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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)
探访京广高铁的通信战士：“飞天遁地”护航高铁“贴地飞翔”******
(新春走基层)探访京广高铁的通信战士：“飞天遁地”护航高铁“贴地飞翔”
中新网长沙1月18日电 题：探访京广高铁的通信战士：“飞天遁地”护航高铁“贴地飞翔”
作者 鲁毅 王极 刘海燕
1月17日上午9时，在湖南长沙喧闹市区的一角，身高一米八三的大个子杨帅正蜷缩在一处光缆井下，使用专用仪器对高铁光缆进行巡检。
杨帅是中国铁路广州局集团有限公司长沙电务段的一名“95后”高铁通信工，他所在的长沙南通信集中修工区主要负责京广高铁335千米通信设备的检修与养护。因其工区作业内容涉及无线通信、有线通信，作业环境覆盖高铁桥梁、隧道、铁塔、光缆井下等因素，他们被称为通信“全能战士”。
铁路通信设备作为连接铁路运输行业各个系统间有序运行的“神经网络”，涉及的设备数量庞大、类型繁多。只要有火车经过的地方，就一定会有铁路通信网络的覆盖。
“通信光缆是高铁行车调度指挥、电子客票以及旅客服务等重要工作的数据传输通道，为全国铁路信息通信互联互通提供保障。”杨帅说，如果巡检不到位、排患不彻底，一旦发生光缆中断，旅客将无法刷票进站乘车，高铁司机无法接收到调度命令和径路预告，甚至出现高铁大面积晚点或停运。
在通信工的日常工作中，作业环境“脏乱小”，当属遍布在市内各个区域和高铁站区域附近的井下光缆巡检。
“说它‘脏’，是因井下常年有污泥和积水；说它‘乱’，是因井下光缆涉及移动、联通、电信以及国防，盘根错节、相互交织；说它‘小’，是因作业空间非常狭小，每次仅能容纳一人作业，且作业人员下井后几乎无法正常转身。”杨帅说。
通信工借助各类仪器巡检高铁通信设备。 王极 摄春运期间，大个子杨帅要经常进入直径仅有60厘米的光缆井下，蜷着身体检查光缆是否损伤。
“像这样的光缆井，我们车间管内多达300多个，井下光缆构建成铁路通信网络，为高铁运行提供专用的通信网络信号。”长沙电务段长沙南高铁通信车间主任陈林成说，井下巡检虽不是高超的技术活儿，但至关重要，是通信集中修工区幕后保障高铁运行秩序的一个缩影。
11时，井下光缆巡检完毕。杨帅与工友们收拾着工机具，驱车赶往长沙南站附近的一处铁塔进行作业。
春运期间，他们的巡检作业更频繁了，要么翻山越岭深入荒野山坡，对无线信号干扰进行排查；要么攀爬登上50米高的通信铁塔检查馈缆和天线；要么乘汽车再转步行进入高铁隧道内，对直放站进行检修；要么在出现光缆中断时，迅速应急处置对细如发丝的光纤进行接续······
这群“全能战士”的作业地点有空中的、有地面的、有地下的，既能拿着洋镐、撬棍干“粗活儿”，又能干使用光时域反射仪、熔接机干“细活儿”，还能操作频谱分析仪、八木天线干“累活儿”，他们“飞天遁地”各展所长，全方位护航高铁“贴地飞翔”，守护旅客安全、正点抵达。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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