人工智能醫(yī)療問題
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人工智能醫(yī)療問題范文第1篇
一、判斷題(每題2分)
1.智慧社區(qū)包含的核心內(nèi)容是它可以起到一個重要的橋梁作用，通過信息的收集，通過大數(shù)據(jù)的分析，通過物聯(lián)網(wǎng)使服務(wù)的提供能夠和需求結(jié)合在一起，最終使人們得到更加優(yōu)質(zhì)的、更加相對便宜的、更加有效的、更加個性化的服務(wù)。
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2.家庭規(guī)模縮小強化了代際支持能力。
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3.中國的預(yù)期壽命排名較低。
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4.從老齡研究的角度，智慧養(yǎng)老能夠解決根本性的問題。
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5.社區(qū)老年服務(wù)集成平臺的預(yù)測作用包括準確得知老年人生活的種種需求。
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6.對于如何高效率、低成本地解決養(yǎng)老問題只針對城市地區(qū)而言。
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7.大數(shù)據(jù)的價值重在挖掘，而挖掘就是分析。
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8.大數(shù)據(jù)在我們?nèi)粘Ｉ钪泻苌俳佑|到。
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9.以大數(shù)據(jù)應(yīng)用促進醫(yī)藥分離改革，遏制虛高藥價。
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10.當前世界的四大趨勢包括“經(jīng)濟全球化”、“全球城市化”、“全球信息化”和“城市工業(yè)化”。
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11.美國在人工智能方面取得了較好的成果。
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12.《在英國發(fā)展人工智能》中提出了：數(shù)據(jù)、技術(shù)、研究、政策上的開放和投入四個方向。
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13.1956年10月，中國科學(xué)院籌建了中科院自動化及遠距離操縱研究所（后更名為中科院自動化所）。
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14.20世紀80年代初期，錢學(xué)森等主張開展人工智能研究，中國的人工智能研究進一步活躍起來。
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15.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域還存在一些問題。
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16.只要人類搞清楚的問題都容易被機器人所取代。
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17.醫(yī)聯(lián)合體發(fā)生在基層和專科醫(yī)院之間。
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18.作為影響深遠的顛覆性技術(shù)，人工智能可能改變就業(yè)結(jié)構(gòu)、沖擊法律與社會倫理、侵犯個人隱私、挑戰(zhàn)國際關(guān)系準則等，對企業(yè)管理、個人安全、社會穩(wěn)定乃至全球治理帶來挑戰(zhàn)。
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19.我國新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想和基本原則是要推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合，培育新增長點，形成新動能。
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20.2016年9月開始，微軟的技術(shù)與研發(fā)部門和人工智能(AI)研究部門相互分離，各司其職。
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二、單項選擇(每題2分)
21.醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的應(yīng)用包括：藥物研究、病人行為及其相關(guān)數(shù)據(jù)、（ ）、管理醫(yī)療社保基金。
A.臨床研究 B.科學(xué)研究 C.涉密研究 D.門診診斷
22.發(fā)展網(wǎng)信事業(yè)戰(zhàn)略的目標：加強領(lǐng)導(dǎo)、統(tǒng)籌規(guī)劃和依靠（ ）緊密協(xié)同。
A.產(chǎn)、學(xué)、用 B.產(chǎn)、學(xué)、研 C.社會分工 D.產(chǎn)、學(xué)、研、用
23.基礎(chǔ)技術(shù)提供平臺主要是（ ）平臺，這些云平臺為人工智能實現(xiàn)大規(guī)模的實時計算提供了計算基礎(chǔ)。
A.云計算 B.互聯(lián)網(wǎng) C.云計算、大數(shù)據(jù) D.大數(shù)據(jù)
24.2017年谷歌無人駕駛汽車可以對不同場景進行學(xué)習(xí)，如（ ）、城市道路、過橋等。
A.泥濘路 B.平路 C.鄉(xiāng)間小路 D.山路
25.騰訊AI政務(wù)基于騰訊微信、QQ等平臺自身連接能力，提供（ ）、智能服務(wù)、智能分析和智慧應(yīng)用等服務(wù)。
A.精準推送 B.實名認證 C.智能核身 D.勾勒用戶圖像
26.牢牢把握新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略機遇，堅定不移地把發(fā)展人工智能放在提高社會生產(chǎn)力、提升國際競爭力、增強綜合國力、保障國家安全的戰(zhàn)略支撐的（ ）位置。
A.全局核心 B.重點突出 C.關(guān)鍵部分 D.戰(zhàn)略中心
27.微軟自然語言計算組成立于 1998年，專長于（ ）、輸入法、問答、社交、文本挖掘等。
A.翻譯 B.收集 C.處理 D.校對
28.2016年5月，美國白宮成立了（ ）和機器學(xué)習(xí)委員會，協(xié)調(diào)全美各界在人工智能領(lǐng)域的行動，探討制定人工智能相關(guān)政策和法律。
A.人工智能 B.制造 C.無人駕駛 D.I技術(shù)
29.歐盟的人腦計劃旨在通過計算機技術(shù)模擬大腦，建立一套（ ）的生成、分析、整合、模擬數(shù)據(jù)的信息通信技術(shù)平臺。
A.創(chuàng)新 B.全自動 C.全新的、革命性 D.智能
30.德國“工業(yè)4.0”計劃涉及到的機器感知、（ ）、決策以及人機交互等領(lǐng)域。
A.規(guī)劃 B.識別 C.應(yīng)用 D.操作
31.2017年，日本政府制定了人工智能產(chǎn)業(yè)化路線圖，計劃分（ ）階段推進利用人工智能技術(shù)，大幅提高制造業(yè)、物流、醫(yī)療和護理行業(yè)效率。
A.4個 B.2個 C.5個 D.3個
32.人工智能的發(fā)展要素：算法+（ ）+數(shù)據(jù)。
A.編程 B.數(shù)學(xué) C.模擬 D.計算能力
33.國家加大對人工智能關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)的支持力度，人工智能已成為我國的戰(zhàn)略（ ）。
A.發(fā)展重點 B.中心 C.要素 D.核心
34.百度、騰訊、阿里巴巴、科大訊飛等企業(yè)積極布局人工智能領(lǐng)域，搶占產(chǎn)業(yè)（ ）。
A.發(fā)展制高點 B.發(fā)展先機 C.發(fā)展 D.發(fā)展機遇
35.對人工智能發(fā)展態(tài)勢的判斷中的新挑戰(zhàn)是指人工智能發(fā)展的（ ）帶來新挑戰(zhàn)。
A.不確定性 B.負面影響 C.積極性 D.不穩(wěn)定性
36.碳云智能成立于2015年10月，希望建立一個健康大數(shù)據(jù)平臺，運用人工智能技術(shù)處理這些數(shù)據(jù)，幫助人們做（ ）。
A.日常起居 B.健康管理 C.醫(yī)療檢查 D.生活管理
37.百度的Apollo（阿波羅）計劃，即百度將向汽車行業(yè)及自動駕駛領(lǐng)域的合作伙伴提供一個開放、完整、安全的軟件平臺，幫助他們結(jié)合車輛和硬件系統(tǒng)，快速搭建一套屬于自己的完整的（ ）系統(tǒng)。
A.自動駕駛 B.自動操作 C.智能駕駛 D.無人駕駛
38.我國新一代人工智能發(fā)展的總體部署中構(gòu)建一個體系是指構(gòu)建（ ）的人工智能科技創(chuàng)新體系。
A.對外開放 B.互惠互利 C.合作共贏 D.開放協(xié)同
39.互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院要依托于（ ）建設(shè)。
A.現(xiàn)有實體 B.信息共享 C.互聯(lián)網(wǎng) D.分級診療
40.《打造智慧社區(qū)，優(yōu)化居家養(yǎng)老（下）》認為，發(fā)展智慧養(yǎng)老服務(wù)可以帶動我國哪些經(jīng)濟領(lǐng)域的發(fā)展（ ）。
A.制造業(yè) B.服務(wù)業(yè) C.娛樂業(yè) D.農(nóng)業(yè)
三、多項選擇(每題2分)
41.人工智能的智能硬件其交互方式出現(xiàn)（ ）直接交互。
A.手勢 B.語音 C.體感 D.眼神
42.人工智能能夠?qū)Γ?）的安全進行防護。
A.個人 B.醫(yī)療 C.金融 D.城市
43.（ ）的融合創(chuàng)新是智能安防發(fā)展的重要切入點。
A.人工智能 B.體感 C.音頻 D.視頻
44.人工智能產(chǎn)業(yè)體系的融合產(chǎn)業(yè)有（ ）。
A.智能金融 B.智能客服 C.自動駕駛汽車 D.智能制造
45.人工智能應(yīng)用類企業(yè)的切入領(lǐng)域有（ ）。
A.機器人 B.智能家居 C.教育培訓(xùn) D.醫(yī)療設(shè)備
46.廣泛開展人工智能科普活動，做到（ ）。
A.支持開展形式多樣的人工智能科普活動
B.鼓勵科學(xué)家參與人工智能科普
C.建設(shè)和完善人工智能科普基礎(chǔ)設(shè)施
D.支持開展人工智能競賽
47.智慧社區(qū)的淵源包括（ ）。
A.原始社會 B.工業(yè)社會 C.農(nóng)業(yè)社會 D.信息化社會
48.智慧社區(qū)的三級指標包括（ ）。
A.保障體系 B.便民服務(wù) C.社區(qū)治理與公共服務(wù) D.主題社區(qū)
49.中國人口老齡化面對的挑戰(zhàn)有（ ）。
A.人口流動頻繁，家庭養(yǎng)老能力不足
B.代際關(guān)系變化，老年居住空巢增加
C.預(yù)期壽命延長，照料需求壓力加大
D.家庭規(guī)模縮小，代際支持能力弱化
人工智能醫(yī)療問題范文第2篇
【關(guān)鍵詞】人工智能 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域
1 引言
人工智能（AI）是上世紀50年展起來的新興學(xué)科，主要內(nèi)容包括：知識表示、自然語言理解、機器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、計算機視覺、自動推理和搜索方法、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面。在過去的幾十年里人工智能涌現(xiàn)出了大量的方法，大致可分為兩大類：第一類是基于Newell和Simon的物理符號系統(tǒng)假說的符號處理方法。這種方法大多采用從知識階段向下到符號和實施階段的自上而下的設(shè)計方法，第二類是采用自下而上設(shè)計的“字符號”方法。
2 人工智能的發(fā)展
全球?qū)θ斯ぶ悄艿难邪l(fā)經(jīng)歷了已經(jīng)有70年的發(fā)展，從上個世紀的50年代開始一直到今天，歷經(jīng)了兩次大起大落，但伴隨著深度學(xué)習(xí)的重燃、龐大的大數(shù)據(jù)支撐以及計算能力的不斷提升和成本的不斷下降這些因素的出現(xiàn)，尤其是在摩爾定律、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計算、新方法這些人工智能進步的催化劑作用下，將迎來人工智能新的春天。
3 人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域上的應(yīng)用
3.1 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中人工智能的應(yīng)用
在醫(yī)學(xué)診斷中人工智能的應(yīng)用會出現(xiàn)一些難題，例如知識獲取比較難、推理速度慢、自主學(xué)習(xí)以及自適應(yīng)變化能力弱。研究人腦連接發(fā)現(xiàn)了以人工神經(jīng)為特點可以解決在獲取知識中所出現(xiàn)的瓶頸和知識種類繁瑣問題，能夠提高對知識的推理能力，包括自主學(xué)習(xí)，自組織等方面的能力，促進了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)中的快速發(fā)展。
人工智能領(lǐng)域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)上，它只是AI分支中的一個，只能通過邏輯符號來模擬人腦的思維方式，進一步來實現(xiàn)人工智能，與之相比，不同的ANN是學(xué)習(xí)和訓(xùn)練為一體來達到智能的。ANN具有學(xué)習(xí)的能力及特殊方法，用戶不用編寫復(fù)雜的程序來解決所遇到的問題，只用提供有效的數(shù)據(jù)就可以完成。迄今為止，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中對大部分的病理原因無法解釋，無法確定病理原因，加上各種疾病的表現(xiàn)種類復(fù)雜多變。在醫(yī)學(xué)的日常實踐中，疾病相應(yīng)的治療只能以經(jīng)驗為基礎(chǔ)來判斷。所以，ANN有著記憶，學(xué)習(xí)和歸納總結(jié)為一體的人工智能服務(wù)，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有很好的應(yīng)用發(fā)展趨勢。
3.2 在中醫(yī)學(xué)中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
在中醫(yī)學(xué)中，所提出的“辨證論治”中的“證”具有模棚性、不確定性的特點，主觀性比較強，因此中醫(yī)的診斷方法和治療手段與醫(yī)師的經(jīng)驗水平有很大聯(lián)系。數(shù)年來在實驗研究，臨床觀察，文章整理，經(jīng)驗總結(jié)上，都有著對“證”的研究思想的深入調(diào)查。一部分“辨證”的過程可以用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來替換使用。恰當?shù)闹嗅t(yī)癥狀可以作為基本輸入和適當人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)以往的學(xué)習(xí)“經(jīng)驗”來進行綜合分析，從而提出中醫(yī)診斷方法。
由神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型、網(wǎng)絡(luò)連接模型、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法等幾個要素組成了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。具有某些智能系統(tǒng)的功能。 按照網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來劃分，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多不同的種類，例如感知器、BP網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)等，目前應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是其中的BP網(wǎng)絡(luò)。這種前沿網(wǎng)絡(luò)非 BP網(wǎng)絡(luò)所屬，網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與權(quán)值能夠表達復(fù)雜的非線性 I/0映射關(guān)系。憑借 BP網(wǎng)絡(luò)優(yōu)良的自主學(xué)習(xí)功能，既可以通過誤差的反向傳播方法，對照已知樣本反復(fù)進行訓(xùn)練，也可以調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，直到網(wǎng)絡(luò)的 I/0關(guān)系在某一塊訓(xùn)練指標下最接近樣本為止。
3.3 人工智能在臨床醫(yī)療診斷中的應(yīng)用
計算機編寫的程序主要根據(jù)專家系統(tǒng)的設(shè)計原理和方法來模擬醫(yī)生的醫(yī)學(xué)診斷，以及通常治療手段的思維過程來進行。醫(yī)療專家系統(tǒng)是臨床醫(yī)療診斷中人工智能的很好體現(xiàn)，不僅能夠處理較為復(fù)雜的醫(yī)學(xué)治療問題，還能當做醫(yī)生診斷疾病的重要工具，更重要的是傳承了專家們的寶貴醫(yī)學(xué)治療經(jīng)驗。
3.4 人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用
目前，在醫(yī)學(xué)影像中存在著的問題，比如：誤診率高、缺口大。這些問題需要通過人工智能的方法來解決。在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)領(lǐng)域人工智能的應(yīng)用包括主要的兩個方面，分別是：第一個方面為圖像識別，第二個方面為深度學(xué)習(xí)，其中人工智能應(yīng)用最核心的部分實深度學(xué)習(xí)。這兩個部分都是基于醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)所進行的數(shù)據(jù)上的挖掘和應(yīng)用。這兩個方面所進行的數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用都是依據(jù)醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)來完成的。
Geoffrey Hinton教授是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的大師，2006年，他與其博士生在《Science》和相關(guān)的期刊上發(fā)表了論文，第一次提出了“深度信念網(wǎng)絡(luò)”的概念。2012年，由斯坦福大學(xué)Fei-Fei Li教授舉辦的ImageNet ILSVRC大規(guī)模圖像識別評測任務(wù)是由Hinton教授的研究團隊參加的。這個任務(wù)包括了120萬張高分辨率圖片，1000個類比。Hinton教授團隊使用了全新的黑科技多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將圖像識別錯誤率突破性地從26.2%降低到了15.3%。 這個革命性的技術(shù)，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)以迅速的速度進入了醫(yī)療和工業(yè)的領(lǐng)域范圍，隨后這一技術(shù)被陸續(xù)出現(xiàn)的醫(yī)療影像公司使用。例如：國際知名的醫(yī)學(xué)影像公司Enlitic和國內(nèi)剛剛獲得有峰瑞資本600萬天使輪融資的DeepCare。都是不斷積累大量影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，繼續(xù)對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行深度的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，從而有效的提高了醫(yī)生診斷的準確率。
人工智能不僅能使患者的健康檢查快速進行，包括X光、B超、核磁共振等。另外還能大量減少醫(yī)生的讀片時間，提升了醫(yī)生的工作效率，降低誤診率。
4 總結(jié)
人工智能軟件工作效率遠遠超過了人類大腦，不僅能夠更快速的找到數(shù)據(jù)的模式和相似性，還能有效幫助醫(yī)生和科學(xué)家提取重要的信息。隨著人工智能的發(fā)展及其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的逐漸普及和應(yīng)用，兩者的互相融合在未來必定成為醫(yī)學(xué)發(fā)展的重要方向。
參考文獻
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人工智能醫(yī)療問題范文第3篇
隨著人工智能的發(fā)展，人社會從移動互聯(lián)網(wǎng)時代進入智慧互聯(lián)網(wǎng)時代，近幾年人工智能在醫(yī)療方面提供給我們越來越多高效的幫助。社會上越來越多的呼聲認為人工智能將會取代未來人類的工作，但人工智能取代人類工作的說法并不準確，人工智能有所能、有所不能。醫(yī)療里的許多東西并不是簡單的科學(xué)，有更多東西是個人經(jīng)驗，個人經(jīng)驗以目前的技術(shù)水平是沒辦法讓機器來直接學(xué)習(xí)的。
我們總是片面地去看影像信息，而忽略檢查檢驗的結(jié)果，心電圖的信息、體溫信息等因素，怎么把這些信息和影像信息結(jié)合起來，產(chǎn)生最終的診斷結(jié)果，這是現(xiàn)在人工智能的算法發(fā)展的主要著力點。我們應(yīng)該更好地利用專家的知識，把機器學(xué)習(xí)和人工智能建立在醫(yī)學(xué)體系上而不是離散的板塊上，讓這個技術(shù)更有效地解決各種臨床問題，去服務(wù)于醫(yī)生。
人工智能的第三次高峰
人工智能的歷史是從1956年開始，期間已經(jīng)經(jīng)歷了兩次高峰，從2009年提出深度學(xué)習(xí)的概念之后，人工智能正式進入發(fā)展的第三次高峰。如今的深度學(xué)習(xí)有很多延伸的算法，且在許多領(lǐng)域都有成功的案例。霎時間許多新聞媒體都紛紛議論人工智能是否真的可以取代人類的工作，從我個人角度分析，人工智能仍然有許多的局限性，用醫(yī)療來講，醫(yī)療里的許多東西都是個人經(jīng)驗，并不是一個可以讓機器機械化學(xué)習(xí)的知識。但是目前的人工智能在醫(yī)學(xué)方面不光可以看到我們看不到的一些信息，還會收集分析并基于專家知識的層面進行理解思考，做出推理協(xié)助診斷治療。
智慧醫(yī)療的“三駕馬車”
一套完善的智慧醫(yī)療體系離不開以下幾點：
行業(yè)大數(shù)據(jù)：行業(yè)數(shù)據(jù)要標準化、完整、準確，且一定要和應(yīng)用相關(guān)。只有最客觀真實準確的數(shù)據(jù)才會盡可能地完善智慧醫(yī)療體系。
行業(yè)專家：我們需要有行業(yè)專家來指導(dǎo)應(yīng)當著力于哪些領(lǐng)域讓我們有的放矢，在專家的指導(dǎo)下建立知識庫，并且利用專家的協(xié)助盡可能地完善。
核心技術(shù)：在技術(shù)層面，軟件的便捷、實用是一切程序的基礎(chǔ)，軟件的出現(xiàn)應(yīng)當盡可能地減少醫(yī)生的工作流程，幫助醫(yī)生提高效率、提升工作水平。
基于完整數(shù)據(jù)、行業(yè)專家的支持和先進的核心技術(shù)的角度發(fā)展，我們可以服務(wù)政府機構(gòu)，去做政策決策。可以服務(wù)醫(yī)院，做到醫(yī)院的運營管理；服務(wù)醫(yī)生，對三甲醫(yī)院的頂級醫(yī)生來講，每天可以更高效地診療大量病人。對于基層放射科醫(yī)生，每天的片子很少，經(jīng)驗不足，我們可以提供大量的實踐素材。服務(wù)用戶，用戶在進行檢查或體檢后獲取信息的速度將會更加快速，并且可以通過上網(wǎng)自助咨詢信息更加高效地去了解自己的身體，管理我們的健康。
臨床問題驅(qū)動技術(shù)發(fā)展
人工智能醫(yī)療問題范文第4篇
關(guān)鍵詞：智能制造；關(guān)鍵技術(shù)；政策建議
一、當前經(jīng)濟形勢下智能制造發(fā)展宏觀分析
1.基礎(chǔ)技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展
隨著我國需求市場的蓬勃發(fā)展，一大批企業(yè)的快速跟進，使我國在計算機視覺、中文語音識別和無人駕駛等典型應(yīng)用方面進入全球前列，具備了加速發(fā)展的市場條件和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。在新一代信息技術(shù)接力式創(chuàng)新的驅(qū)動下，萬物互聯(lián)和智能化趨勢越發(fā)明顯，預(yù)計2035年全球聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量將突破千億件，將快速推動智能制造快速發(fā)展。近年來在算法、數(shù)據(jù)和算力三方面的突破下，新一代人工智能開始成為新的競爭焦點。人工智能在看、聽、理解等關(guān)鍵指標上已經(jīng)媲美甚至趕超人類。在機器識別圖像、語音和自然語言等開始廣泛應(yīng)用，類似技術(shù)已廣泛嵌入呼叫中心、客服系統(tǒng)、智能助手、聊天機器人等產(chǎn)品中。人工智能蘊含著無可估量機遇，各路企業(yè)爭相涌入布局。從2013年到2017年，全球人工智能投資事件從310件增長到1349件，投資額從17億美元增長到152億美元，安防、醫(yī)療、交通、制造等數(shù)據(jù)豐富的行業(yè)成為重點投資領(lǐng)域。
2.我國智能制造發(fā)展情況
隨著我國智能制造發(fā)展的快速推動，依托用戶規(guī)模、應(yīng)用場景、風(fēng)險資金和科技論文等優(yōu)勢，我國在一些基礎(chǔ)技術(shù)的應(yīng)用方面進入全球前列，一大批骨干企業(yè)快速發(fā)展，在智能制造產(chǎn)業(yè)各個環(huán)節(jié)積極布局，為我國智能制造的快速發(fā)展，實現(xiàn)彎道剎車提供有利條件。數(shù)據(jù)資源是發(fā)展人工智能的關(guān)鍵要素，主要來自用戶和聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。從用戶數(shù)看，到2017年底，我國有3.49億固定寬帶用戶，是美國的3.5倍，占全球38%。從數(shù)據(jù)量來看，我國已占全球13%，據(jù)高盛報告預(yù)測，隨著用戶數(shù)和在線時長增長，這一指標到2020年預(yù)計提升至20%—25%。我國有用戶規(guī)模的先天優(yōu)勢。我國有近4億的年輕用戶，他們對新科技、新產(chǎn)品的接受度比較高，所以廣泛的行業(yè)分布、多樣的用戶需求為拓展人工智能應(yīng)用提供了廣闊市場。在這一輪人工智能剛興起時，國內(nèi)一批公司深耕計算機視覺技術(shù)，目前從算法水準和應(yīng)用情況看，人臉識別、安防監(jiān)控等領(lǐng)域已獲得全球認可。總體上，智能應(yīng)用開始進入快速擴展期，我國有望在更多領(lǐng)域形成自身優(yōu)勢。
二、我國智能制造發(fā)展當前階段面臨的問題
1.芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展有待提升
高端芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是智能制造的重要前提，但是芯片關(guān)鍵技術(shù)方面還有很大的提高空間，目前處于“受制于人”的情況。當前芯片產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵技術(shù)方面美國還是占主導(dǎo)地位，首先，圖形處理芯片方面，英偉達、超威和英特爾三強主導(dǎo)市場方向。其次，可編程邏輯陣列芯片方面，賽靈思和英特爾兩強主導(dǎo)市場。第三，專用集成電路(ASIC)芯片方面，谷歌的張量處理芯片(TPU)性能優(yōu)勢明顯。目前，由于價格和關(guān)鍵技術(shù)的制約我國還處于芯片進口階段，孫然有部分企業(yè)可以進行芯片的定制，但是由于資本投入和商業(yè)化推廣的弊端還處于初級階段。
2.人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)依舊不能形成單獨生態(tài)體系
人工智能的算法框架依附于國外巨頭開源生態(tài)體系。當前我國人工智能產(chǎn)業(yè)必須降低人工智能產(chǎn)品或應(yīng)用開發(fā)成本，進而吸引世界各地開發(fā)者入駐生態(tài)。從高盛報告看，谷歌Tensorflow算法框架聚集了6.8萬名明星開發(fā)者；而百度Pad-dlePaddle平臺僅有5330位，不到前者1/10。我國當前大部分都機遇谷歌的基礎(chǔ)算法框架進行開發(fā)，很難自主建立內(nèi)生性的生態(tài)系統(tǒng)。3.專業(yè)技術(shù)人才的缺失異常嚴重智能制造的重要核心就是專業(yè)技術(shù)人才的集聚，但是我國智能制造相關(guān)人才總量和人才結(jié)構(gòu)上還處于比較落后的階段。如全球最大招聘網(wǎng)站領(lǐng)英2017年《全球AI領(lǐng)域人才報告》顯示，全球人工智能人才數(shù)量190萬人，其中美國85萬人，我國5萬人，位列印度、英國、加拿大、澳大利亞、法國之后，排第七位。從專業(yè)化人員從業(yè)時間來看，與美國相比我國專業(yè)化從業(yè)人員，從業(yè)超過十年以上的不足40%，而美國卻超過了70%，我國大部分關(guān)鍵技術(shù)人員和管理人員都是海外引進，我國在智能制造的核心技術(shù)方面，尤其是人工智能的底層算法方面與美國還是有很大的距離。
4.我國關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的政策法規(guī)落后于技術(shù)創(chuàng)新的需求
數(shù)據(jù)開放、隱私管理、算法歧視、網(wǎng)絡(luò)攻擊等方面需要新的監(jiān)管法規(guī)。以智能影像診斷為例，美國2017年采取先上市后批準的模式助推產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新；我國則按照醫(yī)療器械監(jiān)管，要求經(jīng)過器械檢測、臨床評測、器械技術(shù)審批、政府發(fā)放批文等四個環(huán)節(jié)，企業(yè)反映總耗時30個月，且準入制度、收費模式、醫(yī)保對接等尚是空白。所以，首先數(shù)據(jù)開放是我們必須要解決的問題，我國政府數(shù)據(jù)開放排名全球靠后，而在科技巨頭之間創(chuàng)建標準統(tǒng)一、跨平臺分享的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)要落后于美國。其次數(shù)據(jù)隱私管理方面問題，海量數(shù)據(jù)的采集不可避免涉及個人隱私，如何避免濫用是各方關(guān)切點。最后是網(wǎng)絡(luò)攻擊問題，防御網(wǎng)絡(luò)攻擊、保障安全是客戶最為關(guān)心的主要問題。
三、推動我國智能制造發(fā)展的路徑及建議
1.建立核心技術(shù)研發(fā)標準，加大產(chǎn)業(yè)上下游銜接
我國智能制造雖然全面推廣，但是在芯片產(chǎn)業(yè)方面還是短板，想要借助人工智能的機會實現(xiàn)彎道超車必須要放長戰(zhàn)線，做好基礎(chǔ)研發(fā)工作。我國消費市場具有一定的優(yōu)勢，要做好開放合作的準備，加強學(xué)習(xí)的強度，縮短學(xué)習(xí)的周期。避免資金、人才等資源的浪費，推進強強聯(lián)合，鼓勵走差異化技術(shù)路線。優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈條，加強上下游的銜接，利用好國內(nèi)良好的消費市場，產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)企業(yè)要積極抓住這個機會，積極實現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用。
2.建立標準化產(chǎn)業(yè)鏈條平臺
積極累計專業(yè)化技術(shù)成果，雖然我國在機器視覺算法方面也走在全球前列，但沒有完整商業(yè)化生態(tài)體系，要快速構(gòu)建原生的算法構(gòu)架和標準化平臺。要借鑒PC互聯(lián)網(wǎng)時代win-dows操作系統(tǒng)主導(dǎo)生態(tài)、移動互聯(lián)網(wǎng)時代安卓主導(dǎo)生態(tài)的經(jīng)驗做法，支持組建產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟構(gòu)筑生態(tài)搭建算法框架。政策上支持構(gòu)建算法構(gòu)架，兼容多平臺應(yīng)用，抓住機會提升我國基礎(chǔ)技術(shù)平臺的應(yīng)用和研發(fā)水平。并且要建設(shè)以人工智能為基礎(chǔ)的公共數(shù)據(jù)資源庫、標準測試數(shù)據(jù)集，為評估算法效能提供評價基準。
人工智能醫(yī)療問題范文第5篇
關(guān)鍵詞：人工智能；犯罪；刑法；立法構(gòu)建
一、人工智能時代刑法構(gòu)建的必要性
（一）刑事立法可以防控人工智能技術(shù)帶來的風(fēng)險
人工智能與現(xiàn)實社會的聯(lián)系日益緊密，已經(jīng)成為法律無法回避的領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展推動了人工智能時代的到來，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的信息與數(shù)據(jù)是孕育人工智能的土壤。當今社會，人工智能技術(shù)已經(jīng)滲透到生活的各個方面，我們的醫(yī)療、軍事、交通、城市建設(shè)等方面，處處都有人工智能的身影。當我們享受著先進技術(shù)帶來的好處時，也不能忽略其潛在的法律風(fēng)險。因為這樣緊密的聯(lián)系就決定了人工智能會高頻率地參與人類社會的活動，那么當其參與的行為涉及刑法時，就需要立法來規(guī)制。
（二）刑事立法可以及時應(yīng)對這一新生事物對于現(xiàn)行刑法的挑戰(zhàn)
不可否認，法律具有滯后性，新技術(shù)帶來的犯罪無法被現(xiàn)行的刑法及時規(guī)制，甚至?xí)a(chǎn)生沖擊。只有通過立法及時修補法律的空白之處，解決刑法對于人工智能類犯罪的適用等問題，才可以保證這一技術(shù)的健康發(fā)展和合理使用。［1 ］
二、現(xiàn)行刑法規(guī)制人工智能犯罪的困境
（一）從刑事責任主體角度
在我國現(xiàn)行刑法中可以規(guī)制的人工智能類犯罪極其有限，僅限于行為人直接將人工智能當作工具進行生產(chǎn)、利用的情形，換言之，人工智能此時執(zhí)行的一切操作僅為犯罪者的意志和行為的延伸，這種情形下的刑事責任主體為利用人。例如，紹興市破獲的全國首例利用人工智能侵犯公民個人信息案，犯罪團伙利用人工智能技術(shù)盜取數(shù)據(jù)，識別圖片，進行詐騙，竊取公民個人信息進行犯罪。在這個案件中，人工智能被當作工具直接被犯罪分子支配利用，可以根據(jù)刑法第二百五十三條之一侵犯公民個人信息罪對犯罪分子進行定罪。當然，即便如此，這樣的定罪依然存在瑕疵，后文第（二）節(jié)將從另一角度闡述。然而，真正棘手的問題是，當人工智能在無自然人利用、操縱時，或者違背利用者的初衷，自行發(fā)生了犯罪行為（如無人駕駛汽車涉及交通事故罪，手術(shù)機器人涉及醫(yī)療事故罪等），其刑事責任主體又該如何確定，是人工智能本身，還是其用戶，又或者是發(fā)明者，由于現(xiàn)行刑法刑事責任主體認定的局限性，這種情形下刑事責任主體的確定存在爭議。
（二）從罪名角度
不可否認，人工智能時代的到來產(chǎn)生了許多前所未有的行為方式，所以，針對以下三種情形，即便行為主體符合我國現(xiàn)行刑法對于刑事責任主體的認定（自然人、單位），因為缺乏與之相對應(yīng)的罪名，也無法直接且有效的規(guī)制：首先，是犯罪主體濫用人工智能學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練其進行犯罪的情形。正如前文所述的，紹興市破獲的全國首例利用人工智能侵犯公民個人信息案，我們可以按照侵犯公民個人信息罪對犯罪分子進行定罪，但是其非法濫用人工智能技術(shù)的行為是無法規(guī)制的。其次，是由于人工智能的生產(chǎn)者、發(fā)明者在程序編寫等技術(shù)方面的問題，導(dǎo)致人工智能運行時發(fā)生危害社會安全的犯罪行為的情形。比如，2018 年3 月發(fā)生在亞利桑那州坦佩市的Uber無人駕駛汽車意外撞死一名行人的案例，［2 ］經(jīng)后續(xù)調(diào)查給出的技術(shù)解釋是，由于技術(shù)限制，其識別系統(tǒng)會在惡劣環(huán)境下發(fā)生識別有誤，甚至無法識別的情況，Uber公司對其人工智能的某一算法設(shè)置上存在紕漏，但最終的審判結(jié)果卻是Uber公司不負刑事責任。這雖然是國外的案例，但也對我國刑事立法提供了思考的方向，或許有觀點認為，在我國發(fā)生類似案例，可以直接按照刑法第一百四十六條的相關(guān)規(guī)定按照生產(chǎn)、銷售不符合安全標準的產(chǎn)品罪來定罪。但筆者認為，人工智能本就屬于新興技術(shù)，其發(fā)展必然存在不成熟的因素，但也不能忽視其進步性，所以，在一定限度內(nèi)，我們應(yīng)該對人工智能產(chǎn)品所帶來的風(fēng)險有一定程度上的容許，如此才有利于行業(yè)的發(fā)展，而這就需要設(shè)立新的罪名來解決。
三、人工智能刑事立法構(gòu)建策略
（一）關(guān)于刑事責任主體認定
針對上文提出的，人工智能在無自然人利用、操縱時，或者違背利用者的初衷，自行發(fā)生的犯罪行為的責任主體認定問題，我們可以分為兩類討論：首先，是弱人工智能發(fā)生的犯罪行為。所謂“弱人工智能”是指沒有自主意識，缺乏創(chuàng)造性、遵循機械規(guī)律的人工智能。此類人工智能在無自然人利用、操縱時，或者違背利用者的初衷，自行發(fā)生的犯罪行為，多半是程序等技術(shù)的瑕疵造成的。此時，此類人工智能無法滿足犯罪主客觀一致的要求，不具有承擔刑事責任的能力，所以應(yīng)該認定其發(fā)明者為刑事責任主體，因為發(fā)明者在發(fā)明此類弱人工智能時，可以且應(yīng)當預(yù)見到人工智能的行為和潛在的風(fēng)險，發(fā)明者此時具有確保其發(fā)明物不會危及公共安全和人身安全的義務(wù)。當然，也有例外情況，如果是由于他人（黑客等）惡意入侵的行為造成的犯罪，應(yīng)當認定該介入因素切斷了原先的因果關(guān)系，應(yīng)該認定入侵者為刑事責任主體。其次，是強人工智能發(fā)生的犯罪行為。所謂“強人工智能”是指具有獨立意識，有思考能力，通過學(xué)習(xí)可建立對于周圍環(huán)境的認識、判斷的自主運行的人工智能。這類人工智能的犯罪能夠符合客觀方面（危害行為、危害結(jié)果、因果關(guān)系、犯罪的時間、地點、方法）的要求，也能夠符合主觀方面（如意識因素、意志因素）的要求，應(yīng)當認定其為刑事責任主體，獨立承擔刑事責任。首先，這類人工智能具有更強的學(xué)習(xí)能力，思考能力，它們可以通過學(xué)習(xí)和思考產(chǎn)生自主意志和是非判斷能力，已經(jīng)不再是使用者意志和行為的延伸；其次，強人工智能在自主意識和判斷力的基礎(chǔ)上，完全有能力獲取其研發(fā)人未編入其程序的知識，而這些知識極有可能具有人身危害性，但這些內(nèi)容是很難被及時預(yù)見并立刻刪除的；最后，基于前兩點的內(nèi)容，我們完全有理由認為，強人工智能是具有可罰性的，此時的人工智能已經(jīng)具有了自然人的倫理屬性，可以被當作“機械犯罪人”。我們可以對其執(zhí)行刪除數(shù)據(jù)并且將該人工智能銷毀的刑罰。故針對強人工智能的犯罪，我們不必設(shè)立新的罪名，但需要出臺相關(guān)的司法解釋來調(diào)整、明確刑事責任主體的認定。比如，針對現(xiàn)行刑法的某些犯罪（如公共安全類犯罪、除外侵犯人身權(quán)利的犯罪、侵犯財產(chǎn)類型的犯罪等等）出臺司法解釋，增加強人工智能本體為刑事責任主體，并補充強人工智能的刑罰執(zhí)行制度，只有完善了司法解釋，才不會使上述策略成為空中樓閣。
（二）關(guān)于新罪名的設(shè)立
1 ．設(shè)立濫用人工智能技術(shù)罪隨著技術(shù)的發(fā)展，人類對于人工智能技術(shù)的依賴性會越來越大，這已是大勢所趨，但這勢必會引起該技術(shù)濫用的行為。就如全國首例利用人工智能侵犯公民個人信息案，犯罪分子利用人工智能，可以使傳統(tǒng)的犯罪行為更加快速，更加低成本，低風(fēng)險。所以我們有必要設(shè)立濫用人工智能技術(shù)罪，在規(guī)制犯罪分子基本犯罪行為的基礎(chǔ)上，［3 ］該罪名應(yīng)該納入刑法分則第六章妨害社會管理秩序罪中進行明確規(guī)定。2 ．設(shè)立人工智能重大責任事故罪針對人工智能的生產(chǎn)者、發(fā)明者在程序編寫等技術(shù)方面的問題（主要針對弱人工智能），導(dǎo)致人工智能自行運行時發(fā)生危害社會安全的犯罪行為的情形，應(yīng)該成立人工智能重大責任事故罪，規(guī)制發(fā)明者、生產(chǎn)者在發(fā)明、設(shè)計、生產(chǎn)環(huán)節(jié)中未完全按照行業(yè)標準和國家標準履行義務(wù)的行為。但是，結(jié)合前文所述對于新興技術(shù)發(fā)展的支持態(tài)度，應(yīng)該對其中的生產(chǎn)方采取嚴格責任制，即如果生產(chǎn)商有足夠證據(jù)證明自己的生產(chǎn)過程是嚴格遵守現(xiàn)有的相關(guān)標準的，則可以免于承擔刑事責任。該罪名應(yīng)該納入刑法第二章危害公共安全罪中進行明確規(guī)定。
四、結(jié)語
人工智能時代的到來既給我們以便利，同時也會給我們帶來法律的困擾，甚至對傳統(tǒng)的刑法帶來沖擊，相關(guān)的刑事立法可能會改變長久以來的傳統(tǒng)的刑事責任定義，這正是新興技術(shù)的發(fā)展對于刑事立法的挑戰(zhàn)，所以我們既要制裁人工智能類的犯罪，又不能阻礙該行業(yè)的發(fā)展，只有這樣，才是成功應(yīng)對我國當下人工智能犯罪的刑法困境。
參考文獻
［1 ］李振林．人工智能刑事立法圖景［J］．華南師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2018 （6 ）：125-133+191 ．
