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2014年，青鸟计划青实习给出点电极高纯锗暗物质探测方面国际最灵敏实验结果。
目前医用纳米材料研究者的背景主要是物理、推动引化学、推动引材料、生物和医学，着眼于纳米药物本身，而来自数学、计算机、机械、微电子等领域的新鲜血液可以为开发新型智能纳米机器及其配套医疗器械、操控软件注入活力。创建了中国药学会纳米药物专业委员会、名青中国毒理学会纳米毒理学专业委员会，大力推动了纳米生物学交叉前沿在我国的起步和发展。
年人1959年诺贝尔奖得主理查德费曼曾畅想吞下外科医生（即纳米尺度的微型智能机器人）。2001年率先提出纳米生物安全性问题并创建第一个实验室，青鸟计划青实习率先揭示了无机和碳纳米材料的生物安全性规律与肿瘤纳米药物的化学生物学机制，青鸟计划青实习部分研究成果已被ISO颁布为国际标准。最后，推动引对于可以响应外部刺激，推动引如光、声、磁信号，报告纳米机器位置或状态的类型，其特殊意义在于图像引导下的病灶局部纳米机器变构或响应，释放、暴露内含物，或者利用纳米材料本身的性质产生声、热以及自由基杀伤，同时监测治疗进程，可视化纳米机器的体内分布与代谢动力学行为，为衔接后续疗法提供更为精确的治疗窗口。靶向模块是纳米机器的天线，名青可由抗体片段、多肽、核酸适配体和叶酸等小分子组成，介导纳米载体在病灶区的主动聚集和与靶细胞的结合。4 加速智能纳米药物领域发展的若干思考 目前纳米药物领域发表的纳米递药相关研究成果中，年人50%以上属于抗肿瘤治疗领域。
同时，青鸟计划青实习全社会对疾病预防、检测、成像和治疗提出新的要求。该系列问题的深入研究，推动引不仅是医用纳米机器临床前研究的必要环节，也是评价环境及商品中存在纳米材料生物安全性的重要方法。正因为有了坚实的理论基础，名青从而引导信息技术健康的发展。
作者：年人沈春蕾 来源：年人中国科学报 发布时间：2021/6/9 16:36:52 选择字号：小 中 大 张钹院士：建立完备的人工智能基础理论 作为引领第四次科技革命的战略性技术，人工智能（AI）给社会建设和经济发展带来了重大而深远的影响，但数据隐私、算法偏见、技术滥用等安全问题正给社会公共治理与产业智能化转型带来严峻挑战。然而人工智能的发展则相反，青鸟计划青实习它的基础理论至今没有建立。同时，推动引这种脆弱性还使得人工智能系统容易被攻击、被欺骗，给AI技术的滥用造成可乘之机。在算法层面看，名青现有的AI算法较脆弱，泛化能力较差，这意味着如果将算法运用到与训练场景区别很大的实际场景中，就会存在安全问题。
这两者的差别在于，从信息革命开始，信息的三大理论就已经建立，即图灵机理论（1936）、香农的通讯理论（1948）、维纳的控制论（1948）。科技是发展的利器，也可能成为风险的源头，人工智能也不例外。
一方面是传统产业的智能化，比如网络搜索中采取推荐算法、用户画像等等，提高服务的效率和质量。人工智能刚刚拉开序幕，更精彩的大戏正要上演。尽管经历了第一代AI的符号主义模型（知识驱动）和第二代AI的亚符号（连接）主义模型（数据驱动），但它们均具有很大的局限性，不能构成AI的理论基础。与此同时，AI的发展也带来了新的风险和安全隐患，因此，我们既要抓AI的创新发展，又要抓AI的治理，两手都要抓。
具体的思路上，利用知识、数据、算法和算力4个要素，建立新的可解释和鲁棒的AI理论和方法，从而发展安全、可信、可靠和可扩展的AI技术。全世界应该团结起来，共同来发展安全可控的第三代人工智能，让人工智能真正造福于人类。由于缺乏理论指导，AI的发展处于难以控制的局面。微信公众号、头条号等新媒体平台，转载请联系授权。
从数据层面看，现在人工智能应用效果很大程度上依赖数据质量，但由此会带来隐私泄漏、数据确权等问题，如果解决不好数据安全的问题，人工智能产业也不可能健康的发展。（本报记者沈春蕾根据中国科学院院士张钹在2021北京智源大会上的讲话整理） 版权声明：凡本网注明来源：中国科学报、科学网、科学新闻杂志的所有作品，网站转载，请在正文上方注明来源和作者，且不得对内容作实质性改动。
第一个问题是科技发展的共性问题。所谓的第三代人工智能，其发展路径是融合第一代的知识驱动和第二代的数据驱动的人工智能，在前两代理论的基础上发展第三代人工智能基础理论，建立一个完备的人工智能基础理论。
首先，AI的发展将引发新一轮的产业革命。这样发展第三代AI和AI治理一起抓，以达到相辅相成共同发展。AI的创新发展是大道理，纵观信息科技的发展历史，尽管信息科技发展异常迅猛，但基本上安全可控。当前，必须解决卡脖子的基础理论问题，因此建立AI的理论基础是我们提出第三代人工智能的初衷。另一方面是智能技术的产业化，催生了新的产业，如智能交通、智慧医疗、智慧城市、自动驾驶等。以无人驾驶为例，AI训练的时候不可能穷尽所有的情景，当遇到新的突发事件便无法处理，就会造成AI技术的误用，有可能是无意识的误用
正因为有了坚实的理论基础，从而引导信息技术健康的发展。微信公众号、头条号等新媒体平台，转载请联系授权。
由于缺乏理论指导，AI的发展处于难以控制的局面。而人工智能发展却缓慢曲折，安全问题层出不穷。
然而人工智能的发展则相反，它的基础理论至今没有建立。另一方面是智能技术的产业化，催生了新的产业，如智能交通、智慧医疗、智慧城市、自动驾驶等。
全世界应该团结起来，共同来发展安全可控的第三代人工智能，让人工智能真正造福于人类。第一个问题是科技发展的共性问题。一方面是传统产业的智能化，比如网络搜索中采取推荐算法、用户画像等等，提高服务的效率和质量。尽管经历了第一代AI的符号主义模型（知识驱动）和第二代AI的亚符号（连接）主义模型（数据驱动），但它们均具有很大的局限性，不能构成AI的理论基础。
从数据层面看，现在人工智能应用效果很大程度上依赖数据质量，但由此会带来隐私泄漏、数据确权等问题，如果解决不好数据安全的问题，人工智能产业也不可能健康的发展。首先，AI的发展将引发新一轮的产业革命。
AI的创新发展是大道理，纵观信息科技的发展历史，尽管信息科技发展异常迅猛，但基本上安全可控。这样发展第三代AI和AI治理一起抓，以达到相辅相成共同发展。
同时，这种脆弱性还使得人工智能系统容易被攻击、被欺骗，给AI技术的滥用造成可乘之机。人工智能刚刚拉开序幕，更精彩的大戏正要上演。
作者：沈春蕾 来源：中国科学报 发布时间：2021/6/9 16:36:52 选择字号：小 中 大 张钹院士：建立完备的人工智能基础理论 作为引领第四次科技革命的战略性技术，人工智能（AI）给社会建设和经济发展带来了重大而深远的影响，但数据隐私、算法偏见、技术滥用等安全问题正给社会公共治理与产业智能化转型带来严峻挑战。科技是发展的利器，也可能成为风险的源头，人工智能也不例外。当前，必须解决卡脖子的基础理论问题，因此建立AI的理论基础是我们提出第三代人工智能的初衷。这两者的差别在于，从信息革命开始，信息的三大理论就已经建立，即图灵机理论（1936）、香农的通讯理论（1948）、维纳的控制论（1948）。
所谓的第三代人工智能，其发展路径是融合第一代的知识驱动和第二代的数据驱动的人工智能，在前两代理论的基础上发展第三代人工智能基础理论，建立一个完备的人工智能基础理论。在算法层面看，现有的AI算法较脆弱，泛化能力较差，这意味着如果将算法运用到与训练场景区别很大的实际场景中，就会存在安全问题。
第二个问题是人工智能发展与治理中的特殊性，具体表现在算法层面、数据层面与应用层面。（本报记者沈春蕾根据中国科学院院士张钹在2021北京智源大会上的讲话整理） 版权声明：凡本网注明来源：中国科学报、科学网、科学新闻杂志的所有作品，网站转载，请在正文上方注明来源和作者，且不得对内容作实质性改动。
具体的思路上，利用知识、数据、算法和算力4个要素，建立新的可解释和鲁棒的AI理论和方法，从而发展安全、可信、可靠和可扩展的AI技术。与此同时，AI的发展也带来了新的风险和安全隐患，因此，我们既要抓AI的创新发展，又要抓AI的治理，两手都要抓。
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