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)
全国湿地观赏地图出炉！看最美湿地在哪里？******
原标题：白羽翩飞云水间 全国湿地观赏地图看最美湿地在哪里
今天(2月2日)是第27个世界湿地日，今年的主题为“湿地修复”，旨在提高公众对湿地为人类和地球所做贡献的认识，促进采取行动来修复湿地。近年来，我国湿地建设成果突出，国家湿地公园已有901处，中国天气网特别推出全国湿地观赏地图，盘点各大湿地公园的特色秋冬季景观及最佳观赏期，一起欣赏大美中国。
目前，我国大部地区依然处于冬季，秋冬季人们不仅可在湿地公园中观赏到大批候鸟的身姿，各景区的湿地景观也各具特色。
在北方，位于内蒙古的额尔古纳国家湿地公园有着中国目前保持原状态最完好、面积较大的湿地，被誉为“亚洲第一湿地”。常年来看，这里的冬天在9月中旬就拉开帷幕，湿地河谷地带水汽较多，凝结在植物上形成独具风韵的雾凇景观，绵延数百里，十分壮观。
根河源国家湿地公园位于与额尔古纳相隔不远的根河市，这里素有“中国冷极”之称。常年9月底开始，根河就会开始降雪，雪季可持续到次年5月左右。一到冬天，根河湿地林场里大量的白桦及杨树林银装素裹，穿越其中可体验豪迈的林海雪原之情。
新疆的赛里木湖国家湿地公园，周围雪山高海拔地区常年积雪，尤其是每年10月底之后冬季来临，雪山雪量逐步丰盈。赛里木湖水十分清澈，湖底长有大量植物，冬季冰封之后宛如镜面，植物衰败后释放出甲烷等气体，气泡向水面升腾，在低温下迅速冰冻，形成壮观的冰泡湖景观。
辽宁盘锦红海滩风景廊道在北方湿地中也非常有名，最佳观赏期为每年的5月至10月，其中红海滩属于退海湿地，特有的湿地植物碱蓬草火红一片，不仅观赏价值高，还为到这里越冬的丹顶鹤、黑嘴鸥等鸟类提供了食物。
在水系众多的南方，更是不乏湿地的身影。杭州西溪湿地国家公园每年进入初冬时节，芦苇荡芦花初绽，西溪的芦花分为荻、芦竹、芦苇三个品种，大多集中在秋雪庵周边。贵阳花溪国家城市湿地公园是罕见的城市湿地，具有独特的喀斯特地貌，秋冬时节，十里河滩的梧桐、银杏叶被染成金黄色，美不胜收。
重庆梁平的双桂湖湿地公园及武汉涨渡湖湿地公园都有着丰富的杉林资源，但不同的是，前者以水杉为主，后者则是池杉。人们常常将水杉和池杉搞混，从外观上看，水杉较高、叶片呈针状，池杉较矮、叶片卷曲向下。每逢晚秋时节，这两种杉树的叶子都会完成“上妆”，远远望去一片火红。
广东海陵岛红树林湿地公园以红树林著称，虽然名字里有个红字，这种树的树叶和枝条却是绿色的，只有在切开树皮后，树干的颜色才能裸露出红色。红树林在净化海水、防风消浪等方面有着十分积极的作用，主要分布在华南，其中广东面积最大。
云南红河哈尼梯田国家湿地公园是典型的人工湿地，以梯田景观为主，从山脚至山巅，级数最多可达3700多级最大垂直落差2000多米。每年的11月至次年3月，这里雨水最为充盈，一块块梯田被阳光照亮，仿佛一块块天空之镜，云雾缠绕其中，景色绝美。
湿地不仅能为人们提供四季不同的可观赏景观，还是十分重要的自然生态系统，为大量的动植物提供栖息地，既能保护生物的多样性，也能调节气候、净化水质。有兴趣的朋友可根据最佳观赏期前往观赏，提醒大家出游仍需注意佩戴口罩，做好健康防护工作。(中国天气网 文/江漪 设计/任成英 数据支持/李靓)
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