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  葉蔭宇:這些說法夸張了。我認為,恰恰是諾獎的結果證明,人工智能目前所取得的成就是基于物理學、化學等這些學科之上的。比如今年的諾貝爾物理學獎是對人工神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習的研究,其中的“網(wǎng)絡”,就是一個關乎數(shù)學和物理學的概念。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乎物理學、數(shù)學等等基礎科學。我所接觸的人工智能研發(fā)領域的一些團隊,近些年來很難取得切實落地的成果,就證明了這一點。

四是夯實營商基層基礎。主要措施包括:支持打造“一區(qū)一品”特色營商環(huán)境品牌;推行“街鎮(zhèn)吹哨、部門報到”工作機制,推動市區(qū)各部門更好支持基層;優(yōu)化派單機制,防止街鎮(zhèn)行政力量低效運轉;支持街鎮(zhèn)打造更有“煙火氣”的活力街區(qū)等。

  1982年初到美國時,我的兩個求學方向就是人工智能(AI)與運籌學(OR)。當時我的導師給我們布置任務,構建一個中醫(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”等詞匯應是“量化”的結果,但對于外人而言,是難以捉摸的。所以在當時的條件下,構造這樣一個系統(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,從而投身運籌學的研究。

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