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王文濤說(shuō),如果美方想解決問(wèn)題,就應(yīng)拿出大國(guó)的樣子,拿出正確相處之道?!吧蟼€(gè)月,我也分別向美國(guó)新任商務(wù)部長(zhǎng)和貿(mào)易代表致信,希望通過(guò)平等對(duì)話磋商解決各自關(guān)切,雙方可在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候見(jiàn)面,雙方團(tuán)隊(duì)也可盡早進(jìn)行溝通?!彼f(shuō),希望美方與中方相向而行,按照兩國(guó)元首通話指出的方向,本著相互尊重、和平共處、合作共贏原則,加強(qiáng)對(duì)話、管控分歧、促進(jìn)合作,共同推動(dòng)中美經(jīng)貿(mào)關(guān)系健康、穩(wěn)定、可持續(xù)發(fā)展。(完)
下一步有幾方面的考慮:一是提質(zhì)增效,文旅商體展本質(zhì)上是服務(wù),要提升服務(wù)質(zhì)量。好品質(zhì)、好服務(wù)是硬道理、是競(jìng)爭(zhēng)力。好的服務(wù)、好的品質(zhì),為消費(fèi)者帶來(lái)好的體驗(yàn)。
1982年初到美國(guó)時(shí),我的兩個(gè)求學(xué)方向就是人工智能(AI)與運(yùn)籌學(xué)(OR)。當(dāng)時(shí)我的導(dǎo)師給我們布置任務(wù),構(gòu)建一個(gè)中醫(yī)的專(zhuān)家系統(tǒng),其中包括了專(zhuān)家的信息以及中醫(yī)診斷的方法。那時(shí),互聯(lián)網(wǎng)還沒(méi)有出現(xiàn),構(gòu)建這樣一個(gè)系統(tǒng)只能依靠不斷地尋訪。我們遇到了很多問(wèn)題,最突出的問(wèn)題就是,一些中醫(yī)的診斷方法對(duì)于“量”的定義十分模糊,如出現(xiàn)很多“適量”“少許”等字樣。我覺(jué)得這可能是經(jīng)驗(yàn)使然,在專(zhuān)家的腦中,“適量”等詞匯應(yīng)是“量化”的結(jié)果,但對(duì)于外人而言,是難以捉摸的。所以在當(dāng)時(shí)的條件下,構(gòu)造這樣一個(gè)系統(tǒng),數(shù)據(jù)是不夠的。但恰恰是遇到了這些問(wèn)題,使我對(duì)“量化”產(chǎn)生了興趣,從而投身運(yùn)籌學(xué)的研究。
歸根結(jié)底,“優(yōu)化”是運(yùn)籌學(xué)的核心思想,也是其目的,意味著在解決一個(gè)問(wèn)題或達(dá)成一個(gè)目標(biāo)的過(guò)程中取得最優(yōu)解。中國(guó)國(guó)內(nèi)最早在上個(gè)世紀(jì)六十年代就有數(shù)學(xué)家提倡用“優(yōu)化”的思想解決實(shí)際問(wèn)題,其中一位就是著名數(shù)學(xué)家華羅庚先生,他的“0.618法”能夠通過(guò)較少的試驗(yàn)次數(shù)找到最合理的工藝條件,當(dāng)時(shí)為提高工業(yè)生產(chǎn)效率提供巨大幫助。
特別是,這些“大省”在發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力上可圈可點(diǎn):江蘇去年13個(gè)創(chuàng)新藥獲批上市,居全國(guó)第一;廣東區(qū)域創(chuàng)新能力連續(xù)8年保持全國(guó)首位;浙江杭州“六小龍”公司火遍全球;上海優(yōu)化前沿技術(shù)和未來(lái)產(chǎn)業(yè)布局,深入實(shí)施三大先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)“上海方案”……
潘功勝還強(qiáng)調(diào)說(shuō),我們歡迎國(guó)際投資者投資中國(guó)的科技企業(yè),反對(duì)將市場(chǎng)化的投資行為工具化、政治化,反對(duì)設(shè)置不正當(dāng)?shù)耐顿Y壁壘。(完)
葉蔭宇:這些說(shuō)法夸張了。我認(rèn)為,恰恰是諾獎(jiǎng)的結(jié)果證明,人工智能目前所取得的成就是基于物理學(xué)、化學(xué)等這些學(xué)科之上的。比如今年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)是對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究,其中的“網(wǎng)絡(luò)”,就是一個(gè)關(guān)乎數(shù)學(xué)和物理學(xué)的概念。人工智能的出現(xiàn),最終目的還是要解決人們?cè)谌粘I钪械膶?shí)際問(wèn)題,并不會(huì)成為脫離實(shí)際的“空中樓閣”而存在,而這些實(shí)際問(wèn)題就關(guān)乎物理學(xué)、數(shù)學(xué)等等基礎(chǔ)科學(xué)。我所接觸的人工智能研發(fā)領(lǐng)域的一些團(tuán)隊(duì),近些年來(lái)很難取得切實(shí)落地的成果,就證明了這一點(diǎn)。