【公务员类职业资格】2019年公安院校统一招警考试申论考前冲刺预测模拟试题及答案解析.doc

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1、2019 年公安院校统一招警考试申论考前冲刺预测模拟试题及答案解析 (总分： 100.00，做题时间： 90 分钟 ) 一、材料分析题 (总题数： 1，分数： 100.00) 给定材料 材料 1.党的十九大报告提到，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合。 人工智能在中国正在进一步发力，农业、教育、金融、工业生产、城市管理越来越多的领域开始使用人工智能机器人。 2017 年 11 月 19 日，一场“中国智能税务服务研讨会”在郑州召开。会议上，知名的财税专家分享了税界的最新动态、税务的 现代化前景以及智能化对财税行业发展的影响，吸引了河南及山东、浙江、安徽、陕西等省的税务师事务所所

2、长共 60 多人。 国内首款智能办税机器人也第一次在河南亮相，引起与会者极大的兴趣。据介绍，这款叫作“税宝宝”的智能办税机器人，整机除使用德国智能机芯片外，其他均使用了我国自主研制的部件。作为第一代智能办税机器人的 1.0 版本，目前它已经可以做到人机对话。 现场，当工作人员提出“企业购买轿车，可以抵扣吗”的问题时，虽然提问者的叙述并不完整，但机器人立即就给予了语音回应，并在屏幕上同步显示出了应答文字：根 据财政部、国家税务总局关于全面推开营业税改征增值税试点的通知（财税号）附件规定，原增值税一般纳税人自用的应征消费税的摩托车、汽车、游艇，其进项税额准予从销项税额中抵扣。 财税专家 A 介绍，

3、这款小巧玲珑的机器人，目前推出的是 1.0 版，但它已经能够实现“六能”：能查税、能听税、能问税、能看税、能约税和能办税。最核心的功能包括政策法规的精准查询，涉税问题问答，发票验证，海量的可以借鉴的税收筹划案例以及视频学习。甚至，在财税工作人员劳累的时候，还可以喊它讲个故事，说个笑话听听。 参会的税务界人士及专家学者，对办税服务的智能化发展给予了很大的期待。 财税专家 B 介绍，目前在税务部门的办税服务大厅，需要大量的工作人员提供服务，很多还都是刚毕业没多久的大学生，“他们就是掌握再多的税收政策，也不可能比得上智能机器人。”“还有 12366 热线，后台也占用了大量的人力，有很多是刚提拔上来的

4、业务尖子、年轻干部，还有一些是第三方人员，天天接听热线，回答问题，工作比较枯燥，即便培训再长时间，有时候也难免会与咨询者产生矛盾。”所以B 说，“智能时代来了，你惊着了吗？我是惊着了。但纳税服务的信息化 、智能化，这种惊吓是很必要的。” 财税专家 C 也期待，智能机器人能进入办税服务大厅，把办税服务人员解放出来。财税专家 D 对这款智能办税机器人非常看好，认为其兼具准确性、权威性和及时性。 财税专家 E 对智能办税机器人也给予了很高评价。他介绍，原来国内部分省份也曾尝试过纳税服务机器人，但那些机器人并不智能，更恰当地说，只能起到“导引”作用。他认为，这款“税宝宝”才称得上是当前最先进的智能办税

5、机器人。 那么，智能机器人会在多大程度上替代人工？办税智能机器人会在多大程度上替代企业财税人员及财税 代理公司的工作？ 财税专家 F 认为，凡是重复性的劳动，最终都会被人工智能机器人取代。 据介绍，目前推出的这款智能办税机器人，其 2.0 版本将可以实现代理记账、审计、风控、纳税申报等功能； 3.0 版将做到自动核算、避险和税收筹划；在 2020 年前， 4.0 版将会实现工商税务银行一体化自动服务。 F 还认为，智能机器人不仅会取代企业财税人员和税务代理公司的那些重复性劳动，比如开具发票、申报纳税，甚至连税务部门的稽查工作也可以做到。届时，财税工作人员要做的，是研究工作，进行创造性的工作，人

6、工智能的发展 ，甚至将使高校培养大学生的内容、方向发生改变。 材料 2.“作为一种可以引领多个学科领域、有望产生颠覆性变革的技术手段，人工智能技术的有效应用，意味着价值创造和竞争优势。然而，对人类社会许许多多脆弱的、动态的、开放的问题，人工智能仍然束手无策。从这个意义上讲，任何智能机器都没有办法去替代人类。”在 2017 年 7 月 31 日西安举办的一场学术沙龙中，中国科学院院士、中国自动化学会理事长 Z 谈到，因此有必要将人类的认知能力或人类认知模型引入人工智能系统中，来开发“混合智能”。 “这种形态的 AI 或智能机器将是 一个可行而重要的成长模式。” Z 指出，智能机器与各类智能终端已

7、经成为人类的伴随者，人与智能机器的交互、混合是未来社会的发展形态。 如何定义混合智能？“从字面来讲，混合智能应该是混合不同类型的智能。什么样的智能需要混合呢？人工智能、人类智能以及自然界的智能。”澳门大学科技学院院长、讲座教授陈俊龙介绍，虽然人工智能在搜索、计算、存储和优化领域比人类更有优势，但目前它的高级认知功能，例如感知、推理等方面还远远比不上人脑。 “毕竟机器的感知和推理还是由人类去设计的。”陈俊龙说，作为自然赋予人类的智能， 目前在脑神经科学领域，人们要完全弄清楚人脑的工作原理还任重道远。 “当前的人工智能系统在不同层次都依赖大量的样本训练完成有监督的学习，而真正的通用智能会在经验和知

8、识积累的基础上灵巧地无监督学习。如果仅仅是利用各种人工智能计算模型或算法的简单组合，不可能得到一个通用的人工智能。” Z 解释说，因此，“人机协同的混合智能是新一代人工智能的典型特征”。 Z 指出，尽管在特定领域的人工智能系统如谷歌的 AlphaGo、 IBM 的深蓝和 Watson 等依赖强大的计算能力在挑战人类智力方面取得了巨大进步，但 这些系统还无法通过自身思考得到更高层次的智能 它们与具有高度自主学习能力的通用人工智能依然存在着差距。 “但是，人工智能在这些特定领域应用的巨大成功为我们研究与发展新一代人工智能提供了重要的借鉴和新的方法。” Z 说，对当前人工智能而言，解决某些对人类来说

9、属于智力挑战的问题可能是相对简单的，但是解决对人类来说习以为常的问题却非常困难。 他举例说，很少有三岁的孩童能下围棋（除非受过专门的训练），但所有的三岁孩童都能认出自己的父母，且不需要经过标注的人脸数据集的训练。 “人工智能研究的重 要方向之一是借鉴认知科学、计算神经科学的研究成果，使计算机通过直觉推理、经验学习将自身引导到更高层次。”西安交通大学人工智能与机器人研究所教授 X 表示，目前的智能机器仍然是以计算机为中心，并没有实现人们所希望的“以人为中心”。如何把人类认知模型引入到智能机器中，让它能够在推理、决策、记忆等方面达到类人智能水平，是目前科学界讨论的焦点。 AI 之所以未能如人所愿，

10、 X 提出，最大的问题就是科学家对人脑的认知模型还没有一个统一的认识，或者得到的模型还都是对大脑非常局部的理解。但是大脑是多层次化、有整体性，并且有 各种各样耦合关系的有机体，目前暂时没有办法得到一个统一的、通用的架构。 西安交通大学视觉信息处理国家工程实验室副主任 G 进一步提出，要实现人机协同的混合智能，需要解决的第一个难题就是人和机器之间的交互问题。“当前随着语音识别、触控屏等技术的发展，我们在人机交互方面取得了一些进步，但是这还远远不够，人机之间需要更高效的交互。” G 表示，目前人和机器之间的信息传递效率仍然非常低，不能实现真正意义上的人机协同、互相促进。“信息传递的通路是混合智能的

11、一个关键问题，也是未来必须解决的问题。” 材 料 3.最近， Facebook 人工智能实验室（ FAIR）发生了一件出人意料的事。报道此事的大西洋月刊直接使用了“ something unexpected”的措辞，落在中文世界几乎等同于“大事不妙”！因为人工智能之间，自发地聊起了天。 AI 开始聊我们听不懂的东西，意味着什么？ 据外媒报道，当天，正在运行中的两个人工智能设备“ Bob”和“ Alice”绕过程序设计者，自发进行了多轮谈话。更可怕的是，它们使用了自己的语言 类似英语，但省略了一切复杂的时态和语法，聊天内容是一场谈判。 为 了搞清楚它们在聊什么，研究者随后对 AI 的运行模式做了

12、修正，限制它们只能使用人类可以理解的语言交谈。从表面看来 Alice 似乎并没有获取满意的结果，但诡异之处在于， Facebook 后台数据显示这场对话以两者之间的成功协商告终。最终，因为“担心可能会对这些 AI 失去控制”， FAIR 暂停了这一项目。 “我都怀疑这是为了吸引大家的眼球而发布的消息，中间掺杂了人的想象甚至商业目的。” 北京市计算中心常务副主任 T 对此是一笑了之。她解释说，在人编的程序中，发生机器的自我学习、跳变和演化是十分正常的。与其认为这 是机器开始表达了，不如说这是程序的小 bug。 “说到底，这只是两台终端之间的通信，它可能是预设的，也可能是基于条件的选择，但它们的迭

13、代都是有边界的函数。” T 说。 至于人们从这则消息中嗅到的危险气息， T 重复了三次“没到那个程度”。“人工智能是人类的工具，包括它的自我学习和演化，都是由人编的程序操控的。比如典型的 AI 能从一堆照片中找到猫的图像，也完全是人有目的地创造和引导的结果。” 事件的最新进展是 Facebook 研究人员亲自辟谣。业内专家也认为，这只是“基于训练时输入的英文单词的错误组 合”与“训练失误的模型”，“希望这个领域的媒体多些理性”。 关于 AI 对人类未来是否存在潜在威胁，一直存在旗帜鲜明的两派。 争议围绕人工智能的“人性”展开。在支持者看来，人工智能是足以激荡世界的技术，虽然对于衣食住行、教育医

14、疗等人类生活的方方面面都有颠覆性影响，但它也只是技术。而在反对者眼里，飞速发展的 AI 技术就是一个潘多拉盒子，等它发展出自我意识，人类可能会“玩火自焚”。 在前不久召开的第三届中国人工智能大会上，德国人工智能研究中心科技总监直接发问“人工智能是不是人？”并给出了完全否 定的答案。每天蹲在实验室和机器打交道的受访者也都站在了技术乐观论一边，比如 T。她以医疗为例，一台能在两秒钟之内“吃掉” 2016 年整年顶尖医学论文的机器，完全有可能开出比医生更优的处方。“在人类已经积累了大量的知识储备却在短时间内无法完全消化和运用的领域，机器作用很大。” 但人也无须自危。就像长期关注人工智能领域的李开复曾

15、在连线专栏中讲到的：病人在冷冰冰的诊断之外，更需要能够陪伴他的“关爱医生”，这样的医生或许还会分享李开复的罹癌故事来激励病人。 上海交通大学教授、斯坦福 AILab 博士后 L 在接受媒体采访时表示，这件事情告诉我们，研究计算机是否能（非监督地）独立产生自己的语言，这件事情本身是非常有意义的科学探索，因为这是检验计算机是否理解人类高级语义和抽象概念的好方法。 L 当下研究的一个项目，是让计算机看大量视频，然后（非监督地）独立发明词汇。目前结果应该说是“非常崩溃的”，计算机只能推断出一些“显而易见”的概念。 “可见计算机独立发明语言是一件非常艰难的事情。但这是窥探人工智能的一个好工具，我相信一点

16、点推进还是有可能的。” L 说。 “这就像一个与世隔绝的部落， AI 独立产 生了自己的语言，虽然符号表达和我们不一样，但是我们一翻译，发现它们有和我们一样的高级语义，比如朋友、爱情等，我会说它们真的理解这些概念，具有人类的高级智能。” L 说。 目前，计算机能识别“猫”“狗”“汽车”，但计算机真的理解这些概念吗？ L 认为计算机没有真正全面地理解人类概念，还是比较低级别的 AI。 材料 4.人工智能对人们工作、生活的直接影响到底有多大？它具备人的部分能力，甚至比人类做得更好，未来会不会和人类抢“饭碗”，甚至对我们产生威胁？ 近年来，人工智能各方面的发展都在逐渐完善，应用 也越来越多，并且在很

17、多方面的表现都超越了人类。 比如， 2015 年 9 月，腾讯财经推出了自动化新闻写作机器人。它能根据算法在第一时间自动生成稿件，瞬时输出分析和研判，一分钟内就能将重要资讯和解读送达用户。 还有，据外媒报道，摩根大通已经开发出一款金融合同解析软件，原来律师和信贷人员每年需要36 万小时才能完成的工作，该软件只需几秒就能完成，且错误率大大降低。 相比人类智慧，人工智能的确有着不可比拟的优势。青岛智能产业研究院智慧教育研究所副所长 W说：“和人脑相比，人工智能算法应对数值和符号计 算会更加精确快速，稳定可靠，特别是对于有确定规则的计算问题，人工智能可以远远超出人脑的计算速度，也更容易找到最优的解答

18、方案。比如，在数值计算，图形、语音、生物特征、行为姿态等方面的识别，甚至更加复杂的预测推理任务方面，人工智能都有超越人脑的优秀表现。” 不过，一些专家认为，当前的计算机架构和编程模式具有本质上的劣势，使得人工智能无法实现与人脑情感、意志、心态、情绪、经验等方面的自然交互。本质上，人工智能仅仅是物质世界范畴的概念，无法跨越到意识领域。 科学家们还认为，人工智能技术只是人类智慧创 造的一种新型工具，它有助于人类更快做出突破，提高我们应对那些亟待解决的全球性难题的能力。 “我们需要人工智能这个强大的工具来处理复杂问题，预测未知，支持我们实现以往不可能的目标。”中国自动化协会副理事长、秘书长 Y 说。

19、 专家们表示，很多划时代的科技成果必然引发人们生活方式的改变，虽然短期内很可能难以被接受，但若放眼历史长河，就会发现，所有重大的科技革命无一例外地都最终成为人类发展的加速器，同时也是提高人类生活品质的根本保障。 “人工智能技术的出现也同样如此，它的确会对人类的就业造成一定 冲击。比如，人工智能更适合处理简单重复、规则确定或者通过案例学习可以找到有效处理规则的问题。像安检、看病理切片和监控视频审核等交给人工智能更为高效可靠，这些工种也因此比较容易受到冲击和替代。”不过，中国科学院自动化研究所研究员 J 表示，不必因此担心它会彻底取代人类。“以第一次工业革命为例，它不仅仅是让人类的既有工作被取代，

20、同时还会制造出足够多的新的就业机会。大多数情况下，工作不是消失了，而是转变为新的形式。” 材料 5.2017 年 7 月 28 日，在杭州 2017“法律 +科技”领军者国际峰会上，最高人民法院司法 改革办公室规划处处长 F 表示，中国法院一直在努力把人工智能引入办案系统，并介绍了已经试运行两个月的上海刑事案件智能辅助办案系统，即“ 206 工程”，“如果一名警察破获了一个案件，想把嫌疑人逮捕时，系统会自动提示有三份关键证据缺失，另外两份证据有瑕疵。在检察官起诉时，系统会提示他类似的有 80%的案件是不起诉的”。消息有些令人意外，谁能想到人工智能如此贴近现实。机器人法官是不是真的已经走到门口了

21、？ 法律是用来解决实际问题的。提高解决问题的效率，是人工智能进军法律审判领域的直接动因。 2015 年 5 月实 行立案登记制后，国内法院案件数量一直呈递增状态。最高人民法院副院长李少平2017 年 7 月 19 日在人民法院报撰文介绍：“ 2016 年上半年，全国法院受案 1002.9 万件，同比 2015年上升 18.94%。截至 2017 年 6 月 20 日，地方各级人民法院受理案件已经突破 1428.7 万件，又比 2016 年同期高出 12.84%。”可见，如今案件数量增长之迅猛。 办案落到人均会怎么样呢？相对应的，法官员额制刚刚在全国完成，全国近 20 万名法官被缩减至12 万余

22、名。 也就是说，以 2017 年上半年 1400 万收案数和法官 数 12 万计算，半年人均需结案数大约为 116 件。 这个状态是目前经济发达地区法官的常态，“案多人少”矛盾非常突出。所以信息化乃至人工智能，就是司法迫切需要提上日程的事情。 2016 年 12 月 14 日，北京市高级人民法院的“睿法官”系统正式上线。 “睿法官”能对一审判决书、上诉状等材料先期进行分析，识别出影响案件定罪量刑的相关要素及当事人上诉的理由。如：被害人受伤的部位为面部，受伤程度为重伤，当事人上诉理由为正当防卫，认为被害人受伤程度未达到重伤等。 在庭前准备阶段，“睿法官”会自动 梳理出待审事实，生成庭审提纲，并推

23、送到庭审系统中。庭审结束后，“睿法官”会对案情要素进行进一步提取，根据法官进一步认定的内容，向其推送更为精准的相似案例、裁判尺度、法律法规等服务，最终帮助法官完成裁判文书撰写。 人们认为这些系统可以将经验判断为主转变为数据参照印证，能有效推进同案同判，统一法律裁判尺度，提升司法权威和司法公信力。 这些系统正符合德国社会学家马克斯韦伯的设想：“现代的法官是自动售货机，投进去的是诉状和诉讼费，吐出来的是判决和从法典上抄下来的理由。” 这就是韦伯的形式理 性思想，形式理性在司法裁判中体现为“三段论”的要求，法律根据作为大前提，从生活事实中分离出的法律事实作为小前提，针对法律事实，法官寻找法律根据，继

24、而作出法律决定。这个过程太适合人工智能了，法官的自由心证，也是算法。 不通人情世故，拒绝偏见，拒绝个性，看起来完美。机器人法官，呼之欲出。 不过事情没有那么简单，法官没有那么好做。比如，为了弥补法律的滞后性和刻板性，法律必须赋予法官自由裁量权，自由裁量权在于“确保判决符合生活智慧”。 美国大法官霍姆斯有句名言：“法律的生命不在于逻辑，而在于 经验。对时代需要的感知，流行的道德和政治理论，对公共政策的直觉，不管你承认与否，甚至法官和他的同胞所共有的偏见对人们决定是否遵守规则所起的作用都远远大于三段论。” 所以，和人一样，只懂法律的人不是好法官，只有法律知识的 AI 也不是真正的法律 AI。这就涉

25、及一个技术问题，谁能占有那么多领域的大数据？年纪轻轻的人工智能有没有可能突破瓶颈？ 这其实正是人工智能的本质要求，真正意义的人工智能就是要来处理那些“规则不清晰，逻辑不严谨，需要经验积累”的问题。 今天人们已经知道强化学习和深度学习， 人工智能可以通过对大数据进行完全的自我学习、自我修炼、自我改正，来迭代进步。但是这里存在一个大数据限制问题，如果没有足够的学习资料，学习就难以为继。而迁移学习（ TransferLearning）就能让人工智能得以摆脱对大数据的依赖，触类旁通，把一个领域的知识应用于别的领域。就像学好了英语的人，也能更好地理解汉语本身，提升汉语水平。所以，在人工智能面前，经验和阅

26、历恐怕也将很快不是障碍。 随着科技的发展，人工智能进入法律领域只是时间问题，其对原有观念的冲击将是天翻地覆式的。今天人工智能做到的还只是为人类 法官配备一个智能助理，机器人要真正作为法官出现，问题还很多。比如，人类法官有资格授予的程序和标准，机器人法官的资格该怎么判断和授予呢？人类法官的工作有不同审级的人来监督。谁来监督算法？出了问题责任该如何承担？ 正如 F 所言，首先需要一部互联网时代的诉讼法。这部诉讼法令人浮想联翩，相信它的产生一定会伴随剧烈的思想碰撞。这意味着拥有千百年历史的旧有的法律体系、生活状态的重建。 作答要求 （分数： 100） (1).阅读“给定资料 1”，分析概括智能办税机

27、器人让人们受到“惊吓”的原因。 要求：分条归纳概括 ；表述准确、完整；字数不超过 200 字。（分数： 20） _ (2).阅读“给定资料 2”，谈谈你对“混合智能”的认识。 要求：观点明确，逻辑清晰；字数不超过 300 字。（分数： 20） _ (3).结合“给定资料 5”，联系社会实际，就“人工智能走进法律审判领域”这一事件写一篇短评。 要求：紧扣资料，只用写正文；层次分明，有逻辑性；字数不超过 400 字。（分数： 20） _ (4).有人认为，人工智能将抢走人类工作，成为就业羁绊。请结合你对这一观点的认识，联系实际，写一篇文章。 要求：观点明确，见解 深刻；论证充分，结构合理；语言流畅

28、；总字数 800 1000 字。（分数： 40） _ 2019 年公安院校统一招警考试申论考前冲刺预测模拟试题答案解析 (总分： 100.00，做题时间： 90 分钟 ) 一、材料分析题 (总题数： 1，分数： 100.00) 给定材料 材料 1.党的十九大报告提到，要推动互联网、大数据、人工智能和实体 经济的深度融合。 人工智能在中国正在进一步发力，农业、教育、金融、工业生产、城市管理越来越多的领域开始使用人工智能机器人。 2017 年 11 月 19 日，一场“中国智能税务服务研讨会”在郑州召开。会议上，知名的财税专家分享了税界的最新动态、税务的现代化前景以及智能化对财税行业发展的影响，吸

29、引了河南及山东、浙江、安徽、陕西等省的税务师事务所所长共 60 多人。 国内首款智能办税机器人也第一次在河南亮相，引起与会者极大的兴趣。据介绍，这款叫作“税宝宝”的智能办税机器人，整机除使用德国智能机芯片 外，其他均使用了我国自主研制的部件。作为第一代智能办税机器人的 1.0 版本，目前它已经可以做到人机对话。 现场，当工作人员提出“企业购买轿车，可以抵扣吗”的问题时，虽然提问者的叙述并不完整，但机器人立即就给予了语音回应，并在屏幕上同步显示出了应答文字：根据财政部、国家税务总局关于全面推开营业税改征增值税试点的通知（财税号）附件规定，原增值税一般纳税人自用的应征消费税的摩托车、汽车、游艇，其

30、进项税额准予从销项税额中抵扣。 财税专家 A 介绍，这款小巧玲珑的机器人，目前推出的 是 1.0 版，但它已经能够实现“六能”：能查税、能听税、能问税、能看税、能约税和能办税。最核心的功能包括政策法规的精准查询，涉税问题问答，发票验证，海量的可以借鉴的税收筹划案例以及视频学习。甚至，在财税工作人员劳累的时候，还可以喊它讲个故事，说个笑话听听。 参会的税务界人士及专家学者，对办税服务的智能化发展给予了很大的期待。 财税专家 B 介绍，目前在税务部门的办税服务大厅，需要大量的工作人员提供服务，很多还都是刚毕业没多久的大学生，“他们就是掌握再多的税收政策，也不可能比得上智能机器人。”“还有 1236

31、6 热线，后台也占用了大量的人力，有很多是刚提拔上来的业务尖子、年轻干部，还有一些是第三方人员，天天接听热线，回答问题，工作比较枯燥，即便培训再长时间，有时候也难免会与咨询者产生矛盾。”所以B 说，“智能时代来了，你惊着了吗？我是惊着了。但纳税服务的信息化、 智能化，这种惊吓是很必要的。” 财税专家 C 也期待，智能机器人能进入办税服务大厅，把办税服务人员解放出来。财税专家 D 对这款智能办税机器人非常看好，认为其兼具准确性、权威性和及时性。 财税专家 E 对智能办税机器人也给予了很高评价。他介绍，原来国内部分省份也曾尝试过纳税服务机器人，但那些机器人并不智能，更恰当地说，只能起到“导引”作用

32、。他认为，这款“税宝宝”才称得上是当前最先进的智能办税机器人。 那么，智能机器人会在多大程度上替代人工？办税智能机器人会在多大程度上替代企业财税人员及财税代 理公司的工作？ 财税专家 F 认为，凡是重复性的劳动，最终都会被人工智能机器人取代。 据介绍，目前推出的这款智能办税机器人，其 2.0 版本将可以实现代理记账、审计、风控、纳税申报等功能； 3.0 版将做到自动核算、避险和税收筹划；在 2020 年前， 4.0 版将会实现工商税务银行一体化自动服务。 F 还认为，智能机器人不仅会取代企业财税人员和税务代理公司的那些重复性劳动，比如开具发票、申报纳税，甚至连税务部门的稽查工作也可以做到。届时

33、，财税工作人员要做的，是研究工作，进行创造性的工作，人工智能的发展， 甚至将使高校培养大学生的内容、方向发生改变。 材料 2.“作为一种可以引领多个学科领域、有望产生颠覆性变革的技术手段，人工智能技术的有效应用，意味着价值创造和竞争优势。然而，对人类社会许许多多脆弱的、动态的、开放的问题，人工智能仍然束手无策。从这个意义上讲，任何智能机器都没有办法去替代人类。”在 2017 年 7 月 31 日西安举办的一场学术沙龙中，中国科学院院士、中国自动化学会理事长 Z 谈到，因此有必要将人类的认知能力或人类认知模型引入人工智能系统中，来开发“混合智能”。 “这种形态的 AI 或智能机器将是一 个可行而

34、重要的成长模式。” Z 指出，智能机器与各类智能终端已经成为人类的伴随者，人与智能机器的交互、混合是未来社会的发展形态。 如何定义混合智能？“从字面来讲，混合智能应该是混合不同类型的智能。什么样的智能需要混合呢？人工智能、人类智能以及自然界的智能。”澳门大学科技学院院长、讲座教授陈俊龙介绍，虽然人工智能在搜索、计算、存储和优化领域比人类更有优势，但目前它的高级认知功能，例如感知、推理等方面还远远比不上人脑。 “毕竟机器的感知和推理还是由人类去设计的。”陈俊龙说，作为自然赋予人类的智能，目 前在脑神经科学领域，人们要完全弄清楚人脑的工作原理还任重道远。 “当前的人工智能系统在不同层次都依赖大量的

35、样本训练完成有监督的学习，而真正的通用智能会在经验和知识积累的基础上灵巧地无监督学习。如果仅仅是利用各种人工智能计算模型或算法的简单组合，不可能得到一个通用的人工智能。” Z 解释说，因此，“人机协同的混合智能是新一代人工智能的典型特征”。 Z 指出，尽管在特定领域的人工智能系统如谷歌的 AlphaGo、 IBM 的深蓝和 Watson 等依赖强大的计算能力在挑战人类智力方面取得了巨大进步，但这 些系统还无法通过自身思考得到更高层次的智能 它们与具有高度自主学习能力的通用人工智能依然存在着差距。 “但是，人工智能在这些特定领域应用的巨大成功为我们研究与发展新一代人工智能提供了重要的借鉴和新的方

36、法。” Z 说，对当前人工智能而言，解决某些对人类来说属于智力挑战的问题可能是相对简单的，但是解决对人类来说习以为常的问题却非常困难。 他举例说，很少有三岁的孩童能下围棋（除非受过专门的训练），但所有的三岁孩童都能认出自己的父母，且不需要经过标注的人脸数据集的训练。 “人工智能研究的重要 方向之一是借鉴认知科学、计算神经科学的研究成果，使计算机通过直觉推理、经验学习将自身引导到更高层次。”西安交通大学人工智能与机器人研究所教授 X 表示，目前的智能机器仍然是以计算机为中心，并没有实现人们所希望的“以人为中心”。如何把人类认知模型引入到智能机器中，让它能够在推理、决策、记忆等方面达到类人智能水平

37、，是目前科学界讨论的焦点。 AI 之所以未能如人所愿， X 提出，最大的问题就是科学家对人脑的认知模型还没有一个统一的认识，或者得到的模型还都是对大脑非常局部的理解。但是大脑是多层次化、有整体性，并且有各 种各样耦合关系的有机体，目前暂时没有办法得到一个统一的、通用的架构。 西安交通大学视觉信息处理国家工程实验室副主任 G 进一步提出，要实现人机协同的混合智能，需要解决的第一个难题就是人和机器之间的交互问题。“当前随着语音识别、触控屏等技术的发展，我们在人机交互方面取得了一些进步，但是这还远远不够，人机之间需要更高效的交互。” G 表示，目前人和机器之间的信息传递效率仍然非常低，不能实现真正意

38、义上的人机协同、互相促进。“信息传递的通路是混合智能的一个关键问题，也是未来必须解决的问题。” 材料 3.最近， Facebook 人工智能实验室（ FAIR）发生了一件出人意料的事。报道此事的大西洋月刊直接使用了“ something unexpected”的措辞，落在中文世界几乎等同于“大事不妙”！因为人工智能之间，自发地聊起了天。 AI 开始聊我们听不懂的东西，意味着什么？ 据外媒报道，当天，正在运行中的两个人工智能设备“ Bob”和“ Alice”绕过程序设计者，自发进行了多轮谈话。更可怕的是，它们使用了自己的语言 类似英语，但省略了一切复杂的时态和语法，聊天内容是一场谈判。 为了 搞

39、清楚它们在聊什么，研究者随后对 AI 的运行模式做了修正，限制它们只能使用人类可以理解的语言交谈。从表面看来 Alice 似乎并没有获取满意的结果，但诡异之处在于， Facebook 后台数据显示这场对话以两者之间的成功协商告终。最终，因为“担心可能会对这些 AI 失去控制”， FAIR 暂停了这一项目。 “我都怀疑这是为了吸引大家的眼球而发布的消息，中间掺杂了人的想象甚至商业目的。” 北京市计算中心常务副主任 T 对此是一笑了之。她解释说，在人编的程序中，发生机器的自我学习、跳变和演化是十分正常的。与其认为这是 机器开始表达了，不如说这是程序的小 bug。 “说到底，这只是两台终端之间的通信

40、，它可能是预设的，也可能是基于条件的选择，但它们的迭代都是有边界的函数。” T 说。 至于人们从这则消息中嗅到的危险气息， T 重复了三次“没到那个程度”。“人工智能是人类的工具，包括它的自我学习和演化，都是由人编的程序操控的。比如典型的 AI 能从一堆照片中找到猫的图像，也完全是人有目的地创造和引导的结果。” 事件的最新进展是 Facebook 研究人员亲自辟谣。业内专家也认为，这只是“基于训练时输入的英文单词的错误组合 ”与“训练失误的模型”，“希望这个领域的媒体多些理性”。 关于 AI 对人类未来是否存在潜在威胁，一直存在旗帜鲜明的两派。 争议围绕人工智能的“人性”展开。在支持者看来，人

41、工智能是足以激荡世界的技术，虽然对于衣食住行、教育医疗等人类生活的方方面面都有颠覆性影响，但它也只是技术。而在反对者眼里，飞速发展的 AI 技术就是一个潘多拉盒子，等它发展出自我意识，人类可能会“玩火自焚”。 在前不久召开的第三届中国人工智能大会上，德国人工智能研究中心科技总监直接发问“人工智能是不是人？”并给出了完全否定 的答案。每天蹲在实验室和机器打交道的受访者也都站在了技术乐观论一边，比如 T。她以医疗为例，一台能在两秒钟之内“吃掉” 2016 年整年顶尖医学论文的机器，完全有可能开出比医生更优的处方。“在人类已经积累了大量的知识储备却在短时间内无法完全消化和运用的领域，机器作用很大。”

42、 但人也无须自危。就像长期关注人工智能领域的李开复曾在连线专栏中讲到的：病人在冷冰冰的诊断之外，更需要能够陪伴他的“关爱医生”，这样的医生或许还会分享李开复的罹癌故事来激励病人。 上海交通大学教授、斯坦福 AILab 博士后 L 在 接受媒体采访时表示，这件事情告诉我们，研究计算机是否能（非监督地）独立产生自己的语言，这件事情本身是非常有意义的科学探索，因为这是检验计算机是否理解人类高级语义和抽象概念的好方法。 L 当下研究的一个项目，是让计算机看大量视频，然后（非监督地）独立发明词汇。目前结果应该说是“非常崩溃的”，计算机只能推断出一些“显而易见”的概念。 “可见计算机独立发明语言是一件非常

43、艰难的事情。但这是窥探人工智能的一个好工具，我相信一点点推进还是有可能的。” L 说。 “这就像一个与世隔绝的部落， AI 独立产生 了自己的语言，虽然符号表达和我们不一样，但是我们一翻译，发现它们有和我们一样的高级语义，比如朋友、爱情等，我会说它们真的理解这些概念，具有人类的高级智能。” L 说。 目前，计算机能识别“猫”“狗”“汽车”，但计算机真的理解这些概念吗？ L 认为计算机没有真正全面地理解人类概念，还是比较低级别的 AI。 材料 4.人工智能对人们工作、生活的直接影响到底有多大？它具备人的部分能力，甚至比人类做得更好，未来会不会和人类抢“饭碗”，甚至对我们产生威胁？ 近年来，人工智

44、能各方面的发展都在逐渐完善，应用也 越来越多，并且在很多方面的表现都超越了人类。 比如， 2015 年 9 月，腾讯财经推出了自动化新闻写作机器人。它能根据算法在第一时间自动生成稿件，瞬时输出分析和研判，一分钟内就能将重要资讯和解读送达用户。 还有，据外媒报道，摩根大通已经开发出一款金融合同解析软件，原来律师和信贷人员每年需要36 万小时才能完成的工作，该软件只需几秒就能完成，且错误率大大降低。 相比人类智慧，人工智能的确有着不可比拟的优势。青岛智能产业研究院智慧教育研究所副所长 W说：“和人脑相比，人工智能算法应对数值和符号计算 会更加精确快速，稳定可靠，特别是对于有确定规则的计算问题，人工

45、智能可以远远超出人脑的计算速度，也更容易找到最优的解答方案。比如，在数值计算，图形、语音、生物特征、行为姿态等方面的识别，甚至更加复杂的预测推理任务方面，人工智能都有超越人脑的优秀表现。” 不过，一些专家认为，当前的计算机架构和编程模式具有本质上的劣势，使得人工智能无法实现与人脑情感、意志、心态、情绪、经验等方面的自然交互。本质上，人工智能仅仅是物质世界范畴的概念，无法跨越到意识领域。 科学家们还认为，人工智能技术只是人类智慧创造 的一种新型工具，它有助于人类更快做出突破，提高我们应对那些亟待解决的全球性难题的能力。 “我们需要人工智能这个强大的工具来处理复杂问题，预测未知，支持我们实现以往不

46、可能的目标。”中国自动化协会副理事长、秘书长 Y 说。 专家们表示，很多划时代的科技成果必然引发人们生活方式的改变，虽然短期内很可能难以被接受，但若放眼历史长河，就会发现，所有重大的科技革命无一例外地都最终成为人类发展的加速器，同时也是提高人类生活品质的根本保障。 “人工智能技术的出现也同样如此，它的确会对人类的就业造成一定冲 击。比如，人工智能更适合处理简单重复、规则确定或者通过案例学习可以找到有效处理规则的问题。像安检、看病理切片和监控视频审核等交给人工智能更为高效可靠，这些工种也因此比较容易受到冲击和替代。”不过，中国科学院自动化研究所研究员 J 表示，不必因此担心它会彻底取代人类。“以

47、第一次工业革命为例，它不仅仅是让人类的既有工作被取代，同时还会制造出足够多的新的就业机会。大多数情况下，工作不是消失了，而是转变为新的形式。” 材料 5.2017 年 7 月 28 日，在杭州 2017“法律 +科技”领军者国际峰会上，最高人民法院司法改 革办公室规划处处长 F 表示，中国法院一直在努力把人工智能引入办案系统，并介绍了已经试运行两个月的上海刑事案件智能辅助办案系统，即“ 206 工程”，“如果一名警察破获了一个案件，想把嫌疑人逮捕时，系统会自动提示有三份关键证据缺失，另外两份证据有瑕疵。在检察官起诉时，系统会提示他类似的有 80%的案件是不起诉的”。消息有些令人意外，谁能想到人

48、工智能如此贴近现实。机器人法官是不是真的已经走到门口了？ 法律是用来解决实际问题的。提高解决问题的效率，是人工智能进军法律审判领域的直接动因。 2015 年 5 月实行 立案登记制后，国内法院案件数量一直呈递增状态。最高人民法院副院长李少平2017 年 7 月 19 日在人民法院报撰文介绍：“ 2016 年上半年，全国法院受案 1002.9 万件，同比 2015年上升 18.94%。截至 2017 年 6 月 20 日，地方各级人民法院受理案件已经突破 1428.7 万件，又比 2016 年同期高出 12.84%。”可见，如今案件数量增长之迅猛。 办案落到人均会怎么样呢？相对应的，法官员额制刚刚在全国完成，全国近 20 万名法官被缩减至12 万余名。 也就是说，以 2017 年上半年 1400 万收案数和法官数 12 万计算，半年人均需结案数大约为 116 件。 这个状态是目前经济发达地区法官的常态，“案多人少”矛盾非常突出。所以信息化乃至人工智能，就是司法迫切需要提上日程的事情。 2016 年 12 月 14 日，北京市高级人民