人工智能医疗问题
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能医疗问题范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
人工智能医疗问题范文第1篇
一、判断题(每题2分)
1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。
正确
错误
2.家庭规模缩小强化了代际支持能力。
正确
错误
3.中国的预期寿命排名较低。
正确
错误
4.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。
正确
错误
5.社区老年服务集成平台的预测作用包括准确得知老年人生活的种种需求。
正确
错误
6.对于如何高效率、低成本地解决养老问题只针对城市地区而言。
正确
错误
7.大数据的价值重在挖掘，而挖掘就是分析。
正确
错误
8.大数据在我们日常生活中很少接触到。
正确
错误
9.以大数据应用促进医药分离改革，遏制虚高药价。
正确
错误
10.当前世界的四大趋势包括“经济全球化”、“全球城市化”、“全球信息化”和“城市工业化”。
正确
错误
11.美国在人工智能方面取得了较好的成果。
正确
错误
12.《在英国发展人工智能》中提出了：数据、技术、研究、政策上的开放和投入四个方向。
正确
错误
13.1956年10月，中国科学院筹建了中科院自动化及远距离操纵研究所（后更名为中科院自动化所）。
正确
错误
14.20世纪80年代初期，钱学森等主张开展人工智能研究，中国的人工智能研究进一步活跃起来。
正确
错误
正确
错误
16.只要人类搞清楚的问题都容易被机器人所取代。
正确
错误
17.医联合体发生在基层和专科医院之间。
正确
错误
18.作为影响深远的颠覆性技术，人工智能可能改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等，对企业管理、个人安全、社会稳定乃至全球治理带来挑战。
正确
错误
19.我国新一代人工智能发展的指导思想和基本原则是要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育新增长点，形成新动能。
正确
错误
20.2016年9月开始，微软的技术与研发部门和人工智能(AI)研究部门相互分离，各司其职。
正确
错误
二、单项选择(每题2分)
21.医疗健康数据的应用包括：药物研究、病人行为及其相关数据、（ ）、管理医疗社保基金。
A.临床研究 B.科学研究 C.涉密研究 D.门诊诊断
22.发展网信事业战略的目标：加强领导、统筹规划和依靠（ ）紧密协同。
A.产、学、用 B.产、学、研 C.社会分工 D.产、学、研、用
23.基础技术提供平台主要是（ ）平台，这些云平台为人工智能实现大规模的实时计算提供了计算基础。
A.云计算 B.互联网 C.云计算、大数据 D.大数据
24.2017年谷歌无人驾驶汽车可以对不同场景进行学习，如（ ）、城市道路、过桥等。
A.泥泞路 B.平路 C.乡间小路 D.山路
25.腾讯AI政务基于腾讯微信、QQ等平台自身连接能力，提供（ ）、智能服务、智能分析和智慧应用等服务。
A.精准推送 B.实名认证 C.智能核身 D.勾勒用户图像
26.牢牢把握新一代人工智能发展战略机遇，坚定不移地把发展人工智能放在提高社会生产力、提升国际竞争力、增强综合国力、保障国家安全的战略支撑的（ ）位置。
A.全局核心 B.重点突出 C.关键部分 D.战略中心
27.微软自然语言计算组成立于 1998年，专长于（ ）、输入法、问答、社交、文本挖掘等。
A.翻译 B.收集 C.处理 D.校对
28.2016年5月，美国白宫成立了（ ）和机器学习委员会，协调全美各界在人工智能领域的行动，探讨制定人工智能相关政策和法律。
A.人工智能 B.制造 C.无人驾驶 D.I技术
29.欧盟的人脑计划旨在通过计算机技术模拟大脑，建立一套（ ）的生成、分析、整合、模拟数据的信息通信技术平台。
A.创新 B.全自动 C.全新的、革命性 D.智能
30.德国“工业4.0”计划涉及到的机器感知、（ ）、决策以及人机交互等领域。
A.规划 B.识别 C.应用 D.操作
31.2017年，日本政府制定了人工智能产业化路线图，计划分（ ）阶段推进利用人工智能技术，大幅提高制造业、物流、医疗和护理行业效率。
A.4个 B.2个 C.5个 D.3个
32.人工智能的发展要素：算法+（ ）+数据。
A.编程 B.数学 C.模拟 D.计算能力
33.国家加大对人工智能关键技术研发的支持力度，人工智能已成为我国的战略（ ）。
A.发展重点 B.中心 C.要素 D.核心
34.百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞等企业积极布局人工智能领域，抢占产业（ ）。
A.发展制高点 B.发展先机 C.发展 D.发展机遇
35.对人工智能发展态势的判断中的新挑战是指人工智能发展的（ ）带来新挑战。
A.不确定性 B.负面影响 C.积极性 D.不稳定性
36.碳云智能成立于2015年10月，希望建立一个健康大数据平台，运用人工智能技术处理这些数据，帮助人们做（ ）。
A.日常起居 B.健康管理 C.医疗检查 D.生活管理
37.百度的Apollo（阿波罗）计划，即百度将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的（ ）系统。
A.自动驾驶 B.自动操作 C.智能驾驶 D.无人驾驶
38.我国新一代人工智能发展的总体部署中构建一个体系是指构建（ ）的人工智能科技创新体系。
A.对外开放 B.互惠互利 C.合作共赢 D.开放协同
39.互联网医院要依托于（ ）建设。
A.现有实体 B.信息共享 C.互联网 D.分级诊疗
40.《打造智慧社区，优化居家养老（下）》认为，发展智慧养老服务可以带动我国哪些经济领域的发展（ ）。
A.制造业 B.服务业 C.娱乐业 D.农业
三、多项选择(每题2分)
41.人工智能的智能硬件其交互方式出现（ ）直接交互。
A.手势 B.语音 C.体感 D.眼神
42.人工智能能够对（ ）的安全进行防护。
A.个人 B.医疗 C.金融 D.城市
43.（ ）的融合创新是智能安防发展的重要切入点。
A.人工智能 B.体感 C.音频 D.视频
44.人工智能产业体系的融合产业有（ ）。
A.智能金融 B.智能客服 C.自动驾驶汽车 D.智能制造
45.人工智能应用类企业的切入领域有（ ）。
A.机器人 B.智能家居 C.教育培训 D.医疗设备
46.广泛开展人工智能科普活动，做到（ ）。
A.支持开展形式多样的人工智能科普活动
B.鼓励科学家参与人工智能科普
C.建设和完善人工智能科普基础设施
D.支持开展人工智能竞赛
47.智慧社区的渊源包括（ ）。
A.原始社会 B.工业社会 C.农业社会 D.信息化社会
48.智慧社区的三级指标包括（ ）。
A.保障体系 B.便民服务 C.社区治理与公共服务 D.主题社区
49.中国人口老龄化面对的挑战有（ ）。
A.人口流动频繁，家庭养老能力不足
B.代际关系变化，老年居住空巢增加
C.预期寿命延长，照料需求压力加大
D.家庭规模缩小，代际支持能力弱化
人工智能医疗问题范文第2篇
【关键词】人工智能 医学领域
1 引言
人工智能（AI）是上世纪50年展起来的新兴学科，主要内容包括：知识表示、自然语言理解、机器学习和知识获取、知识处理系统、计算机视觉、自动推理和搜索方法、智能机器人、自动程序设计等方面。在过去的几十年里人工智能涌现出了大量的方法，大致可分为两大类：第一类是基于Newell和Simon的物理符号系统假说的符号处理方法。这种方法大多采用从知识阶段向下到符号和实施阶段的自上而下的设计方法，第二类是采用自下而上设计的“字符号”方法。
2 人工智能的发展
全球对人工智能的研发经历了已经有70年的发展，从上个世纪的50年代开始一直到今天，历经了两次大起大落，但伴随着深度学习的重燃、庞大的大数据支撑以及计算能力的不断提升和成本的不断下降这些因素的出现，尤其是在摩尔定律、大数据、互联网和云计算、新方法这些人工智能进步的催化剂作用下，将迎来人工智能新的春天。
3 人工智能在医学领域上的应用
3.1 在神经网络中人工智能的应用
在医学诊断中人工智能的应用会出现一些难题，例如知识获取比较难、推理速度慢、自主学习以及自适应变化能力弱。研究人脑连接发现了以人工神经为特点可以解决在获取知识中所出现的瓶颈和知识种类繁琐问题，能够提高对知识的推理能力，包括自主学习，自组织等方面的能力，促进了神经网络在医学专家系统中的快速发展。
人工智能领域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在传统的结构上，它只是AI分支中的一个，只能通过逻辑符号来模拟人脑的思维方式，进一步来实现人工智能，与之相比，不同的ANN是学习和训练为一体来达到智能的。ANN具有学习的能力及特殊方法，用户不用编写复杂的程序来解决所遇到的问题，只用提供有效的数据就可以完成。迄今为止，医学领域中对大部分的病理原因无法解释，无法确定病理原因，加上各种疾病的表现种类复杂多变。在医学的日常实践中，疾病相应的治疗只能以经验为基础来判断。所以，ANN有着记忆，学习和归纳总结为一体的人工智能服务，在医学领域有很好的应用发展趋势。
3.2 在中医学中人工神经网络的应用
在中医学中，所提出的“辨证论治”中的“证”具有模棚性、不确定性的特点，主观性比较强，因此中医的诊断方法和治疗手段与医师的经验水平有很大联系。数年来在实验研究，临床观察，文章整理，经验总结上，都有着对“证”的研究思想的深入调查。一部分“辨证”的过程可以用人工神经网络来替换使用。恰当的中医症状可以作为基本输入和适当人工神经网络模型，人工神经网络能够根据以往的学习“经验”来进行综合分析，从而提出中医诊断方法。
由神经元结构模型、网络连接模型、网络学习算法等几个要素组成了人工神经网络。具有某些智能系统的功能。 按照网络结构来划分，人工神经网络有很多不同的种类，例如感知器、BP网络、Hopfield网络等，目前应用最为广泛的神经网络就是其中的BP网络。这种前沿网络非 BP网络所属，网络的结构与权值能够表达复杂的非线性 I/0映射关系。凭借 BP网络优良的自主学习功能，既可以通过误差的反向传播方法，对照已知样本反复进行训练，也可以调整网络的权值，直到网络的 I/0关系在某一块训练指标下最接近样本为止。
3.3 人工智能在临床医疗诊断中的应用
计算机编写的程序主要根据专家系统的设计原理和方法来模拟医生的医学诊断，以及通常治疗手段的思维过程来进行。医疗专家系统是临床医疗诊断中人工智能的很好体现，不仅能够处理较为复杂的医学治疗问题，还能当做医生诊断疾病的重要工具，更重要的是传承了专家们的宝贵医学治疗经验。
3.4 人工智能技术在医学影像诊断中的应用
目前，在医学影像中存在着的问题，比如：误诊率高、缺口大。这些问题需要通过人工智能的方法来解决。在医学影像技术领域人工智能的应用包括主要的两个方面，分别是：第一个方面为图像识别，第二个方面为深度学习，其中人工智能应用最核心的部分实深度学习。这两个部分都是基于医学影像大数据所进行的数据上的挖掘和应用。这两个方面所进行的数据挖掘及其应用都是依据医学影像大数据来完成的。
Geoffrey Hinton教授是神经网络领域的大师，2006年，他与其博士生在《Science》和相关的期刊上发表了论文，第一次提出了“深度信念网络”的概念。2012年，由斯坦福大学Fei-Fei Li教授举办的ImageNet ILSVRC大规模图像识别评测任务是由Hinton教授的研究团队参加的。这个任务包括了120万张高分辨率图片，1000个类比。Hinton教授团队使用了全新的黑科技多层卷积神经网络结构，将图像识别错误率突破性地从26.2%降低到了15.3%。 这个革命性的技术，让神经网络深度学习以迅速的速度进入了医疗和工业的领域范围，随后这一技术被陆续出现的医疗影像公司使用。例如：国际知名的医学影像公司Enlitic和国内刚刚获得有峰瑞资本600万天使轮融资的DeepCare。都是不断积累大量影像数据和诊断数据，继续对神经元网络进行深度的学习训练，从而有效的提高了医生诊断的准确率。
人工智能不仅能使患者的健康检查快速进行，包括X光、B超、核磁共振等。另外还能大量减少医生的读片时间，提升了医生的工作效率，降低误诊率。
4 总结
人工智能软件工作效率远远超过了人类大脑，不仅能够更快速的找到数据的模式和相似性，还能有效帮助医生和科学家提取重要的信息。随着人工智能的发展及其在医学领域的逐渐普及和应用，两者的互相融合在未来必定成为医学发展的重要方向。
参考文献
[1]冯伍，张俊兰.人工智能在医学上的应用[J].电子设计工程，2010（01）.
[2]杨琴，陈家荣.人工智能在医学领域中的应用[J].科技风，2012（12），100-101.
[3]王宇飞，孙欣.人工智能的研究与应用[J].信息与电脑，2016（05）.
[4]铅笔道.人工智能与影像诊断相结合的医生界阿尔法狗，2016（03）.
人工智能医疗问题范文第3篇
随着人工智能的发展，人社会从移动互联网时代进入智慧互联网时代，近几年人工智能在医疗方面提供给我们越来越多高效的帮助。社会上越来越多的呼声认为人工智能将会取代未来人类的工作，但人工智能取代人类工作的说法并不准确，人工智能有所能、有所不能。医疗里的许多东西并不是简单的科学，有更多东西是个人经验，个人经验以目前的技术水平是没办法让机器来直接学习的。
我们总是片面地去看影像信息，而忽略检查检验的结果，心电图的信息、体温信息等因素，怎么把这些信息和影像信息结合起来，产生最终的诊断结果，这是现在人工智能的算法发展的主要着力点。我们应该更好地利用专家的知识，把机器学习和人工智能建立在医学体系上而不是离散的板块上，让这个技术更有效地解决各种临床问题，去服务于医生。
人工智能的第三次高峰
人工智能的历史是从1956年开始，期间已经经历了两次高峰，从2009年提出深度学习的概念之后，人工智能正式进入发展的第三次高峰。如今的深度学习有很多延伸的算法，且在许多领域都有成功的案例。霎时间许多新闻媒体都纷纷议论人工智能是否真的可以取代人类的工作，从我个人角度分析，人工智能仍然有许多的局限性，用医疗来讲，医疗里的许多东西都是个人经验，并不是一个可以让机器机械化学习的知识。但是目前的人工智能在医学方面不光可以看到我们看不到的一些信息，还会收集分析并基于专家知识的层面进行理解思考，做出推理协助诊断治疗。
智慧医疗的“三驾马车”
一套完善的智慧医疗体系离不开以下几点：
行业大数据：行业数据要标准化、完整、准确，且一定要和应用相关。只有最客观真实准确的数据才会尽可能地完善智慧医疗体系。
行业专家：我们需要有行业专家来指导应当着力于哪些领域让我们有的放矢，在专家的指导下建立知识库，并且利用专家的协助尽可能地完善。
核心技术：在技术层面，软件的便捷、实用是一切程序的基础，软件的出现应当尽可能地减少医生的工作流程，帮助医生提高效率、提升工作水平。
基于完整数据、行业专家的支持和先进的核心技术的角度发展，我们可以服务政府机构，去做政策决策。可以服务医院，做到医院的运营管理；服务医生，对三甲医院的顶级医生来讲，每天可以更高效地诊疗大量病人。对于基层放射科医生，每天的片子很少，经验不足，我们可以提供大量的实践素材。服务用户，用户在进行检查或体检后获取信息的速度将会更加快速，并且可以通过上网自助咨询信息更加高效地去了解自己的身体，管理我们的健康。
临床问题驱动技术发展
人工智能医疗问题范文第4篇
关键词：智能制造；关键技术；政策建议
一、当前经济形势下智能制造发展宏观分析
1.基础技术的应用和发展
随着我国需求市场的蓬勃发展，一大批企业的快速跟进，使我国在计算机视觉、中文语音识别和无人驾驶等典型应用方面进入全球前列，具备了加速发展的市场条件和产业基础。在新一代信息技术接力式创新的驱动下，万物互联和智能化趋势越发明显，预计2035年全球联网设备数量将突破千亿件，将快速推动智能制造快速发展。近年来在算法、数据和算力三方面的突破下，新一代人工智能开始成为新的竞争焦点。人工智能在看、听、理解等关键指标上已经媲美甚至赶超人类。在机器识别图像、语音和自然语言等开始广泛应用，类似技术已广泛嵌入呼叫中心、客服系统、智能助手、聊天机器人等产品中。人工智能蕴含着无可估量机遇，各路企业争相涌入布局。从2013年到2017年，全球人工智能投资事件从310件增长到1349件，投资额从17亿美元增长到152亿美元，安防、医疗、交通、制造等数据丰富的行业成为重点投资领域。
2.我国智能制造发展情况
随着我国智能制造发展的快速推动，依托用户规模、应用场景、风险资金和科技论文等优势，我国在一些基础技术的应用方面进入全球前列，一大批骨干企业快速发展，在智能制造产业各个环节积极布局，为我国智能制造的快速发展，实现弯道刹车提供有利条件。数据资源是发展人工智能的关键要素，主要来自用户和联网设备。从用户数看，到2017年底，我国有3.49亿固定宽带用户，是美国的3.5倍，占全球38%。从数据量来看，我国已占全球13%，据高盛报告预测，随着用户数和在线时长增长，这一指标到2020年预计提升至20%—25%。我国有用户规模的先天优势。我国有近4亿的年轻用户，他们对新科技、新产品的接受度比较高，所以广泛的行业分布、多样的用户需求为拓展人工智能应用提供了广阔市场。在这一轮人工智能刚兴起时，国内一批公司深耕计算机视觉技术，目前从算法水准和应用情况看，人脸识别、安防监控等领域已获得全球认可。总体上，智能应用开始进入快速扩展期，我国有望在更多领域形成自身优势。
二、我国智能制造发展当前阶段面临的问题
1.芯片产业发展有待提升
高端芯片产业的发展是智能制造的重要前提，但是芯片关键技术方面还有很大的提高空间，目前处于“受制于人”的情况。当前芯片产业关键技术方面美国还是占主导地位，首先，图形处理芯片方面，英伟达、超威和英特尔三强主导市场方向。其次，可编程逻辑阵列芯片方面，赛灵思和英特尔两强主导市场。第三，专用集成电路(ASIC)芯片方面，谷歌的张量处理芯片(TPU)性能优势明显。目前，由于价格和关键技术的制约我国还处于芯片进口阶段，孙然有部分企业可以进行芯片的定制，但是由于资本投入和商业化推广的弊端还处于初级阶段。
2.人工智能的基础技术依旧不能形成单独生态体系
人工智能的算法框架依附于国外巨头开源生态体系。当前我国人工智能产业必须降低人工智能产品或应用开发成本，进而吸引世界各地开发者入驻生态。从高盛报告看，谷歌Tensorflow算法框架聚集了6.8万名明星开发者；而百度Pad-dlePaddle平台仅有5330位，不到前者1/10。我国当前大部分都机遇谷歌的基础算法框架进行开发，很难自主建立内生性的生态系统。3.专业技术人才的缺失异常严重智能制造的重要核心就是专业技术人才的集聚，但是我国智能制造相关人才总量和人才结构上还处于比较落后的阶段。如全球最大招聘网站领英2017年《全球AI领域人才报告》显示，全球人工智能人才数量190万人，其中美国85万人，我国5万人，位列印度、英国、加拿大、澳大利亚、法国之后，排第七位。从专业化人员从业时间来看，与美国相比我国专业化从业人员，从业超过十年以上的不足40%，而美国却超过了70%，我国大部分关键技术人员和管理人员都是海外引进，我国在智能制造的核心技术方面，尤其是人工智能的底层算法方面与美国还是有很大的距离。
4.我国关键技术创新相关的政策法规落后于技术创新的需求
数据开放、隐私管理、算法歧视、网络攻击等方面需要新的监管法规。以智能影像诊断为例，美国2017年采取先上市后批准的模式助推产业创新；我国则按照医疗器械监管，要求经过器械检测、临床评测、器械技术审批、政府发放批文等四个环节，企业反映总耗时30个月，且准入制度、收费模式、医保对接等尚是空白。所以，首先数据开放是我们必须要解决的问题，我国政府数据开放排名全球靠后，而在科技巨头之间创建标准统一、跨平台分享的数据生态系统要落后于美国。其次数据隐私管理方面问题，海量数据的采集不可避免涉及个人隐私，如何避免滥用是各方关切点。最后是网络攻击问题，防御网络攻击、保障安全是客户最为关心的主要问题。
三、推动我国智能制造发展的路径及建议
1.建立核心技术研发标准，加大产业上下游衔接
我国智能制造虽然全面推广，但是在芯片产业方面还是短板，想要借助人工智能的机会实现弯道超车必须要放长战线，做好基础研发工作。我国消费市场具有一定的优势，要做好开放合作的准备，加强学习的强度，缩短学习的周期。避免资金、人才等资源的浪费，推进强强联合，鼓励走差异化技术路线。优化产业链条，加强上下游的衔接，利用好国内良好的消费市场，产业链相关企业要积极抓住这个机会，积极实现商业化应用。
2.建立标准化产业链条平台
积极累计专业化技术成果，虽然我国在机器视觉算法方面也走在全球前列，但没有完整商业化生态体系，要快速构建原生的算法构架和标准化平台。要借鉴PC互联网时代win-dows操作系统主导生态、移动互联网时代安卓主导生态的经验做法，支持组建产业联盟构筑生态搭建算法框架。政策上支持构建算法构架，兼容多平台应用，抓住机会提升我国基础技术平台的应用和研发水平。并且要建设以人工智能为基础的公共数据资源库、标准测试数据集，为评估算法效能提供评价基准。
人工智能医疗问题范文第5篇
关键词：人工智能；犯罪；刑法；立法构建
一、人工智能时代刑法构建的必要性
（一）刑事立法可以防控人工智能技术带来的风险
人工智能与现实社会的联系日益紧密，已经成为法律无法回避的领域，互联网时代的发展推动了人工智能时代的到来，互联网技术中的信息与数据是孕育人工智能的土壤。当今社会，人工智能技术已经渗透到生活的各个方面，我们的医疗、军事、交通、城市建设等方面，处处都有人工智能的身影。当我们享受着先进技术带来的好处时，也不能忽略其潜在的法律风险。因为这样紧密的联系就决定了人工智能会高频率地参与人类社会的活动，那么当其参与的行为涉及刑法时，就需要立法来规制。
（二）刑事立法可以及时应对这一新生事物对于现行刑法的挑战
不可否认，法律具有滞后性，新技术带来的犯罪无法被现行的刑法及时规制，甚至会产生冲击。只有通过立法及时修补法律的空白之处，解决刑法对于人工智能类犯罪的适用等问题，才可以保证这一技术的健康发展和合理使用。［1 ］
二、现行刑法规制人工智能犯罪的困境
（一）从刑事责任主体角度
在我国现行刑法中可以规制的人工智能类犯罪极其有限，仅限于行为人直接将人工智能当作工具进行生产、利用的情形，换言之，人工智能此时执行的一切操作仅为犯罪者的意志和行为的延伸，这种情形下的刑事责任主体为利用人。例如，绍兴市破获的全国首例利用人工智能侵犯公民个人信息案，犯罪团伙利用人工智能技术盗取数据，识别图片，进行诈骗，窃取公民个人信息进行犯罪。在这个案件中，人工智能被当作工具直接被犯罪分子支配利用，可以根据刑法第二百五十三条之一侵犯公民个人信息罪对犯罪分子进行定罪。当然，即便如此，这样的定罪依然存在瑕疵，后文第（二）节将从另一角度阐述。然而，真正棘手的问题是，当人工智能在无自然人利用、操纵时，或者违背利用者的初衷，自行发生了犯罪行为（如无人驾驶汽车涉及交通事故罪，手术机器人涉及医疗事故罪等），其刑事责任主体又该如何确定，是人工智能本身，还是其用户，又或者是发明者，由于现行刑法刑事责任主体认定的局限性，这种情形下刑事责任主体的确定存在争议。
（二）从罪名角度
不可否认，人工智能时代的到来产生了许多前所未有的行为方式，所以，针对以下三种情形，即便行为主体符合我国现行刑法对于刑事责任主体的认定（自然人、单位），因为缺乏与之相对应的罪名，也无法直接且有效的规制：首先，是犯罪主体滥用人工智能学习技术训练其进行犯罪的情形。正如前文所述的，绍兴市破获的全国首例利用人工智能侵犯公民个人信息案，我们可以按照侵犯公民个人信息罪对犯罪分子进行定罪，但是其非法滥用人工智能技术的行为是无法规制的。其次，是由于人工智能的生产者、发明者在程序编写等技术方面的问题，导致人工智能运行时发生危害社会安全的犯罪行为的情形。比如，2018 年3 月发生在亚利桑那州坦佩市的Uber无人驾驶汽车意外撞死一名行人的案例，［2 ］经后续调查给出的技术解释是，由于技术限制，其识别系统会在恶劣环境下发生识别有误，甚至无法识别的情况，Uber公司对其人工智能的某一算法设置上存在纰漏，但最终的审判结果却是Uber公司不负刑事责任。这虽然是国外的案例，但也对我国刑事立法提供了思考的方向，或许有观点认为，在我国发生类似案例，可以直接按照刑法第一百四十六条的相关规定按照生产、销售不符合安全标准的产品罪来定罪。但笔者认为，人工智能本就属于新兴技术，其发展必然存在不成熟的因素，但也不能忽视其进步性，所以，在一定限度内，我们应该对人工智能产品所带来的风险有一定程度上的容许，如此才有利于行业的发展，而这就需要设立新的罪名来解决。
三、人工智能刑事立法构建策略
（一）关于刑事责任主体认定
针对上文提出的，人工智能在无自然人利用、操纵时，或者违背利用者的初衷，自行发生的犯罪行为的责任主体认定问题，我们可以分为两类讨论：首先，是弱人工智能发生的犯罪行为。所谓“弱人工智能”是指没有自主意识，缺乏创造性、遵循机械规律的人工智能。此类人工智能在无自然人利用、操纵时，或者违背利用者的初衷，自行发生的犯罪行为，多半是程序等技术的瑕疵造成的。此时，此类人工智能无法满足犯罪主客观一致的要求，不具有承担刑事责任的能力，所以应该认定其发明者为刑事责任主体，因为发明者在发明此类弱人工智能时，可以且应当预见到人工智能的行为和潜在的风险，发明者此时具有确保其发明物不会危及公共安全和人身安全的义务。当然，也有例外情况，如果是由于他人（黑客等）恶意入侵的行为造成的犯罪，应当认定该介入因素切断了原先的因果关系，应该认定入侵者为刑事责任主体。其次，是强人工智能发生的犯罪行为。所谓“强人工智能”是指具有独立意识，有思考能力，通过学习可建立对于周围环境的认识、判断的自主运行的人工智能。这类人工智能的犯罪能够符合客观方面（危害行为、危害结果、因果关系、犯罪的时间、地点、方法）的要求，也能够符合主观方面（如意识因素、意志因素）的要求，应当认定其为刑事责任主体，独立承担刑事责任。首先，这类人工智能具有更强的学习能力，思考能力，它们可以通过学习和思考产生自主意志和是非判断能力，已经不再是使用者意志和行为的延伸；其次，强人工智能在自主意识和判断力的基础上，完全有能力获取其研发人未编入其程序的知识，而这些知识极有可能具有人身危害性，但这些内容是很难被及时预见并立刻删除的；最后，基于前两点的内容，我们完全有理由认为，强人工智能是具有可罚性的，此时的人工智能已经具有了自然人的伦理属性，可以被当作“机械犯罪人”。我们可以对其执行删除数据并且将该人工智能销毁的刑罚。故针对强人工智能的犯罪，我们不必设立新的罪名，但需要出台相关的司法解释来调整、明确刑事责任主体的认定。比如，针对现行刑法的某些犯罪（如公共安全类犯罪、除外侵犯人身权利的犯罪、侵犯财产类型的犯罪等等）出台司法解释，增加强人工智能本体为刑事责任主体，并补充强人工智能的刑罚执行制度，只有完善了司法解释，才不会使上述策略成为空中楼阁。
（二）关于新罪名的设立
1 ．设立滥用人工智能技术罪随着技术的发展，人类对于人工智能技术的依赖性会越来越大，这已是大势所趋，但这势必会引起该技术滥用的行为。就如全国首例利用人工智能侵犯公民个人信息案，犯罪分子利用人工智能，可以使传统的犯罪行为更加快速，更加低成本，低风险。所以我们有必要设立滥用人工智能技术罪，在规制犯罪分子基本犯罪行为的基础上，［3 ］该罪名应该纳入刑法分则第六章妨害社会管理秩序罪中进行明确规定。2 ．设立人工智能重大责任事故罪针对人工智能的生产者、发明者在程序编写等技术方面的问题（主要针对弱人工智能），导致人工智能自行运行时发生危害社会安全的犯罪行为的情形，应该成立人工智能重大责任事故罪，规制发明者、生产者在发明、设计、生产环节中未完全按照行业标准和国家标准履行义务的行为。但是，结合前文所述对于新兴技术发展的支持态度，应该对其中的生产方采取严格责任制，即如果生产商有足够证据证明自己的生产过程是严格遵守现有的相关标准的，则可以免于承担刑事责任。该罪名应该纳入刑法第二章危害公共安全罪中进行明确规定。
四、结语
人工智能时代的到来既给我们以便利，同时也会给我们带来法律的困扰，甚至对传统的刑法带来冲击，相关的刑事立法可能会改变长久以来的传统的刑事责任定义，这正是新兴技术的发展对于刑事立法的挑战，所以我们既要制裁人工智能类的犯罪，又不能阻碍该行业的发展，只有这样，才是成功应对我国当下人工智能犯罪的刑法困境。
参考文献
［1 ］李振林．人工智能刑事立法图景［J］．华南师范大学学报（社会科学版），2018 （6 ）：125-133+191 ．
