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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)

俄军换将后,基辅连续3天拉响防空警报******

  中新网北京10月13日电(张乃月) 近日,乌克兰多地遭到导弹攻击,首都基辅连续三天响起防空警报。普京表示,俄军根据国防部的提议和总参谋部的计划,对乌实施了密集打击。

  多方指出,这些行动背后,凸显出了一个人的风格——几天前刚刚出任俄罗斯特别军事行动总指挥的苏罗维金大将。

  有着“末日将军”之称的苏罗维金为何在乌宣布“大反攻”、俄进行局部动员之际被任用?他有哪些与众不同之处?

  此时发起猛攻,俄军意欲为何?

  10月10日以来,乌克兰持续遭到导弹攻击,防空警报不断。多个地区的基础设施遭到打击,首都基辅开始轮流停电。

  根据乌克兰方面的说法,10日俄军共发射了83枚导弹,其中45枚被乌防空部队拦截;11日,乌克兰总统泽连斯基称,当日上午俄军再次发射28枚导弹,其中20枚被乌军击落,此外乌军还击落不少无人机。

  俄罗斯总统普京10日表示,俄军当天对使用远程高精度空基、海基及陆基武器对乌克兰能源、军事指挥和通信设施目标进行了密集打击。

资料图:当地时间2022年10月10日,乌克兰首都基辅市中心爆炸导致汽车燃烧。资料图:当地时间2022年10月10日,乌克兰首都基辅市中心爆炸导致汽车燃烧。

  俄军为何在这个时候发起猛攻?

  一方面,克里米亚大桥爆炸事件后,普京在联邦安全会议上向乌克兰发出警告,如果继续在俄领土实施“恐袭”,俄将作出“与俄受威胁水平相当的”强硬回应。

  另一方面,英国《金融时报》分析称,普京在讲话中提到的打击,是“根据俄国防部的提议并根据俄总参谋部的计划”实施的,这番言论,自然指向了不久前刚被任命为特别军事行动总指挥的“强硬派将军”谢尔盖•苏罗维金。

  乌克兰情报部门官员也表示,近期对乌克兰各地的打击“是他(苏罗维金)的风格”,这位新将打算展示出一些“立竿见影的效果”。

资料图:普京与苏罗维金(左)。资料图:普京与苏罗维金(左)。

  普京祝他生日快乐,“末日将军”是谁?

  英国媒体称,苏罗维金的绰号是“猛将”和“大决战将军”,俄罗斯媒体则叫他“末日将军”。这位10月11日刚过完56岁生日的将军,还接到了俄罗斯总统普京的生日贺电。

  据俄新社介绍,这位俄罗斯陆军将军出生在新西伯利亚,曾以优异的成绩毕业于伏龙芝军事学院和俄联邦武装力量总参谋部军事学院。

  苏罗维金1983年参军,俄罗斯卫星网称其为“一位真正的俄罗斯军官”。车臣领导人卡德罗夫也盛赞苏罗维金,称“从未怀疑过他的果断和专业精神”。正是由于能够做出艰难和非常规决定,他被称作“末日将军”。

  他的履历扎实,指挥过连、营、团、师,历任俄第20集团军司令,东部军区司令。2017年,被任命为俄空天军总司令。2021年获得大将军衔。

  苏罗维金拥有丰富的军事经验,曾负伤三次,被授予圣乔治勋章、勇气勋章和“军事功勋”多项荣誉。他参加过第二次车臣战争,也曾在叙利亚指挥俄罗斯军队。此前,苏罗维金在特别军事行动中指挥俄军“南方”部队集群。

  《纽约时报》称苏罗维金是一位“以冷酷著称,且曾在复杂战争中长期作战的将军”。美国的国防研究机构则将形容他“是一个相当无情的指挥官”“脾气暴躁”。乌克兰国防部情报局局长布达诺夫曾评价他“知道如何与轰炸机和导弹打交道”。

2017年6月9日,苏罗维金在国防部会议上发言。2017年6月9日,苏罗维金在国防部会议上发言。

  这位既“冷酷”又“经验丰富”的大将为何能在这个时候成为俄罗斯特别军事行动的总指挥?

  BBC评论称,由于近期乌军在东部和南部地区展开反攻,俄军补给线克里米亚大桥又发生爆炸,俄总统普京面临内部压力,苏罗维金和空袭行动在一定程度上是“普京对鹰派的回应”。

  根据《每日邮报》和德国《FOCUS》杂志的分析,目前俄武装部队存在陆、海、空不协调的问题,苏罗维金虽然是陆军将军,但也曾指挥过空军。这或许是普京选择任用他的另一个原因。

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