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张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。
2022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(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
春运要来了，出行必看→****** 近日，国务院应对新型冠状病毒感染疫情联防联控机制春运工作专班组织制定《2023年春运平安健康出行服务指引》。2023年综合运输春运从1月7日开始，至2月15日结束，共40天。这份安全提示，一起了解↓↓↓ 个人出行：加强全过程防护 勤洗手、少聚集，科学佩戴口罩，做好个人卫生。疫情流行期间减少聚集性活动。 出现发热等症状时，及时进行抗原或核酸检测。感染后或发热等症状未消失前，避免乘坐公共交通工具。疫情流行期间或疫情严重时，倡导患有基础疾病的老年人及孕妇、儿童等减少出行，降低自身及家人感染风险。 密切关注目的地疫情流行情况，科学制定出行计划，合理选择出行方式和出行时间，理性错峰避峰出行，尽量减少聚集，降低感染风险。 进出站、购票、安检、候乘、登乘、换乘期间尽量保持人际距离、减少聚集。出行全过程佩戴口罩，注意咳嗽礼仪，做好手卫生，具备条件的分散就坐。有慢性基础病的乘客，根据需要随身携带对症药品。 倡导优先通过互联网、手机客户端、小程序等方式购票，优先采用手机、扫码等手段支付。 自觉抵制超员、超载、非法营运等行为，不乘坐农用车、货车。 自驾出行：强化旅行途中防护 出行前密切关注自身和家人健康状况，出现发热等症状时及时进行抗原或核酸检测。未排除感染风险前或出现发热等症状时，倡导暂缓出行。疫情流行期间或疫情严重时，不建议老年人、孕妇和儿童等免疫力较弱的人群进行长途旅行。 做好出行物品准备。根据出行距离和天气情况，提前准备必要的生活物资和防疫物资，慢性基础病患者根据需要随身携带对症药品。 出行途中做好全过程健康防护，加强车辆通风消毒，保持合理人际距离，做好手卫生。在服务区下车休息时，戴口罩，不聚集、不扎堆，减少逗留时间；到餐饮区就餐时进行手消毒，尽量保持人际距离，不能满足间隔用餐条件时，倡导打包至室外用餐。在收费站通过人工窗口缴费时，戴好口罩。 营运驾驶人员：加强自我健康监测 坚持健康生活方式，保持生活规律和充足睡眠。工作之外尽量少去人群密集和通风不良场所，减少参加聚会、聚餐等聚集性活动，倡导“两点一线”生活方式。 密切关注自身健康状况，如出现发热等症状及时报告单位，开展抗原或核酸检测。有发热等症状或感染后不满7天的，不建议上岗。 做好车辆船舶卫生管理，出现乘客呕吐时及时清洁处理。车辆进入高速公路服务区休息时，及时开窗通风换气。客运车船在行驶过程中，使用空调外循环模式；具备条件的车船，每趟次运营结束后全面开窗通风。 本文来源：央视新闻微信公众号(ID：cctvnewscenter)综合交通运输部 监制/徐冰 主编/杜显翰 （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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