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来源：一分快32021-04-07 17:48

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从收官日金牌到首日金牌，武大靖的1444天******

　　中新网客户端北京2月5日电(记者李赫)从2018年2月22日到2022年2月5日，时隔1444天，中国军团再迎冬奥金牌。

　　对于开幕式后首日便顺利夺金的中国代表团来说，这样的等待并不漫长。

　　因为4年前在平昌，这份等待经过了13个比赛日，才在短道速滑收官日当天收到回应。

武大靖冲线瞬间。

　　从中国代表团平昌冬奥“首金”，到中国代表团北京冬奥“首金”，时隔1444天，武大靖再登冬奥最高领奖台。

　　对于领军出征的武大靖来说，这份坚守并不容易，它意味着超过47个月的孜孜以求。更何况滑向北京冬奥的四年，武大靖的旅程并不平坦。

　　在2018年平昌冬奥会上以无可撼动的优势夺得男子500米冠军之后，武大靖成为中国短道速滑队的核心。而世界赛场上，他在男子500米短道速滑的冰面上也一度所向披靡。

2021年11月27日，荷兰多德雷赫特，21/22短道速滑世界杯上，武大靖在比赛中。图片来源：视觉中国

　　在同年底进行的卡尔加里和盐湖城世界杯赛中，武大靖不仅在男子500米项目上一骑绝尘，还在一年当中第三次打破世界纪录，风光一时无两。

　　然而在那之后，武大靖的状态有所波动。进入本赛季，武大靖的稳定性仍令人捏把汗。本赛季短道速滑世界杯，武大靖在北京站决赛中抢跑出局，在日本站未能晋级半决赛，在匈牙利站决赛中被碰倒后仅获第四，直至荷兰收官站才收获赛季个人首冠。

　　北京冬奥临近，武大靖在“慢热”的状态里与自己较劲，竞争者们却迅速成长。

2018年2月23日，冬奥会短道速滑男子5000米接力奖牌颁奖仪式在韩国平昌举行。匈牙利在华裔兄弟刘少林、刘少昂的带领下在项目上夺得金牌，中国摘银，加拿大获得铜牌。图为匈牙利运动员跳上领奖台。中新社记者崔楠摄

　　武大靖身边，队友任子威状态正佳，匈牙利的刘少林、刘少昂兄弟实力愈发强劲。在平昌为匈牙利历史性地拿到冬奥会金牌后，他们更希望在单项上有所突破。本赛季世界杯匈牙利站男子500米决赛，刘少林、刘少昂兄弟便战胜武大靖、任子威包揽了冠亚军。

　　不仅如此，疫情的“搅局”、主场作战的压力、作为本届中国代表团唯一一位奥运冠军所背负的期许，这些都让武大靖一路走来的每一步显得更加沉重。

　　面对这些困难，武大靖咬牙顶住。

资料图：2018年2月23日，平昌冬奥会短道速滑男子500米奖牌颁奖仪式在韩国平昌举行，中国选手武大靖在该项目上夺得金牌，这也是中国代表团在平昌冬奥会上的首枚金牌。图为武大靖在获颁金牌后手指胸前五星红旗。中新社记者崔楠摄

　　“我会加强训练，把自己最好的状态呈现在北京冬奥会。”

　　几天前，中国短道速滑队进行了虎年首练。这场训练，中国队正是围绕接力展开，加强了交接棒配合。

　　“今天以适应冰场为主，团队在接力项目很有竞争力。我们全力以赴，给中国代表团打个样。”武大靖再次坚定表态。

　　正是这份坚毅陪伴着武大靖一路走来，从女队陪练成为奥运冠军，在奥运冠军的位置上收获又一枚奥运金牌。

当地时间2月23日，2018平昌冬奥会短道速滑男子500米颁奖仪式在平昌奥运村举行，夺得金牌的中国选手武大靖登台领奖。

　　也是这份坚毅支撑着武大靖走过平昌“首金”后的1444天。终于，武大靖和他的队友们一起，让中国代表团的“首金”，不再需要漫长的等待。

　　北京冬奥会赛程还长。武大靖和他领衔的中国短道速滑队，有机会让这份坚守兑现更多。(完)

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]

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