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(一)法律问答、信息处理数据化司法人工智能在法律检索、信息处理上呈现电子化、数据化的趋势,并且这一趋势将如日中天地延续下去。如法律问答、诉前咨询、电子卷宗生成、远程立案等都属于在线信息处理技术,在此期间运用的人工智能没有自主思考过程,仍然由人进行实质化操作,其核心在于由传统的线下办案转为线上模式,为当事人及办案人员提供便利。其中法律问答机器人似乎与我们脑海中想象的人工智能更加接近,通过检索在机器人系统中提前设置好的固定提问模式来获取所需信息,其本身无法根据不同疑难问题产生额外答案,但对于日常一般案件所需还是可以满足的。再如卷宗OCR识别、庭审语音识别、证据识别等属于感知智能技术,相较于传统的扫描、录音等技术有很大提升。以庭审语音识别为例,科大讯飞的灵犀语音助手特别针对中文口音问题进行了识别优化,语音识别率已能达到90%以上。与书记员在庭审中手动输入文字材料相比,庭审语音识别技术大大提高了庭审记录效率,经对比测试,庭审时间平均缩短20%至 30%,复杂庭审时间缩短超过50%,庭审笔录的完整度达到100%。此外,这一技术的推广能够解决运用录音、录像技术记录庭审过程的最大弊端,即我国的方言问题,这就避免了后期因录音识别难度大所造成的理解困难。其次,识别转化后的电子书面材料与录音、录像这一载体相比,查阅起来也更加有针对性,更加方便快捷,正在起到解放书记员的作用。
(二)文书制作、类案推送自动化在文书制作与类案推送上,司法人工智能发挥的作用比基础的信息处理就多了一些智能化的因素。对于大多数简单案件,如危险驾驶、小额借贷纠纷、政府信息公开等可以简化说理并且能够使用要素化、格式化裁判文书的案件,裁判文书自动生成系统能够通过OCR、语义分析等技术,自动识别并提取当事人信息、诉讼请求、案件事实等关键内容,按照相应的模板一键生成简式裁判文书。对于其他制式法律文书的生成更是不在话下,还能够自动纠错,因而大大缩短了起草文书的时间,减轻了法官的工作量,帮助法官提高办案质效。例如河北高院研发的“智慧审判支持”系统,就包含这样的文书制作功能,于2016年7月上线,在河北194个法院应用,截至2017年6月,短短不到一年的时间共处理案件11万件,生成78万份文书。以此积累从而建立自己的案例信息库,通过分门别类、匹配标记达到类案检索,在法官办案时自动筛选以往相似度较高的案例,实现类案推送提醒,为法官对相似案件的审判提供参考。如此一来,能尽量避免“类案不同判”和“法律适用不统一”的问题,有利于统一本地的司法裁判尺度,防止裁判不公。
(三)案件分析、辅助裁判智能化人工智能减轻了办案人员处理日常琐碎事务的负担,在这样的背景下,我们不仅希望人工智能在可量化、低效率的环节发挥作用,还期待能够进一步发挥其智能化的优势,从而提高司法效率。于是,将其应用于案件分析与裁判就成了一个重要议题。在案件分析的初级阶段,通过设置分流原则和调整繁简区分要素,智能分案系统能对各类案件进行精细化处理,在平台运转过程中,分别针对刑事、民事、行政等不同案件的特点,综合各项权重系数,科学测算每个案件所需的办案力量,帮助法院实现对案件的繁简分流,合理配置司法资源,缓和“案多人少”的压力。在案件的深度分析及辅助裁判上,北京法院的“睿法官”系统能在庭审前自动梳理出待审事实,生成庭审提纲,并推送到庭审系统中。上海“206系统”的最大亮点是证据标准、证据规则指引功能,这一功能实现了证据资料的智能审查,为办案人员提供了标准化指引。此外,阿里推出的“AI法官”针对交易纠纷类案件建立了整套审判知识图谱,能够迅速分析案情并在极短时间内向法官给出判案建议。总之,司法与人工智能的深度结合在理论界讨论得热火朝天,对人工智能产品的应用某些方面已经走在了理论的前面,司法系统的改革亦是大势所趋。但这并不意味着目前的研究与应用是完全科学、有效的,对司法人工智能的应用空间及限度尚需细细推敲。
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人工智能目前还无法成为法律关系之主体。尽管人工智能逐步具有一定程度的自我意识和自我表达能力,但尚不具备人类所具有的自主思考的意识和能力,因此,目前它还不能成为法律关系上的主体。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
扩展资料:
人工智能哲学伴随现代信息理论和计算机技术发展起来的一个哲学分支。本书收集了人工智能研究领域学者的十五篇代表性论文,这些论文为计算机科学的发展和人工智能哲学的建立作出了开创性的贡献。这些文章总结了人工智能发展的历程,该学科发展的趋势,以及人工智能中的重要课题。
以人类的智慧创造出堪与人类大脑相平行的机器脑(人工智能),对人类来说是一个极具诱惑的领域,人类为了实现这一梦想也已经奋斗了很多个年头了。
而从一个语言研究者的角度来看,要让机器与人之间自由交流那是相当困难的,甚至可以说可能会是一个永无答案的问题。人类的语言,人类的智能是如此的复杂,以至于我们的研究还并未触及其导向本质的外延部分的边沿。
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人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。以下是我整理的人工智能的期末论文的相关资料,欢迎阅读!
摘要:人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。
关键词:人类智能,人工智能,认知,心理学
人工智能技术无论是在过去,现在还是将来,都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇,随着生物技术的飞速发展,人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”,帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作,解脱人的繁重的脑力劳动,人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是,科学技术是一柄双刃剑,人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能,在未来的某一天,他们会不会取代人类而成为地球的主宰者?人类智能和人工智能,谁才是未来的传奇?
1.你在和谁说话?
“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表,而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么,我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢?人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗?隔着一堵墙,我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类?
1.1. 人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式,所以根据控制论理论,运用功能模拟的方法心理学,制造电脑模拟人脑的部分功能,把人的部分智能活动机械化,叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟,是人的智能的物化。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。
1.2. 人工智能技术的发展
几个世纪以来,人类依靠智慧,发明了许多机器,使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起,40多年来取得长足的发展,成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车,火车,飞机,收音机等等,它们模仿我们身体器官的功能,但是这些不能模仿人类大脑的功能。当计算机出现后,人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具,在以后的岁月中,无数科学家为这个目标努力着。1997年5月,IBM公司研制的深蓝(Deep Blue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作,计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现,使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能,而且在速度和准确性上大大超过人脑,它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能,而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
1.3. 人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科,也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础,哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维,因此,它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作,他就可以运用到那个领域。
现阶段主要研究领域有专家系统,机器学习,模式识别,自然语言理解,自动定理证明,自动程序设计心理学,机器人学,博弈,智能决定支持系统和人工神经网络等等。
2.机器真的可以思考吗?
机器真的可以思考吗?机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式,正是“思考”这一人类的本质属性,使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工,并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑,在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上,来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点,心理学家和计算机学者进一步合作,通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展,所要求实现的职能愈加复杂,但最基本的方式还是逻辑推理和归纳,这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。
2.1. 人类意识的本质
意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分,是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中,世界是包含意识的世界,万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界,没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在,世界和万物就有了生机和活力。
2.1.1. 意识是与物质相对应的哲学范畴,与物质既相对立又相统一的精神现象。
意识是自然界长期发展的产物,由无机物的反应特性,到低等生物的刺激感应性,再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物,人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用,在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识,又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。
2.1.2. 从意识的起源看,意识是物质世界发展到一定阶段的产物;从意识的本质来看,意识是客观存在在人脑中的反映。
意识是人脑对客观存在的反映:第一,正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映;第二,无论是人的具体感觉还是人的抽象思维,都是人脑对客观事物的反映;第三,无论是人们对现状的感受与认识,还是人们对过去的思考与总结,以至人们对未来的预测,都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在,意识不仅能够正确反映事物的外部现象,而且能够正确反映事物的本质和规律;意识的能动作用还突出表现在,意识能够反作用于客观事物,以正确的思想和理论为指导心理学,通过实践促进客观事物的发展。
2.2. 人类意识与人工智能的关系
认知心理学和人工智能,是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论,心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系:
l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性,而只是把人脑作为一种信息处理的过程,包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程,就构成了人工智能或电脑。
l人工智能可以代替人的某些脑力劳动,甚至可以超过人的部分思维能力,随着现代科学技术的发展,它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力,而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂,都是以客观物质过程为基础的,而不是什么神秘的超物质的东西,人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟,它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性。
l人工智能的产生和发展,深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明,思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性,它可从人脑中分化出来,物化为机械的、物理的运动形式,部分地代替人的思维活动。
随着科学技术的发展,人工智能将向更高水平发展,反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展,对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
3. 人工智能的未来
人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学,人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能,诸如皮肤,毛发,骨骼等等,也就是说,人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能,人就可以完成人工生命的研究工作,人创造自己,这不但在科学上,而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。
在科学技术日新月异的今天,知识爆炸,科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷,随之而来的成果简直让人瞠目结舌,克隆、基因芯片、转基因等等,人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构,人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学,例如机器人做家务,带孩子,做司机,秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而,人类由于多种“性能”都不如机器人,反而退化成为机器人的奴隶?他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”,挑战人类的统治?很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景,未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源,并最终打败人类,成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。
人工智能的发展,也只能无限接近于人的智能,而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质,是模拟人类的思维过程,是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时,担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能,用于取代正在逐渐消逝的矿物能源,然而当原子能用于军事领域的时候,他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题,人类如何运用自己掌握的技术,才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术,而是我们自己本身。
【参考文献】
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5.(美)Nils J.Nilsson 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年
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小蝴蝶飞不过
短短50年,司法(法律)人工智能的飞速发展令人惊叹,特别是近几年,人工智能大有取代法律人的趋势。在国外,人工智能应用于司法领域的例证可追溯至20世纪70年代,美国等发达国家研发了基于人工智能技术的法律推理系统、法律模拟分析系统、专家系统运用于司法实践。
我国最初将人工智能应用于司法是在20世纪80年代,由朱华荣、肖开权主持建立了盗窃罪量刑数学模型;1993年,赵廷光教授开发了实用刑法专家系统,具有检索、咨询刑法知识和对刑事个案进行推理判断、定性量刑的功能。
时至今日,随着我国智慧法院、智慧检务等重点工程的全面铺开,最高人民法院在2018年推出了“智慧法院导航系统”和“类案智能推送系统”,还有北京的“睿法官”智能研判系统、上海的“206”刑事案件智能辅助办案系统、河北的“智审1.0”审判辅助系统以及其他地方法院推出的人工智能产品,为法官审理案件提供了支持,全面提高了司法效率。
正如我们所看到的,司法人工智能一路走来,技术不断革新,愈发突破人类的认知极限。确实,人工智能在司法领域的应用前景十分广阔,很多学者甚至大胆猜测随着人工智能技术革命性的发展,法律人也将逐渐被取代。然而,尽管这一新兴事物激发了我们对未来的无限畅想,我们仍应保持清醒,在促进其发展的同时守住一些底线,不要抱有盲目的期待和开展毫无方向的研究,要在法律原则和伦理限度内客观评估、审慎使用。下文我们将对此展开详细的论述。
人工智能在司法领域的应用现状
一、法律问答、信息处理数据化
司法人工智能在法律检索、信息处理上呈现电子化、数据化的趋势,并且这一趋势将如日中天地延续下去。如法律问答、诉前咨询、电子卷宗生成、远程立案等都属于在线信息处理技术,在此期间运用的人工智能没有自主思考过程,仍然由人进行实质化操作,其核心在于由传统的线下办案转为线上模式,为当事人及办案人员提供便利。其中法律问答机器人似乎与我们脑海中想象的人工智能更加接近,通过检索在机器人系统中提前设置好的固定提问模式来获取所需信息,其本身无法根据不同疑难问题产生额外答案,但对于日常一般案件所需还是可以满足的。
再如卷宗OCR识别、庭审语音识别、证据识别等属于感知智能技术,相较于传统的扫描、录音等技术有很大提升。以庭审语音识别为例,科大讯飞的灵犀语音助手特别针对中文口音问题进行了识别优化,语音识别率已能达到90%以上。与书记员在庭审中手动输入文字材料相比,庭审语音识别技术大大提高了庭审记录效率,经对比测试,庭审时间平均缩短20%至 30%,复杂庭审时间缩短超过50%,庭审笔录的完整度达到100%。此外,这一技术的推广能够解决运用录音、录像技术记录庭审过程的最大弊端,即我国的方言问题,这就避免了后期因录音识别难度大所造成的理解困难。其次,识别转化后的电子书面材料与录音、录像这一载体相比,查阅起来也更加有针对性,更加方便快捷,正在起到解放书记员的作用。
二、文书制作、类案推送自动化
在文书制作与类案推送上,司法人工智能发挥的作用比基础的信息处理就多了一些智能化的因素。对于大多数简单案件,如危险驾驶、小额借贷纠纷、政府信息公开等可以简化说理并且能够使用要素化、格式化裁判文书的案件,裁判文书自动生成系统能够通过OCR、语义分析等技术,自动识别并提取当事人信息、诉讼请求、案件事实等关键内容,按照相应的模板一键生成简式裁判文书。对于其他制式法律文书的生成更是不在话下,还能够自动纠错,因而大大缩短了起草文书的时间,减轻了法官的工作量,帮助法官提高办案质效。
例如河北高院研发的“智慧审判支持”系统,就包含这样的文书制作功能,于2016年7月上线,在河北194个法院应用,截至2017年6月,短短不到一年的时间共处理案件11万件,生成78万份文书。以此积累从而建立自己的案例信息库,通过分门别类、匹配标记达到类案检索,在法官办案时自动筛选以往相似度较高的案例,实现类案推送提醒,为法官对相似案件的审判提供参考。如此一来,能尽量避免“类案不同判”和“法律适用不统一”的问题,有利于统一本地的司法裁判尺度,防止裁判不公。
三、案件分析、辅助裁判智能化
人工智能减轻了办案人员处理日常琐碎事务的负担,在这样的背景下,我们不仅希望人工智能在可量化、低效率的环节发挥作用,还期待能够进一步发挥其智能化的优势,从而提高司法效率。于是,将其应用于案件分析与裁判就成了一个重要议题。在案件分析的初级阶段,通过设置分流原则和调整繁简区分要素,智能分案系统能对各类案件进行精细化处理,在平台运转过程中,分别针对刑事、民事、行政等不同案件的特点,综合各项权重系数,科学测算每个案件所需的办案力量,帮助法院实现对案件的繁简分流,合理配置司法资源,缓和“案多人少”的压力。在案件的深度分析及辅助裁判上,北京法院的“睿法官”系统能在庭审前自动梳理出待审事实,生成庭审提纲,并推送到庭审系统中。上海“206系统”的最大亮点是证据标准、证据规则指引功能,这一功能实现了证据资料的智能审查,为办案人员提供了标准化指引。此外,阿里推出的“AI法官”针对交易纠纷类案件建立了整套审判知识图谱,能够迅速分析案情并在极短时间内向法官给出判案建议。
总之,司法与人工智能的深度结合在理论界讨论得热火朝天,对人工智能产品的应用某些方面已经走在了理论的前面,司法系统的改革亦是大势所趋。但这并不意味着目前的研究与应用是完全科学、有效的,对司法人工智能的应用空间及限度尚需细细推敲。
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人工智能在法学领域的应用如下:
1.法律问答、信息处理数据化
司法人工智能在法律检索、信息处理上呈现电子化、数据化的趋势,并且这一趋势将如日中天地延续下去。
2.文书制作、类案推送自动化
在文书制作与类案推送上,司法人工智能发挥的作用比基础的信息处理就多了一些智能化的因素。
人工智能
对于大多数简单案件,如危险驾驶、小额借贷纠纷、政府信息公开等可以简化说理并且能够使用要素化、格式化裁判文书的案件,裁判文书自动生成系统能够通过OCR、语义分析等技术,自动识别并提取当事人信息、诉讼请求、案件事实等关键内容,按照相应的模板一键生成简式裁判文书。
对于其他制式法律文书的生成更是不在话下,还能够自动纠错,因而大大缩短了起草文书的时间,减轻了法官的工作量,帮助法官提高办案质效。
3.案件分析、辅助裁判智能化
人工智能减轻了办案人员处理日常琐碎事务的负担,在这样的背景下,我们不仅希望人工智能在可量化、低效率的环节发挥作用,还期待能够进一步发挥其智能化的优势,从而提高司法效率。
于是,将其应用于案件分析与裁判就成了一个重要议题。
案件分析初级阶段,设置了分流原则和调整繁简区分要素,智能分案系统能对各类案件进行精细化处理,在平台运转过程中,分别针对刑事、民事、行政等不同案件的特点,综合各项权重系数,科学测算每个案件所需的办案力量,帮助法院实现对案件的繁简分流,合理配置司法资源,缓和“案多人少”的压力。
人工智能
在案件的深度分析及辅助裁判上,北京法院的“睿法官”系统能在庭审前自动梳理出待审事实,生成庭审提纲,并推送到庭审系统中。
上海“206系统”的最大亮点是证据标准、证据规则指引功能,这一功能实现了证据资料的智能审查,为办案人员提供了标准化指引。此外,阿里推出的“AI法官”针对交易纠纷类案件建立了整套审判知识图谱,能够迅速分析案情并在极短时间内向法官给出判案建议。
总之,司法与人工智能的深度结合在理论界讨论得如火如荼,对人工智能产品的应用在某些方面已经走在了理论的前面,司法系统的改革亦是不可阻挡。但这并不意味着目前的研究与应用是完全科学、有效的,对司法人工智能的应用空间及限度尚需细细推敲。
人工智能
人工智能和数据科学正成为推动社会发展的重要动力。法学界,特别是司法行政部门也无不受到两者发展的影响。然而,人工智能/数据科学和法律之间的相互作用呈现出两个相互交错的维度。其一,这些技术对法院的司法实践和司法普及产生的影响。其二,法律能够并且应当在这些技术的地方治理和全球治理中所发挥的作用。
总的来说科技在发展,人工智能在法学领域的运用也在不断增强。
人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。以下是我整理的人工智能的期末论文的相关资料,欢迎阅读! 摘要:人工
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