人工智能训练数据合理使用的类型化认定框架

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一、问题的提出

当前,人工智能的研究方向在学术上大致有两条传承脉络:一条源自麦卡洛克和皮茨的神经网络,演化至今成为深度学习;另一条源自冯·诺依曼的细胞自动机,历经遗传算法、遗传编程,最后演变成今天的强化学习[1]。早期,人工智能反映硅谷文化,通过快速行动,打破常规,在一定程度上无视知识产权和道德难题,以解决问题。(剩余7342字)

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