材料一

和90年代深蓝战胜国际象棋冠军所引发的人类对AI初次集体焦虑不同，这一次，AIpha-Go没有使用蛮力算法。当年深蓝的胜出方式很干脆，卡斯帕罗夫说自已会提前计算十几步，而深蓝可以每秒钟轻松计算出上亿个棋子可能移动的位置。但围棋不同，在19x19的棋盘格上，黑白两子所能演变出来的可能性是3(黑、白、空)的361次方。除去规则上不允许的组合，约有2.08*10＾170”种可能。有人计算过，靠超級运算能力算出必胜棋局，需要的运算量在10以上，目前根本做不到。当然，这也不是人类下棋的思维方式。人类现有的计算技术像流水线，是“串行计算”。即使是256核CPU，也只是同时处理256件事情。而人类大脑有上百亿个种經元，这上百亿个神經元可以认为都是并发活动的。子是乎，人工智能须将现行的计算方式进行升级调整，这就是在传统CPU计算方式的基础上，搭载其它的并行计算单元。

AlphaCo就不是一台单純的超级计算机，而是由多个数据中心作为节点相连的神经网络系统，这个神经网絡系统与人类大脑有些相似，是由大量的人工神經元构成。人的大脑大的由100亿不以上的神經元构成。一般而言，神經元的数量与思维能力密切相关，所以IBM公司有一个长期目标，打造一款配备上百亿个神经元和上百万亿个突触的计算机芯片系统。

人和几种动物的神經元的数目量级

AlpbaGo有策略和价值两套网络。AlphaCo 用策略网络运算下棋招式，同时用价值网络减少不必要的瞎想。它只会集中精力想未来的20步棋，而不是天马行空地计算上百步，这更接近人类的思考方式，即AphaGo表现出了人类F模的直觉。

材料二

近日，网名为“Master"的神秘围棋手连续战胜包括中韩围棋名将在内的众多棋手，获胜60场，没有败绩!“Master" 也终于揭开了卢山真西目，它就是新版AlphaCo。可以说，人工智能，在短时间内推翻了人类棋手花了漫长时间积累起来的知识体系。

计算机对应复杂度的方法就是“深虔学习”，这是一种基于人工神经网络的人工智能方式。它试图模仿大脑的神经元之间传递、处理信息的模式。在简单的规则制定之后，计算机就可以模仿大脑学习，当然，不知疲倦，速度也更快，这也是AIphaGo可以快速学习、进化以至超越人类的原因。    

但是，需要指出的，不管再复杂，但规则却只有那么几条，这是一种有规则的智力游戏。而在更为关键的，没有明确规则的生活、学习、劳动的场景中，它离人类还差得远。这就意味着，人工智能与人将是一个合作关系，人类不必恐惧。它有助于人类从重复性的劳动中解放，让我们得以进行更多创造性的工作。

材料三

AlphaGo战胜当今围棋高手第一人柯洁，引发了人们对人工智能的恐惧。不过，无论人们觉得人工智能将造福还是毁灭人类，如果不继续研究下去，都始终无法给出结论。只有当我们深入开发才能了解它的价值和危险，并且采取对应的措施。面对人工智能的理智态度，绝不是停滞不前，空想和焦虑。

同时，如果AI够聪明，它就一定要毁灭人类吗？超越人类智力水平的人工智能，和它们将毁灭人类，两者之间没有必然的关系。首先，智力水平和领导地位在某种程度上缺乏必然联系；就算有一天，一个超高智力水平且完全理性思考的人工智能真的获得了统治地位，它为什么要毁灭人类呢？事实上，人类越聪明，越不会轻易实施物种灭绝，因为它们对人类有价值。

其实，人工智能目前仍然不是一个我们需要为之焦虑的话题。相比AI；人类更可能会毁在空气污染、气候变化、流行病等其他问题上。比尔·盖茨就认为，如果在有生之年经历人类大規模消亡，那么最有可能的祸根，不是被战争、地震、小行星的撞击，而是一场大规模的流行病。显然，最了解人工智能的人群，并没有我们想象的那么焦虑。

材料一：

2018年3月28日，第五届“财经中国V论坛——人工智能：现实与图景”在北京举行。与会专家表示，尽管当前在一些典型化、标准化领域，人工智能得到了广泛运用，产业正处在快速扩散阶段，但同时也应看到差距。

南开大学原校长、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克认为，当前我国人工智能与发达国家的差距主要存在于四个方面。第一，缺少重大原创成果。在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统基础材料、元器件、软件与接口等方面与发达国家存在较大差距。第二，科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局。第三，人工智能尖端人才远远不能满足需求。第四，适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。

对于部分人士担忧人工智能发展可能造成失业，从而导致社会性问题的说法，人工智能发展清华大学软件学院副教授李春平表示，人类的一部分事务性劳动逐渐由机器来替代，这是不可逆转的。“这样的替代，也不纯粹是人工智能技术出现所带来的，还包括其他技术。不过，在很多领域中，并非简单的替代，而更多的是新型技术和行业如何更深度地融合。”李春平说。

(摘编自中国产业经济信息网《人工智能产业快速扩散专家称仍要坚持务实发展》)

材料二：

中国人工智能市场规模情况

（注）e：预计的，估算的。

(数据源自《2017年中国人工智能产业数据报告》)

材料三：

开源化浪潮将成为中国人工智能操作系统争夺的主战场，而中国人工智能应用将在服务机器人领域迎来突破。对此，东软集团高级副总裁兼首席运营官陈锡民表示：“到了智能化时代，想把事情往前推进，首先需要做的就是加快信息化技术和行业的深度融合，因为大家都知道做人工智能的基础首先是最基本的大数据，数据从哪来，数据所有权、使用权怎么开放，只有解决了这些问题，人工智能的生态系统大家才都能运用。”

在业内专家看来，人工智能未来面临的挑战主要有三个方面。首先是如何更好地协同在一起，形成良好的AI发展生态。其次是建立统一标准，规范大家的行为。最终还是要行业应用，行业深度融合，这是人工智能的终极目标。

“未来人工智能行业要标准化，把一些标准制定出来，这个行业会形成更大的突破。另外，人工智能发展过程中的法律法规制定问题，也是行业面临的挑战。拿无人汽车来说，自动驾驶这个环节，已经涉及法律法规。一旦法律法规跟上了，人工智能的落地也会更加快速。”金山云高级副总裁、合伙人梁守星坦言。

(摘编自《经济参考报》)

材料四：

韩国信息通讯技术振兴中心发表报告指出，中国政府每年在人工智能领域投入超过350亿元人民币，发展迅猛，与美国的技术差距已从2015年的2.8年缩短至1.9年；而韩国则原地踏步，仅由2015年的2.4年减为2.3年，已被中国反超。报告指出，韩国仅仅依托个别企业投入，政府至今尚未主导设立任何人工智能研究所，每年对人工智能技术开发投入的预算也只有1630亿韩元，仅相当于中国的2.7%。

前几日，特朗普公开挑起中美贸易战，向中国出口至美国的总值600亿美元的商品加征关税，用于限制中国投资购买美国公司技术。此次征税的目的之一，就是限制中国正在崛起的人工智能领域的发展。关于中美的AI竞赛，比尔·盖茨在接受CNN采访中说，虽然中国AI发展迅速，扶持力度巨大，但中国在AI方面并不能超越美国。现Alphabet董事长埃里克·施密特则表示：在未来的核心技术领域，中国AI技术有望快速赶超美国，成为核心驱动力。由于美国的崛起也是源于新科技的诞生，所以，如果中国真的在AI领域超越美国，将有可能撼动美国全球霸主的地位。

(摘编自互联网)

按时看日出的人

王开岭

⑴上世纪的一个黎明，在巴黎乡下一栋亮灯的木屋里，福楼拜在给最亲密的女友写信：“我拼命工作，天天洗澡，不接待来访，不看报纸，按时看日出……”

⑵“按时看日出”，我猝然被这句话击中了。

⑶一位面壁写作的世界级文豪，一个如此吝惜时间的人，却每天惦记着日出，把再平常不过的景象当做一门必修课来面对……为什么？

⑷我竭力去想象、去模拟那情景，并久久地揣摩、体味它——

⑸刚刚苏醒的树木，略含咸味儿的风，玻璃般的草叶，潮湿的土腥味儿，清脆的雀啾，充满果汁甜香的空气……还有远处闪光的河带，岸边的薄雾，怒放的凌霄，绛紫或淡蓝的牵牛花，那蛋壳般薄薄的静……

⑹从词的意义上说，黑夜意味着“闭合”；而日出，刚象征着一种“绽开”，意味着你的生命画册里又添置了新的页码，你的体能电池又被新的热量所充满。

⑺黎明，拥有一天中最纯净、最清澈、最让人激动的光线，那是生命最易受鼓舞、最能添置信心和渴望的时刻，也是最能让青春荡漾、幻念勃发的时刻。像含有神性的水晶球，它唤醒体内某种沉睡的细胞，使我们看到远方的事物，看清了险些忘却的东西，看清了梦想、光阴、生机和道路……迎接晨曦，不仅是感官愉悦，更是精神体验；不仅是人对自然的欣赏，更是大自然以其神奇力量作用于人的一轮撞击。它意味着一场相遇，让我们有机会和生命对视，有机会认真地打量自己。它意味着一次洗礼，一个被照耀和沐浴的仪式；一个人在给自己的生命举行升旗！

⑻与福楼拜相比，我们又是怎样过的呢？在一个普通人的生涯中，有过多少沐浴晨曦的体验？我们创造过多少这样的机会？

⑼或许只有寥寥几次吧，比如某个刚下火车的早晨（可能是怎样的疲惫和不情愿啊），或偶尔登山观景之时。而更多的人或许一次都没有！一生中的那个时刻，我们无不蜷缩在被子里，在昏迷，在蒙头大睡，在冷漠地打着呼噜——第一万次、第几万次地打着呼噜！

⑽放弃早晨，意味着什么呢？

⑾意味着你已被遗弃了。意味着你所看到的世界是“旧”的，和昨天一模一样的“陈”。仿佛一个人老是吃经年发霉的粮食，永远轮不上新，永远只会把新的变成旧的。意味着不等你开始，不等你在起点上，就已被抛至中场，就像一个人未谙童趣即已步入中年。

⑿多少年，我都没有因光线而激动的经历了。上班的路上，挤车的当口，迎来的已是煮熟的光线，中年的光线。

⒀即使你偶尔起大早，忽萌看日出的念头，又能怎样呢？

⒁都市的晨曦，不知从何时起，早已变了质——

⒂高楼大厦夺走了地平线，灰蒙蒙的尘埃，空气中老有黏黏糊糊的感觉，老有挥之不散的汽油味儿，即使你捂起了耳朵，也挡不住出租车的喇叭声……没有纯洁的泥土，没有旷野远山，没有庄稼地，只有牛角一样粗硬的黑水泥和钢化砖。所有的景色，所有的目击物，皆无水洗过的那种鲜艳与亮泽、那种蔬菜般的翠绿与寂静……你意识不到一种“新”，感受不到婴儿苏醒时的那种清新与好奇，即使你大睁着眼，仍觉像在沉沉的昏睡中。

⒃从这个意义上说，福楼拜比我们幸运得多。

⒄“按时看日出”，是生命健康与生活积极的一个标志！它不仅仅代表了一种生存姿态，更昭示着一种热爱生活的理念，是一种生命哲学和精神美学。

⒅让我们呼唤真正的日出，愿我们在那一刻能真正醒来。

——摘自《中国青年》

样式雷的屋顶与悬链线

①从康熙到光绪二百余年间，江西人雷发达一家七代人因长期掌管样式房（清代承办内廷工程建筑的机构）而得名“样式雷”。这个皇家建筑设计世家。为后世留下了许多辉煌的建筑，也留下了许多珍贵的建筑史料，因此得以入选《世界记忆遗产名录》。其中有关皇宫屋顶规制的资料，不但详细说明了这类屋顶的建筑工艺，还特别指出，之所以必须做成规定的形状，是为了达到一种功能：在下雨时使雨水流得最快，并在离开屋檐之后能射得最远。这种屋顶的形状就是在数学上称为“悬链线”的曲线。

②早在“样式雷”之前上百年，“悬链线”就已经在我国的桥梁建筑中出现过。据明朝万历《新昌县志》所载，位于浙江省惆怅溪之上的迎仙桥就是具有近似于“悬链线”拱的古石拱桥。“样式雷”实际上解决的是一个动力学问题，就是要寻找一种曲线，如果让一个小球沿着这条曲线滚落。滚下来的小球将得到最大的速度，亦即所需的时间最短。迎仙桥则是一个静力学问题。两者均需要运用微积分方程来解决，而结果则殊途同归，都是“悬链线”。当然，不管是“样式雷”还是迎仙桥的设计者。他们都不知道“悬链线”这种数学曲线，更不会微积分。他们的结果完全是从实践中反复摸索、总结出来的。

③在西方，“悬链线”的出现却与中国不同。它是作为一个抽象的问题，由达·芬奇首先提出来的：一条两端固定、自然下垂的链子，其形状是什么?“悬链线”这个名称也是由此而来。这是个类似于迎仙桥拱的静力学问题。巧合的是，达·芬奇生活的年代也是明朝。达·芬奇提出了问题，□没得出结论；曾经有人向集哲学家、物理学家和数学家于一身的笛卡尔请教这个问题，□没能解决；直到牛顿和莱布尼兹发明了微积分，才使最终解决“悬链线”的问题成为可能。在西方，大概直到20世纪60年代，“悬链线”才在工程中得到应用——“悬链线”吊桥诞生了。

④比较“悬链线”在中国和在西方的出现与发展的过程，是很有意思的。在中国这是一个纯粹的从实践中来，到实践中去的过程，所用的方法是归纳法。从来没有人问过为什么，当然也就不可能上升到理论的高度。在西方，在达·芬奇提出这个问题后的最初几百年里。这基本上是一个抽象的纯数学问题，完全没有实际应用。所用的方法是演绎法，也没人关心解决了这个问题到底有什么用。当然，问题的提出还是于实际观察，也算是从实践中来。不同的是，他们对问题进行了深入的理论研究，得出了全面的科学结论，并且在这个基础上又应用到实际中去。

⑤为什么西方人会对这样一个在当时看似并无实际应用价值的问题如此感兴趣．并且锲而不舍地研究了几百年?为什么同时代的中国人尽管在实际中令人不可思议地应用了这种曲线，却对其“所以然”从未深究?这恐怕只能从文化传统中找原因了。正如人类学家莱斯利·怀特所说，“如果让牛顿一直呆在霍屯图特（一个在南非的原始部落）文化中，他会像霍屯图特人一样进行原始的计算”。西方文化根植于古希腊哲学，古希腊哲学家们对几何学一贯极为重视。而在我国古代，几何学乃至整个数学从来没有取得过能与哲学并驾齐驱的地位。尽管我们的祖先也曾取得过不少辉煌的数学成果。像圆周率的计算，开平方、开立方的方法等等都比西方领先很多年。然而这些成果大都是以实际应用为目的，缺少更高层次的抽象内容。比如解二元一次方程组。我国数学家讲的常常是形象的“鸡兔同笼”，西方则是抽象的x和y。尤其像素数、黄金分割率公理体系这类纯抽象的概念，从未出现在我国古代数学之中。古希腊几何学则是从公理出发，以严格的逻辑推导为根本，从而奠定了西方数学重视演绎法的传统。而演绎法正是通向近代数学乃至近代科学的不可或缺的思维方法。

⑥长久以来，很多人都问过这样一个问题：具有几千年历史的中国文化为什么没能孕育出近代科学?“悬链线”的故事倒是为此提供了一个颇具说服力的例子。