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)

盘点不同球类运动，谁是“球中之王”？******

　　近日，在世界杯比赛中

　　葡萄牙队3比2险胜加纳队

　　下半场，C罗通过点球

　　帮助葡萄牙队取得领先

　　图源：FIFA

　　被判点球后C罗亲吻足球

　　他闭上双眼，深呼吸

　　然后助跑、果断起脚

　　皮球势大力沉直窜对方球门

　　图源：新华社

　　C罗也成为历史首位

　　连续五届世界杯取得进球的球员

　　大家观看比赛时有没有想过

　　在如此多的球类运动中

　　足球的球速是最快吗？

　　哪种球飞得最远？

　　球速之“王”竟然是它？

　　所有球类运动无非是用手、脚、球棒或球拍击打球，球的尺寸、形状和重量差异使得它们具有不同的速度以及运动轨迹。

　　那么问题来了，在这些球类运动中，速度最快的是哪种球？是令人热血沸腾的足球，是挥汗如雨的网球，还是快得看不清轨迹的乒乓球？

　　图源：摄图网

　　答案其实是外形最不像球的羽毛球。

　　目前吉尼斯官方认可的最快的羽毛球记录来自丹麦选手科丁，2017年1月10日，在印度羽毛球超级联赛上，科丁在正式比赛中杀出一记速度高达426 公里/小时（约118 m/s）的杀球。这意味着什么？这个记录中羽毛球的最高速度，比“复兴号”动车组列车最高运行时速（400公里/小时）还要快。

　　图源：Physics of ball sports各种球类运动的最高运动速度

　　羽毛球为什么能飞得那么快？原因其实并不复杂，主要是因为羽毛球比较轻（重量只有5克），并且球拍足够长（不超过680mm）。

　　图源：Annu. Rev. Fluid Mech 各种球的尺寸、重量及速度等基本参数

　　球体在空中的运动往往只受到空气阻力和重力的作用，它的速度一般只会逐渐减小（篮球等例外）。想要获得最快的运动速度，球体需要在离开运动员接触的瞬间获得最大的加速度。相对于网球、足球和其它球体，羽毛球非常轻，因此同等大小的力在它身上则会产生更大的加速度。

　　图源：Physics of ball sports 高尔夫球和羽毛球的挥拍动作

　　最能“飞”的球——高尔夫球

　　高尔夫球是飞得最远的球，单次击球可以移动200米以上，标准高尔夫球场，一般布置18个球洞，总长度要控制在6002～6400米，球场面积50～75公顷（1公顷=10000平方米），实际大小要根据球场的地形来确定。

　　不仅如此，高尔夫还走出了地球，成为了首个星际间的球类运动项目。1971年2月6日，执行阿波罗14号任务的宇航员艾伦·谢帕德（Alan Shepard）挥动球杆在月球上打起了高尔夫球，从而使他成为有史以来第一位，也是目前唯一一位在月亮上打过高尔夫球的人。

　　图源：NASA 正在月球打高尔夫球的宇航员艾伦

　　高尔夫球有一个让人大跌眼镜的现象：越是光滑的高尔夫球，越是飞不远。

　　我们都认为，球形是最完美的形体，表面越是光滑，则在飞行的过程中，球面与大气的摩擦就越少，同等用力的情况下，理应飞得越远。但是，高尔夫球不是这样。

　　图源：《高尔夫50年》高尔夫球的变迁

　　毛根海教授所著《奇妙的流体运动科学》一书中，有这么一个数据：同等条件下，布满小酒窝的高尔夫球，它在飞行中所受到的阻力只有光滑球的一半，而飞行距离是光滑球的5倍。物体在流体中运动时，前后压力差所带来的阻力就叫做“形状阻力”。现代核潜艇使用“水滴型”外形就是为了减少形状阻力。

　　图源：科普中国

　　如上图，顶部的垂直竖版，其形体阻力最大，原因是其后方的“低压区”面积最大，第二个球体的低压区有所减少，直至底部的水滴型，其形状阻力最小。通过流体力学实验，人们发现，光滑的与布满小酒窝的球相比，后者产生的低压区面积更少。球上的无数小酒窝，它可以起到让空气紧贴球面的作用，这使得平滑的气流能顺着球体表面延伸到更靠后的位置时才产生分离。

　　图片来自航空航天工程师Jeffrey A. Scott

　　最受欢迎的球类运动——足球

　　无论是从影响力、参与人数还是赛事热度来看，足球都是当之无愧的世界第一运动。不过今天既然讲到球速和形体阻力的问题，那么我们也一起来看看足球缝线对足球轨迹的影响。

　　图源：百度百科

　　普天同庆足球是2010年南非世界杯决赛阶段设计的新款足球，也是最近几届世界杯中，最饱受批评的一个足球。在它还刚刚面世时，生产厂家就宣传说：这个球只用了8块表皮就将足球拼接完成，完美地包住了内胆，这是史上最圆的足球。

　　然而，这颗球却是守门员的“噩梦”。空气动力学家梅塔博士提出，“粗糙度的大小，决定了出现‘蝴蝶球效应’的最佳临界速度是多少。”

　　蝴蝶球轨迹蝴蝶球指的是球在空中飞行时几乎没有旋转，从而导致它的飞行轨迹不可预测，守门员很难判断。蝴蝶球的原理是球表面上有缝线，在飞行过程中，气流经过缝线时，会产生更多湍流，由于左右不对称，湍流增加了球侧面的偏转力。尾流左右摇摆，飞行飘忽不定，如飞舞蝴蝶。

　　图源：中国科普博览常规足球通常将32块球面通过缝线拼合而成，缝线的总长度以及缝线的深度决定了足球的光滑度，缝线越多越粗糙。常规足球一般在48公里每小时球速时才会产生最大化的“蝴蝶球效应”。

　　而普天同庆足球，由于其总缝线长度很短，导致其成为当时最光滑的足球，经过空气动力学试验，人们发现，在80～88公里每小时球速时，普天同庆才会产生最大化的蝴蝶球效应，而80公里左右时速恰恰是射门，以及任意球的典型球速。

　　END

　　资料来源：央视科教、科普中国、中国科普博览、知乎

　　整理：董小娴