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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)
探访中国残疾人游泳队集训：年轻队员期待冲击奥运******
中新网北京1月22日电 题：探访中国残疾人游泳队集训：年轻队员期待冲击奥运
作者 郝凌宇
步入中国残疾人体育运动管理中心的游泳馆，"啪啪"的有节奏拍水声马上将人的注意力吸引到泳池边。泳池中，一位独臂运动员的手臂划出大大的弧线，拍击水面，划水向前。
这是中国残疾人游泳队运动员伍洪良正在泳池中训练。今年春节期间，中国残疾人游泳队正在此处集训，备战2023年的各项国际赛事，力争2024年巴黎残奥会的参赛资格。
游泳同田径并列为竞技体育之本。中国残奥代表团曾连续五次取得残奥会金牌榜、奖牌榜双料第一，其中游泳项目是夺金"大户"。在东京残奥会上，游泳队获得19金19银18铜共56枚奖牌，成为该项目金牌奖牌双榜榜首，同时打破了逾10项世界纪录，在奖牌数量和质量上均取得了不俗成绩。
对于在此集训的几位年轻选手来说，游泳队过往成绩是压力也是动力。拿下资格赛，参加残奥会并冲击金牌是所有集训运动员的目标，而伍洪良是当中更为迫切的一位。
来自贵州的伍洪良此前曾斩获陕西全国残运会男子S8级100米蝶泳金牌，练习游泳的十余年生涯中累计收获逾80枚奖牌。从市队到省队他一直训练不辍，一步一个脚印地进步，最终被国家队选中，参加了本次集训。“刚开始学游泳比较难，但每次看到别人游在前面我就会很不服气，就想让自己成为那个最快的人。”
对于即将到来的世界残奥游泳系列赛，伍洪良显得很有信心。他表示教练团队和保障团队都进行了充分准备，给运动员提供助力。自己将在国际比赛中完成锻炼和定级，争取在杭州亚残会上取得好成绩。
来自福建漳州的卢燕琳今年16岁，是参加此次集训中年龄最小的游泳队员。她曾在陕西全国残运会上斩获三银三铜，来到国家队参加集训后，她对自己有了新要求：“之前比赛没拿到第一感觉很可惜，我觉得集训我还可以再努力一点，该认真的时候就得认真。”
运动员郭金城正在进行力量训练 董泽宇 摄对于第一次参加国家队集训的她来说，教练系统的动作纠正和战术指导、参赛级别的提升、比赛对手的竞技水平都给她留下了深刻印象。“能进国家队是我们运动员至高无上的荣誉，我很高兴，也特别珍惜这一次机会。”
卢燕琳说自己很喜欢游泳，所以对身边年纪稍大的运动员充满羡慕：“我看很多运动员都比我大，坚持游了很长时间，我特别羡慕他们(能一直参加比赛)。我相信自己也可以做到。”
2001年出生的郭金城此前曾有在运动管理中心参加训练的经历。他坦言得知今年无法和家人过年时多少有些遗憾，但自己清楚不训练就没办法保持竞技状态。“进入泳池后人感到轻松，也就不会想太多。”
不同特点、不同性格的运动员对教练团队来说是不同的挑战。对已有十余年残疾人游泳执教经历的游泳队教练刘韬来说，看到年轻运动员能努力训练是十分开心的。他表示，很多残疾人在开始接触运动时会有些内向或自卑，但是通过一段时间的体育训练后，运动员从生理到心理都会有很大的改变，对其生活也有很大帮助。
中国残疾人体育运动管理中心竞训一部副部长高巍表示，本次集训时间比较短，所以不会要求年轻选手马上找回参加全国残运会的竞技状态，期待新队员能够通过训练逐渐找到感觉，先实现“小目标”。
“残疾人运动员有自己的特点。这1个月是我们和新队员相互了解的磨合期，接下来我们会综合考量运动员的不同个性、不同残疾程度、不同的心理抗压能力，一人一案制定合适的训练计划。”高巍说。
离开游泳馆时，上午的训练已经结束。离开场馆的卢燕琳笑着朝记者招手比心，提醒众人一群年轻运动员已经在团圆的春节开启了对奥运梦想的追逐。(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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