(通讯员 周丽霞 罗芷瑜 摄影 白玉 德央)2019年11月15日下午，天津大学法学学术沙龙暨第一次计算法学沙龙——“人工智能的发展及其在司法领域的应用”在第七教学楼332会议室成功举办。本次沙龙由法学院陈雪老师主讲，法学院工会主席吕凯教授，王燃副教授及来自法学院的数十位师生出席。
陈雪老师介绍了自己的计算机学科背景，并围绕人工智能的发展历史及其在司法领域的应用展开讲解。讲座共分为三个部分，第一部分介绍人工智能的起源和定义，1956年达特茅斯会议使人工智能成为一个独立学科，2019年谭铁牛在《求是》文章中给出了人工智能的内涵，就是使机器会听、会说、会看、会思考、会学习、会行动。针对其中每一个内涵，陈雪老师给出了实际应用场景中的案例，如人脸识别、自动驾驶、机器学习、语音识别等等。在发展历程中，人工智能的核心方法论并没有改变，始终以模拟为目标，且人工智能的发展往往与实际应用紧密结合。
第二部分介绍了人工智能的发展历程，陈雪老师将人工智能的发展归结为“三次浪潮，两次寒冬”，并详细介绍了人工智能各个阶段发展的的主流方法。逻辑智能时代的主要问题是如何让机器学会自动学习，当时的主流方法是自动推理方法，即通过事实库和规则库推理得出结论，但随着事实库的扩张，导致知识爆炸，人工智能发展走入低谷。由此进入下一个时代：计算智能时代，这一阶段出现了一些较为著名的应用，如深蓝、watson等。但此阶段仍然属于浅层机器学习阶段；2010年代，随着大数据、云计算和互联网的急速的发展，推动了以深度学习为代表的人工智能技术的飞速发展，人工智能进入了认知智能时代。
第三部分，陈雪老师从原理层面介绍了人工智能的应用场景。首先，她介绍了计算机视觉的研究历程，计算机视觉研究始于1960年，由60年代积木世界分析方法到八十年代专家知识特征匹配再到九十年代机器学习时代，建立了如人脸检测FDDB数据集等大量数据库，但仍然停留在浅层机器学习层面，以特征提取为核心。直到2012年Hiton教授建立起深度卷积神经网络模型，推动了深度学习的发展，基本解决了物体识别的问题，但也仍然存在问题模型过于复杂等不足。计算机视觉技术被广泛应用于身份验证和人脸识别领域，这项技术在现代社会中发挥着巨大的作用。如在2017年青岛啤酒节中，警方凭借人脸识别系统抓获了多名逃犯。最后，陈雪老师介绍了当今广泛应用于法院的语音识别技术，并讲解了语音识别技术的模板匹配、统计机器学习方法、深度学习方法三个发展阶段。
讲座由王燃副教授主持。
吕凯教授向陈雪老师颁发了主讲人证书。
互动环节中，王燃老师表示自己在听完讲座后受到了诸多启发，了解到日常生活中所出现的黑科技背后的相关原理，刘冰杨同学则提出在法律实践中涉及到的从数据库中提取案例进行分析的问题，陈雪老师也从自然语言处理和结构处理的角度给予相应解答。其余师生也就人工智能在司法实践中的应用、“算法黑箱”或人脸识别的相关原理等问题进行提问，陈雪老师一一给予耐心而详细的解答。讲座在一片其乐融融的氛围中结束。
