我是新时代的兵|驾驭黑色“巨鲸”的潜艇兵******

　　解说：我是赵满星，中国人民解放军海军潜艇某支队二级军士长。2014年，我们372潜艇正在执行战备训练任务，深夜突遇“水下断崖”，潜艇在大洋深处急剧下沉。

　　“水下断崖”，是因海水密度不同而形成。当潜艇从海水高密度海域进入海水低密度海域，潜艇的浮力会突然减少，专业上称这种现象为“掉深”。大多数常规潜艇的有效潜深为300米，如果不能迅速控制“掉深”，潜艇将急剧掉向海底，被海水巨大的压力解体，造成艇毁人亡。历史上，外国潜艇曾发生过因潜艇“掉深”造成的重大事故。

　　面对突发的严重“掉深”险情，372艇3名同志迅速封舱，全体官兵临危不惧坚守岗位，凭借过硬的军事素质和顽强的战斗作风与死神搏斗。180秒内，指挥员下达数十道口令，艇员们迅速完成500多个动作，关闭近百个阀门、开关。

　　终于，潜艇成功自救上浮，化险为夷，创造了世界潜艇史上遭遇“水下断崖”成功自救的奇迹。

　　解说：相对明星装备航母、四代战机，我们潜艇要维持低调。它无声、隐形，游曳在大洋深处，在人们的视线之外，借助水下的隐蔽性，预先潜伏在关键海域，战时从海中发动攻击。可以说，潜艇的存在足以遏制或影响战争进程。

　　解说：我国的第一支潜艇部队，于1954年6月19日在青岛正式成立。主要用于水下突袭、反潜和实施侦察，是对海上和岸上目标实施打击威慑和钳制的重要力量。

　　如今，人民海军已经拥有核动力和常规动力两大类潜艇。在潜艇上，“百人一杆枪”，各个岗位都与潜艇的生命力、战斗力相关。这就需要每一名潜艇官兵都拥有过硬的本领，成为技能“多面手”，不但要熟练操控设备，还要准确判断、排除故障。

　　“不是所有人都有机会住在‘龙宫’里！”，“更不是任何人都可以当潜艇兵”，潜艇兵的工作是“神秘”的，更是神圣的，如果将潜艇部队比作是维护国家主权和海洋权益，维护国家战略通道和海外利益安全的水下盾牌，那么潜艇兵就是那个手握盾牌的人。我们深爱这份职业，因为“我们这支部队，是为打仗而生，因胜利而存在，几十年来从未改变。”每一名潜艇官兵都明白，胜利就是我们追求的最高荣誉！我骄傲，我们是人民的潜艇兵！我自豪，我们保卫着祖国的海疆万里。

　　科学顾问：曹卫东

　　制片顾问：范文军

　　编 导：金 赫

　　动 画：景晨龙

　　鸣 谢：北京市人民政府征兵办公室

　　出 品：中国科协科普部 光明网

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)