最新研究：1600万年前中国北方与南亚和非洲嵌齿象类直接交流******
中新网北京2月3日电 (记者 孙自法)记者2月3日从中国科学院古脊椎动物与古人类研究所(中科院古脊椎所)获悉，该所科研人员领导完成的甘肃临夏盆地嵌齿象类生物地层和生物地理研究最新进展显示，在1600万年之前的早中新世，中国北方与南亚和非洲的嵌齿象类组成比较相似，反映出三者之间嵌齿象类可以直接交流。同时，中国与北美动物群在1500万-1300万年前联系密切。
该研究还表明，与中国北方不同，中国东部、日本、东南亚却与西欧的嵌齿象组合相似，均以高度丘型的嵌齿象属为主导。其中，中国东部和日本的代表类群介型嵌齿象有可能是剑齿象科的祖先。
这项嵌齿象类演化、扩散研究的重要成果论文，由中科院古脊椎所王世骐研究员、李春晓博士联合甘肃省博物馆李岩副研究馆员、天津自然博物馆张晓晓馆员共同完成，近日以临夏盆地地层古生物专辑中一篇，在俗称《三古》杂志的国际专业学术期刊《古地理学、古气候学、古生态学》(Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology)发表。
嵌齿象类在早-中中新世的扩散模式和组合特征。 中科院古脊椎所 供图王世骐称，此次研究不但总结了临夏盆地嵌齿象类的演化支系、演化序列及其生物年代学意义，也是嵌齿象类在早-中中新世全球扩散模式的提炼和总结。
他介绍说，嵌齿象类是长颌的丘型乳齿象，中间颊齿有3个齿脊，它自2000万-1900万年前的早中新世从非洲进入欧亚大陆，迅速在全球扩散，在这一过程中产生了单系的豕棱齿象科、铲齿象科和并系的嵌齿象科3个支系，后者为真象的基干类群。这3类嵌齿象主要以下颌和门齿的形态相区别，反映出它们不同的取食方式及适应不同生存环境。
甘肃临夏盆地具有比较完整的、约1900万-1300万年前早中新世晚期-中中新世(除最晚期)的连续地层，其中发现3科4属共8种嵌齿象类化石，为中国同期地层中嵌齿象类多样性最高的地区之一，包括豕棱齿象科的广河“豕棱齿象”；铲齿象科的短吻“原直齿象”、维曼“原直齿象”、同心铲齿象、格氏铲齿象；“嵌齿象科”的窄齿嵌齿象相似种、意外嵌齿象、塔氏嵌齿象。
王世骐指出，对临夏盆地嵌齿象类化石，研究团队揭示出多项专业分类问题，并依据其演化水平将嵌齿象从下至上分为3个组合：
一是最下部的古城动物群包括广河“豕棱齿象”、短吻“原直齿象”、窄齿嵌齿象相似种、意外嵌齿象4种嵌齿象类，可与南亚2000万-1800万年前、非洲1800万-1700万年前地点的嵌齿象组合对比，辅以古城动物群的小哺乳组合，将其时代定为1900万-1800年前。
二是中部的石那奴动物群包括维曼“原直齿象”、同心铲齿象、意外嵌齿象、塔氏嵌齿象4种组合，它们与一些非洲和欧洲早-中中新世之交的动物群有一些相同成分，辅以石那奴动物群的小哺乳组合，将其时代定为1700万-1500万年前，恰对应于中中新气候适宜期。
三是最上部的曾家-老沟动物群仅包括格氏铲齿象和塔氏嵌齿象两种，依据该动物群其他大小哺乳动物组合，将其时代定为1500万-1300万年前，对应中中新气候转折期。该动物群嵌齿象组合独特(铲齿象占绝大多数)，不见于欧洲、非洲、南亚，但与北美稍晚的嵌齿象类有共同成分，包括都具有铲齿象和亚丘型化嵌齿象的组合，这反映出中国与北美动物群在这一时期的密切联系。
王世骐表示，在距今1600万年之后的中中新世，中国北方逐渐出现铲齿象占绝对优势的情形，但铲齿象很少扩散到中国及中亚以外的区域。铲齿象是适宜开阔地带取食草本植物的类群，它的繁盛反映出中国北方及中亚地区由于青藏高原隆升导致开阔生境占据优势的生态特征。此外，北美独有的巨门齿象和真门齿象，虽然缺失下门齿，但它们的颊齿型态可以追溯到中国北方的“原直齿象”属。(完)
聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策****** 中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。 美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。 国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。 中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。 中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。 美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。 中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。 2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完) 天天中彩票地图 |
