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)

如何区分新冠症状是寒证还是热证？怎么用药更对症？******

　　光明网讯（记者 林佳欣）在中成药的使用中，很多药的适应症都有风寒和风热的区别，如何区分自己的新冠症状是寒证还是热证，怎么用药才能更对症、更有效？北京中医医院院长刘清泉在今天（3日）下午国务院联防联控机制召开的新闻发布会上作出回应。

　　刘清泉表示，近期很多人咨询用药的风寒、风热问题，说明大家对于如何辨识和认识风寒风热是非常关注和重视的。对于新型冠状病毒感染这样的疾病，中医称为“疫病”。通俗来讲，新冠是传染性很强的外感病，既然是外感病，不管诱因是风寒还是风热，大部分都表现出发烧、怕冷、乏力、咽喉疼痛等临床症状。首先，不管是风寒、风热引起的临床不适，我们用具有解表功能、治疗感冒的药物治疗都是有效的。当然，如果有专业医生从中医理论进一步区分开风寒风热进行治疗，可能疗效会更为迅速一点。

　　刘清泉指出，从临床来看，出现发烧、怕冷、总想穿一些厚的衣服、肌肉酸痛、咽干咽痛、乏力、鼻塞流涕等症状，我们往往把它归属于风寒诱因，患者服用疏风解表的治疗感冒的中成药就足够了，比如在北京地区或者北方地区常用的感冒清热颗粒，传统的名方荆防颗粒、正柴胡饮颗粒等都可以很好地解决这类问题。

　　另外，有一部分人出现发烧，甚至高烧达到39度，这时候咽喉疼痛感非常明显，不是太怕冷，只是感觉肌肉酸痛，不是冷得非要穿厚衣服、盖厚被子，并且有乏力、咳嗽症状的情况下，从中医的归属上，它可能是风热诱因所导致的疾病。此时患者要用疏风清热或化湿解表、清热解毒这类中成药，也可以参考国家中医药管理局的《新冠病毒感染者居家中医药干预指引》里面推荐的药物，比如连花清瘟、金花清感、疏风解毒、宣肺败毒、清肺排毒、热炎宁、银翘解毒颗粒、蓝芩口服液、复方芩兰口服液、痰热清、双黄连、抗病毒口服液等。

　　刘清泉还提醒患者，如果有类似不适症状时，选准一种中药并按照说明书或咨询专业医师来服用就够了，如果服用1—2天后症状仍然没有明显缓解甚至加重，或者高烧不退，还是要及时到医疗机构就诊，千万不能盲目吃药。比如这个药不行，马上加另外一个药，再加上另外一个西药，这样加来加去，可能会有很多不良反应，这是不科学、不规范的服用方法。当然，一些特殊人群，比如65岁以上尤其是80岁以上的老年人群有慢性基础病的（比如有肿瘤的，还有免疫相关疾病的，慢性肾功能衰竭在做常规透析等情况），这些人群如果感染了新型冠状病毒以后，吃中成药时一定要向专业医师咨询，在医生的规范指导下才能真正取得疗效，否则可能会耽误病情、延误病情，甚至最佳的救治时期。