快盈官网计划群 - 快盈官网必赚方案

来源：快盈官网玩法2024-05-29 17:48

聚焦人工智能技术前沿与治理中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

快盈官网计划群

直击广西梧州春运返乡路：“摩托大军”渐渐淡出春运史******

　　中新网南宁1月19日电题：直击广西梧州春运返乡路：“摩托大军”渐渐淡出春运史

　　作者蒋雪林林洁琪

　　“原以为今年中国优化疫情防控政策后，返乡摩托车会多一些，现在看来，‘摩托车大军’将淡出春运史。”广西梧州市公安局交警支队高速公路管理三大队教导员邹丹在接受中新网记者采访时说。

　　邹丹已连续10多年参与“摩托大军”春运服务保障。她和李子郁、李金兰三人，十多年来，每年都会到广西梧州市东出口春运服务站，服务过往的返乡“摩托大军”。

　　2008年，时任梧州市交警支队副支队长的李子郁，负责协调组织在321国道省际卡口设立春运服务站。

把驾驶摩托车返乡当成乐趣的年轻骑手停靠梧州东春运服务站拍照留念。

　　李子郁表示，在粤务工人员驾驶摩托车返乡开始于2000年左右，当时几千元人民币一辆的摩托车进入普通中国家庭，由于火车票不好买，农民工只好驾驶摩托车返乡。2008年“摩托大军”开始形成规模，当年过境梧州返乡过年的摩托车达7万辆。

　　“在321国道上因此形成了一种与摩托车返乡相关的特殊文化现象，有交警提供换证服务，有企业设点招聘员工，有文化部门在现场写春联送给骑手，更有在服务站发生的一幕幕感人的故事。”李子郁说。

邹丹在服务返乡摩托车手。

　　“我在服务摩托大军的过程中，就遭遇到一件令我非常感动的事。”邹丹说。2014年1月21日，家住广西藤县大黎镇怀有身孕的覃月玲和丈夫乘坐摩托车返乡，途经梧州市东出口春运服务站时，被一辆面包车剐蹭倒地。因邹丹等人的及时救助而保住了胎儿的覃月玲，五年后，乘坐丈夫驾驶的汽车专程来到梧州东出口春运服务站看望邹丹。

　　与邹丹一样，中国石化广西石油梧州分公司员工李金兰也收获了很多感动。她在这里为返乡摩托车服务已有20年，服务过的“摩托大军”超5万人次。

　　邹丹和李金兰都曾把自己的孩子带到梧州东出口春运服务站做志愿者。“以前有很多小孩一起随‘摩托大军’返乡，这几年都见不到了。”李金兰说。

李金兰在接受中新网记者采访。

　　家住广西桂平市社坡镇光明村的张树勇，就曾用摩托车搭乘孩子返乡。“今年两个孩子都乘坐亲戚的小汽车回家了。”张树勇说。他和妻子薛焕芳已连续8年共骑一辆摩托车从中山市小榄镇返乡。今年1月16日，他将摩托车停靠在梧州东出口春运服务站休息。

　　和张树勇一样，家住广西贵港市平南县官成镇苏茆村的李汝发，也是摩托大军的一员。“以前一临近春节，很多老乡就相约一起从广东中山市小榄镇开摩托车回家，现在他们都买小汽车了。”李汝发告诉记者，他的两个小孩快大学毕业了。“再奋斗两三年，我也买辆汽车。”李汝发说。

　　李子郁表示，目前还选择驾驶摩托车返乡的骑手中，类似张树勇的骑手越来越少，他们多是把驾驶摩托车返乡当成一种乐趣的年轻骑手。来自贵港的李建航就是这样的年轻人，他驾驶的是大排量的摩托车，目的是享受“风与自由”。

　　李建航在广东佛山市务工10年，他的父亲也曾是“摩托大军”中的一员，凭着多年在东莞市的打拼，终于在2021年买了汽车。李建航说：“我家虽然有汽车，但我不想开，骑摩托车自由，还能一路游玩。”

　　邹丹表示，开行对数不断增加的动车分流了“摩托大军”。南广及贵广高速铁路相继在2014年底开通。2015年春运广西和广东之间日均开行动车只有41对，2023年已超过200对。在铁路逐渐增加的运能中，“摩托大军”也逐年减少。春节期间过境梧州返乡过节的“摩托大军”最高峰时达25万辆，今年过境梧州返乡过春节的摩托车预计只有1万辆。

　　12年前，记者即在梧州东出口春运服务站目睹“摩托大军”返乡“盛况”。如今，服务“摩托大军”的李金兰和李子郁也已退休。“摩托大军”也将淡出大众视线。邹丹说：“梧州市交警部门这两年已不再将‘摩托大军’作为春运返乡的重点服务对象，交警的工作重点逐步往高铁站、高速公路收费站的周边路口转移。”(完)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

阅读剩余全文（）