关于人工智能，你应该知道的四个关键人物
图灵测试用来区分机器能否在智力行为上表现得和人无法区分。图灵在《计算机与智能》这篇论文的开篇提出一个问题“机器是否能思考？”，为了检测这一问题，图灵提出了模仿游戏：这场测试中有A、B、C三个主体，A是机器，B是拥有正常思维的人，Ａ和Ｂ坐在房间里，Ｃ是坐在房间外的裁判。裁判Ｃ对机器Ａ和正常人Ｂ进行询问，如果他没有办法区别机器和人类，那么机器Ａ就通过了图灵测试（参考维基百科）。
图灵测试示例（图片来自网络）
1956年召开的达特茅斯会议被普遍认为是人工智能的起源，这次会议的主要发起人有当时在达特茅斯学院数学系任教的麦卡锡（JohnMcCarthy）及在哈佛大学任教的明斯基（MarvinMinsky）。
达特茅斯学院（DartmouthCollege）
麦卡锡出生在波士顿，他的父亲是一位爱尔兰移民，爱好发明。母亲是热心于女权运动的立陶宛犹太人。1944年，麦卡锡在加州理工大学攻读数学专业，因为初中自学了大学低年级的高等数学，进入加州理工的头两年得以免修数学。1948年麦卡锡在普林斯顿大读研期间，受到冯·诺依曼的影响，开始尝试在计算机上模拟人的智能。
麦卡锡博士毕业后，在普林斯顿大学担任讲师，在那里遇到了志趣相投的友人明斯基。随后，麦卡锡转至斯坦福大学做了2年的助理教授，又受到达特茅斯学院数学系系主任克门尼（JohnKemeny）的邀请，前往达特茅斯学院任教。
1956年，麦卡锡与明斯基、香农共同发起了达特茅斯会议，他为此次会议起名为“SummerResearchProjectonArtificialIntelligence(人工智能夏季研讨会)”。一般认为“ArtificialIntelligence（人工智能）”一词由麦卡锡发明，但也有学者指出麦卡锡在晚年回忆这个词是他从别人那里听来的，随着麦卡锡的离世，这一学术用语的发明人也成了谜。
1959年，麦卡锡开发了著名的LISP语言（ListProcessinglanguage），成为人工智能界第一个最广泛流行的语言，1971年麦卡锡获得图灵奖。
1927年，明斯基出生在纽约的一个犹太家庭，曾在布朗士科学高中（theBronxHighSchoolofScience，纽约最著名的三所老牌高中之一）和菲利普斯学院（thePhillipsAcademy，美国最知名的私立中学）就读。1945年高中毕业后明斯基入伍成为海军，退伍后他在哈佛大学主修数学专业，同时也选修电气工程、遗传学、心理学等多个学科的课程。
1950年他进入普林斯顿大学攻读数学博士，博士论文题为“神经网络和脑模型问题（NeuralNetsandtheBrainModelProblem）”，是对人工神经网络（ANNs）领域的早期贡献，1954年明斯基取得博士学位后留校任教。
1959年，明斯基和麦卡锡分别离开哈佛大学和达特茅斯学院，齐聚在麻省理工，共同创建了世界上第一个人工智能实验室——MITAILab（麻省理工人工智能实验室）。1969年，他被授予图灵奖，也是历史上第一位获此殊荣的人工智能学者。
明斯基作出重要贡献的领域，除了人工智能（机器学习、知识表示、常识推理、计算机视觉、机器人操作），还包括认知心理学、神经网络、自动机理论、符号数学，图形学和显微镜技术，他设计并制造了带有触觉传感器的机械手。
塞缪尔出生在堪萨斯州，1923年本科毕业于恩波利亚学院，1926年在麻省理工学院获得电气工程硕士学位。硕士毕业以后塞缪尔留在麻省理工担任讲师。1946年，塞缪尔在伊利诺伊大学担任电气工程系教授，并积极参与设计首批电子计算机，在那里他逐渐构思出一个跳棋程序。
1949年，塞缪尔加入位于纽约的IBM，参与研发晶体管和IBM的第一台存储程序计算机701。1956年，塞缪尔写出了跳棋程序，他发现与程序对弈的过程中，程序也下的越来越好，这是最早的机器学习程序之一，具备“自学习”的能力。
塞缪尔用IBM701计算机玩跳棋
1959年，塞缪尔创造了“机器学习”这个术语，并将其定义为：thefieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed（翻译仅供参考：此研究领域是计算机在不被明确编程的情况下，赋予它学习能力）。1966年，他从IBM退休，作为讲师和研究助理来到斯坦福大学，开启全新的职业生涯。
正是因为这些勇于探索和打破传统的科技巨人，才有了今天人工智能技术的飞跃。
参考资料：
1.尼克.《人工智能简史》[M].中国工信出版集团&人民邮电出版社，2017
2.SelmaSabanovic,StasaMilojevic,JasleenKaur.JohnMcCarthy[History][J].IEEERobotics&AutomationMagazine,2012
3.GeorgeStrawn,CandaceStrawn.MastermindsofArtificialIntelligence:MarvinMinskyandSeymourPapert[J].ITProfessional,2016
4.GioWiederhold,JohnMcCarthy.ArthurSamuel：PioneerinMachineLearning[J].IBMJournalofResearchandDevelopment,1992
【注:本文由Edubrain编辑整理】返回搜狐，查看更多
高科技与产业化
人工智能作为新的数字疆界，正在成为经济发展的新引擎和新一轮产业变革的核心驱动力，它将引起科技、经济和社会的巨大变化，改变人们生产和分配商品及服务的模式，也将改变人们的工作和生活方式。近年来，中国人工智能产业化发展迅速，其企业数量、融资规模均居全球第二，成为人工智能产业化大国之一。
随着人工智能技术的广泛使用，专利、外观设计、文学和艺术作品等固有的知识产权概念已经在悄然发生改变，这是由人工智能技术和数字经济共同发展带来的。例如，生命科学产生的海量数据具有重要价值但不是传统意义上的发明；美联社将把人工智能应用到新闻写作中，微软公司的人工智能“小冰”写出《阳光失去了玻璃窗》这首诗。此外，人工智能创造出的绘画、音乐等作品也越来越多，这类作品在传统意义上具有著作权，但由人工智能创作产生的作品是否拥有著作权？与之相关的权利和义务有哪些？这些都值得探讨。
近年来，WIPO（世界知识产权组织）也在持续关注人工智能的知识产权问题，先后围绕“人工智能发明人的身份和所有权确定”“人工智能创造物的可专利性，以及可专利性指南如何修改”“如何判定人工智能的创造”“人工智能的专利公开”“人工智能是否需要授予专利”“人工智能的著作权及其权属”“人工智能的侵权责任”“人工智能的数据相关权利”等话题展开了多次对话和讨论。
事实上，这也是目前各个国家在人工智能的知识产权方面所讨论的核心话题。教育部人文社科重点研究基地武汉大学信息资源研究中心副主任、武汉大学信息管理学院教授冉从敬在中国科学院文献情报中心主办的“人工智能领域专利诉讼及高价值专利培育”系列培训上，从多角度剖析当前人工智能领域的知识产权问题。
人工智能知识产权获国际社会关注和重视
2016年10月，美国奥巴马政府颁布了《国家人工智能研究和发展战略计划》，从人工智能研究投资、人机协作开发、人工智能伦理法律以及社会影响、人工智能系统的安全、公共数据集、人工智能评估标准、人工智能研发人员等七个方面制订了发展规划；2019年，特朗普政府对该计划进行了更新，在重新阐述了上述七大领域的基础上，增加了“公司伙伴关系”这项战略。这两个版本的计划对人工智能的法律和伦理问题进行了不同的研究。
欧盟在2016年发布了《人工智能立法动议》，率先对人工智能的法律身份及其著作权、专利权等进行了讨论。2018年12月，欧盟发布了“人工智能协调计划”，涉及人工智能的投资、数据、人才和道德伦理问题，进一步关注和重视人工智能的知识产权。
英国在2013年已将人工智能列入国家级科研计划，2014年出台了《人工智能2020国家战略》，之后又相继出台了产业战略、人工智能领域行动等。英国知识产权局就人工智能和知识产权问题面向公众征集意见并发布了报告，报告中聚焦了很多有关人工智能和知识产权相关的议题，对其他国家来讲具有一定的借鉴意义。
日本于2016年提出了“社会5.0”战略，将人工智能作为实现超智能社会的核心，先后发布了《日本下一代人工智能促进战略》《人工智能技术战略》等。2019年，在人工智能的人才数据伦理问题的基础，日本提出了AI战略，设定了人才产业竞争技术体系国际化等战略目标。
据智慧芽数据观察，提及“人工智能”的专利在全世界有43万多件，其中中国有超过12万件。人工智能充分挖掘了知识产权大数据中的信息价值，促进了知识产权的发展和与时俱进，能够催生高质量的知识产权创造。
人工智能需要知识产权法律保护
清华大学人工智能研究院发布的《人工智能发展报告2020》显示，截止到2020年10月，我国人工智能专利申请数量达到了389571件，位居全球第一，其中2020年申请的专利超过23万件。目前，人工智能在客服、医疗、交通、家居、城建、连锁、金融等领域应用广泛，据权威机构预测，2035年，人工智能在全球范围内能将劳动生产力提升40%，经济总量增加值达7.1万亿美元。
目前，人工智能的知识产权侵权行为概括起来有以下几个方面：一是人工智能技术本身，或者人工智能创造物的专利权侵权行为。在应对这种侵权行为时，人工智能技术本身是否具有可专利性？人工智能创作物是否具有可专利性？人工智能创作物的专利权、著作权归属，相同类型人工智能服务商标权如何应对？二是如何应对人工智能在生产和使用过程中可能发生侵犯他人著作权、商标权和专利权的行为？三是在人机交互过程中，人工智能技术会用到大数据算法，这个过程将涉及很多相关数据，有可能会造成不正当竞争或其它知识产权问题。
很显然，人工智能需要法律保护。据了解，欧盟新出台的数字单一市场版权指令中增加了所谓义务性的过滤机制，即从在互联网上传作品被认定为侵权后才发出通知并要求删除的机制，已进化到通过自动过滤技术使该作品没有机会上传。从某种意义上讲，这改变了传统的通知移除制度的法律框架，通过自动过滤机制把责任转嫁给了网络服务平台。
加工后的数据更具有价值变现能力。新浪互联网法律研究院秘书长王磊曾指出：“进入大数据时代，数据巨大的价值逐渐为人所知，其中尤以个人数据的价值最为突出。”因此，在知识产权管理体系建立一套监管体系，防止无意识或潜意识使用他人加工之后的数据则显得尤为必要，一是充分尊重用户，保障个人信息权益；二是数据的收集和使用应当遵守现有商业秩序；三是充分尊重平台在数据收集中的权益；四是建立数据追溯和共享机制；五是技术中立应当具有合理边界。无庸置疑的是，基于平台的经营、投入、成本付出而积累形成的、可以为平台方带来市场竞争优势的合法海量信息，均应给予平台权益保护。
冉从敬指出，我国现行《专利审查指南》中对算法专利申请说明书的撰写要求也做除了明确要求：一是说明书要写明算法的技术特征，二是要介绍算法之间的相互联系和共同解决的问题；三是介绍该发明已收获的效果，四是应写明提升用户体验算法的技术特征等，这些要求从算法的角度做出了明确的法律规定。
对现有知识产权法律体系的挑战
冉从敬认为，人工智能的发展对现行的知识产权法律提出了一些需求，可以概括为需求性挑战。首先是对《著作权法》的挑战：一是人工智能创造物是否可以与《著作权法》中规定的作品相提并论？参照以往的相关案例，其作品属性需要确认；二是人工智能能否被定义为作品的创作主体？三是人工智能的著作权归属于人工智能还是人工智能的所有者？
《著作权法》将创作主体规定为“中国的公民、法人和其它组织”，由此可以看出，对于人以外的任何创作行为，著作权没有将其作为主体列出来。人工智能能不能被认为是自然人、法人和其它组织？冉从敬认为这个可能性有很大的争议，将成为认定人工智能著作权创作的第一道门槛。
从创作主体来看，有学者认为《著作权法》规定的创作过程包含了体会、情感、构思、逻辑和感情，而人工智能的创作过程不带有任何感情色彩和心理活动，不能简单地定义为受著作权保护的作品。人工智能被著作权排除在创作主体之外，否定了其创作物的行为。还有学者提出，人工智能虽不是获得创作物的权利主体，但人工智能的所有者能否享有其著作权？这个问题同样值得考虑和回应。
再者，算法本身也对著作权存在挑战和需求。如果说数据是人工智能的基础，那么算法则是人工智能的核心，可以说，对算法的知识产权保护，决定了未来在世界智能革命中的地位。冉从敬指出，我国目前在专利审查中对算法做出了一些规定，但还需要更细化，应明确建立有关算法知识产权保护的法律。“计算机软件也可以申请算法，也可以申请专利保护。但它的算法和代码本身还存在一个表面和核心的关系，所以对算法建立起思想上的独创性将成为著作权创造的关键。”冉从敬如是认为。
“各国在人工智能发明人身份的确认方面，态度也有所不同”，冉从敬介绍道，“比如沙特阿拉伯认为人工智能具有激励创新的作用，而这与知识产权设定的初衷是一致的，所以肯定了其机器人‘索菲亚’作为发明人的主体地位，为人工智能设置了公民资格；欧盟将人工智能身份设置为“电子人”，在某种程度上肯定了人工智能可以作为发明人享有专利权；我国目前没有特别依据去认定人工智能专利权的主体资格”。冉从敬认为，人工智能专利权的主体资格认定问题将会成为未来讨论的重点之一。
根据《专利法》第22条第一款规定，发明创造必须满足新颖性、创造性和实用性的要求，才能被授予专利权。“这时一个比较刚性的要求，”冉从敬说，“这是人工智能及其创造物的可专利性问题，我们要考虑到可专利性，首先是专利的商业性。”2017年，我国对《专利审查指南》进行了调整，允许硬件和计算机程序实现专利申请，这在一定程度上推动了人工智能以“程序产品”形式实现了专利保护；2019年11月，国家知识产权局再次对《专利审查指南》进行修改，在包含算法、商业规则和方法等智力活动的规则和方法特征的专利申请中，对专利客体的界定和创造性进行了说明。
冉从敬认为，虽然国家知识产权局对人工智能的知识产权问题日趋重视，但对其可专利性的判断还是要基于操作性较难的新颖性、创造性和实用性等因素。此外，人工智能知识产权的侵权主体如何认定？侵权发生后如何取证、如何执法？人工智能知识产权的法律体系是支撑行政执法和司法实践的基础，如果没有可靠的法律依据作为支撑，将会使行政执法和司法实践陷入困境。
也有学者认为，变现是建立知识产权保护意识的重要突破口。中国政法大学知识产权创新与竞争研究中心主任陶乾表示，在现有的法律体系之下，人工智能程序和人工智能程序设计本身不可作为主体，应当由开发者和使用者进行约定，未作约定的应是程序的使用权人，而且权利的行使要受到一定限制。
人工智能的发展，对其知识产权的权利归属、侵权、保护、判决等各个方面现有的法律体系提出了更高的要求和挑战，可以说催生了知识产权概念在新时期的全面演进和发展。如果固守传统理论，失去发展和迭代的眼光，将会导致更多知识产权难题无法破题。在人工智能视阈下寻找知识产权概念演进和发展的规律，并在此基础上探究知识产权所奉行的法律原则及其变迁方向，已成为当下亟需探索的问题。