人工智能核心能力包括哪些层面
随着人工智能技术的高速发展，人工智能技术也在不断的完善，同时人工智能的应用领域也在不断扩张，为了能够更好的运用人工智能技术，需要了解清楚人工智能的核心能力包括哪些层面。
从技术层面来看，业界广泛认为，人工智能的核心能力可以分为三个层面，分别是计算智能、感知智能、认知智能。
1、计算智能计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。随着计算力的不断发展，储存手段的不断升级，计算智能可以说已经实现。例如AlphaGo利用增强学习技术完胜世界围棋冠军；电商平台基于对用户购买习惯的深度学习，进行个性化商品推荐等。
2、感知智能感知智能是指使机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可以将非结构化的数据结构化，并用人类的沟通方式与用户互动。随着各类技术发展，更多非结构化数据的价值被重视和挖掘，语音、图像、视频、触点等与感知相关的感知智能也在快速发展。无人驾驶汽车、著名的波士顿动力机器人等就运用了感知智能，它通过各种传感器，感知周围环境并进行处理，从而有效指导其运行。
3、认知智能相较于计算智能和感知智能，认知智能更为复杂，是指机器像人一样，有理解能力、归纳能力、推理能力，有运用知识的能力。目前认知智能技术还在研究探索阶段，如在公共安全领域，对犯罪者的微观行为和宏观行为的特征提取和模式分析，开发犯罪预测、资金穿透、城市犯罪演化模拟等人工智能模型和系统；在金融行业，用于识别可疑交易、预测宏观经济波动等。要将认知智能推入发展的快车道，还有很长一段路要走。
浅析人工智能生成内容的保护路径
原标题：浅析人工智能生成内容的保护路径随着人工智能技术的成熟，越来越多的行业开始将这项技术运用于商业生产中，如利用人工智能技术进行自动的图像、符号信息处理，进而产生有欣赏价值的绘画、文学内容等。那么，这些内容是否符合我国著作权法中对作品的定义？相关主体是否可以通过著作权法来进行保护？这些问题在司法实务界和理论学界均存有一定的争议。在笔者看来，分析这些问题应把握两个原则：第一，不能因为保护某些行业而采用功利主义来论断适用某项法律，即对人工智能投资者、使用者的保护不一定要通过著作权法的路径来实现；第二，在大陆法系中需要保障法律的稳定性，不能因出现新事物而轻易改变既有法律规则，因此不宜为人工智能创设新的民事主体类型。
功利主义分析的误区
作品的构成要件包括“属于智力成果”“具有独创性”“表达相对完整”等要素。笔者认为人工智能自动生成的内容难以符合第一个要件，即智力成果是由民法上的自然人或法人创作而产生。但是，从外在表现上看，人工智能生成内容有的难以和自然人或法人创作的作品相区分，如果有人把它当成自己的作品使用、寻求著作权法保护，能否得到支持？这就引发了人工智能生成内容是否应该获得著作权法保护的问题。部分学术和司法观点认为：人工智能生成内容从外在表现上难以与人类的作品区分开来，如果有人将其冒充为人类所创作的作品，事实上很难识别出来，因此区分是没有意义的。另外，如果不给予人工智能生成内容著作权保护，人工智能生成物的投资者就缺少对该内容的垄断性，这可能会损害其利益。基于上述理由，如果人工智能生成物外在表现上类似于人类的创作，那么该内容应该被认定为作品。但笔者认为这种推论存在一定逻辑缺陷，需要加以厘清。
思考人工智能生成内容是否应该获得著作权法保护，需要从两个层面思考问题：一是从本质主义的视角，人工智能生成内容是否满足作品的实质性要求；二是从功利主义角度，给予人工智能著作权有无必要。回答第一个问题，需要厘清我国法律对于作品的实质判断要件。其中，著作权法实施条例第三条所称的“创作”和人工智能生产过程是否等价？如果人工智能生成过程属于著作权法实施条例第三条所称的“创作”，那么人工智能生成物可以被认定为作品，但谁才是这一作品的作者和著作权人？这仍然是法律要解决的问题。从功利主义出发，则需要厘清人工智能生成内容是否值得保护。如果回答是肯定的，则需要研究应采取什么路径来进行保护。如果采取著作权法保护路径，该如何确定著作权归属？此时，无论从本质主义还是功利主义层面，都要解决人工智能的法律地位问题。
具体而言，人工智能生成内容的使用涉及人工智能研发者、人工智能使用者、生产内容使用者之间的利益平衡。例如，媒体斥资购买人工智能软件，使用人工智能生成新闻稿件或股市和金融市场快报，若其他媒体未经同意擅自使用该文稿，此类行为无疑会分流前者的受众，损害前者的商业利益。此时，如果将人工智能生成的新闻稿认定为作品，则前者的利益可以获得著作权法的保护。如果新闻稿的独创性较低，无法被认定为作品，还可以通过反不正当竞争法来保护前者的利益，因此，著作权法保护并非是唯一路径。功利主义分析常见的误区是：以保护人工智能使用者的利益来证明人工智能生成内容应当受著作权法保护，这在逻辑上是有缺陷的，两者不是必然的因果关系。
人工智能的法律属性
将人工智能生成内容认定为作品，还面临一个难以逾越的理论难题：人工智能生成的内容不是人类智力创作成果，不满足作品必须是由自然人或法人所创作、具有创造性这两个条件。为此，有人提出可以扩大受著作权法保护的主体的范围，将人工智能作为“赛博人”，即拟制的人加以保护，并且这方面有法人制度可供借鉴。然而，这种思路不仅会导致知识产权法的重大变化，而且也将影响民法有关主体的规定。
根据有关法律规定，法人和自然人一样，具有独立的民事权利能力和民事行为能力，法人以其独立的财产作为民事责任的承担。如果将“赛博人”拟制为新的民事主体，其权利由谁享有？义务和责任由谁负担？如果为其创设新的民事主体规制，那么法人制度的存在还有什么意义？显然，在可以预见的时期内，“赛博人”是无法自行负担其权利和义务的。但是“赛博人”产生的后果，需要由对应的自然人或法人来享受权益承担义务和责任，如此，为什么不采用类似动物致人损害、产品责任这样的传统民法制度来解决有关问题？
具体而言，在权利方面，将人工智能视为“无体物”，其生产的内容视为由“无体物”产生的“孳息”，由人工智能的投资者享有对于“孳息”的利益。责任方面，因人工智能进行的文本和数据挖掘、算法自动生成文字等内容，由此造成的民事责任、知识产权责任由财产的所有者、使用者承担无过错责任。因此，引入“赛博人”作为新的法律主体的必要性要画个大大的问号。更核心的问题是人工智能生成内容也不具备创造性，因为就目前的“弱人工智能”而言，其可以进行运算但是不会进行思考，遵循数理逻辑但不具备自然人或法人的理性。除此之外，人工智能更没有自然人非理性的情感机制。因此，人工智能不具备著作权法上作者的“人格”特质，其生成的内容也不具备创造性，而创造性是人类特有的能力，是人区别于物的根本属性之一。
“工具论”的合理性
人工智能不具备独立的民事主体资格，人工智能自动生成的内容不满足作品的“智力成果”要件，但是，这并不能排除人工智能生成内容可能受到著作权法的保护，只是著作权主体仍为自然人或法人，而该类人工智能生成内容是作为人利用技术辅助生成的作品加以保护的。创作作品是人的主体性的实现，是人的自由意志的运用，人可以直接创作作品，也可以借助一定的工具完成、甚至通过委托他人实现创作目的。就部分“弱人工智能”生成内容而言，本质上是创作者借助人工智能这一工具进行创作，而生成物是人意志发动的结果，是人的自由意志的实现，因而是人的意志的产物。人工智能生成内容的过程是运用一定的算法进行信息加工选择的过程，因此算法体现程序设计者的主体意志和选择，而程序的使用者某种程度上承认、接受了该算法，创作方向和人工智能设计方向有着高度的契合，这种对算法的接受也是使用者自由意志的选择。所以人工智能生成内容归根结底是人的自由意志的运用和实现。人工智能使用者运用人工智能生成的表达可以作为使用者的作品加以保护。
通过以上分析可得出初步的结论：人工智能不宜被视为独立的作者或著作权人，但部分内容可以作为人工智能使用者的作品得到著作权保护，也即有人参与创作的人工智能生成物可以被认定为作品。
从功利主义出发，论证人工智能生产内容应该以著作权法保护是有逻辑缺陷的。除此之外，部分观点反驳“工具论”的理由是：既然从内容本身无法分辨一项表达究竟出于人工智能还是自然人或法人，那么在司法实践中还有必要去进行分辨吗？但笔者认为，这实际上是一个证据的问题，应该从举证角度去考虑。即便一项表达事实上出自于人工智能，但由自然人对其进行署名并登记，那么如果无相反证据，法律应推定该表达属于人类智力成果，构成作品。以证据来推定事实是法律制度对现实生活的简化，追求法律的形式正义就需要接受应然层面和实然层面的一定脱节。
因此，在无法举证证明作品不是由人创作而是由人工智能生成的情况下，只能认定该表达构成作品，受到著作权法的保护。在总体上不对人工智能自动生成内容提供著作权保护的情形下，这将导致部分人工智能生成内容实际上可以冒充人类的创作而得到著作权保护，但并不能因此说明所有人工智能生成内容都可以作为作品受到保护，只要它形式上看起来类似人类的创作，这就好比某些假冒商标的商品无法被识别出来，不能因此主张所有的假冒该商标的商品都应该被认定为真品。（华东政法大学龙文懋龙明明）
（本文仅代表作者个人观点）
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快速入门人工智能的方法及精要
要进入AI的一个应用领域且做得有所成就，其难度还是较大的。其根本原因在于：AI对于数学基础、编程技能、专业领域知识等方面的能力要求都很高。因此，建议读者有一个系统的学习计划，全面地进行学习。AI的入门是一个系统的、持续的过程，必须有耐心和信心。正因为AI入门的门槛较高，所以企业招聘时比较慎重，考察得比较全面，一旦被录用也愿意给较高的工资。
由于系统学习AI所需要的时间较长，不少人或许因为冗长的学习过程而缺乏耐心，迫切希望找到可以快速入门AI的方法。如何才能快速入门AI？这个问题就与怎样快速学会游泳、怎样快速学会开车等类似。其实答案很简单，要想快速学会游泳那就下决心早点下水；要想快速学会开车，那就让教练尽早带你上马路开着试试。所以，要想快速入门AI，那就尽快利用AI技术解决几个你所从事专业的具体问题试试。实践出真知，千里之行始于足下。下面就讨论一下如何通过解决专业领域的具体问题快速入门AI。
1.AI快速入门方法想要快速入门AI，建议采用自顶向下的方法。何谓自顶向下，也就是说从顶端由自己所要解决的问题逐渐向下层发散开去，一层一层地找到自己需要AI的哪些工具、技能和知识。该方法的具体过程如图15所示，其具体步骤如下：
(1)在专业层面，确定自己需要解决的专业领域问题的具体内容。
(2)在技术层面，确定要解决的问题需要哪些技术；
(3)在工具层面，确定到底要使用各个技术中的哪些工具，以便能够最终解决该专业领域的问题。
图15AI的快速入门方法
假设你需要解决一个智能交通领域中基于监控视频的道路交通状态预测问题。根据此具体问题来阐述一下自顶向下快速入门AI的方法的具体应用。
首先在专业层确定需要解决的专业领域问题为：基于监控视频的道路交通状态预测。
然后，在技术层确定解决该问题需要的AI技术：1）技术1为AI中的计算机视觉技术；2）技术2为机器学习中的预测技术。
随后，在工具层确定各种技术中到底需要采用哪些工具：1）技术1计算机视觉技术需要使用两种工具，即工具1目标检测工具和工具2目标定位工具。首先通过工具1目标检测工具来检测场景中的车辆，然后通过工具2目标定位工具来定位检测到的车辆的位置，在不同时刻均可对同一辆车进行定位获得其位置数据；再通过同一车辆在不同时刻的位置可以计算出在此段时间内车辆行驶的距离，利用距离除以时间则可以得到此车辆在此段时间内的车速；仿此可以计算此段时间内的不同车辆的车速，再对多辆车的车速求平均则得到平均速度，以平均速度作为此道路的速度。2）技术2机器学习中的预测技术需要使用支持向量机工具。基于路段速度的历史数据，使用支持向量机对该道路将来时刻的速度进行预测，然后根据交通中道路速度与道路状态之间的转换规则将道路的速度转换为道路的交通状态，从而实现基于监控视频的道路交通状态预测。
通过上述的步骤，即完成了针对AI领域某一具体问题的自顶向下的逐层分解。采用自顶向下方法快速入门AI的好处在于不必过分聚焦于AI底层的理论基础，而是将重点放在解决问题本身。实际上创造新的AI技术的最终目的还是解决应用领域中的具体问题，为社会创造价值。此外，自顶向下的学习方法是一种由问题找工具的方法，这是一种直接而高效的入门方法。在逐步解决实际问题的过程中，对AI技术的掌握能够快速提高。
这里需要指出的是：强调快速入门AI的同时，也要高度重视系统地学习AI。学习AI必须将通过解决具体问题实现快速入门与从底层理论开始进行全面学习这两种方式结合起来。这样既能够保证学习的效率，又能够打下全面的基础。
2.快速入门AI精要学习AI有没有一些注意事项或者说诀窍呢？肯定是有的。掌握这些诀窍能够起到事半功倍的效果。同时，也可以避免初学者进入误区而不可自拔。下面逐一介绍。
(1)既要重视AI理论知识的学习，又要重视专业领域知识的学习。大部分初学者可能比较重视AI理论知识的学习，而轻视专业领域知识的学习，导致工作中利用AI技术解决专业领域的问题时，牛头不对马嘴，做出来的结论根本不符合专业领域的常识。必须明确一点，AI理论是为解决专业领域内的具体问题服务的，能够解决专业领域的具体问题才是学习AI的终极目标。只有对专业领域的知识做到非常精通，才能够找到好的专业领域问题，解决这些好的专业领域问题才能够发挥AI的巨大威力，产生重大的社会价值。
(2)必须高度重视编程技术的训练。由于计算机是实现AI理论的必备工具，AI理论只有通过一行一行的代码才能转化为现实的技术，所以AI离不开编程技术。初学者往往轻视编程技术的训练，企图任何代码都通过在线下载解决。天下没有免费的午餐，能够解决实际问题而又能够创造经济价值的代码，为什么要首先开源供你免费下载呢？再者，你要解决的问题可能是一个全新的、无人解决的问题，自然不会有现成的代码可供下载。
(3)在打好理论基础的同时，尽量学习最新的理论、技术和框架，学习过程要注重学习的效率。AI技术的迭代非常快，当你学习其中一样技术的时候，可能发现又有更加新颖的技术出现，转而放弃现在学的东西，而去追逐更加新颖的技术；在学习新的技术的过程中，又发现有更加新颖的技术……这一过程不断循环，没有尽头。你就像一个骑着自行车追赶AI这趟高铁的小孩，越追被甩得越远，越追越累。怎么办？个人的建议是想清楚两点：一是AI中什么是不变或者变化最慢的，那就是最底层的数学、物理这些AI基础理论，因此，如果这些底层的理论你能够非常精通，你就能够以不变应万变；二是工具的选择问题，为什么骑自行车的小孩追不上高铁，因为他骑的是自行车，工具不行。所以学AI时应该对你学习的教材、编程的工具等加以仔细选择，尽量选择最著名的教材、最先进的编程工具和框架。另外，高质量的在线AI课程会对你的学习大有益处。如果MIT的在线AI课程质量更好，那你为何不去学习呢？你要做的事情就是找到最著名且最新的教材、编程工具、框架、课程等，集中精力猛攻，火力全开地学习。读者应当避免不断地更改学习内容，使整个学习过程过于发散，从而导致学习效率低下。如果重复几次更改学习内容的过程，你就会身心疲惫，逐渐失去学习的耐心。
(4)高度重视AI技术的实战。AI是一个偏应用的学科，学习的目的就是为了最终的实战。如果不去实战，是学不好AI的。只有在实战中不断领悟，找到自己的不足，从而进一步通过学习来弥补不足。这样循环往复，才能不断快速提高。切忌眼高手低，看书学习时什么都懂，干起活来却啥也不会。越实战信心越强，信心越强越愿意学习，越学习越进步，越进步越乐意实战：这样才能够形成一个正向的循环。
(5)加入或组建自己的AI学习小组，相互督促，共同进步。学习AI要避免闭门造车，单打独斗。如果能够加入或组建一个学习小组，大家每周用固定的时间分享最新的文章和技术，交流实战中的经验，这样就能够使自己AI的水平得到快速的提升。AI的研究领域太广泛、技术迭代更新太快，自己一个人精力和时间是有限的，一个人进行学习肯定比不上多个人一起学习的效率，这样能够以最快的速度消化和吸收AI的最新技术。再者，学习需要一个良好的氛围，只有在一个良好的氛围中才能够有更好的学习激情，才能够相互促进。
(6)必须每天坚持学习。AI技术更新迭代的速度，是一周一变样，一个月就大变样。半年不学习跟不上，一年不学习从山顶掉到半山上，所以要坚持学习AI的最前沿技术。可以通过AI领域的顶级会议论文和期刊论文来获取AI的前沿信息。现在也有一些做的非常不错的自媒体平台，非常及时地更新和推送AI领域的最前沿信息，也可进行关注。
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在线教育系统搭建有哪些方面的支持
随着新技术的不断出现和发展，在线教育系统搭建站在了教育领域的风口，被众多教育培训机构以及教育企业所应用，以此实现自己的知识变现目的。发展至今，这种形式受哪些方面支持呢？一、政策支持政策支持互联网+教育的建设，鼓励优质的教育资源的生产。去年召开的国务院常务会议决定，推进“互联网+教育”，加快建设教育专网。一是推进“互联网+教育”，鼓励符合条件的各类主体发展在线教育，为职业培训、技能提升搭建普惠开放的新平台。二是加快建设教育专网，到2022年实现所有学校接入快速稳定的互联网，支持面向深度贫困地区开发内容丰富的在线教育资源。三是强化监管，切实保护群众权益。尽管2020年新冠肺炎突如其来，但是正加速在线教育系统搭建的发展。预计在未来，政策对于市场的规范会越来越系统化和清晰化。二、技术支持1、数据分析数据分析从信息采集和互动性、可视化等方面进行创新，在学习评测方面具有重要作用，给老师提供科学化的指标，也能通过数据分析改善教学方式和教学环境等。2、人工智能人工智能技术源于大数据信息处理与语义分析的发展，并在机器学习，面部识别等方面有较大突破，教育将越来越个性化，越来越智能化。3、虚拟现实虚拟现实技术给了人们沉浸感、交互感，让学习者能更好地参与，并不断打破人们想象的边界，特别是5G技术的发展，将给教育方式带来大的提升和改变。三、市场支持短视频因为碎片化的特点充斥在用户的点滴生活中，如今教育与短视频相结合，让用户在休闲娱乐中即可轻松接受教育。并且随着技术水平的不断提高，大众对于精神层面有了更高的需求，对于知识付费这一理念更加乐于接受。上文就是在线教育系统搭建有哪些方面支持的介绍。在线教育系统搭建如此火爆，那么会替代传统教育吗？其实不然，线上线下并不是独立的部分，而是相辅相成的，线上可以迅速传播，打破地域和时间限制，线下可以满足人们的情感等方面的需求，线上与线下相结合，可以说是互相成就的。