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  此外,人工智能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)與發(fā)展,也需要思考“從哪里來、到哪里去”的問題,實(shí)則依賴于各個學(xué)科的發(fā)展,從其起源、機(jī)制、未來等多個維度來看均是如此。作為一種工具,人工智能的發(fā)展本身并不是目的,解決實(shí)際問題服務(wù)人類才是目的。

  記者:“求解器”對于解決運(yùn)籌學(xué)問題而言十分重要,其重點(diǎn)關(guān)注的問題就是優(yōu)化問題。中國第一個成規(guī)模的運(yùn)籌學(xué)優(yōu)化算法求解器的成功研發(fā),得益于您多年的指導(dǎo)。中國這一領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀如何?前景如何?

  另外,近些年受經(jīng)濟(jì)下行、大規(guī)模減稅降費(fèi)、樓市土地市場低迷等影響,地方財政收入受到一定沖擊,而剛性支出有增無減。在財政收支矛盾不斷加大的背景下,地方政府也有更大的動力加強(qiáng)征管,查漏補(bǔ)缺,依法依規(guī)征收該征收的稅費(fèi)。當(dāng)然,稅務(wù)部門也要同時落實(shí)落細(xì)減稅降費(fèi)政策,堅守不收“過頭稅費(fèi)”紅線。

  1982年初到美國時,我的兩個求學(xué)方向就是人工智能(AI)與運(yùn)籌學(xué)(OR)。當(dāng)時我的導(dǎo)師給我們布置任務(wù),構(gòu)建一個中醫(yī)的專家系統(tǒng),其中包括了專家的信息以及中醫(yī)診斷的方法。那時,互聯(lián)網(wǎng)還沒有出現(xiàn),構(gòu)建這樣一個系統(tǒng)只能依靠不斷地尋訪。我們遇到了很多問題,最突出的問題就是,一些中醫(yī)的診斷方法對于“量”的定義十分模糊,如出現(xiàn)很多“適量”“少許”等字樣。我覺得這可能是經(jīng)驗使然,在專家的腦中,“適量”等詞匯應(yīng)是“量化”的結(jié)果,但對于外人而言,是難以捉摸的。所以在當(dāng)時的條件下,構(gòu)造這樣一個系統(tǒng),數(shù)據(jù)是不夠的。但恰恰是遇到了這些問題,使我對“量化”產(chǎn)生了興趣,從而投身運(yùn)籌學(xué)的研究。

  聯(lián)組會上,張運(yùn)凱、蔡光潔、鄭家建、徐坤、崔亞麗、馬景林等6位委員,圍繞推進(jìn)職業(yè)教育與區(qū)域產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展、優(yōu)化基礎(chǔ)教育資源配置、打造兒童青少年閱讀生態(tài)、推進(jìn)國家教育智聯(lián)網(wǎng)建設(shè)、推進(jìn)教育科技人才一體發(fā)展、依托學(xué)校課程弘揚(yáng)傳統(tǒng)文化等作了發(fā)言。

“高校的學(xué)科專業(yè)調(diào)整,不僅呼聲高,而且在全球范圍內(nèi),高校當(dāng)下都在大力地采取行動,上海的高校也不例外,正在積極穩(wěn)妥地推進(jìn)學(xué)科專業(yè)的調(diào)整優(yōu)化工作。”梅兵說,以生成式人工智能為代表的科技產(chǎn)業(yè)變革正在快速推進(jìn),因而經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的邏輯、模式和速度也在相應(yīng)發(fā)生著變化。

針對這一提問,龔正說:“當(dāng)前世界百年變局加速演進(jìn),上海加快建設(shè)‘五個中心’既面臨挑戰(zhàn),也存在機(jī)遇??偟膩砜?,機(jī)遇大于挑戰(zhàn),我們有底氣、有動力、有優(yōu)勢。”

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