伴随着2017年人工智能第一次被写进政府工作报告，人工智能战的略地位和发展 前景在当前得到了进一步的显现。尽管人工智能技术发展时间较短，但其社会影响力却 在不断提高，甚至被人认为是推动社会发展的新动力。在这种新的形势下研究人工智能 的社会功能，意义十分重大。
简略地回顾了人工智能的历史和发展现状。分析比较了人工智能两大领域：符号主义和连接主义，同时介绍了各个领 域的主要原理和方法。着重回顾了深度学习的历史、复兴的原因和主要的应用。
回应人工智能带来的相关法律问题，必须首先确定人工智能是否具有法律人格。发端 于古罗马社会的法律人格概念，是为了划分社会等级、维护统治阶级的利益而设立的，罗 马法创立的“人”与“人格”相分离的技术，为法人等其他社会存在体获得法律人格提供 了法技术支持。人格成为一种法技术手段，伦理性并非当然的是法律人格的赋予标准，因 此，人格这种法技术就为人工智能获得法律人格提供了可能性。《德国民法典》正式确立 了权利能力制度，权利能力等同于法律人格，成为一个实体是否具有法律人格的判定标准。 完整意义上的法律上的人，都需要同时具备权利能力、行为能力和责任能力。依据深度学 习算法，人工智能可以进行自主学习和思考，人工智能本身具备成为法律主体的要求，但 由于人工智能没有独立的财产，使得其无法独立承担责任，需要与其他主体一起承担 责任，因此应该赋予人工智能以独立的拟制法律人格。首先，罗马法创立的人格这种法技 术手段为人工智能获得法律人格提供了技术支持；其次，人工智能己具备权利能力、行为 能力和责任能力，符合成为法律人格的内、外在判定标准。再次，人工智能本质上是一种 算法，其所享有的权利不是来自于天赋人权，而是应当由法律明确规定，并且享有的权利 和承担的责任范围是有限的，使得其只能具有拟制法律人格。在现实应对上，我们应该从 法律制度体系的构建和社会规范的引导等方面为人工智能拟制法律人格做好准备。在基本 方向上，应坚持人类优先原则并为人工智能拟制法律人格构建社会伦理规范。在法律体系 构建方面为人工智能拟制法律人格的实现制定法律规范、明确法律责任、加强国际合作等 各方面，规范和引导好人工智能的发展。本文主要从法律人格本身入手，通过梳理不同时 期的法律人格标准，得出人格只是法技术手段；再通过对法律人格判定标准的分析，得出 人工智能具有独立的拟制法律人格的结论，并从可能性和必要条件等方面进行阐释，对人 工智能拟制法律人格的规范框架进行设计。
2017 年 3 月 5 日，“人工智能”被写入国务院政府工作报告。MIT（麻省理工学院） 科技评论杂志在此之前也曾将人工智能技术列为十大通用技术之首，人工智能技术在全球范 围受到广泛重视及运用。随着人工智能概念的第四次革命腾空出世，我们将不难预见人工智 能的发展变迁会改变包括新闻业在内的许多行业。而依旧处于媒体融合的主流趋势下的各大 新闻机构，正在追逐技术迭代的利器，致力于打造新媒介生态。显然，新闻业的“智能化” 浪潮已经酝酿。本文梳理了当前新闻领域以“人工智能”为主题的研究文章，对学者们关注 的主要焦点进行思考分析，另外简要比较了中外学者在该主题上的研究差异。
为了达到拖拉机发动机不解体故障诊断的目的，提高诊断效率，利用发动机缸盖的振动信号的采集原 理，提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法，并构建了拖拉机发动机振动信号采集系统。 基于人工 智能的拖拉机发动机故障诊断系统，综合运用信号采集技术、信号处理技术、数据库技术、神经网络技术和人工 智能专家系统，实现了和数据库及具有强大信号分析的处理功能，提高了系统的诊断实时性和诊断精度。 最后， 采用田间试验方法，对拖拉机故障快速诊断系统进行了试验验证。 试验结果表明：采用人工智能诊断方法不仅 可以有效提高系统的准确率，而且诊断系统的响应更加迅速，并且曝晒、震动、灰尘等恶劣的现场环境中仍能保 持正常工作的稳定性。
通过调研新一代人工智能技术实践教学发展，提出新一代人工智能技术实践教学改革的关键 问题，并以量化金融为目标、以学科竞赛为抓手、以双创活动为载体、以人工智能实验室建设为契机， 结合产学研项目的实践，搭建基于新一代人工智能的量化金融实践教学平台，构建基于新一代人工智 能的量化金融实践教学改革方案，并说明实施过程
从1957年开始，Newell等人开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序，这个程序的设计是从模仿人类问题求解的规程开始的。在它能处理的有限类别的问题中，它显示出程序决定的子目标及可能采取的行动的次序，与人类求解同样问题是类似的。因此，GPS很可能是第一个实现了“像人一样思考”方法的程序。
专家咨询系统是一种具有大量专门知识与经验的智能讦算机系统，通常,主要指软件系统。它把专门领域中人类专家的知识和思考解决问题的方法、经验和诀窍组织整理宜存储在讦算机中,不但能模拟领域专家的惠维过程，而宜能让计算机宛如仄类专蒙那样智能地解决实际问题。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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