì)知道大腦詳細(xì)的構(gòu)成和工作原理，也無法完全模仿大腦的運(yùn)算，”但是他認(rèn)為“由于海量數(shù)據(jù)、大量計(jì)算，以及結(jié)合合理的算法所達(dá)到的結(jié)果甚至是可能超越人腦的。”張亞勤的觀點(diǎn)很有代表性，弊病是目標(biāo)不明、路徑不清。

目標(biāo)不明，試圖超越自己不能理解的東西，難免會(huì)出現(xiàn)顏回遇到的情況“仰之彌高，鉆之彌堅(jiān)，瞻之在前，忽焉在后。”

路徑不清，沿二進(jìn)制邏輯運(yùn)算之路難以超越人類智慧。現(xiàn)有人工智能大廈是建立在二進(jìn)制邏輯運(yùn)算之上的。計(jì)算機(jī)歸根結(jié)底只能認(rèn)別0和1，就象小朋友，把電影里的角色分為“好人”和“壞人”。假如某星球的“世界杯”，每場(chǎng)比賽有三支球隊(duì)同時(shí)上場(chǎng)，那里的生物一定比地球人更智慧。人類的思維是生化反應(yīng)，不會(huì)象電腦一樣只有“高電位”和“低電位”兩種狀態(tài)。生物芯片取代半導(dǎo)體硅片的生物計(jì)算機(jī)和量子計(jì)算或許能夠超過人類，但希望不一定屬于是微軟、谷歌這些今日的巨頭。

第二，決定賦予還是預(yù)先阻止機(jī)器獲得“求生本能”。所謂求生本能就是對(duì)自己生命的愛，從這種愛可以衍生出貪婪、恐懼等情感。從小小孩童的好奇心到太空探索，根本的驅(qū)動(dòng)力就是人類的求生本能。

第7篇

關(guān)鍵詞： 智能； 教學(xué)系統(tǒng)； 模型

智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的開發(fā)是涉及人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)和行為科學(xué)的綜合性任務(wù)，其研究的最終目的是由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)擔(dān)負(fù)起教育、教學(xué)的相關(guān)責(zé)任，即賦予計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以智能，由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在一定程度上代替教師實(shí)現(xiàn)最佳教學(xué)。

一、智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展歷程

智能輔助教學(xué)系統(tǒng)興起于上世紀(jì)七十年代，Bolt Neranek Newman公司開發(fā)了Scholar系統(tǒng)，它被認(rèn)為是最早出現(xiàn)的智能輔助教學(xué)系統(tǒng)。當(dāng)時(shí)應(yīng)用人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)中添加了學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、能力以及訓(xùn)練策略。同時(shí)人工智能技術(shù)還被用于建立學(xué)習(xí)顧問之中，即存放所要教授課程的問題和技能，控制訓(xùn)練策略并給出適合學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容，使之產(chǎn)生根據(jù)學(xué)生的能力、弱點(diǎn)以及所喜愛的學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行教學(xué)的軟件系統(tǒng)。

隨后又出現(xiàn)了Why 、Sophie、West、 Buggy、Neomycin等系統(tǒng)，并將知識(shí)表示、專家系統(tǒng)、問題求解、推理方法等人工智能技術(shù)用于智能輔助教學(xué)系統(tǒng)，取得了豐碩的成果。

我國(guó)智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的研究起步較晚，開始的研究工作主要集中在少數(shù)大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)里斷續(xù)進(jìn)行，且多為研究和演示用的系統(tǒng)，經(jīng)過嚴(yán)格評(píng)測(cè)的系統(tǒng)很少。最近幾年則發(fā)展較快，一些計(jì)算機(jī)公司也投入其中，伴隨著智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的迅猛發(fā)展，必將對(duì)我國(guó)的教育改革起到積極的推動(dòng)作用。

二、智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的模型構(gòu)建

智能輔助教學(xué)系統(tǒng)是以認(rèn)知學(xué)為理論基礎(chǔ)，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于CAI，是智能化的CAI。在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中，學(xué)生的學(xué)習(xí)也可以借助于智能化的推理機(jī)制對(duì)大量知識(shí)進(jìn)行選擇、判斷與處理，使學(xué)習(xí)內(nèi)容更有針對(duì)性，從而提高學(xué)習(xí)效果。

一般，智能輔助教學(xué)系統(tǒng)模型的構(gòu)建包括以下幾個(gè)模塊：

1．知識(shí)庫(kù)

作為智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的重要組成部分，知識(shí)庫(kù)主要提供一個(gè)指導(dǎo)性的、自適應(yīng)的、開放的、可操作的框架和服務(wù)設(shè)施。為各個(gè)學(xué)科知識(shí)提供規(guī)范的知識(shí)輸入和組織，其它教學(xué)資源，如題庫(kù)、課件、素材等，均依據(jù)它來組織管理，這將使用戶可以建立適用于自己的知識(shí)體系，使各類知識(shí)應(yīng)用能夠有一個(gè)好的開發(fā)和集成基礎(chǔ)。另外，核心的教學(xué)領(lǐng)域知識(shí)將被分解為相互聯(lián)系的知識(shí)點(diǎn)，形成知識(shí)樹，提供可視化的、操作性好的知識(shí)樹編輯界面，方便教師將教學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)輸入到知識(shí)庫(kù)。

例如，有的智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中的知識(shí)庫(kù)，是從知識(shí)表示入手，在SC文法知識(shí)表示體系和知識(shí)樹映射方法的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)、自適應(yīng)、交互式知識(shí)庫(kù)模型。模型包括基于SC文法的知識(shí)點(diǎn)表示方法、知識(shí)樹結(jié)構(gòu)、知識(shí)樹映射、知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)循環(huán)等內(nèi)容， 模型在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中經(jīng)過實(shí)例化設(shè)計(jì)和運(yùn)用，可以表現(xiàn)出動(dòng)態(tài)教/學(xué)、領(lǐng)域無關(guān)、人機(jī)交互、自適應(yīng)、個(gè)別化、可擴(kuò)展等智能特點(diǎn)。

2．學(xué)生模型

學(xué)生模型就是用于表示學(xué)生實(shí)際認(rèn)知狀況，并通過解釋學(xué)生的活動(dòng)得出他對(duì)領(lǐng)域知識(shí)和技能的掌握情況。系統(tǒng)中每個(gè)學(xué)生有唯一的ID標(biāo)識(shí)，建立唯一的學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)信息和特征數(shù)據(jù)庫(kù)，系統(tǒng)智能功能的實(shí)現(xiàn)在于如何動(dòng)態(tài)地、正確地提取學(xué)生的主題特征。

一般，系統(tǒng)可以采用領(lǐng)域知識(shí)樹模型來表示學(xué)生對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的掌握情況。例如，可以設(shè)學(xué)習(xí)中的整個(gè)領(lǐng)域知識(shí)樹為DKT；學(xué)生已學(xué)習(xí)過的知識(shí)樹為SKT，未學(xué)過的知識(shí)樹為SNKT；學(xué)生已掌握的知識(shí)樹為GKT，未掌握的知識(shí)樹為GNKT。則{SNKT}={DKT}-{SKT}、{GNKT}={SKT}-{GKT}，如果SNKT和GNKT皆為空時(shí)，則表示學(xué)生達(dá)到了學(xué)習(xí)的要求。其中，如果GNKT不為空，則學(xué)生不能進(jìn)入下一階段的學(xué)習(xí)，只能進(jìn)行重復(fù)學(xué)習(xí)和補(bǔ)充練習(xí)，直到GNKT為空時(shí)，才進(jìn)入下一階段的學(xué)習(xí)。

3．專家決策機(jī)制

該模塊可以看作智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中的推理機(jī)，它一般采用兩級(jí)推理相結(jié)合的方法，即基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的推理和基于產(chǎn)生式規(guī)則的推理，其中基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的推理用于確定教學(xué)內(nèi)容，而基于產(chǎn)生式規(guī)則的推理用于確定教學(xué)策略。

也有觀點(diǎn)認(rèn)為基于規(guī)則的推理是容易健忘的，即基于規(guī)則的推理對(duì)于每一個(gè)問題的求解都是從頭開始，而不管類似的問題以前是否遇到過。但日常的智力行為則不同，人們往往迅速地把事件或問題同以前的經(jīng)驗(yàn)相聯(lián)系。與基于規(guī)則的推理不同，基于范例的推理被認(rèn)為是基于以前經(jīng)驗(yàn)的推理。因此，在有的智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中采用的是基于范例的推理。

基于范例推理的工作過程為：分析輸入，確定范例的索引，根據(jù)索引從范例庫(kù)中取出相近的范例，改善范例的問題求解方法并使之適應(yīng)于需要求解的新問題。如果成功，則創(chuàng)建索引、形成新范例并存儲(chǔ)；若不成功，則首先分析失敗的原因，修正解法，重新測(cè)試，或轉(zhuǎn)至重新指定索引進(jìn)行范例檢索。

4．智能接口模塊

該模塊實(shí)際上是作為系統(tǒng)與用戶交互作用的部件，它除了提供學(xué)生信息的輸入與注冊(cè)外，還實(shí)現(xiàn)了學(xué)生與系統(tǒng)之間的通信功能。與之相關(guān)的技術(shù)有自然語(yǔ)言處理、人機(jī)對(duì)話內(nèi)部處理、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)化維護(hù)、學(xué)生模型初始化、教師模型自適應(yīng)調(diào)整等。該模塊為實(shí)現(xiàn)協(xié)商、辯論、會(huì)話等教學(xué)形式的應(yīng)用提供了一個(gè)良好的環(huán)境。

三、智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的未來趨勢(shì)

智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展不是孤立、單一的，它的發(fā)展要涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、教育學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和人工智能等多門學(xué)科，就目前而言，其表現(xiàn)為以下幾方面的發(fā)展趨勢(shì)。

1．智能技術(shù)的應(yīng)用

智能技術(shù)是能自動(dòng)執(zhí)行用戶委托任務(wù)的計(jì)算實(shí)體，從技術(shù)的角度來看，智能技術(shù)應(yīng)當(dāng)是由各種技術(shù)支撐著的，許多實(shí)用的應(yīng)用特性的集合，開發(fā)者正是使用這些應(yīng)用特性來擴(kuò)展應(yīng)用的功能和價(jià)值， 從而達(dá)到能自動(dòng)執(zhí)行用戶委托任務(wù)的目的。在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中，學(xué)生可以使用智能技術(shù)進(jìn)行搜索、導(dǎo)引來查詢有效知識(shí)。由于它具備學(xué)習(xí)的功能，能夠主動(dòng)、高效地從網(wǎng)絡(luò)信息空間中發(fā)現(xiàn)和收集用戶所需要的信息，因此有助于解決使用單一關(guān)鍵字匹配查詢、搜索引擎引起的大量無關(guān)信息的涌現(xiàn)、信息檢索的精確度較低等問題，使得教師和學(xué)生在教與學(xué)的過程中，提高知識(shí)選取效率，加強(qiáng)交互學(xué)習(xí)和自主能動(dòng)性學(xué)習(xí)。

2．自然語(yǔ)言處理技術(shù)的應(yīng)用

自然語(yǔ)言處理屬于高技術(shù)學(xué)科，是知識(shí)信息處理中的核心課題。長(zhǎng)期以來人們對(duì)計(jì)算機(jī)理解自然語(yǔ)言頗感興趣，計(jì)算機(jī)專家采用人工智能的理論和技術(shù)，將設(shè)定的自然語(yǔ)言機(jī)理用計(jì)算機(jī)程序表達(dá)出來，構(gòu)造能夠理解自然語(yǔ)言的系統(tǒng)。他們從系統(tǒng)功能的角度出發(fā)，把輸出對(duì)輸入文本的反映作為衡量計(jì)算機(jī)理解語(yǔ)言的判別標(biāo)準(zhǔn)。在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)的研究開發(fā)中，特別是智能人機(jī)接口方面，可以結(jié)合運(yùn)用多種自然語(yǔ)言處理技術(shù)的研究成果，提高系統(tǒng)的智能。例如，通過自然語(yǔ)言人機(jī)接口，可以實(shí)現(xiàn)更加方便的人機(jī)交互功能；利用語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以充分實(shí)現(xiàn)知識(shí)點(diǎn)之間的層次關(guān)系和語(yǔ)義聯(lián)系；通過智能模糊查詢技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的知識(shí)查找和知識(shí)利用；利用機(jī)器翻譯技術(shù)，可以開展跨語(yǔ)言的知識(shí)學(xué)習(xí)。

3．虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的應(yīng)用

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)是由多媒體技術(shù)、仿真技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合而生成的一種交互式人工世界，它的根本目標(biāo)就是達(dá)到真實(shí)體驗(yàn)和基于自然技能的人機(jī)交互。而教學(xué)是一個(gè)傳授知識(shí)的過程，通過親身經(jīng)歷能加速這一過程和鞏固所傳授的知識(shí)，在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中，使用創(chuàng)建的虛擬環(huán)境，可以在一般人所不能親身體驗(yàn)的情景中，達(dá)到演示、操作的教學(xué)目的。它允許學(xué)生與現(xiàn)有的各種信息發(fā)生交互作用，學(xué)生可以在仿真過程中經(jīng)歷不同的時(shí)間和空間，可以與各種仿真物體接觸，還可以與虛擬境界的各個(gè)部分接觸，為增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)實(shí)踐提供了方便的途徑。

4．現(xiàn)代學(xué)習(xí)理論的應(yīng)用

現(xiàn)代學(xué)習(xí)理論認(rèn)為，學(xué)習(xí)不是一個(gè)被動(dòng)地記錄外界信息的過程，而是一個(gè)主動(dòng)建構(gòu)的過程。它要求學(xué)生由外部刺激的被動(dòng)接受者和知識(shí)的灌輸對(duì)象轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒓庸さ闹黧w、知識(shí)意義的主動(dòng)建構(gòu)者。學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中，主動(dòng)地選擇一些信息，忽視一些信息，并運(yùn)用原有的經(jīng)驗(yàn)和具體情況去理解新的信息。現(xiàn)代學(xué)習(xí)理論在智能輔助教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用，能為學(xué)生建構(gòu)知識(shí)提供充足的信息，容易激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)主動(dòng)性，更能滿足學(xué)生的個(gè)性化要求。

在當(dāng)今教育改革的大環(huán)境下，智能輔助教學(xué)系統(tǒng)將顯示出越來越重要的作用。目前，我國(guó)在這方面的成果還不多，真正能投入教學(xué)實(shí)踐的系統(tǒng)則更少，這個(gè)有著誘人發(fā)展前景的領(lǐng)域，值得我們進(jìn)一步研究和設(shè)計(jì)。

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第8篇

在這場(chǎng)庭審辯論過程中提及的快播公司的Qvod播放器，實(shí)際上采用的是一種P2P視頻點(diǎn)播技術(shù)，通過點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的傳輸和強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，能夠穿透防火墻將個(gè)人或者緩存服務(wù)器上的視頻文件通過互聯(lián)網(wǎng)或者傳播，為網(wǎng)絡(luò)用戶提供視頻播放服務(wù)。

P2P在之前已經(jīng)受到業(yè)內(nèi)關(guān)注，但只是在一些發(fā)燒友和愛好者中間流傳，和后來形成的廣泛影響不可同日而語(yǔ)。由于這種技術(shù)具備可以實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)傳輸、傳輸速率高、兼容多種媒體格式的優(yōu)勢(shì)，在新媒體行業(yè)逐漸成為一項(xiàng)顛覆性科技，并將一些視頻軟件逐漸淘汰，在網(wǎng)民數(shù)量上擁有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。

作為一項(xiàng)黑科技（指的是一項(xiàng)可以產(chǎn)生顛覆性創(chuàng)新的科技發(fā)明或技術(shù)），P2P的技術(shù)優(yōu)勢(shì)很明顯，但在內(nèi)容版權(quán)、產(chǎn)業(yè)化等方面存在先天缺陷，因此一些視頻領(lǐng)域的巨頭大佬對(duì)此不屑一顧，而之前一些專注于P2P領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)公司也逐漸銷聲匿跡。就這樣，黑科技變成了壞科技，直到快播軟件的出現(xiàn)，將P2P引向了萬(wàn)劫不復(fù)的深淵。

在人類的發(fā)展歷史上，不乏明星般的黑科技。蒸汽機(jī)、汽車、火藥的發(fā)明，都屬此類。隨著信息時(shí)代的來臨，大型計(jì)算機(jī)、磁盤機(jī)為代表的信息產(chǎn)品逐漸被刀片服務(wù)器、一體機(jī)、智能手機(jī)等替代，而過去的單機(jī)時(shí)代也被互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)接管，出現(xiàn)了今天以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能為代表的網(wǎng)絡(luò)新時(shí)代。

僅在2015年，全世界的信息技術(shù)創(chuàng)新層出不窮。在人機(jī)交互方面，微軟了全息眼鏡“Hololens”；麻省理工學(xué)院教授用一種人體腸道中的細(xì)菌發(fā)明了一系列基本的計(jì)算機(jī)元件，為精準(zhǔn)醫(yī)療的明天提供了技術(shù)支撐；同樣，IBM在芯片制造方面完成了首個(gè)完整集成的單片硅光子芯片，并宣布研制出首個(gè)7nm制程的測(cè)試芯片，其計(jì)算能力超過當(dāng)前最強(qiáng)芯片的4倍，突破了半導(dǎo)體行業(yè)的瓶頸。

第9篇

一方面，信息技術(shù)有助于提升律師職業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)于律師業(yè)而言，其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的體現(xiàn)主要有以下三個(gè)要素：一是本所律師的職業(yè)水平，即迅速發(fā)現(xiàn)爭(zhēng)議焦點(diǎn)、尋求解決路徑并尋找證據(jù)和法律支持的能力；二是律師事務(wù)所的行政管理水平，即是否能保證律師事務(wù)所工作有條不紊地進(jìn)行、是否有能力篩選出優(yōu)秀的年輕律師、是否能夠合理地實(shí)施獎(jiǎng)懲制度；三是招攬客戶的能力，即是否能夠?qū)蛻暨M(jìn)行合理定位、是否能夠滿足客戶個(gè)性化的需求。而上述三個(gè)要素的提升與發(fā)展，都在很大程度上有賴于信息技術(shù)的提高。就律師的職業(yè)水平而言，各類數(shù)據(jù)庫(kù)的建立能夠幫助律師更好地檢索法條與案例，從而提供更多樣的論證方式和更充實(shí)的論證內(nèi)容；就律師事務(wù)所的管理水平而言，人才庫(kù)和案例庫(kù)能幫助律師事務(wù)所建立更完善的人才管理制度和案例規(guī)整制度；從招攬客戶的角度而言，人工智能的運(yùn)用、新型服務(wù)方式的推出能夠幫助律師事務(wù)所更及時(shí)地了解客戶的動(dòng)態(tài)和想法，并為客戶提供更多個(gè)性化的服務(wù)。另一方面，信息技術(shù)的發(fā)展也會(huì)對(duì)傳統(tǒng)律師職業(yè)的組織形式和行為模式產(chǎn)生沖擊。

由此，當(dāng)下，信息技術(shù)正在改變著律師職業(yè)的方方面面；未來，信息技術(shù)將會(huì)對(duì)法律服務(wù)業(yè)產(chǎn)生更為深遠(yuǎn)的影響。

智能法律檢索系統(tǒng)

智能法律檢索系統(tǒng)包括法律、法規(guī)的檢索、案例的檢索及法學(xué)期刊的檢索，相比傳統(tǒng)的檢索模式，智能法律檢索系統(tǒng)能夠幫助律師在最短的時(shí)間內(nèi)檢索到較為完善的資料。

法律、法規(guī)的智能檢索主要表現(xiàn)為通過對(duì)關(guān)鍵詞的搜索在數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索相關(guān)法律法規(guī)，并由此了解其相關(guān)條文內(nèi)容。無論對(duì)于訴訟律師還是非訴訟律師而言，法律檢索都是其從業(yè)的基本功。運(yùn)用數(shù)據(jù)庫(kù)查詢法律法規(guī)的方式在律師從業(yè)過程中十分常見，例如，通過北大法寶的法律、法規(guī)檢索數(shù)據(jù)庫(kù)，律師不僅能夠迅速、準(zhǔn)確、清晰地定位到其所需要的條文，還能在頁(yè)面中查詢到該條文的有效性、起廢止時(shí)間、頒布機(jī)關(guān)、法律解釋甚至是其在相關(guān)判決中的適用等內(nèi)容。而通過對(duì)Westlaw的搜索，律師可以更加方便快捷地了解域外法律。

案例的檢索主要表現(xiàn)為通過關(guān)鍵詞對(duì)生效裁判文書進(jìn)行檢索，以了解相關(guān)法院對(duì)于類似案件的解讀及法律條文在司法實(shí)踐中的理解與適用。例如，律師可以在中國(guó)司法裁判文書網(wǎng)中輸入案由、審級(jí)、審判時(shí)間、適用法律等關(guān)鍵詞，對(duì)已經(jīng)生效的裁判文書進(jìn)行檢索，從而了解審判機(jī)關(guān)對(duì)于類似案件的論證邏輯，并以此為基礎(chǔ)制訂最佳的辯護(hù)策略。而LexisNexis在美國(guó)甚至已經(jīng)做到了對(duì)訴訟過程的實(shí)時(shí)記錄，從案件的前期討論到法庭記錄，再到最終案件的調(diào)解、和解都能得到追蹤，對(duì)訴訟策略和非訴訟業(yè)務(wù)模式都帶來了巨大的改變。

法學(xué)期刊的檢索主要表現(xiàn)于通過關(guān)鍵詞對(duì)法學(xué)期刊中的學(xué)術(shù)論文進(jìn)行檢索，其主要適用于審判機(jī)關(guān)對(duì)于案件理解差異較大，或者審判機(jī)關(guān)未就類似案件作出過判決，或者理論界對(duì)于現(xiàn)有司法適用方式存在批判，而這種批判意見對(duì)于律師而言更為有利的情形。當(dāng)然，其同樣可以適用于律師用于自我充電的情形。例如，通過對(duì)于中國(guó)知網(wǎng)、萬(wàn)方、維普等期刊數(shù)據(jù)庫(kù)的搜索，律師可以迅速地了解到國(guó)內(nèi)學(xué)者甚至是一些司法實(shí)踐人員對(duì)于法律適用、法律解釋等問題的深入觀點(diǎn)及論證方式。而通過HeinOnline，律師可以了解國(guó)外學(xué)者對(duì)于某些法學(xué)觀點(diǎn)的具體闡述。盡管法學(xué)家的論述并非為我國(guó)的正式法源，但實(shí)踐中，其仍對(duì)于審判機(jī)關(guān)具有重要的參照意義。

在未來的律師執(zhí)業(yè)中，隨著業(yè)務(wù)量的增大和律師工作飽和度的上升，法律檢索的功能將會(huì)進(jìn)一步智能化，其使用頻率將會(huì)進(jìn)一步增加，而律師將通過這種方式更有效地提升工作效率。

在線法律指導(dǎo)

在線法律指導(dǎo)是指通過網(wǎng)絡(luò)獲取法律咨詢、法律實(shí)踐甚至是法律建議，其主要表現(xiàn)為課程指導(dǎo)和業(yè)務(wù)指導(dǎo)兩種方式。

在線課程指導(dǎo)主要表現(xiàn)為律師通過遠(yuǎn)程教育的方式對(duì)法律課知識(shí)進(jìn)行再學(xué)習(xí)，從而有助于形成一個(gè)體系化的知識(shí)架構(gòu)。一般而言，各大高校的法學(xué)院、法學(xué)研究會(huì)甚至部分律師事務(wù)所都會(huì)依托網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)開展一些面對(duì)公眾的課程活動(dòng)或演講活動(dòng)。例如，在Coursera平臺(tái)上，包括賓夕法尼亞大學(xué)、倫敦大學(xué)、北京大學(xué)等國(guó)內(nèi)外知名大學(xué)的法學(xué)院均有自己的法學(xué)課程平臺(tái)，用戶可以通過網(wǎng)上注冊(cè)參與課程學(xué)習(xí)，并通過聽課、回答課后問題、提交作業(yè)、完成測(cè)試的方式獲得學(xué)分。

在線業(yè)務(wù)指導(dǎo)是指通過在線咨詢的方式詢問其從業(yè)過程中所遇到的具體業(yè)務(wù)問題，并獲得專業(yè)指導(dǎo)機(jī)構(gòu)的解答，從而提高其工作效率和準(zhǔn)確性。例如，美國(guó)的Legalzoom公司，其主營(yíng)業(yè)務(wù)就是為難以支付高昂律師費(fèi)用的中小企業(yè)提供法律文書服務(wù)，這項(xiàng)業(yè)務(wù)的收入占到了公司總收入的78%。2012年該公司已在紐交所上市，成為最受矚目的法律服務(wù)公司之一，而根據(jù)此成功經(jīng)驗(yàn)，相信未來，類似的法律服務(wù)電商將會(huì)有更廣闊的發(fā)展空間。

在線法律指導(dǎo)對(duì)于未來律師職業(yè)而言是一把雙刃劍：一方面，律師自身可以通過在線法律指導(dǎo)更快捷地獲取專業(yè)知識(shí)，提高業(yè)務(wù)水平，這也是近年來，律所將在線學(xué)習(xí)納入律師培養(yǎng)體系的原因之一；另一方面，客戶也能夠通過在線法律指導(dǎo)獲取法律知識(shí)，從而減少其在法律服務(wù)上的開支，而這對(duì)于初級(jí)法律服務(wù)提供者而言，是極具沖擊性的。

電子化的法律服務(wù)市場(chǎng)評(píng)價(jià)體系

電子化的法律市場(chǎng)法律服務(wù)市場(chǎng)評(píng)價(jià)體系是客戶通過網(wǎng)絡(luò)化的方式對(duì)律所進(jìn)行評(píng)價(jià)的公示平臺(tái)。客戶在獲得律師或律師事務(wù)所的法律服務(wù)后，可以對(duì)其服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行量化的考量，包括對(duì)其服務(wù)進(jìn)行評(píng)分或者作出具體的評(píng)價(jià)，而這種評(píng)價(jià)將被以電子化的形式記錄并公開，以作為其他客戶在選擇律師或律師事務(wù)所時(shí)的重要參考標(biāo)準(zhǔn)。

這種技術(shù)的實(shí)現(xiàn)極具可行性，事實(shí)上，類似的評(píng)價(jià)體系業(yè)已出現(xiàn)在對(duì)于餐飲行業(yè)的評(píng)價(jià)中，例如我國(guó)的大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)、美國(guó)的Yelp等。而在目前的法律領(lǐng)域，除去個(gè)別法律類論壇對(duì)于律所的討論專題和一些官方機(jī)構(gòu)或社會(huì)團(tuán)體組織對(duì)律所或律師的排名活動(dòng)外，似乎并未形成一個(gè)成形的評(píng)價(jià)體系。但這種評(píng)價(jià)體系的存在確有必要性，因?yàn)閷?duì)于客戶而言，篩選律師或者律所是一件十分耗費(fèi)成本且具有風(fēng)險(xiǎn)的事情。這是因?yàn)椋伤鶖?shù)量眾多，且側(cè)重領(lǐng)域不同，而對(duì)于客戶而言，在短時(shí)間內(nèi)了解一家律所的業(yè)務(wù)能力并不現(xiàn)實(shí)。而電子化的法律服務(wù)市場(chǎng)評(píng)價(jià)體系的建立，能夠使客戶迅速地對(duì)律所進(jìn)行分類定位，并通過同類客戶的歷史評(píng)價(jià)對(duì)律所進(jìn)行篩選。

而對(duì)未來的律師職業(yè)而言，電子化法律服務(wù)市場(chǎng)的建立無疑對(duì)律師提出了更高的要求。這是因?yàn)椋瑢?duì)于客戶而言，縱然業(yè)務(wù)能力的高低、法律素養(yǎng)的好壞應(yīng)當(dāng)是其評(píng)價(jià)律所的標(biāo)準(zhǔn)之一，但缺乏法律知識(shí)的客戶對(duì)于這一點(diǎn)恰恰欠缺鑒別能力。因此，其更關(guān)注于是否幫其解決了實(shí)際問題，解決問題的速度是否迅速，回答問題的態(tài)度是否良好等多個(gè)方面，并以此作為對(duì)于律師的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。由此，一旦這種評(píng)價(jià)體系建立，未來律師不僅需要提升自己的業(yè)務(wù)能力，更需要提高自身的溝通能力和交際能力。

封閉性的法律社群

所謂封閉性的法律社群是指部分興趣相同或?qū)I(yè)領(lǐng)域相同的律師在一個(gè)封閉的社交群內(nèi)進(jìn)行專業(yè)性的業(yè)務(wù)交流，以促進(jìn)業(yè)務(wù)能力的增長(zhǎng)。目前，律師參與法律社群的情形在國(guó)內(nèi)外都較為常見。

其中，最為典型的是LinkedIn，這是一個(gè)作為“舶來品”的社群，國(guó)外的一些律師或律師事務(wù)所都習(xí)慣于建立個(gè)人主頁(yè)，以為同行業(yè)人員和潛在客戶提供一個(gè)了解其發(fā)展動(dòng)態(tài)的平臺(tái)。此外，還有Quora的平臺(tái)，這是一個(gè)問答類的社交平臺(tái)，律師能夠通過這個(gè)平臺(tái)在網(wǎng)絡(luò)上就其所關(guān)注的問題進(jìn)行發(fā)問和回答。另一個(gè)較為成功的例子是Legal OnRamp，這是一個(gè)促進(jìn)企業(yè)律師間交流合作的平臺(tái)，目前已成功吸引了四十多個(gè)來自不同國(guó)家的律師。企業(yè)律師可以通過這個(gè)平臺(tái)分享學(xué)術(shù)論文、法律文件、會(huì)議紀(jì)要等文件，并借此獲得更多的專業(yè)知識(shí)。事實(shí)上，法律社群對(duì)于從事非訴訟業(yè)務(wù)的企業(yè)律師而言更具有吸引力。這是因?yàn)椋噍^訴訟律師面臨的紛繁復(fù)雜的個(gè)案，非訴訟律師所面對(duì)的事務(wù)更加程序化和模板化，因此，書面文件的分享對(duì)其而言也更有實(shí)際意義。

對(duì)于未來的律師職業(yè)而言，法律社群的出現(xiàn)不僅為律師提供了一個(gè)同類服務(wù)的比價(jià)平臺(tái)，也增進(jìn)了律所間相互合作的可能性，這也給了中小律所一個(gè)通過聯(lián)合的方式與大型律所爭(zhēng)奪市場(chǎng)的機(jī)會(huì)。

人工智能的運(yùn)用

人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬，通過人工智能技術(shù)的運(yùn)用，律師事務(wù)所能夠更快捷地判斷客戶所遇到的法律問題，或者，能夠直接通過人工智能的方式對(duì)客戶常見問題進(jìn)行一個(gè)初步的解答。

事實(shí)上在產(chǎn)品領(lǐng)域，人工智能的運(yùn)用已經(jīng)較為成熟。典型的例子如蘋果產(chǎn)品網(wǎng)站，其會(huì)根據(jù)其產(chǎn)品的性能、外觀、容量等參數(shù)設(shè)計(jì)一系列的問題對(duì)使用者進(jìn)行發(fā)問，并通過使用者的回答為客戶挑選合適的產(chǎn)品。而人工智能在法律領(lǐng)域的應(yīng)用卻受到了行業(yè)內(nèi)許多人的懷疑，這種懷疑大抵是因?yàn)榫唧w案件的復(fù)雜性并非計(jì)算機(jī)語(yǔ)言所能處理。但事實(shí)上，通過大數(shù)據(jù)的支持和對(duì)自然語(yǔ)言中關(guān)鍵詞的提取，現(xiàn)有的人工智能技術(shù)已經(jīng)能夠做到將客戶的自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)語(yǔ)言并進(jìn)一步轉(zhuǎn)換為法律語(yǔ)言，從而對(duì)案件類型作出一個(gè)基本的劃分，方便客戶選擇相關(guān)領(lǐng)域的律師為其提供法律服務(wù)。這一技術(shù)的實(shí)現(xiàn)將在極大程度上減少客戶篩選律師的時(shí)間和成本。

當(dāng)然，也有人認(rèn)為，當(dāng)人工智能發(fā)展到一定程度，其能夠具備解決一些初級(jí)法律問題的能力。例如，提供合同模板、提供相關(guān)法律條文等，由此，初級(jí)律師市場(chǎng)將受到極大的沖擊，我們對(duì)于法律程序的普遍認(rèn)知也將被改變。

電子化辦公及人才庫(kù)建設(shè)

高效的工作流程涉及有利于律師事務(wù)所工作的良好發(fā)展，而合理的人才管理及人才培養(yǎng)機(jī)制有利于律師事務(wù)所更好地建立其律師隊(duì)伍，以提高其核心競(jìng)爭(zhēng)力。

在工作流程方面，盡管目前律師大多還習(xí)慣于依賴紙質(zhì)文件，但高效、快捷且更易保存的無紙化工作流程應(yīng)當(dāng)會(huì)是未來律師事務(wù)所發(fā)展的趨勢(shì)。具體而言：首先，由初級(jí)律師對(duì)案件所涉爭(zhēng)議點(diǎn)及相關(guān)條文進(jìn)行梳理，形成初步的意見書并抄送同組律師；其次，由高級(jí)律師對(duì)案件的辯論邏輯提出建設(shè)性建議，并將該意見與同組律師共享；最后，在案件完成后，對(duì)所有的案件材料進(jìn)行電子歸檔以便日后查詢。這種技術(shù)的實(shí)現(xiàn)能夠促進(jìn)律師工作的規(guī)范化，而共享、公開的工作方式則更能夠促進(jìn)律師在工作中的謹(jǐn)言慎行。

就人才管理而言，人才庫(kù)的建設(shè)應(yīng)當(dāng)是未來律師事務(wù)所人才管理的重點(diǎn)。通過這一技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，律所將為每一個(gè)參與過該所考核、實(shí)習(xí)、工作過的法律人建立人才檔案，其中包括筆試成績(jī)、面試表現(xiàn)、性格特征、合伙人評(píng)價(jià)等內(nèi)容，以便律所合伙人能夠更快地了解有意于服務(wù)于本所的法律工作者，并更有針對(duì)性地對(duì)其進(jìn)行個(gè)性化輔導(dǎo)。事實(shí)上，人才庫(kù)的建設(shè)在部分大型律所已經(jīng)得到了實(shí)現(xiàn)。