正文
像人类一样行为的系统(system that act like human)
通过自然语言处理通过图灵测试；知识表达、自动推理和学习
理性思考的系统
(system that think rationally)
逻辑解算器 (logical solvers)
、推理和最优化
理性行为的系统
(system that act rationally)
能够通过认知、计划、推理、学习、交流、决策、行动来实现目标的智能软件和具身化 (embodied)
的机器人
表格2.1人工智能的分类
回答导言中提出的问题，图灵测试和阿尔法狗实际上代表了不同层面的人工智能。21世纪前后成为社会热点的人工智能，诸如IBM的深蓝 (Deep Blue) 以及Google的阿尔法狗，都是人工智能的局部设计，被称之为“狭义的人工智能” (Narrow AI)。这类智能能够在某一特殊领域——比如围棋、无人驾驶、图像识别——发挥人类无法实现的效用，但是与图灵测试所要求的更为一般性的人工智能还相差甚远。后者更加理想，也更难以实现。这类更为强大且全面的智能被称之为 “通用智能” (Artificial General Intelligence, AGI)，也即AI系统能够实现至少和人类一样的高级智能行为。这一方向也代表着人工智能科研的未来。近年来通过将狭义的人工智能扩张从而实现通用智能的进路收效甚微；科学家普遍认为至少在未来数十年间通用智能尚无法实现。
为展现人工智能在2016年的发展趋势及成果，并为下文法律问题分析提供事实支撑，本节从法律的视角出发，选择无人驾驶、智能律师以及判决预测这三大人工智能的应用领域展开案例分析。需要指出的是，本节的梳理只关注法律和人工智能的交叉领域，不包括2016年人工智能在技术层面的突破或者法律之外领域的应用（比如会计、新闻等）。
随着自动驾驶技术的日臻成熟，这一科技领域的相关法律问题已经开始得到广泛关注。多国政府都在近年间出台了相关的政策、指引文件甚至法律，在2016年尤甚。
美国无论是在自动驾驶技术，还是相关规范的创新上都走在世界前列。奥巴马政府非常注重无人驾驶技术的发展，并提供了很大的政策支持。
早在2013年5月，美国国家公共交通安全管理局 (The National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA) 就制定了《自动驾驶政策的初步声明》。2016年初，美国交通部部长安东尼•福克斯 (Anthony Foxx) 在底特律汽车展上公布了正式版本的《自动驾驶政策声明》。
福克斯还介绍了美国总统《2017财年预算提案》 ，称美国将划拨40亿美元成立长达十年的自动驾驶扶持计划，加速相关技术的研发和商业使用。2016年2月4日，NHTSA对《联邦机动车安全标准》可能适用于谷歌的无人驾驶车的若干条款进行了解释。美国交通部也于当年3月发布了对这一系列标准的审议报告，并于同年9月份发布了联邦无人驾驶政策。
目前美国联邦层面适用于无人驾驶的法律仅有一部，即《完善美国地面交通法案》(Fixing America’s Surface Transportation Act, FAST)，已于2015年正式生效。另一部法律草案《自动驾驶车辆隐私保护法案 (2015)》(Autonomous Vehicle Privacy Protection Act of 2015) 尚待美国两院审议。 在州法层面，美国目前已经有5个州（加利福尼亚州、密歇根州、内华达、田纳西州以及佛罗里达州）以及华盛顿特区通过了关于无人驾驶监管的法律。
英国交通部也于2016年7月发布了关于扶持司机辅助系统 (Advanced Driver Assistance System, ADAS) 以及自动驾驶技术的提案。与美国不同的是，英国将政策重心放在了无人驾驶卡车 (driverless lorries) 上，原因在于英国高速路网中高速路出入口远远多于其他欧盟国家；一旦大型货车堵在路口，将很可能造成交通拥堵。英国交通部希望能够在重型运输车辆 (HGV) 的使用上处于世界领先地位，从而提升物流速度，减轻道路拥堵状况。 英国无人驾驶卡车车队将很快开始测试。
