人工智能法律系统的一种证据推理模型

摘要：

证据推理模拟作为人工智能法律系统研究的一大难题,主要难在如何构建一种基于社会知识库的证据分析与归纳推理模型.这一难题的解决途径,本质上并不在于克服法律语言和人工智能语言之间存在的沟通障碍,而在于如何从认识论角度阐明人工智能法律系统的理论基础,从而阐明形式逻辑在形式与内涵上区分与统一的问题.本文在借鉴改良版图示法的基础上,运用人工智能领域概念图、类型化和推理结构等理论和方法,建构了一种人工智能证据推理模型,试图为基于复杂逻辑的简化图示法提供技术路径.本文指出,被一些学者误用的"证据链"概念,是对事实认定过程的一种浅层的表象式认知,事实认定本质上是一种证明链条或证据推理链条,而且,这种证据推理链条在结构上并不是简单的线性体,而是一种复杂的树状结构.

关键词：人工智能法律系统;事实认定;归纳难题;图示法;证据推理模型

所属期刊栏目：29

分类号：D915.13(法学各部门)

在线出版日期：2022-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：517-533