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长江江豚“保姆”：守护“水中大熊猫”健康成长******

　　(新春见闻)长江江豚“保姆”：守护“水中大熊猫”健康成长

　　中新社武汉2月1日电 题：长江江豚“保姆”：守护“水中大熊猫”健康成长

　　中新社记者 马芙蓉

　　春节假期，长江江豚饲养员邓正宇只休了3天便返回岗位。“江豚对水位、水温、声音等变化极为敏感，需要人24小时守护。”邓正宇近日介绍说，照料江豚“饮食起居”，不敢有丝毫马虎。

　　长江江豚是全球唯一江豚淡水亚种、中国国家一级重点保护野生动物，被称为“水中大熊猫”。2017年长江江豚生态科学考察结果显示，其种群数量约1012头，状况极度濒危。

　　自20世纪80年代起，中国逐步探索建立了就地保护、迁地保护、人工饲养繁育三大长江江豚保护策略。其中，人工饲养繁育旨在通过开展长江豚类繁殖生物学、生理生态学、生物声学及遗传学等基础生物学研究，为就地保护、迁地保护提供技术支撑。

　　邓正宇所任职的中国科学院水生生物研究所白鱀豚馆，是中国唯一专门用于淡水鲸类饲养保育、技术研究和公众科教的饲养场馆。目前，这里生活着7头长江江豚，其中4头是在全人工环境下繁育，包括16岁的雄性江豚“淘淘”及“淘淘”的儿子“汉宝”、女儿“F9C22”。

　　据邓正宇介绍，白鱀豚馆现有4名专职饲养员，每人固定照料1至2头江豚，日常工作包括清污、喂食、检查江豚身体状况、训练江豚配合科研采样等，其中保证江豚健康是重中之重。

　　“它们不会说话，无法直接告诉你哪里不舒服。”邓正宇介绍说，一头成年江豚每天要吃4至5餐鱼，一餐进食约1公斤、用时大概10至15分钟。饲养员每天要检查江豚体表，监测其摄食量、摄食时间，据此判断其精神状态和健康状况。

　　邓正宇一直负责照顾江豚“洋洋”。“洋洋”是一头从江西鄱阳湖迁入白鱀豚馆的雌性江豚。2020年6月，“洋洋”诞下“汉宝”后，邓正宇承担起照顾“母子俩”的重任。

　　长江江豚妊娠期大约12个月，从“洋洋”怀孕到生产，邓正宇每日观察记录“洋洋”孕期状况，为它准备可口“饭菜”，喂食叶酸片和维生素片，定期采集B超影像，生怕有任何闪失。“汉宝”出生后，邓正宇把它当自己孩子一样，悉心照顾。

　　朝夕相处中，江豚与饲养员建立了亲密、信任关系。记者采访中看到，当邓正宇出现在水池边，“洋洋”与“汉宝”便快速游过来，任凭邓正宇抚摸它们的头、牙齿。邓正宇在水池边走动时，“洋洋”与“汉宝”也追着他在水中起伏。

　　成为饲养员这些年，邓正宇见证了人工饲养繁育江豚家族的不断壮大。“新的一年，希望江豚健康成长，也希望人工饲养繁育研究能取得更多突破。”他说。

　　记者从中科院水生所获悉，通过人工饲养繁育研究，该所科研人员已摸清江豚生物学特征、繁殖生理学及规律。接下来，将继续深入开展精子生物学、排卵监测、人工授精技术等研究，更加全面系统掌握江豚繁育生存机制。(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）