知识产权三个特点
什么是知识产权?它具有哪些特点?知识产权的三大特征是1.■专有性，即独占性或垄断性；除权利人同意或法律规定外，权利人以外的任何人不得享有或使用该项权利。这表明权利人独占或垄断的专有权利受严格保护，不受他人侵犯。只有通过“强制许可”，“征用”等法律程序，才能变更权利人的专有权。知识产权的客体是人的智力成果，既不是人身或人格，也不是外界的有体物或无体物，所以既不能属于人格权也不属于财产权。另一方面，知识产权是一个完整的权利，只是作为权利内容的利益兼具经济性与非经济性，因此也不能把知识产权说成是两类权利的结合。例如说著作权是著作人身权(或著作人格权、或精神权利)与著作财产权的结合，是不对的。知识产权是一种内容较为复杂(多种权能)，具经济的和非经济的两方面性质的权利。因而，知识产权应该与人格权、财产权并立而自成一类。2.■地域性，即只在所确认和保护的地域内有效；即除签有国际公约或双边互惠协定外，经一国法律所保护的某项权利只在该国范围内发生法律效力。所以知识产权既具有地域性，在一定条件下又具有国际性。3.■时间性，即只在规定期限保护。即法律对各项权利的保护，都规定有一定的有效期，各国法律对保护期限的长短可能一致，也可能不完全相同，只有参加国际协定或进行国际申请时，才对某项权利有统一的保护期限。知识产权的基本特征有哪些？国内知识产权界对知识产权所具备的特征有不同的表述。通说将知识产权的特性概括为无形、专有、地域、时间和可复制性。也有的学者将知识产权的特征概括为权利双重、法定、专有、地域和时间性。还有学者概括为保护对象的创造性、客体的支配权利性、地域性和公共利益限制性。论述知识产权的特性，应当定义为知识产权本身的特征，即知识产权作为一种民事权利与其他民事权利相比较而具有的特征。不能将权利客体的特征与权利本身的特征相比较，这会产生概念的混淆和逻辑的混乱。另外也应当注意知识产权中的各类组成部分如著作权、商标权、专利权、技术秘密等都各有属性的区别，有的特征某一类知识产权具有或最为突出，而在其他类知识产权则不具有或不很突出。这也决定对知识产权整体特征的概括。从上述三种具有代表性的主张分析，专有、地域和时间性基本上无争议。法定性，有的学者称为依法确认性。法定性是揭示知识产权的产生或取得一般为法律的直接确认，依法确认的形式为先由权利人向主管机关申请，然后由主管机关负责审查。经审查符合法律规定的条件，即由主管机关通过核准、授予或者登记等方式，赋予某一项知识财产、智力成果以受法律保护的知识产权。所以将法定性作为知识产权的特征，专家们争议也不是很大。权利的双重性在著作权领域表现得十分突出，且在掌握著作权概念时必须把握著作权权利双重性的特点，否则就不能掌握著作权的实质和根本。但在其他众多的知识产权家族中，并没有人身权利的性质，通常表现为单一的权利属性。所以就权利的双重性作为知识产权的整体特征，似有牵强。作为知识产权客体的知识财产和相关精神权益具有无形性的特点，但认为无形性是知识产权本身的特征就引起了逻辑上的混乱，不是所谓该项权利的无形性，而在于其权利客体即知识财产的非物质性特征。然而，鉴于知识产权客体无形确系知识财产有别于其他财产的独特特点，也可以将其客体的非物质性作为知识产权的特征之一。但是那种特征不能涵概各类知识产权情形不仅有“权利双重性”问题，还有商业秘密就不具有时间性、发现权不具有独占性等等。#p#分页标题#e#因此，笔者认为，知识产权的特征可以概括为其权利客体的非物质性与可复制性，法定性、独占性、地域性和时间性。其中前两项为知识产权利客体与其他民事权利客体的差异而成为知识产权的特征;后四种为知识产权本身的特征。1知识产权有哪些特征专利权是发明创造人或其权利受让人对特定的发明创造在一定期限内依法享有的独占实施权，是知识产权的一种。知识产权有多种形式，有著作权、专利权、商标权、商业秘密权、植物新品种权、集成电路布图设计权、商号权等。那么专利权有哪些特性？专利3大特点是什么？专利权有哪些特性？专利3大特点是什么？专利权有哪些特性？专利3大特点是什么？专利有三种特性，排他性，时间性，地域性。排他性，专利权人对专利拥有独享权和排他权。不经过专利权人许可，其他人不得擅自使用专利技术。若使用专利技术，他人需要承担相应的法律责任。专利具有垄断性，专利权是由政府主管部门根据发明人或申请人的申请，认为其发明成果服务专利法规的条件，而授予申请人的一种专有权。同时专利权人发明创造享有占有、使用、收益、。处分的权利。时间性，专利权人在一定时间内享受专利法的保护。专利期限过后，公众可以无偿使用专利技术，专利成为人类共同财富，任何人都可以利用。我国《专利法》第四十二条规定：发明专利权的期限为20年，实用新型和外观设计专利权的期限为10年，均自申请日起计算。发明专利的有效期是20年。地域性，任何一项专利权利，只在其授权的一定地域范围内有效。这点与有型资产不同。若是你在中国申请的专利，只受中国专利法的保护。如果专利权人希望在其他享有专利权，那么，必须依照其他的法律另行提出专利申请。除非加入国际条约及双边协定另有规定之外，任何都不承认其他或者国际性知识产权机构所授予的专利权。关于专利权有哪些特性？专利3大特点是什么？这一问题小编就给大家解答到这里了，如果有更多关于专利的问题，大家可以继续关注八戒知识产权，或电话联系我们。知识产权的三大特征是什么？知识产权是社会针对个人或组织的创造赋予他们的一种权利，它具有如下特征：（一）知识产权的客体是不具有物质形态的智力成果；（二）专有性，即知识产权的权利主体依法享有独占使用智力成果的权利，他人不得侵犯；（三）地域性，即知识产权只在产生的特定或地区的地域范围内有效；（四）实践性，即依法产生的知识产权一般只在法律规定的期限内有效。知识产权的特征有哪些？国内知识产权界对知识产权所具备的特征有不同的表述。通说将知识产权的特性概括为无形、专有、地域、时间和可复制性。也有的学者将知识产权的特征概括为权利双重、法定、专有、地域和时间性。还有学者概括为保护对象的创造性、客体的支配权利性、地域性和公共利益限制性。论述知识产权的特性，应当定义为知识产权本身的特征，即知识产权作为一种民事权利与其他民事权利相比较而具有的特征。不能将权利客体的特征与权利本身的特征相比较，这会产生概念的混淆和逻辑的混乱。另外也应当注意知识产权中的各类组成部分如著作权、商标权、专利权、技术秘密等都各有属性的区别，有的特征某一类知识产权具有或最为突出，而在其他类知识产权则不具有或不很突出。这也决定对知识产权整体特征的概括。从上述三种具有代表性的主张分析，专有、地域和时间性基本上无争议。法定性，有的学者称为依法确认性。法定性是揭示知识产权的产生或取得一般为法律的直接确认，依法确认的形式为先由权利人向主管机关申请，然后由主管机关负责审查。经审查符合法律规定的条件，即由主管机关通过核准、授予或者登记等方式，赋予某一项知识财产、智力成果以受法律保护的知识产权。所以将法定性作为知识产权的特征，专家们争议也不是很大。权利的双重性在著作权领域表现得十分突出，且在掌握著作权概念时必须把握著作权权利双重性的特点，否则就不能掌握著作权的实质和根本。但在其他众多的知识产权家族中，并没有人身权利的性质，通常表现为单一的权利属性。所以就权利的双重性作为知识产权的整体特征，似有牵强。作为知识产权客体的知识财产和相关精神权益具有无形性的特点，但认为无形性是知识产权本身的特征就引起了逻辑上的混乱，不是所谓该项权利的无形性，而在于其权利客体即知识财产的非物质性特征。然而，鉴于知识产权客体无形确系知识财产有别于其他财产的独特特点，也可以将其客体的非物质性作为知识产权的特征之一。但是那种特征不能涵概各类知识产权情形不仅有“权利双重性”问题，还有商业秘密就不具有时间性、发现权不具有独占性等等。#p#分页标题#e#因此，笔者认为，知识产权的特征可以概括为其权利客体的非物质性与可复制性，法定性、独占性、地域性和时间性。其中前两项为知识产权利客体与其他民事权利客体的差异而成为知识产权的特征;后四种为知识产权本身的特征。什么是人工智能?什么是机器学习什么是深度学习三连问
人工智能人工智能机器学习有监督学习无监督学习半监督学习强化学习深度学习神经网络三者之间的关系最近机器学习，深度学习频繁出现人工智能领域，成为高频词汇，但是好多同学对这些同学一知半解，一会儿这个学习，一会儿又那个学习的，所以这篇文章，主要是来给同学们介绍这三者之间的关系以及概念性的一些理解，我觉得对于入门这个领域很有帮助。
人工智能其实我们通过一些科幻电影，比如《我，机器人》，《终结者》系列吗，我们大致可以明白，所谓的人工智能的理想状态就是机器有人的思维，可以理解问题，判断问题，解决问题。从这句话我希望告诉同学们。人工智能是指能力，而不是设备，机器只是一种明显的表现方式。
那么随着时代的发展，人工智能的研究领域也在不断扩大，细分出了很多智能化的领域，比如说自然语言处理，计算机视觉，进化计算，推荐系统等等很多，下图展示了人工智能研究的各个分支。 但是就目前AI的发展(人工智能根据能力等级划分，分别是弱智能，强智能，超智能)来说，大部分来说都是弱智能，让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，比如现在邮箱自动过滤，自动拦截骚扰电话等。而电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现，而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题。对比弱智能和强智能，弱智能的学习能力是有人们介入的，比如机器需要学习什么东西，那有关于这个东西的一系列特征，属性…都是人类给予的，而强智能能够有自己的思考方式，能够进行推理然后制作计划，最后进行执行，并且拥有一定的学习能力，能够在实践当中不断进步。那超智能，那基本上其思考能力超越人类了，也许超智能可以比人类提前进入某种未知的领域，且还能自己进行研究。
机器学习弱人工智能有希望取得突破，是如何实现的，“智能”又从何而来呢？这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。
在开始学习之前，我们来感受一下，什么是机器学习
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
通过定义，我们突然感受到机器学习不好学，又要懂得多科数学运算，还要知道代码如何编写，甚至还要研究人类的学习学习。其实不然，我们先感受一个机器学习的例子
我们想要完成做出一个效果，就是可以让机器能辨别出面前的酒是个什么酒，然后我们来到一个酒吧里，酒吧老板也很愿意帮助我们，于是拿拿出了十个酒杯，告诉我们：你眼前的这十杯红酒，每杯略不相同，前五杯属于「赤霞珠」后五杯属于「黑皮诺」。现在，我重新倒一杯酒，你只需要正确地告诉我它属于哪一类。
那我们是如何解决这个问题的呢？
我们将老板提供的信息：酒精浓度，颜色深度搜集起来，作为一个数据集，并且制作出一个模型，如上图(散点图)，我们通过模型，我们就可以发现，两种酒的酒精浓度和颜色深度在散点图中，分布在一定的区域内，我们根据新倒的一杯酒然后去匹配，那么匹配在哪一个区域，那么就是哪种酒的可能性就大。
这里我们所处理的问题叫做「分类问题」机器学习的方法是基于数据产生的“模型”（model）的算法，也称“学习算法”（learningalgorithm）,所以说机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
有监督学习（supervisedlearning)无监督学习（unsupervisedlearning)半监督学习（semi-supervisedlearning)强化学习（reinforcementlearning）以上四种就是机器学习常用算法的体系吧~
有监督学习指对数据的若干特征与**若干标签（类型）**之间的关联性进行建模的过程；只要模型被确定，就可以应用到新的未知数据上。这类学习过程可以进一步分为
「分类」（classification）任务「回归」（regression）任务在分类任务中，标签都是离散值；而在回归任务中，标签都是连续值。
在上面的场景中，每一杯酒称作一个样本，十杯酒组成一个样本集。酒精浓度、颜色深度等信息称作特征。这十杯酒分布在一个多维特征空间中。进入当前程序的“学习系统”的所有样本称作输入，并组成输入空间。在学习过程中，所产生的随机变量的取值，称作输出，并组成输出空间。
在有监督学习过程中，当输出变量均为连续变量时，预测问题称为回归问题；当输出变量为有限个离散变量时，预测问题称为分类问题。其实我们是不是可以理解为就是说，有监督学习，就是我们知道了一个题的答案，我们把这些答案组成一个整体的样本集，然后统计发给机器去学习，当样本集达到了一定量之后，机器就跟人一样，这个东西我见多了，我见的习惯，下次再见，我就知道这个东西是什么的概率比较大了。
无监督学习指对不带任何标签的数据特征进行建模，通常被看成是一种“让数据自己介绍自己”的过程。这类模型包括
「聚类」（clustering）任务「降维」（dimensionalityreduction）任务聚类算法可以讲数据分成不同的组别，而降维算法追求用更简洁的方式表现数据。
与有监督学习相比，好像我们并不告诉机器我们给的数据是什么，答案是什么，我们让机器去尝试，一个类型的答案看多了，也就自然而然的构成了一种人类的“惯性思维
半监督学习另外，还有一种半监督学习（semi-supervisedlearning）方法，介于有监督学习和无监督学习之间。通常可以在数据不完整时使用。
强化学习强化学习不同于监督学习，它将学习看作是试探评价过程，以“试错”的方式进行学习，并与环境进行交互已获得奖惩指导行为，以其作为评价。此时系统靠自身的状态和动作进行学习，从而改进行动方案以适应环境。
这个过程就很像我们训练宠物一样，比如训练狗狗做一下，让狗狗坐下，狗狗坐下来了，我们奖励它一根烤肠吃，没坐下，我们就拍一下它的脑袋，时间长了，是不是狗狗就知道我们坐下才有东西吃。
深度学习那机器学习是如何能够做到通过各种算法从数据中学习完成任务的呢，此时，深度学习就出现了，深度学习：一种实现机器学习的技术。
深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。
神经网络可以说人工智能的核心的核心就是神经网络，因为直到人工神经网络技术的出现，才让机器拥有了“真智能”。因为在神经网络之前，我们人类能清清楚楚地知道机器内部的分析过程，它们只是一个大型的复杂的程序而已；它是由规律可寻找的，而人工神经网络则不同，它的内部是一个黑盒子，就像我们人类的大脑一样，我们不知道它内部的分析过程，我们不知道它是如何识别出人脸的，也不知道它是如何打败围棋世界冠军的。我们只是为它构造了一个躯壳而已，就像人类一样，我们只是生出了一个小孩而已，他脑子里是如何想的我们并不知道！这就是人工智能的可怕之处。
听名词我们就可以了解到：所谓的人工神经网络就是在模拟人类大脑结构，在人类的大脑中，有数十亿个称为神经元的细胞，它们连接成了一个神经网络。在初中的生物学当中，我们知道人类大脑神经元细胞的树突接收来自外部的多个强度不同的刺激，并在神经元细胞体内进行处理，然后将其转化为一个输出结果。
那么我们在神经网络中，x是神经元的输入，相当于树突接收的多个外部刺激。w是每个输入对应的权重，它影响着每个输入x的刺激强度。如下图 大脑的结构越简单，那么智商就越低。单细胞生物是智商最低的了。人工神经网络也是一样的，网络越复杂它就越强大，所以我们需要深度神经网络。这里的深度是指层数多，层数越多那么构造的神经网络就越复杂。
训练深度神经网络的过程就叫做深度学习，网络构建好了后，我们只需要负责不停地将训练数据输入到神经网络中，它内部就会自己不停地发生变化不停地学习。打比方说我们想要训练一个深度神经网络来识别猫。我们只需要不停地将猫的图片输入到神经网络中去。训练成功后，我们任意拿来一张新的图片，它都能判断出里面是否有猫。但我们并不知道他的分析过程是怎样的，它是如何判断里面是否有猫的。但是机器的分析过程是怎么样的？我们无从知道~~
最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。其实有不少想法早年间也曾有过，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。
深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。
三者之间的关系不过有几点，还是要声明一下的
目前，业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。这种意识的产生主要是因为，当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法，并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点。
起码目前存在以下问题：
深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理；有些领域，采用传统的简单的机器学习方法，可以很好地解决了，没必要非得用复杂的深度学习方法；深度学习的思想，来源于人脑的启发，但绝不是人脑的模拟，举个例子，给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后，再见到哪怕外观完全不同的自行车，小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断，也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据，而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。人工智能创造物受版权保护吗
原标题：人工智能创造物受版权保护吗■本报记者王方
谷歌旗下AlphaGo会下棋，微软“小冰”出版史上第一部由人工智能虚拟机器人写成的诗集。不过，这也引发了人们思考：人工智能生成的内容是否涉及知识产权问题，它的权利归属于谁？
针对这些人工智能领域知识产权保护的热点、难点问题，《中国科学报》记者专访了北京工业大学文法学部孙玉荣教授，探讨知识产权如何为人工智能保驾护航。
人工智能创造物需要保护
《中国科学报》：现阶段，像微软“小冰”写诗这样的人工智能创造物多不多？
孙玉荣：说到人工智能，大家都会想到微软“小冰”和它的诗集，“小冰”在天涯、豆瓣、简书等用27个笔名发表了自己的诗歌。在没有披露之前，我们都没有想到，这些诗歌的作者竟然来自人工智能。
人工智能的创造物涉及音乐、美术作品、小说、诗歌、新闻稿件。有一家美国公司作出了这样的预测：在未来15年内，有90%的新闻稿件会由机器人创作完成。
《中国科学报》：人工智能创造物需要得到保护吗？
孙玉荣：大量的音乐、美术作品和稿件出于人工智能之手，人工智能创造物越来越多。如果不加以保护的话，会产生很多社会问题、法律问题。人工智能之间可能会出现相互抄袭，也可能出现人类抄袭人工智能的现象。如果没有法律规制，这将是很混乱的局面，不利于人工智能产业的发展，也不利于文化产业的健康有序发展和良性循环。
无论从激励创新的角度，还是从促进文化产业健康发展、维护法律稳定性的角度，大家已经达成了共识，对人工智能创造物一定要进行保护。
《中国科学报》：人工智能创造物是不是著作权法意义上的作品？
孙玉荣：人工智能生成的内容，有人把它叫创作物，也有人叫创造物或生成物。在现阶段，我认为这些称呼都是没有问题的，毕竟目前还没有一个法定的定义对其进行界定。但无论是叫什么都不会引起歧义，因为大家都知道说的是同一个东西。
至于它到底是不是著作权法意义上的作品，现在有两派观点。多数人认为，人工智能创造物符合著作权法关于作品的构成要件，是著作权法意义上的作品。当然，也有少数学者持反对观点。
著作权法框架下加以保护
《中国科学报》：那么，应该用什么样的方式对人工智能创造物进行保护呢？
孙玉荣：对于到底怎么保护的问题，我比较赞成在现有的、目前的条件下，在著作权法框架下，对人工智能创作成果进行保护。
大家都知道，著作权法是以人类智力为中心构建它的保护对象。但是人工智能已经从作为一个工具辅助人类创作到现在开始独立创作了。在人工智能创造物的制作过程中，大量储备的文本语料和加工合成的语言模型本身就包含了人类的创造性劳动。像微软“小冰”就是学习了自1926年以来500多位诗人的现代诗，经过上万次训练才会写诗的。
有学者会拿猴子自拍照的案例来论证说：人工智能创造物不能构成著作权法意义上的作品。但是我认为这和美国版权局在文件里所说的，“没有任何创造性输入或没有人类作者的干预，仅仅是自动或者随机创作的机械方法产生的作品”，应该是不太相同的情形，这是我个人的观点。
《中国科学报》：在著作权法框架下进行保护的依据何在？
孙玉荣：从作品的定义来看，人工智能创造物实际上还是在著作权法的保护框架里。它属于科学艺术的“独创性”表达，而且也是可以复制的。2016年，欧盟法律事务委员会向欧盟委员会提出一个建议，就是要界定人工智能“独立的智力创造”标准。
其实，并不需要知识产权法律制度发生根本性变革，规定人工智能创造物为知识产权的新客体，并没有背离著作权法的人格主义基础。从人类受众（读者）的角度来看，判断人工智能创造物是否属于作品，不应以作品来源于人类还是非人类为标准，而应看它是否属于文学、艺术或科学领域内的独创性表达，是否具有可复制性这两个条件。
所以，判断人工智能创造物是不是著作权法意义上的作品，主要看它是否符合作品的构成要件。也就是说我们要采用一个客观化的判断标准，而不是它到底来源于人类还是非人类这样一个标准来思考这个问题。
达成共识为人工智能护航
《中国科学报》：在目前的法律框架下，人工智能创造物的权利主体是谁？
孙玉荣：当务之急是要在人工智能创造物能否构成作品的问题上达成共识。在此基础上，才能接着去探讨它的权利主体问题。
如果现在能够达成共识的话，就可以利用修订《著作权法》的宝贵机会，通过对相关条文进行一些修改来加以规范。如果不能达成共识，那可以思考一下专门立法的问题。但是单独立法要比《著作权法》修订的这种模式还要难、启动起来还要缓慢。所以我认为在现有条件下，采取著作权法的保护模式是一个最好的选择。
说到权利主体问题，至少在现阶段，人工智能本身还无法成为权利人，这基本上是业界已经达成一致的观点。那么人工智能生成内容的著作权人到底是程序的开发者还是使用者，国内外都有不同的观点。英国的做法是属于程序的操控者或使用人，美国则认为属于人工智能程序的开发者。理清不同的观点，我们的思路就比较清晰了。比如说，谁创造的，权利就归谁。
《中国科学报》：在实际操作中，应该怎么实施对人工智能创造物的保护？
孙玉荣：首先在立法层面要有一定的动作。实际上就是对作品的定义进行扩张解释，不需要撼动现有著作权法的根基，然后在讨论权利归属时，如果不能达成共识，可以采用契约主义。
我们讨论这些问题，最终目的是给人工智能保驾护航。在现有知识产权法无法对新兴事物进行明确规制的情况下，采用传统的合同法、商业秘密法来进行保护，目前也只能是不得已而为之，所以权利归属问题也可以通过签订合同来达成。
目前人工智能创造物还没有达到满大街都能看到的程度，在没有大规模商业应用之前，好像问题还没有那么突出，纠纷也没有那么多。现在的使用者或者编程的人实际上是一个主体。比如说一家公司研发了人工智能之后进行撰稿、写作等商业应用，因为是同一个主体就没有纠纷。但如果一家公司研发出了人工智能后进行转让或者出租，出现了人工智能的所有人和使用人不是同一个的情况，这就容易产生纠纷了。
有法官认为，可以根据个案的具体情况，根据编程人、使用人的贡献度进行综合判断。我认为这也是在目前状况下比较明智的选择。（王方）
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人工智能时代是什么时代?
工业4.0是2013年的汉诺威工业博览会上德国为提升工业竞争力而提出的一个概念。基于工业发展的不同阶段划分出4个时代，即工业1.0蒸汽机时代、工业2.0电气化时代、工业3.0信息化时代和工业4.0智能化时代。显然，这种划分只表示了工业革命以来工业领域的时代变迁。如果说“蒸汽机”、“电气化”可以表示工业革命内涵，那么“信息化”、“智能化”就远远超出了工业领域。把人工智能时代称为第4次工业革命时代显然是错误的。
在“第4次工业革命”这一错误概念的影响下，对人工智能时代性的理解出现了许多混乱。仅从工业生产力变迁的角度来看，划分成蒸汽机工业革命、电气化工业革命、信息化工业革命、智能化工业革命时代，的确具有一定道理，但是，如果把它泛化，认为人工智能的智能化是第4次工业革命时代，甚至由此衍生出第5次工业革命、第6次科技革命、第N次工业革命的提法，显然模糊了人工智能的知识革命与工业革命的本质差异。我们可以从以下5个方面看看人工智能时代与工业革命时代的本质差异:
(1)社会生产力结构的本质差异
工业革命后形成了资本整合下的社会化大生产，其社会生产力结构是“劳动者+机械化工具”，劳动者在知识基础上驾驭工具；人工智能时代，在半导体微处理基础上诞生了智能化工具，智能化工具超越了生产领域、经济领域，全面影响人类社会生活，并且具有独立的财富生产能力，其生产力结构变成了“管理者+智能化工具”。
(2)生产工具的本质差异
机械化工具与智能化工具有本质差异，前者无自主能力，必须由劳动者驾驭，后者有自主能力，可以在无人介入下自主式工作。工业革命后期虽然出现过可以自主运行的自动化工具，但不具有智能行为，它们与计算机软件控制的智能化工具有本质不同。
(3)体力劳动与脑力劳动替代的本质差异
工业革命后，机械化工具以蒸汽机械(以及后来的内燃机械、电动机械)代替劳动者的体力劳动，而人工智能时代，智能化工具普遍代替了人类的脑力劳动。
(4)知识相关性的本质差异
工业革命时代，“知识就是力量”是著名的时代口号，因为驾驭机械化工具都需要相应的知识，工人、技师、工程师形成了严格的知识与技术等级；在人工智能时代，智能化工具具有智力行为能力，使用者不需要有相应的知识。知识与知识行为分离，成为人工智能时代的重要特点。
(5)从经济变革到社会变革的本质差异
工业革命的主要变革是经济基础；人工智能变革后的数字化社会、区块链的无偏见人工智能、诚信体制建设等，从经济基础延伸至上层建筑。同时，从资本时代到金融时代、从贸易全球化到经济全球化、从两种文化到第3种文化，都表明人工智能时代从经济基础到上层建筑的延伸效应。
3人工智能时代是第3次浪潮时代
最早揭示人工智能时代与工业革命时代具有本质差异的是著名的未来学者阿尔文·托夫勒。1980年，阿尔文·托夫勒推出了《第三次浪潮》一书，该书将人类现代文明史划分为3个浪潮时代。阿尔文·托夫勒在书中写道:“到目前为止，人类经历了两次重大的变化浪潮，每一次都抹杀了早期的文化和文明，以前人不能想象的生活方式取而代之。第1次浪潮—农业革命—经历了几千年才结束。第2次浪潮—工业文明的崛起—只有300年的寿命。今天的历史速度更快，很可能第3次浪潮将横扫历史，在几十年内结束。”他十分明确地将“今天的历史”与工业革命时期相分割。26年之后，他在2006年出版的《财富的革命》一书中，将“今天的历史”定义为“知识经济”时代，即一个知识创造财富的时代。
阿尔文·托夫勒首先清醒地、科学地认识到“今天的历史”的时代特征与时代本质，它与“机器”创造财富的工业文明完全不同，是一个用“知识”创造财富的时代。托夫勒还天才地描绘了人类现代文明发展史，几千年农业文明、几百年工业文明、几十年知识经济文明演化速度的倍增现象。所有这些都集中反映人工智能时代托夫勒的知识革命观。必须从知识的本源出发，用知识的创新原理来探索人工智能时代的奥秘。不幸的是，托夫勒未能揭示知识革命的奥秘，对“知识”充满了无奈与绝望。
4人工智能时代是知识革命时代
托夫勒敏锐地认识到，人工智能时代是知识创造财富的知识革命时代，但是，对“知识经济”的定义以及“知识创造财富”的知识革命论述却显得苍白无力。在后来《财富的革命》一书中，他充满了悲观与无奈。托夫勒说:“尽管对新兴的知识经济有着数千种分析和研究，但是，知识对创造财富的影响却一直被低估了，而且现在仍然在被低估。”他充分认识到知识经济时代的知识主导作用、知识探索的重要性，书中也描述了人们对“知识”的无知、漠视与无奈，他在书中写道:知“识已经成为我们经济和社会环境中变化最快的组成部分之一。”“自从‘知识经济’开始半个世纪以来，关于知识经济背后的‘知识’我们却了解得很少，简直少得让我们感到尴尬。托”夫勒虽然界定了今天的时代是与工业革命完全不同的知识创造财富的时代，但是并没有回答知识如何创造财富。这是人工智能时代知识革命必须回答的问题。
“知识创造财富”贯穿于人类的全部历史进程中。在原始社会，人类在知识基础上打造工具、使用工具，开创了“人+工具”的社会生产力的基本结构。其后，一直延续到农业社会、工业社会以及人工智能社会。只是人工智能社会之前的生产力结构是“(人+知识)+工具”，即劳动者在知识基础上驾驭工具；人工智能的社会生产力结构变成了“人+(知识+工具)，”即人类将知识成果转移到智能化工具中，劳动者傻瓜化地使用智能化工具，出现了知识从“人”到“工具”的根本性转移。这就是人工智能时代知识创造财富的本质与知识革命的核心所在。
人们普遍意识到知识在社会生产力中的重要作用，因为没有知识，人类就不会使用工具，也不可能创造工具。然而在经济学家、社会学家、历史学家的视野中，“知识”消失了。他们用“劳动者、劳动资料、劳动对象”的生产力结构观来诠释人类社会发展史。
人类对知识的无知，经济学家对知识的忽视，托夫勒对知识的无奈与无助是有道理的。因为，尽管人类对知识的研究远早于自然科学、社会科学，然而，在自然科学、社会科学充分发展的今天，人类对知识的研究一直停留在两千年前坐而论道的“认识论”、“知识论”的哲学陷阱之中。因为，传统概念中的知识一直是虚无缥缈、捉摸不定、隐含在事物之中的东西。只有到了知识从量变到质变的人工智能时代，知识才走到前台，人们才得以从学科视角重新研究“知识”的本质，它的诞生、发展、演化、基本规律，以及它在人工智能时代的财富革命与知识力量变迁。从人工智能的实践中探索知识革命的奥秘，寻找人类知识起源，演化发展的本质与基本规律，创建科学的“知识学”。
人工智能时代的“知识学原理”走出了“认识论”、知“识论”的陷阱，成为指导实践的新兴科学。不但能有效地诠释人工智能的智能生成机理，还将人们对人工智能的认识从“是什么”的低级阶段提升到“为什么”的高级阶段。由于知识的普遍性，”知识学原理”还将全面诠释人类起源、人类演化的生态体系、工具中的第3种知识、从第2种文化到第3种文化，人类工具起源与智能化工具智能生成机理等众多未解之谜。
5人工智能知识革命的时代特征
人工智能时代，是继农业革命、工业革命后，人类现代社会的第3次浪潮时代。正如托夫勒所说，“很可能第3次浪潮将会横扫历史，生存在这个爆炸性时刻的我们会感受到第3次浪潮对这个时代的全面影响。因”此，了解人工智能的时代特征具有重要意义。
(1)人工智能时代是一个动荡的时代
人类历史呈非线性发展特征，百万年的原始社会、万年的农业社会、几百年的工业社会，以及不到百年的人工智能时代。百万年的原始社会是凝固的，万年的农业社会是缓慢的，几百年的工业社会有了显著的变化，不到百年的人工智能时代则是一个激烈动荡的时代，人们会普遍感受到生存环境与社会生活的全面动荡。
(2)人工智能时代是一个人类体力劳动、脑力劳动全面解放的时代
工业革命的动力机械代替了人类的体力劳动、智力革命的智能化工具代替人类脑力劳动，未来，机器人将养活人类，人类社会将进入一个在少数精英引领下的傻瓜化时代。体现群体智力的人工智能远远超越人类个体智力，人们寄希望于人类智慧驾驭人工智能。
(3)人工智能时代是自然人类的终结时代
不到百年的人工智能时代，众多新兴科技(生物科技、生命科技、基因工程、人工生殖、脑科学、脑机工程等)与强人工智能相结合，必将导致自然人类的终结，人们最终将迎来一个非自然人类的新时代。
(4)人工智能时代是生产力结构彻底革命的时代
人类社会生产力结构一般表达形式是“人+工具”，知识隐含其中，成为社会财富生产能力的基础因素。原始社会、农业社会，人类使用简单工具，财富生产能力的“知识重心”在原始人类；工业社会，机械化工具代替了人类体力劳动，财富生产能力的“知识重心”向工具转移；智力革命时代，智能化工具独立的行为能力，将财富生产能力的“知识重心”彻底转移到工具中，实现了生产力结构彻底变革。
(5)人工智能时代是上层建筑革命的时代
农业革命、工业革命是经济领域的革命。人工智能时代，第3种文化以科技文化对人文文化的全面入侵方式彻底改变了人文文化属性，文化艺术领域不再有纯文化、纯艺术；互联网从信息网、物联网到资源网(区块链)的诚信体系建设、去中心化的智能合约、无偏见的人工智能等，表明人工智能进入到伦理时代，从而掀起了上层建筑的全面革命热潮。
人工智能时代的知识革命改变了一切，因为人类社会的一切事物都与知识相关。
从本质上讲，我们这个时代，是人类在外部以人工方式将“知识”变革到“知识行为能力”(即智力)的革命时代。但迄今为止，我们没能用知识的基本原理准确地诠释人工智能时代，对这个时代的认识尚处于模糊阶段。人们需要从不同视角来阐述我们这个时代。（此文发表在《单片机与嵌入式系统应用》2020年第4期学习园地）
6.嵌入式系统中AI和ML的实际应用
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什么是人工智能人工智能的应用有哪些
什么是人工智能？人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能的应用有哪些实际应用：机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。…研究范畴…自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式…应用领域…智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂等
应用领域语音识别领域。除了大家已较为熟悉的科大讯飞输入法，一家叫作云知声的人工智能公司，最近开发了智能医疗语音录入系统，采用了国内面向医疗领域的智能“语音识别”技术，能实时准确地将语音转换成文本。这项应用不仅能避免复制粘贴操作，增加病历输入安全性，而且可以节省医生的时间。目前，一些医院已应用了这一技术。
金融智能投资领域。所谓智能投（资）顾（问），即利用计算机的算法优化理财资产配置。目前，国内进行智能投顾业务的企业已经超过20家，其面向的服务群体，就是那些并不十分富有、却有强烈资产配置需求的人群。
中国的BAT（百度、阿里、腾讯）都已涉足人工智能。2016年，“百度大脑”项目正式启动，致力于打造综合的人工智能平台；阿里巴巴推出了人工智能项目“ET”，未来将具备感知能力，并在交通、工业、健康等领域输出决策；腾讯已将人工智能的相关技术，应用于QQ、金融、微信业务板块。
而其他诸多企业都在开发人工智能的“对话机器人”（相当于“虚拟助理”），如微软的“小娜”、谷歌的“Allo”、苹果的Siri、百度的“度秘”等。