司法人工智能：由来与发展

要对人工智能做出较为客观、现实的理解，自然要对人工智能的由来和发展进行一番考察。

在某种意义上说，人工智能（Artificial Intelligence，AI）并非新兴事物。据学者的考证，人工智能这一概念系数学家约翰·麦卡锡、计算机与认知科学家马文·明斯基、IBM系统设计师纳萨尼尔·罗切斯特和信息论创始人克劳德·香农等在举办“达特茅斯夏季人工智能暑期研究会议”时提出的。当时的会议策划书载明：“我们提议1956年暑期在新罕布什尔州汉诺威城的达特茅斯学院举办一场为期两月、十人参加的研讨会。本次研讨会将以这样一个猜想为基础而展开：学习的每一环节以及智力的其他方面原则上都可以得到如此准确的描述，以至于我们可以制造出一台机器对其进行模拟。我们将尝试发现如何让机器使用语言、提出抽象命题和概念、解决某些目前留给人类去解决的难题以及实现自我改进。我们认为，只要一群经过精挑细选的科学家在一起工作一个夏天，我们在这些方面就可以取得一项或多项重大进展。”^[7]也就是说，人工智能的核心无非是机器如何模拟可以准确表达的学习或智力的某个环节，目的在于以机器的方式实现人脑能够实现的价值或作用。姚海鹏等在其著作《大数据与人工智能导论》中也明确提出：“从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或者智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人类智能的科学。”^[8]

随后，围绕着以上核心问题，人工智能的发展经历了三次浪潮，并在技术和产业上逐步走向成熟。第一次浪潮发生于20世纪50年代末至20世纪80年代初，以符号主义或逻辑主义为核心，出现了奠基性的算法模型（如深度学习模型的雏形贝尔曼公式），用机器去证明和推理一些知识，但基于数学模型、手段的先天缺陷和计算复杂程度的指数级增长，人工智能也随之步入低谷。第二次浪潮发生于20世纪80年代初至20世纪末，以连接主义为核心，即“出自大规模连接的命令”（order emerging out of massive connections），出现了多层神经网络（1986年）和BP反向传播算法（1986年）等数学模型，专家系统也得以应用，但限于成本高、维护难、产业应用不足等原因，人工智能还是归于沉寂。第三次浪潮发生于21世纪初至今，随着信息技术的快速发展和互联网的快速普及，大数据资源已然成形，加之脑计算、深度学习、强化学习等一系列技术的突破、资本和产业的高度融合，人工智能最终迎来了第三次高速成长。其中，基于大数据的深度学习可谓本轮人工智能最重要、应用最广泛的技术。^[9](www.xing528.com)

根据上述考察，人工智能主要是在工程学意义上的研究和使用，并不直接涉及情感、意志等生物学范畴。也就是说，在人类尚不能理解自身大脑和认知是如何发生的情况下，过于担忧人工智能的自主意识及其可能产生的威胁并无必要，将来是否会出现超人工智能则有待于计算机科学和生命科学等学科的进一步研究和发展。