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　　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。

　　葉蔭宇：這些說法夸張了。我認(rèn)為，恰恰是諾獎的結(jié)果證明，人工智能目前所取得的成就是基于物理學(xué)、化學(xué)等這些學(xué)科之上的。比如今年的諾貝爾物理學(xué)獎是對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究，其中的“網(wǎng)絡(luò)”，就是一個關(guān)乎數(shù)學(xué)和物理學(xué)的概念。人工智能的出現(xiàn)，最終目的還是要解決人們在日常生活中的實際問題，并不會成為脫離實際的“空中樓閣”而存在，而這些實際問題就關(guān)乎物理學(xué)、數(shù)學(xué)等等基礎(chǔ)科學(xué)。我所接觸的人工智能研發(fā)領(lǐng)域的一些團(tuán)隊，近些年來很難取得切實落地的成果，就證明了這一點。

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。總的來看，機(jī)遇大于挑戰(zhàn)，我們有底氣、有動力、有優(yōu)勢。

　　元曲在中華古典詩詞中占據(jù)重要地位，《西廂記》《竇娥冤》等元雜劇家喻戶曉，關(guān)漢卿、白樸等名家的散曲、小令更是文學(xué)瑰寶。在分享創(chuàng)作初衷與靈感來源時，龔琳娜期望借音樂讓更多人領(lǐng)略元曲之美，她將元散曲譜曲演繹，以獨(dú)特視角賦予古老元曲新活力，讓作品雅俗共賞。她現(xiàn)場演唱《忘憂調(diào)》，憑借扎實的唱功和對作品的深刻理解，將歌曲中的灑脫意境展現(xiàn)得淋漓盡致，贏得臺下陣陣掌聲。

“不確定性是特朗普關(guān)稅政策的最大問題。美國有可能贏得貿(mào)易戰(zhàn)，作為世界最大經(jīng)濟(jì)體，美國的確擁有很大的籌碼。但政策及其目標(biāo)的不確定性阻礙了這一進(jìn)程?！蔽鞅贝髮W(xué)凱洛格管理學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)教授南希·錢（Nancy Qian）分析道。

　　習(xí)近平強(qiáng)調(diào)，實現(xiàn)科技自主創(chuàng)新和人才自主培養(yǎng)良性互動，教育要進(jìn)一步發(fā)揮先導(dǎo)性、基礎(chǔ)性支撐作用。要實施好基礎(chǔ)學(xué)科和交叉學(xué)科突破計劃，打造校企地聯(lián)合創(chuàng)新平臺，提高科技成果轉(zhuǎn)化效能。要完善人才培養(yǎng)與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展需要適配機(jī)制，提高人才自主培養(yǎng)質(zhì)效。要實施國家教育數(shù)字化戰(zhàn)略，建設(shè)學(xué)習(xí)型社會，推動各類型各層次人才競相涌現(xiàn)。

　　習(xí)近平在看望參加政協(xié)會議的民盟、民進(jìn)、教育界委員時強(qiáng)調(diào)，強(qiáng)化教育對科技和人才支撐作用，形成人才輩出、人盡其才、才盡其用生動局面。