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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)

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三星正式发布新一代高端旗舰Galaxy S23系列******

  2月2日,三星电子正式发布新一代高端旗舰系列产品三星Galaxy S23 Ultra、Galaxy S23+及Galaxy S23,翻开了三星Galaxy智能手机超能体验的新篇章。此次,三星强大的影像系统融合更加先进的AI技术,带来了电影级视频创作等诸多创新功能;搭载的第二代骁龙®8移动平台升级版,不仅具备超强的AI算力,为未来打造的移动游戏特性与超疾速图形处理等,还可为玩家提供持续高能的移动游戏体验。秉承对可持续发展的承诺,三星Galaxy S23系列相比旗下其他手机采用了更多由可回收环保材料制成的零部件,力求通过先进的设计理念造就标杆级的创新体验。

三星Galaxy S23系列

  三星电子移动通信部门总裁卢泰文表示,三星Galaxy S23系列产品再次刷新行业标准,为用户带来可靠的优质体验。同时,也致力于将强劲的性能、持续的创新与可持续发展的环保理念融为一体,为消费者提供更高、更强的三星Galaxy体验。

  2亿像素镜头搭配丰富的创意拍摄体验,令精彩影像不分昼夜

  三星Galaxy S23 Ultra能够助力不同拍摄水平的用户轻松定格令人惊叹的画面,可以在不同的光照条件下呈现出超乎想象的画面细节。

三星Galaxy S23 Ultra

  三星Galaxy S23 Ultra突破性地搭载了2亿自适应像素传感器,令影像体验大幅升级。通过像素合并技术,可同时对多帧图像进行高分辨率处理,让用户轻松捕捉到超精细瞬间。三星Galaxy S23系列创新搭载了具备Galaxy Super HDR技术的自拍相机,支持双核疾速对焦功能。同时,还将前置摄像头的视频拍摄帧率从30fps提升至60fps,令自拍影像的流畅度显著提升。

  为满足更多用户专业的拍摄需求,三星Galaxy S23系列带来了一套专属影像工具,能够通过设置更多拍摄选项来更好地展现灵感与创意。升级的Galaxy专属Expert RAW应用程序让用户也可拍摄出单反风格的作品,还能够拍摄出颇具艺术感的多重曝光照片,或使用天文摄影模式清晰地捕捉到壮丽的星空景色。

  此次,三星Galaxy S23+与Galaxy S23将外观设计焕然一新,以标志性的悬浮感相机设计实现了全系列设计风格的统一,为Galaxy化繁为简的本真设计翻开新的篇章。

  超强性能开拓未来移动游戏体验

  对创作者和游戏玩家而言,挑战极限和冲破想象边界,往往需要更先进的技术赋能。此次,三星携手高通进一步优化Galaxy体验,带来迄今为止三星Galaxy最强悍、高效,同时也是骁龙最快的第二代骁龙®8移动平台升级版。三星Galaxy S23 Ultra还搭载了5,000毫安时(典型值)的大容量电池。

  为了实现更接近真实的数字化效果,三星Galaxy S23 Ultra还将支持实时光线追踪技术,更早地推动未来移动游戏发展的主流趋势。通过这项技术,手机能够模拟并追踪游戏场景中的光线,呈现更加逼真的场景渲染效果。此外,三星Galaxy S23系列还搭载了更强大的Galaxy散热系统,让用户能够尽情尽兴地长时间驰骋在游戏世界中。

  三星Galaxy S23 Ultra搭载6.8英寸(直角)曲面显示屏,并通过减小曲率带来了更平坦宽阔的视野,让用户能够获得生动且色彩丰富的视觉体验。另外,三星Galaxy的增强舒适度功能可调整屏幕的色调和对比度,帮助用户减缓在夜间观看屏幕时造成的眼睛疲劳;新一代Vision booster技术进一步升级,令屏幕在日光环境中的显示效果更加清晰。

  秉承可持续发展理念的环保设计

  三星Galaxy S23系列在将品质提升到更高档次的同时,依旧践行环保与可持续发展理念。此次,三星Galaxy S23系列相比上代产品,从之前的6个应用于内部的可回收材料组件增至12个,并应用于内部及外部。同时三星Galaxy S23系列采用的回收材料种类,也比旗下其他Galaxy智能手机更多,包括消费前再生铝材和再生玻璃,以及废弃渔网、水桶和PET瓶子等消费后再生塑料。

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