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  1982年初到美国时,我的两个求学方向就是人工智能(AI)与运筹学(OR)。当时我的导师给我们布置任务,构建一个中医的专家系统,其中包括了专家的信息以及中医诊断的方法。那时,互联网还没有出现,构建这样一个系统只能依靠不断地寻访。我们遇到了很多问题,最突出的问题就是,一些中医的诊断方法对于“量”的定义十分模糊,如出现很多“适量”“少许”等字样。我觉得这可能是经验使然,在专家的脑中,“适量”等词汇应是“量化”的结果,但对于外人而言,是难以捉摸的。所以在当时的条件下,构造这样一个系统,数据是不够的。但恰恰是遇到了这些问题,使我对“量化”产生了兴趣,从而投身运筹学的研究。

  叶荫宇:这些说法夸张了。我认为,恰恰是诺奖的结果证明,人工智能目前所取得的成就是基于物理学、化学等这些学科之上的。比如今年的诺贝尔物理学奖是对人工神经网络机器学习的研究,其中的“网络”,就是一个关乎数学和物理学的概念。人工智能的出现,最终目的还是要解决人们在日常生活中的实际问题,并不会成为脱离实际的“空中楼阁”而存在,而这些实际问题就关乎物理学、数学等等基础科学。我所接触的人工智能研发领域的一些团队,近些年来很难取得切实落地的成果,就证明了这一点。

面对政策的反复变化,共和党参议员兰德·保罗直言,“我不知道政府的计划是什么。如果他们(特朗普政府)使用关税作为筹码,我认为最好是威胁(别的国家),然后进行谈判,最后决定是否征收关税。”

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