人工智能與司法的深度融合,既體現在案件的法律適用環(huán)節(jié)也體現在事實認定環(huán)節(jié),而事實認定是法律適用的前提。人工智能對案件事實認定的介入,需要將證據數據化、對數據進行運算整合、輸出人可以理解的結論。在證據數據化環(huán)節(jié),需要對證據進行結構化的數據改造,并克服語言障礙。在數據整合環(huán)節(jié),人工智能主要以概率推理而不是因果推理作為邏輯推理方式,其算法也需要面對可計算性與復雜性兩大難題。在結論輸出環(huán)節(jié),需要解決機器學習如何深化、信念如何建立與機器如何表達等難題。人工智能融入案件事實認定所面臨的這些主要難題,可以嘗試通過"小數據"訓練,逐步構建人工智能"心智微結構"去慢慢攻克。 

【文章來源】：法學研究. 2020,42(01)北大核心CSSCI

【文章頁數】：17 頁

【文章目錄】：
引 言
一、證據數據化:結構化改造與語言難題
    （一）證據如何變數據
    （二）數據的結構化改造
    （三）語言難題
二、數據整合:推理與算法
    （一）推理:因果與概率
    （二）算法
三、智能的深化與輸出:學習、信念與表達
    （一）機器如何深度學習
    （二）機器如何建立信念
    （三）機器如何表達
結 語


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3105547