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北京冬奥会开幕一年了，大伙儿最近都忙啥呢？******
去年的今天
北京冬奥会在鸟巢开幕
那场面是相当大
比赛是相当精彩
时光飞逝，岁月如梭
眨眼间一年过去了
参加冬奥会的大家伙儿
最近在忙啥呢？
北半球正值冬天
雪上项目新赛季开始了
谷爱凌又开始收割金牌了
这一年里
爱凌妹子学习和生活丰富多彩
竞技水平也依旧是杠杠的
虽然前两天受了点小伤
但优秀的人就是干啥都优秀
前些天的兔年春晚
有几个熟悉的身影出现
武大靖、徐梦桃、高亭宇
参与了开场表演
冬奥冠军一出场就是不一样
感觉空气都变得金灿灿的
新一年肯定财源滚滚
(此处重点抄送领导)
花滑届的传说羽生结弦
虽然告别了竞技赛场
却依旧在冰上带给人们花滑作品
看了羽生结弦的表演我深有感触
像他这样的人征服冰场
像我这样的人驯服四肢
甚至还驯服未遂
北京冬奥会的明星可不只有运动员
冰墩墩也是妥妥的顶级流量
卡塔尔世界杯期间
冰墩墩还被带去和拉伊卜交了个朋友
幸亏卡塔尔是冬天办赛
要不我们墩墩还不得化了
最近冰墩墩还有了个“新皮肤”
——兔年特别版“兔墩墩”
可爱+可爱=可可爱爱
这谁能拒绝得了？
而冰墩墩的好朋友雪容融
2022年底正式宣布下线了
这让人有点淡淡的伤感
大家会记得
雪容融在上个冬天给大家带来的快乐
我的手机里面
也会一直存着“小灯笼精”的表情包
前几天，我去了一趟“冰丝带”
国家速滑馆内部依旧美丽
“速度最快的冰”上虽然没有职业选手
却多了一群学滑冰的孩子们
现在小孩运动细胞都这么强吗
怎么跟我当年上冰就摔一点不一样
都滑得可顺溜了
为比赛建设的冬奥场馆们
如今被利用起来服务大众
高亭宇夺冠的冰场我能滑一滑
谷爱凌夺冠的大跳台是不是也跳一跳？
呃，这个还是有点危险
参与参与群众娱乐项目就行了
重要的是那个心情
北京冬奥会留下的冬奥遗产颇多
这一年当中咱中国人也没闲着
一直想方设法利用起来
效果也都很好
这不鸟巢就整出了创新
北京冬奥会开闭幕式都在鸟巢举办
当时为了保暖座椅都有椅套
一年以后
这些椅套中一部分被改成了包包
现在在网上就可以买到
拎这个包包出门
别人问起来
你就说这包参加过北京冬奥会
是开闭幕式的重要演员
这样看来，这一年大家都红红火火
而对北京冬奥会进行一线报道的我
当时给自己定了几个目标
一是勤加锻炼
这个似乎、也许、勉强算实现了
二是学会滑冰滑雪
这个……呃……先不提了
就把它顺延成今年的目标吧
没准在哪块冰上就能偶遇我
认准那个最手忙脚乱的
多半就是我
无论如何
咱们一起多多参与冰雪运动吧
（记者：王昊 绘图：李伊璐）
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) （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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