智能治理的生成逻辑、实践阐释及效能提升

随着智能技术快速的升级迭代,国家治理体系和治理能力现代化的现实需求为智能治理提供了广阔的实践平台,智能治理成为智能时代政府治理效能提升的关键。从智能治理的内涵出发,搭建智能治理的生成逻辑和分析框架,以“渗透-传导-扩散-集成”为逻辑主线,阐释智能技术与治理体系互嵌并生成智能治理的过程。研究发现,智能技术在治理理念层面的渗透,催生了政府整体性和协同化治理理念。在智能技术传导的过程中,治理要素呈现出治理空间由实体办公到场景仿真以及线上线下相结合的政务服务场景等方面的突出转变。治理体系从低级向高级演进的过程既表现在自上而下的建章立制,又体现在自下而上的用户参与。治理效能则是衡量治理主体、治理过程和治理效果的综合评价,治理效能的升级为主动治理和精准决策提供可能。南京“数字城管”体系的智能化也充分证实了智能治理的可行性和有效性,在解答何为“智能”的同时还重点关注了何以“智能”。随着智能技术与治理实践层面的结合与日俱增,治理主体智能、治理过程智用和治理效果智治的有机统一才能实现智能治理效能的有效生成,因此,需要形成“重塑治理流程以赋权-技术驱动以赋能-多元协同以赋智”的治理格局,最终实现智能治理效能的不断提升。     

智能机器人法律主体地位之探讨

智能机器人法律地位的确定与否,是解决人工智能兴起的信息技术革命与人类身份认同焦虑的关键问题.现阶段,智能机器人不具备人类的生化系统、自主意识和理性,因此无法独立担责,不可赋予其类似于自然人的法律主体地位;又因为智能机器人难以拥有独立的财产,亦无法像法人一样被拟制为法律主体.所以,智能机器人法律主体地位与“人类中心主义”“智能机器工具论”的伦理共识相矛盾,应在法律上将智能机器人界定为“客体”“工具”来进行准确定位和有效规制.     

智能制造背景下机电类应用型本科人才培养的探索

分析了传统机电类人才培养的局限性，结合盐城工学院优集学院对智能制造应用型人才培养的探索与实践，从智能制造对应用型人才的需求出发，建立了学生毕业时应具备的综合能力目标，并将综合能力目标分解为具体的子能力模块，形成具有内在逻辑结构的能力培养体系，在此基础上设定各子能力模块相应的知识传授、技能训练及综合应用培养环节，构建以能力培养为主线，通识、专业、方向三位一体的课程体系，实现传统机电类“老工科”人才培养的改造，以满足社会对智能制造复合型人才的需求。     

“个人戒律”之我见

通过对“个人戒律”的分析，阐述了“个人戒律”的重要性，旨在让足球运动员了解足球竞赛日趋激烈，对抗性日趋增强，对队员的身体素质也提出了更高的要求，为适应现代足球的竞技特点，就必须遵循“个人戒律”。     

智能社会的计算信息：决策的信息—计算进路

目前，我们正处于机器智能支持和人类智能提高的阶段，因此，将会越来越多地依靠智能计算技术来增强我们的直觉和理解。在这一过程中，个人身上的信息负载不断增加，社会计算技术正在从简单的社会信息交流走向社会智能发展。“信息哲学与智能社会发展”论坛上的一些关于必要理论和方法发展的想法，为理解智慧社会提供了思想资源。在冠状病毒(COVID-19)大流行的过程中，计算/(数据)信息处理和通信技术在全世界范围内通过智能预测支持人类决策方面，发挥了人类历史上前所未有的核心作用，为决策提供了当代计算模型支持。从这场危机中吸取的关于使用智能决策技术的教训，对于用具体的现实世界内容来填补“智能社会”的概念是有价值的。     

京津冀区域经济发展水平影响智慧物流发展的空间计量分析

智慧物流是经济发展和科技进步的产物,智慧物流发展与经济之间存在契合性。经济发展能够为智慧物流发展提供资金支持,智慧物流的发展反过来又能够促进经济的快速发展。该文首先使用熵权-TOPSIS法构建复合智慧物流衡量指标,然后从空间计量的角度对智慧物流发展水平与经济之间的关系进行解释,利用2015—2021年的数据,对京津冀区域智慧物流发展水平与经济增长进行空间效应分析。研究发现:京津冀区域内各城市智慧物流发展水平虽然差距较大,但在空间上具有明显的相关性。随着产业结构的不断调整,第三产业增加值的不断提高、物流基础设施的建设、R&D经费投入强度的增加等这些经济要素都促进了智慧物流的发展,并且它们在促进本地智慧物流发展的同时对周边城市的智慧物流发展产生影响。文章结合模型检验结果对造成这种现象的原因进行了分析,并从物流企业的数字化转型、人才交流和培养及打破行政区域限制等方面提出了建议。     

江苏省智能制造发展战略研究

智能制造是全球制造业变革的重要方向,中国制造开始走向智能时代。江苏省作为我国制造业大省,面临着在新技术体系推动下的新的发展机遇,同时也面临着许多挑战。江苏发展智能制造的战略,应突出重点示范和创新应用两个关键环节,以信息化与工业化深度融合为主线,推行信息技术生态系统建设,推广智能制造应用工程,抢抓产业链衍生制高点,培育新业态产业集群,创新全业务综合集成商业模式。     

人工智能介入量刑机制：困境、定位与解构

司法人工智能分为常规型人工智能与专业型人工智能,前者是将通用领域已经发展成熟的人工智能直接移植至司法领域而无需专门的算法更新,主要目的是将审判人员从繁重的"事务性"工作中解放出来,因而其也无法介入审判的核心内容;后者是诸如量刑辅助系统等专门为司法领域开发的介入审判实质内容的人工智能,其是司法人工智能的核心。当前司法人工智能的实践现状是常规型人工智能因其有坚实基础而卓有成效,但极为重要的专业型人工智能的开发与使用并不理想,主要原因是法学研究对专业型人工智能的研发理论供给不足,具体表现为"抽象有余而具象不足",其深层次原因在于法学专业知识与人工智能技术知识没有深度融合,即"懂技术的不懂法律,懂法律的不懂技术"。宏观层面,在智能爆炸不可预期的时空背景下,生命2.0阶段(文化阶段)或弱人工智能时代仍是当下及可预见未来所长期处于的阶段,故作为"工具"的量刑人工智能仍应定位于辅助量刑而非决定量刑,且基于量刑规范化改革的价值内涵,应更进一步地定位于规范性辅助而非参考性辅助,二者的区别是智能系统给出的阶段性量刑结论对法官的约束力大小。在微观层面,智能量刑系统的算法构建应以量刑逻辑主导算法逻辑为原则,以诸如量刑基准、不法刑等具有"共性"属性的阶段性量刑为作用领域而非其能力之外的终局性量刑结论(宣告刑);此外,为防止算法黑箱、算法歧视以及相关关系代替因果关系,须做到量刑人工智能的算法公开和阶段性量刑结论的可解释性。     

协作车辆路径成本分摊问题的 B-T Shapley 方法

多个企业协作配送能显著地降低物流配送成本和减少尾气排放, 研究协作配送模型与成本分摊方法是亟需解决的关键问题.传统经典成本分摊方法需要计算所有子联盟的协作成本, 在本问题中等价于需要求解2N-1个 (N为企业数量) 复杂的车辆路径问题.本文建立了多方协作车辆路径问题模型, 分析了协作配送成本分摊问题的属性.基于经典的Shapley成本分摊方法, 提出了B-T (Binary Tree) Shapley近似方法, 不仅将成本分摊本身计算复杂度由O (N22N) 降为O (N2log2N) , 而且将需要求解的车辆路径问题数量由2N-1个锐减至2N-1个, 从而能够在合理时间内完成协作配送问题的成本分摊.通过求解算例和实际案例, 计算结果表明, B-T Shapley的耗时与Shapley方法相比几乎可以忽略不计, 更重要的是B-T Shapley与Shapley的成本分摊结果之间仅有细微的偏差, 其平均准确度可以达到95%左右.     

人工智能驱推高校思想政治教育变革:技术逻辑、价值遵循与目标旨归

作为新一轮科技革命的典型代表,人工智能为高校思想政治教育变革提供了新契机。从技术逻辑角度看,人工智能驱推高校思想政治教育变革遵循数据驱动、算法引领、智能融合三重逻辑。随着人工智能在高校思想政治教育领域的广泛应用,人工智能技术逻辑蕴含的科技伦理也内嵌于高校思想政治教育全过程。为此,高校思想政治教育不仅应具备知识传授、思想引领、观念塑造的育人目标,还应对人工智能嵌入可能引发的安全、隐私、透明与开放等问题作出积极回应。人工智能驱推高校思想政治教育,有利于建立开放式、集约化、智能型的高校思想政治教育,以更好地实现智能时代高校思想政治教育立德树人的发展目标。