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万搏体育官方平台-命运与共理念彰显中国的价值远见

  【文化评析·中国文化与全球抗疫】

  新冠肺炎疫情是百年来全球发生的最严重的传染病大流行。来势汹汹的疫情严重冲击了人们的既有观念,严重冲击了个体交往的既有逻辑。应当看到,从洪水泛滥到瘟疫流行,从两次世界大战到全球气候变暖,每当人类生存底线受到挑战,人类思想观念往往就孕育着重大突破。此次新冠肺炎疫情再一次将人类推到了这样一个历史关口,一批带有根底性质、亟须作出判断的思想抉择,以全球公共卫生事件的形式摆在了世人面前。

  整体,还是局部?对整体筹划、系统施治的呼声不断增加,同时基本生活生产单元的分割和社会政治边界的分隔仍然具有强大的历史合理性和惯性,并在一定程度上造成了信任赤字、责任失衡和道义塌陷。

  终极,还是当下?疫情密集地、强烈地刺激着人们的生命体验,极大激发了人们关于终极问题的思考。同时,短期利益的追逐仍然形同难以轻易摆脱的枷锁,更多时候在政治运作逻辑中成了务实的代名词。

  极化,还是均质化?历史形成的极化格局正在让位于共同责任的驱动,疫情蔓延的势头警示人们,无论是一“极”还是几“极”,对于全体的重要性,有时还不如“最短的那块板”。

  发展,还是增长?经济增长、科技进步极大提高了物质供给水平,但并没有推动更为均衡的、更有韧性的发展。一旦面临疫情这样的“极限施压”,物资分发、要素流动、人力配置等便立即面临结构性梗阻,人们再次回到了思考发展与增长关系的原点上。

  “明者因时而变,知者随事而制。”习近平总书记在全国抗击新冠肺炎疫情表彰大会上指出:“命运与共,集中体现了中国人民和衷共济、爱好和平的道义担当。大道不孤,大爱无疆。我们秉承‘天下一家’的理念,不仅对中国人民生命安全和身体健康负责,也对全球公共卫生事业尽责。”命运与共作为一种独特的理念,丰富了中国伟大抗疫实践的思想内涵,并在价值的层面深刻回应了上述一系列时代命题。

  从汉字的造字逻辑看,“共”的本意为双手共奉一物,引申为左右协同。《史记·周本纪》曰“共和”,意指共同合作,目的是调和天下之事。命运与共的理念,贯穿于中华民族处理对内对外关系实践的全过程,沉淀了先人对情理关系、义利关系、群己关系、合和关系的通透思考。

  贯通情与理。命运与共,“命”首当其冲。人的生命是最宝贵的,生命即底线,触碰底线,就触碰到了“理”的最深处和“情”的最软处。疫情通过一种独特的方式凝聚起普遍共识:人命关天,这是最重的“情”,也是最大的“理”。大疫当头,对那些曾支援自己的国家投桃报李,对急需帮助的国家伸出援手,正在逐步成为一种挣脱党派、国别、意识形态羁绊的通行思维和做法。

  融汇义与利。命运之“运”,运势之谓。当前,全球治理变革正处在历史转折点上。数百年来通过战争殖民、划分势力范围、利益交换等工具求得发展的路径,正在向各国求同存异、利益与观念相协调的方式逐步演进。公义、道义、正义成为超越国际关系利益计算的价值资源,为国际责任注入了坚实的道德内涵。

  兼及群与己。“群己权界”是伴随人类历史变迁的经典矛盾。所谓“与共”,就是要让每个国家的发展都能同其他国家的发展发生联动反应,相互带来正面而非负面的外溢效应。经此一疫,那种以邻为壑、转嫁危机、损人利己的非道德性暴露无遗。所有国家都不是“桃花源中人”,各国既要同甘也要共苦,参与到现在的全球公共产品的生产和分工之中。

  砥砺合与和。建立在对立、对抗地基上的均势,徒具合作的形态。只有基于道义、理念的安全,才是基础牢固、真正持久的安全。命运与共,表达了先人对和谐、稳定、美满的人类社会理想状态的不懈追求,具有极强的道德性和价值取向,展现了理解包容、互帮互助的博大胸怀。

  “大道至简,实干为要。”践行命运与共理念,要用远见超越未见,对各国命运紧密相连、休戚与共的大势做到心中有数,不汲汲于一时一事,涵养对不确定性的静气,保持历史定力。要在更为丰富的层次上推动国际交往,分析利益驱动的交往机制、把握政治经济影响力的生成规律、研究价值感召的互动机理、把握文化魅力的生成规律,能够自如交替运用硬约束、软规则和潜能力,真正把大多数国家团结在国际规则和价值新秩序中。要顺应历史潮流培育一代新人,把教育放在更长的时段中,培养学生适应民族复兴进程的价值观念、精神状态和素质能力;把教育放在更宽的领域中,创造更多跨文化实践场景,让学生直面全球化丰富而曲折的进程,引导他们投身构建人类命运共同体的历史潮流。由此,命运与共这一属于世界、属于未来的理念,必将彰显出卓越的远见和强劲的现实活力。

  (作者:王宏舟,系华东师范大学党委常务副书记、上海市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员)

【编辑:田博群】

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万搏体育官方平台-处于婴儿时期的服务机器人 亟须掌握正确学习方法

  多位专家支招提高服务机器人交互性

  处于婴儿时期的服务机器人 亟须掌握正确学习方法

  在第二届进博会装备展区,一台5指机械手服务机器人在进行动作演示。新华社记者 方喆 摄 

  “服务机器人是人工智能的一个载体,针对不同的场景,比如工业场景、养老场景、特种场景等,具有不同的功能。”在近日举办的第二十二届中国科协年会机器人与人工智能产业发展论坛上,澳门科技大学教授、澳门人工智能与机器人学会理事长韩子天表示。

  “在我读书的时候,一个机器人的售价约是60万元到80万元,10年以前30万元,现在变成了15万元,国内的售价多少呢?大概在8万元左右。”北京航空航天大学机器人研究所名誉所长王田苗表示,机器人的普及脚步已经越来越快。

  据亿欧《2020中国服务机器人产业发展研究报告》,人工智能技术的突破、核心零部件成本的下降,加速了服务机器人在各领域的渗透。近五年,中国服务机器人行业增速高于全球平均增速,市场规模占全球比例超25%,同时在产业链、产业环境等方面都具备全球竞争优势,在疫情催化之下以及数年的持续高速增长基础上,中国服务机器人产业未来仍将迅速扩张且潜力巨大。

  但专家们也普遍表示,目前的服务机器人在智能化水平、尤其是自主交互方面还相当于婴幼儿,这既是机器人产业化的障碍,也是未来应该主要发力的地方。

  交互性差限制服务机器人发展

  王田苗例举了未来人工智能机器人可能应用前景广阔的几个方向:如企业服务领域中的机器人代理;医疗健康领域中养老、手术机器人,智能假肢等;智慧城市领域中的安防、消防、环保,以及物流、无人驾驶、金融科技等。“大量应用人工智能的机器人将支撑高效丰富的物质生产活动和生产要素的重构。在这种背景下,我们再来讨论人工智能和机器人未来发展的格局是什么。”王田苗说。

  “机器人最大的优点是可以做一些重复性、危险性或者人类厌恶的工作,比如安防工作,人不愿意在晚上巡逻或者值班,这些岗位就可以由服务机器人去替代。所以不能说服务机器人是完全来跟人类竞争的,服务机器人更多的是对人类工作的补强、增强。”韩子天说。

  但在王田苗看来,目前适合服务机器人的工作,环境还是比较固定的,作业流程标准化,工作比较繁重、单调、枯燥;而在幼儿教育和护理、老人的护理等方面,服务机器人还“爱莫能助”。在荷兰代尔夫特理工大学副教授詹斯·科伯(Jens Kober)看来,机器人利用人工智能能做的事情,主要与认知和高级推理有关,但是目前机器人还不具备这些能力,此外,在实际的运动方面和与环境的交互方面还需要进一步发展。

  韩子天同样表示,机器人目前并没有思想,也没有自主意识。虽然它可以进行视觉感知、语音感知等,但是归根结底,目前的机器人没有自主思想,也没有办法进行很好的自主决策,没有思想和知识体系,不能和人类很好地交互。

  婴儿期服务机器人更依赖场景

  “服务机器人就像刚出生的婴儿。在很多新的技术比如视觉技术、语言技术发展比较成熟的时候,才会有比较好的服务机器人出现。”韩子天说,而通用型服务机器人目前是很难实现的。

  “所以,服务机器人的发展,到目前为止,更依赖场景。这和工业机器人很像,工业机器人在生产流程定义清楚的情况下才能用,服务机器人也是一样,也要把它的服务场景定义清楚,做一个工作规划,服务机器人才能投入到工作的场景里面去使用。”韩子天说。他强调,这就是服务机器人的场景依赖。人把场景定义清楚,把机器人的行为定义清楚,才能做出比较有用的服务机器人。

  旷视科技副总裁王银学举了个AI堆垛机的例子,在立体仓库里,货码得再整齐,也不可避免会掉下来,这往往会导致货被压碎。而在堆垛机上装一个摄像头后,不仅仅能观察货物掉落情况,AI系统还可以通过运行轨迹反算出是从什么地方掉下来的,并预判掉落情况。此外,堆垛机上不仅装了摄像头,还装了远红外探测设备,随时巡逻,如果局部温升超过一定程度就会报警,预防火灾发生。此类固定场景、固定模式的人工智能机器应用,效果立竿见影。

  “机器人跟智能设备重要的区别在于机器人有行为,我们甚至希望它以后有自主行为。”韩子天表示,我们所说的场景依赖,比如养老场景、车载场景、医疗场景、安防场景等,这些场景就相当于机器人服务的边界,重要的是它在这个服务边界里面有什么行为。

  强化学习可提升机器人智能水平

  “过往的很多设计里面,机器人都是很被动的,用语音问询机器人一些情况,或者与机器人一些特定场景的问答,机器人的回答流程标准化。现在机器人社交方面的功能越来越多,在一些场景比如服务于养老院,或者与儿童交互,主动交互成为新热点。”詹斯·科伯介绍说,所谓主动交互,是希望机器人该讲话就讲话,该不讲话就不讲话,做一个懂你的机器人,主动交互的设计因此成为一个非常重要的内容。

  “机器人是拟人化的设备,它的社交性非常重要,机器人跟机器人之间是不需要语音的,但是跟人的交互是需要语音交流的,语音的交互或者说行为的主动交互,它的边界在哪里,它的适度在哪里,都是近几年业界比较关注的。”詹斯·科伯表示。

  而难点也在于此。“是什么导致机器人很难完成复杂任务?很大一部分原因在于复杂的动力学,即机器人如何与周围的环境交互。与物体、环境和任务交互中会出现很多不确定性和变化,如果机器人要与人类交互,情况可能会更复杂。”詹斯·科伯说。

  那么机器人是怎么学会一项新技能的呢?詹斯·科伯表示,通常来说,机器人学习新事物有两种不同但互补的方式。第一种是模仿学习,即老师示范一项技巧,然后学生试着模仿,这种方式适用于简单的学习,但对于更复杂的任务,机器人更需要强化学习,强化学习是一种以“试错”的方式进行的学习方法,其目标是让人工智能在特定环境中能够采取回报最大化的行为。如果机器在学习的过程中做对了就会得到相应奖励,错了则无奖励,这种学习方法可以让机器在和环境的互动中明白什么是对的行为,什么是错的行为,而不是通过大数据让机器“死记硬背”。詹斯·科伯强调,强化学习能让机器加快学习过程,从而能完成更复杂的任务,对人类来说,通过这种方式进行教学也相当直观。这也是未来机器人加强学习和交互能力的可行路径。

【编辑:房家梁】

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