人工智能政治(人工智能政治学)
导读人工智能政治学团队里有：1、陈佳妮，2020级政治学与行政学专业本科生；2、李珍，2020级行政管理专业本科生；3、卢婷，2020级行政管理专业本科…人工智能政治学团队里有：
1、陈佳妮，2020级政治学与行政学专业本科生；
2、李珍，2020级行政管理专业本科生；
3、卢婷，2020级行政管理专业本科生；
4、朱天恒，2020级政治学与行政学专业本科生；
5、李剑文，2020级政治学与行政学本科生；
6、高子涵，2021级中外政治制度专业硕士研究生。
人工智能政治1、无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。
中国自主研制的无人车——由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，创造了中国自主研制的无人车在一般交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着中国无人车在环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。
2、智能音箱
智能音箱是传统有源音箱智能化升级的产物，是指具备智能语音交互系统、可接入内容服务以及互联网服务，同时可关联更多设备、实现对场景化智能家居控制的智能终端产品。智能音箱集成了人工智能处理能力，能够通过语音识别、语音合成、语义理解等技术完成语音交互。
智能音箱是智能家居的组成部分之一，智能音箱的功能延伸与智能家居产生了密切联系。如果把智能家居看作是一个智能生活系统的话，那智能音箱就是人工智能管家，是核心操控者。
3、人脸识别
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
4、智能客服机器人
近年来智能机器人技术不断发展和成熟，智能机器人被应用于金融、财务、客服工作等领域，其中，智能机器人在客服工作中的应用效果最为显著。它通过自动客服、智能营销、内容导航、智能语音控制等功能提高了企业客服服务水平。
智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动问答系统、推理等等技术行业。相较于传统人工客服，智能客服可以7X24小时在线服务，解答客户的问题、降低客服人力成本和提升用户网站活跃时长。
5、医学成像及处理
AI在快速医学影像成像方法、医学图像质量增强方法及医学成像智能化工作流图等方面均有突出表现。随着医学影像大数据时代的到来，使用计算机辅助诊断技术对医学影像信息进行进一步的智能化分析挖掘，以辅助医生解读医学影像，成为现代医学影像技术发展的重要需求。
人工智能政治经济学建设现代化经济体系的首要任务是“大力发展实体经济”。实体经济是一国经济的立身之本，是财富创造的根本源泉，是国家强盛的重要支柱。当前和未来一段时期，建设现代化经济体系，第一场“战役”就是要深化供给侧结构性改革，推动实体经济大发展大提升。要加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，推动资源要素向实体经济集聚、政策措施向实体经济倾斜、工作力量向实体经济加强，营造脚踏实地、勤劳创业、实业致富的发展环境和社会氛围。
人工智能时代的政治哲学思考人工智能说明的哲学道理，最重要的应该是事物是不断的变化发展的。同时也告诉我们，意识是客观存在，在人脑中的反应，意识是人类社会所特有的人具有主观能动性，在尊重客观规律的基础上，包括主观能动性，能够造福人类。
人工智能在政治领域的应用人工智能已被广泛应用于政治、经济、工业、外交、教育、卫生等行业。人工智能在生殖健康、医疗卫生、自动驾驶、人脸识别等不同领域的运用，在伦理道德、法律规范等方面产生了诸多空白和盲点。
同时人工智能的发展在人格权、知识产权、数据财产保护、侵权责任认定等方面也产生了新的问题。
这必然带来制度、规则、标准、程序等的新变化和新需求，自然而然与法律紧密结合起来。作为一把双刃剑，人工智能就像是潘多拉魔盒，外观虽然精美，让人爱不释手，可一旦打开也可能释放厄运。
人工智能政治知识点人工智能是人类脑力劳动的延伸。劳动的主体只能是人。实践的基本形式只有三种：物质生产实践、社会政治实践、科学文化实践。人工智能意味着生产工具更加先进了，但本质上依然是物化劳动。人工智能不可能取代劳动的作用。
人工智能考研政治应该是人工智能与信息处理专业，该专业是计算机科学与技术一级学科下设的二级学科。
参考如下。人工智能与信息处理专业2015年考研招生简章招生目录专业代码:0812Z1考试科目①101政治②201英语一③301数学（一）④854计算机基础（含数据结构、计算机组成原理复试科目：（1）集合论与图论，占30分。（2）计算机体系结构，占30分。（3）编译原理，占30分（4）数据库系统，占30分（5）C语言程序设计，占50分（6）软件工程，占30分注：1：生物信息技术专业学生不考计算机体系结构、编译原理，考生物信息学引论（30分）、统计与基因组信息学（30分）。2：以上各科（除C语言外），以基本概念、基本原理、基本方法和基本技术等为主。3：“C语言程序设计”在计算机上直接编程提交，由计算机自动判定成绩；其他各科在计算机上答题并提交，并根据题目类型由计算机或老师判定成绩。哲学人工智能政治题人工智能开发的六大原则：公平、可靠和安全、隐私和保障、包容、透明、责任。
首先是公平性。公平性是指对人而言，不同区域的人、不同等级的所有人在AI面前是平等的，不应该有人被歧视。
人工智能数据的设计均始于训练数据的选择，这是可能产生不公的第一个环节。训练数据应该足以代表我们生存的多样化的世界，至少是人工智能将运行的那一部分世界。以面部识别、情绪检测的人工智能系统为例，如果只对成年人脸部图像进行训练，这个系统可能就无法准确识别儿童的特征或表情。
确保数据的“代表性”还不够，种族主义和性别歧视也可能悄悄混入社会数据。假设我们设计一个帮助雇主筛选求职者的人工智能系统，如果用公共就业数据进行筛选，系统很可能会“学习”到大多数软件开发人员为男性，在选择软件开发人员职位的人选时，该系统就很可能偏向男性，尽管实施该系统的公司想要通过招聘提高员工的多样性。
如果人们假定技术系统比人更少出错、更加精准、更具权威，也可能造成不公。许多情况下，人工智能系统输出的结果是一个概率预测，比如“申请人贷款违约概率约为70％”，这个结果可能非常准确，但如果贷款管理人员将“70％的违约风险”简单解释为“不良信用风险”，拒绝向所有人提供贷款，那么就有三成的人虽然信用状况良好，贷款申请也被拒绝，导致不公。因此，我们需要对人进行培训，使其理解人工智能结果的含义和影响，弥补人工智能决策中的不足。
第二是可靠性和安全性。它指的是人工智能使用起来是安全的、可靠的，不作恶的。
目前全美热议的一个话题是自动驾驶车辆的问题。之前有新闻报道，一辆行驶中的特斯拉系统出现了问题，车辆仍然以每小时70英里的速度在高速行驶，但是驾驶系统已经死机，司机无法重启自动驾驶系统。
想象一下，如果你要发布一个新药，它的监管、测试和临床试验会受到非常严格的监管流程。但是，为什么自动驾驶车辆的系统安全性完全是松监管甚至是无监管的？这就是一种对自动化的偏见，指的是我们过度相信自动化。这是一个很奇怪的矛盾：一方面人类过度地信赖机器，但是另一方面其实这与人类的利益是冲突的。
另一个案例发生在旧金山，一个已经喝晕了的特斯拉车主直接进到车里打开了自动驾驶系统，睡在车里，然后这辆车就自动开走了。这个特斯拉的车主觉得，“我喝醉了，我没有能力继续开车，但是我可以相信特斯拉的自动驾驶系统帮我驾驶，那我是不是就不违法了？”但事实上这也属于违法的行为。
可靠性、安全性是人工智能非常需要关注的一个领域。自动驾驶车只是其中一个例子，它涉及到的领域也绝不仅限于自动驾驶。
第三是隐私和保障，人工智能因为涉及到数据，所以总是会引起个人隐私和数据安全方面的问题。
美国一个非常流行的健身的App叫Strava，比如你骑自行车，骑行的数据会上传到平台上，在社交媒体平台上有很多人就可以看到你的健身数据。问题随之而来，有很多美国军事基地的在役军人也在锻炼时用这个应用，他们锻炼的轨迹数据全部上传了，整个军事基地的地图数据在平台上就都有了。美国军事基地的位置是高度保密的信息，但是军方从来没想到一款健身的App就轻松地把数据泄露出去了。
第四是人工智能必须考虑到包容性的道德原则，要考虑到世界上各种功能障碍的人群。
举个领英的例子，他们有一项服务叫“领英经济图谱搜索”。领英、谷歌和美国一些大学联合做过一个研究，研究通过领英实现职业提升的用户中是否存在性别差异？这个研究主要聚焦了全美排名前20MBA的一些毕业生，他们在毕业之后会在领英描述自己的职业生涯，他们主要是对比这些数据。研究的结论是，至少在全美排名前20的MBA的毕业生中，存在自我推荐上的性别差异。如果你是一个男性的MBA毕业生，通常你在毛遂自荐的力度上要超过女性。
如果你是一个公司负责招聘的人，登录领英的系统，就会有一些关键字域要选，其中有一页是自我总结。在这一页上，男性对自己的总结和评估通常都会高过女性，女性在这方面对于自我的评价是偏低的。所以，作为一个招聘者，在招聘人员的时候其实要获得不同的数据信号，要将这种数据信号的权重降下来，才不会干扰对应聘者的正常评估。
但是，这又涉及到一个程度的问题，这个数据信号不能调得过低，也不能调得过高，要有一个正确的度。数据能够为人类提供很多的洞察力，但是数据本身也包含一些偏见。那我们如何从人工智能、伦理的角度来更好地把握这样一个偏见的程度，来实现这种包容性，这就是我们说的人工智能包容性的内涵。
在这四项价值观之下还有两项重要的原则：透明度和问责制，它们是所有其他原则的基础。
第五是透明度。在过去十年，人工智能领域突飞猛进最重要的一个技术就是深度学习，深度学习是机器学习中的一种模型，我们认为至少在现阶段，深度学习模型的准确度是所有机器学习模型中最高的，但在这里存在一个它是否透明的问题。透明度和准确度无法兼得，你只能在二者权衡取舍，如果你要更高的准确度，你就要牺牲一定的透明度。
在李世石和AlphaGo的围棋赛中就有这样的例子，AlphaGo打出的很多手棋事实上是人工智能专家和围棋职业选手根本无法理解的。如果你是一个人类棋手，你绝对不会下出这样一手棋。所以到底人工智能的逻辑是什么，它的思维是什么，人类目前不清楚。
所以我们现在面临的问题是，深度学习的模型很准确，但是它存在不透明的问题。如果这些模型、人工智能系统不透明，就有潜在的不安全问题。
为什么透明度这么重要？举个例子，20世纪90年代在卡耐基梅隆大学，有一位学者在做有关肺炎方面的研究，其中一个团队做基于规则的分析，帮助决定患者是否需要住院。基于规则的分析准确率不高，但由于基于规则的分析都是人类能够理解的一些规则，因此透明性好。他们“学习”到哮喘患者死于肺炎的概率低于一般人群。
然而，这个结果显然违背常识，如果一个人既患有哮喘，也患有肺炎，那么死亡率应该是更高的。这个研究“学习”所得出的结果，其原因在于，一个哮喘病人由于常常会处于危险之中，一旦出现症状，他们的警惕性更高、接受的医护措施会更好，因此能更快得到更好的医疗。这就是人的因素，如果你知道你有哮喘，你就会迅速采取应急措施。
人的主观因素并没有作为客观的数据放在训练模型的数据图中，如果人类能读懂这个规则，就可以对其进行判断和校正。但如果它不是基于规则的模型，不知道它是通过这样的规则来判断，是一个不透明的算法，它得出了这个结论，人类按照这个结论就会建议哮喘患者不要住院进行治疗，这显然是不安全的。
所以，当人工智能应用于一些关键领域，比如医疗领域、刑事执法领域的时候，我们一定要非常小心。比如某人向银行申请贷款，银行拒绝批准贷款，这个时候作为客户就要问为什么，银行不能说我是基于人工智能，它必须给出一个理由。
第六是问责。人工智能系统采取了某个行动，做了某个决策，就必须为自己带来的结果负责。人工智能的问责制是一个非常有争议的话题，我们还是回到自动驾驶车上进行讨论。确实，它还涉及到一个法律或者立法的问题。在美国已经出现多例因为自动驾驶系统导致的车祸。如果是机器代替人来进行决策、采取行动出现了不好的结果，到底是谁来负责？我们的原则是要采取问责制，当出现了不好的结果，不能让机器或者人工智能系统当替罪羊，人必须是承担责任的。
但现在的问题是我们不清楚基于全世界的法律基础而言，到底哪个国家具备能力处理类似案件的能力。（美国）很多案件的裁决是基于“判例法”进行判定的，但是对于这样一些案例，我们没有先例可以作为法庭裁决的法律基础。
其实，不光是自动驾驶，还有其他很多领域，比如刑事案件问题，还有涉及军事领域的问题。现在有很多的武器已经自动化或者是人工智能化了，如果是一个自动化的武器杀伤了人类，这样的案件应该如何裁定？
这就要牵涉到法律中的法人主体的问题，人工智能系统或全自动化系统是否能作为法人主体存在？它会带来一系列的法律的问题：首先，人工智能系统是否可以判定为是一个法律的主体？如果你判定它是一个法律的主体，那就意味着人工智能系统有自己的权力，也有自己的责任。如果它有权力和责任，就意味着它要对自己的行为负责，但是这个逻辑链是否成立？如果它作为一个法律主体存在，那么它要承担相应的责任，也享有接受法律援助的权利。因此，我们认为法律主体一定要是人类
人工智能知识点
一、广度（宽度）优先搜索基本思想：
①从初始节点S0开始，逐层地对节点进行扩展并考察它是否为目标节点。在第n层的节点没有全部扩展并考察之前，不对第n＋1层的节点进行扩展。②OPEN表中节点总是按进入的先后顺序排列，先进入的节点排在前面，后进入的排在后面。
二、深度优先搜索基本思想：
①从初始节点开始，在其子节点中选择一个节点进行考察，若不是目标节点，则再在该子节点的子节点中选择一个节点进行考察，一直如此向下搜索。当到达某个子节点，且该子节点既不是目标节点又不能继续扩展时，才选择其兄弟节点进行考察。
三、深度优先搜索与广度优先搜索的唯一区别：
广度优先搜索是将节点n的子节点放入到OPEN表的尾部，而深度优先搜索是把节点n的子节点放入到OPEN表的首部。
举例：重排九宫的深度优先搜索，操作符：空格左移、上移、右移、下移。