就业失重和社会撕裂:西方人工智能发展的超人文化及其批判

美国人工智能的发展过程充斥着被少数精英主导的超人文化,而这种文化源自尼采的超人哲学。超人文化认为,少数精英就可以决定历史的进程和整个人类的命运。但是,在产业精英和科学家推动人工智能发展的同时,社会也要形成一种与推动性力量相互平衡的制约性力量,毕竟决定人类历史命运的还是大众。机器的发展不可避免地会导致工人的失业,而工人也会以实际行动反抗机器的发展。然而,人工智能的应用带来的失业问题不同以往,因此本文用"就业失重"一词描述人们在进入人工智能时代将面临的窘境。同时,超人文化和失业者之间的紧张关系会导致社会撕裂的严峻后果,因此协商民主在处理相关问题上就变得至关重要。协商民主本身要义是让每一个受到决策影响的人都参与决策,这就要求建立一个包含税收计划、对失业人员思维的再塑造以及共同决策机制长远的整体性设计。

智能文明与全过程民主的发展:国家治理现代化的新命题

更高程度的民主以更先进的科技文明作为基础,这由民主自身的理论逻辑和人类社会的发展逻辑共同决定。从比较视野来看,工业文明条件下诞生的代议制民主在信息文明和智能文明的条件下,同样需要协商民主等更多的民主形式和程序来弥补其全面性的不足。全过程民主是中国特色社会主义民主政治的重要制度特征,同时也是人民民主发展的本质要求。从理论逻辑来看,全过程民主具有"全局性""全程性"和"全民性"的基本特点,并且最终体现为中国式民主相对于西方民主的制度优势。智能文明的发展可以为全过程民主提供广阔的发展前景和坚实的技术支撑,这就为国家治理体系和治理能力现代化提出了新的命题。在智能技术的助力下,全过程民主能够更好地将中国民主的制度优势转化为治理效能,并为世界民主政治的发展提供新的方案和选择。

人机合智:机器智能和人类智能的未来相处之道

人工智能的迅速发展在推动社会进步的同时,也造成许多社会恐慌。西方主流观念将不断发展的人工智能视为毁灭人类的武器,但是中国科学家以及产业界人士对人工智能的看法却与西方有所不同。传统中国思想中谨慎乐观的思想观念,指导中国人更乐观和辩证地看待人工智能的发展。与人类相比,人工智能尽管在运算的持续性、算法的推广性、记忆的准确性以及排除不相关因素的能力等方面有很大优势,但是在通用性、问题迁移、运算成本、逻辑思考等方面也存在诸多不足。当前主流的深度学习在决策领域还存在巨大缺陷。人类虽然需要花费很长的时间去理解和记忆知识,但是人类思维的灵活性以及通用性恰恰弥补了其中的不足。因此人类智能与人工智能正是智能硬币的两个方面,互为条件且不可或缺。人类本身的独特性是机器无法替代的,但是人类却不应当将机器视为仆人,而是尊重机器智能,用善意来引导机器智能。

智能社会科学的诞生与发展之路

智能社会科学是在智能革命发展的背景下,以智能相关问题作为研究对象,从社会科学视角出发,力图对未来智能社会产生的一系列社会问题作出理论和实践回应的新型交叉学科。我国推动智能社会科学的构建有两点重要意义:一是构建制度话语权的重要突破口,二是赢得智能革命竞争和构建智能社会的重要保障。一个学术共同体的形成需要如下四要素:明确的研究本体、整齐且具有开放性的议题、成熟的研究方法与具有一定开放性的学科边界。智能社会科学有三个内核:伦理、法律和政策。智能社会的构建可以有两种路径:一是顶层设计,二是自发秩序。

基于射频噪声源下的离轴积分腔输出光谱技术中腔镜反射率标定研究

离轴积分腔输出光谱技术具有实验装置简单、灵敏度高、响应时间快等特点,常被应用于一些超高灵敏度的气体探测领域。高反射率镜片作为系统的重要组成部分,其反射率是影响整个光谱系统测量准确性的重要因素之一。结合射频噪声源搭建了一套离轴积分腔输出光谱测量系统,首先以CH_(4)气体在6046.96 cm^(-1)处的吸收谱线作为研究目标,对不同压力下有无噪声源时的腔镜反射率进行了标定研究,结果表明在有无噪声源两种不同条件下标定的镜片反射率具有一致性,而且反射率随着压力的增加有降低的趋势,计算得到的镜片最高反射率约为0.99992。进而对有无噪声源时0.4μmol/mol浓度下的CH_(4)测量信号进行了研究,发现引入噪声源后,虽然降低了信号的峰值高度,但信噪比提高了约1.3倍,最小可检测浓度为0.0045μmol/mol,表明该系统可有效用于大气环境以及工业应用过程中的CH_(4)高灵敏度测量。

人工智能的学科化:从智能科学到智能社会科学

智能科学概念的提出,顺应了新时代技术发展的趋势。随着技术逐步向社会渗透,加强人工智能相关法律、伦理和社会问题的研究,建立保障人工智能健康发展的法律法规和伦理道德框架将必不可少。因此,在智能科学进入规划之后,智能社会科学也应相应地步入学科化进程。智能社会科学应由智能政治学、智能社会学、智能法学、智能经济学、智能教育学、智能心理学、智能语言学等二级学科构成。智能社会科学的构建是一项极为复杂的系统工程,一方面需要对其进行顶层规划与设计,另一方面也需要社会各界的广泛参与。智能社会科学的发展不能仅从学科发展的视野来考察,而要把它看成是中国社会科学界争取国际话语权的重要努力。由于有关智能社会科学的讨论并未在国际上出现,中国在该领域的创新将成为重要的学科创新,从而可以为中国学术界在国际上争取话语权提供重要支撑。

人工智能发展正迎来第三波浪潮

人工智能可谓当今社会的'明星',许多国家都制定了人工智能发展计划。但人工智能的发展并不完全是一个技术问题,其对人类社会的改变是多方面的,影响也是深远的。什么是人工智能?我们稍微作一个定义:人工智能就是对人类智能的模仿,并力图实现某些任务。

基于ISAM-Drsnet的故障识别模型及其应用

针对滚动轴承故障诊断时网络模型在复杂环境下有效特征提取困难,无法充分挖掘具有周期性的滚动轴承故障数据时序特征的问题,提出了一种基于改进条纹注意力机制与深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断模型(ISAM-Drsnet)。首先,采用递归图(RP)编码方式生成了二维图像,使用ISAM和改进软阈值算法加强了Drsnet;然后,采取重叠采样的方式对数据集进行了增强处理,并将数据输入到ISAM-Drsnet中,实现了对不同故障类型的识别目的;最后,利用凯斯西储大学滚动轴承数据集进行了实验,选取了最佳数据截取长度,研究了改进软阈值、数据集规模、噪声对模型的影响;同时,将该模型与支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)、卷积神经网络(CNN)等进行了对比分析,并采用混淆矩阵等可视化方法对该模型进行了性能评估。实验结果表明:该模型(方法)的故障诊断性能明显优于SVM、BPNN、CNN等模型,其故障诊断精度可达99.79%,相比原始的Drsnet上升了1.60%;且在数据集规模有限和信号添加噪声的情况下,模型仍具有较高的故障诊断精度。研究结果表明:该轴承故障诊断模型不仅具有优秀的诊断性能,同时还具有较强的鲁棒性。

从智能科学到智能社会科学

在工业4．0和“中国制造2025”的战略背景下，智能科学概念的提出无疑为理工科教育的转型提供了新方向、新动能。因此，智能科学的发展是非常重要的。与此同时，正如《新一代人工智能发展规划》中所提及的，加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究，建立保障人工智能健康发展的法律法规和伦理道德框架也必不可少。

新冠肺炎疫情的复杂性特征与分析研判

新冠肺炎疫情已成为近百年来人类面临最严重的公共卫生危机。在这场遭遇战中,课题组自疫情初期就参与了科技抗疫工作。本文论述了疫情传播流行的复杂性特征,概要阐述了课题组参与新冠肺炎疫情应急保障的主要研究工作,包括新冠肺炎传播特征与危害性评估、武汉"封城"前爆发规模及流向全国各地数量预测、国外疫情形势分析及北京新发地聚集性疫情分析研判。

将区块链融入科层制:科层区块链的融合形态初探

科层制是在前两次工业革命的基础上形成的。在信息革命和智能革命的背景之下,科层制面临诸多挑战。区块链的革命意义体现在其分布式特征上,而这一特征与后现代思潮非常契合。区块链早期参与者所强调的去中心特征与政府的整体性治理之间出现紧张关系。比特币在运行中出现了从去中心向中心化转变的情况,并且区块链对代理制度的完全排斥也会影响到其执行效率。在后现代社会的巨大碎片化效应之中,科层制的强大整合功能就显得尤为关键和重要。因此,需要将区块链与科层制相结合。科层区块链将成为未来政府治理的主要技术架构。科层区块链的核心技术样态是联盟链,其需要有一些超级节点来进行协同工作。科层区块链推动的政府流程重构会对政府各个部门的部门利益形成冲击,同时科层区块链的建构最终会考验到政府数字化的决心。

智慧社会建设提升领导干部执政能力

智慧社会是一种新的技术社会形态,越来越多的智慧技术应用于公共服务和社会管理中,使得整个社会运行日益智慧化。领导干部要主动适应智慧社会建设需要,从技术、思维、伦理、安全等方面着手,提高自身的执政能力。