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集智俱乐部“AI与公共政策工作坊”第一日:重量级学者主题演讲实录

集智俱乐部“AI与公共政策工作坊”第一日:重量级学者主题演讲实录

Xtecher原创 丨 科技快讯

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2017-07-22

郭宝婷

Xtecher特稿作者

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由凯风基金会、集智俱乐部、美国芝加哥大学社会学系Knowledge Lab、清华大学科技政策研究中心、腾讯研究院联合举办的“人工智能与公共政策工作坊”(AI and Public Policy: Frontiers in AI and Applications)于7月22日-23日举行。工作坊请到国际知名学者和业内人士,讨论人工智能与公共政策的发展趋势,特别关注科技政策议题。


7月22日上午,会议请到三位该领域知名教授进行主题演讲。本文为Xtecher记者从现场发回的主题演讲内容摘要。

 

清华教授薛澜:中国科学家国际地位上升


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清华大学公共管理学院薛澜教授的研究领域为中国科技政策、危机管理。他在会上介绍了与上海交大青年学者史冬波合作的论文。

 

薛教授指出,在科技领域,从1990年代开始,国家对科技学术研究有持续增长的资金资助,在基础研究上的支持跟上了研发经费增长的速度。薛教授与史博士的研究数据表明,中国在研发(Research and Development)支出总额已经达到世界第二,占GDP比重已经追上欧洲,但仍低于美国。2000年后,中国的活跃科学家人数增长很快,到现在为止的不到二十年时间增长了近4倍。2004年起,中国已成为美国之后的第二大论文发表国。中国在国际合作学术研究中扮演着更重要的角色,第一作者为中国科学家的高水平论文也大量增长。

 

薛教授指出,种种数据表明中国科学家在国际科研学术领域地位持续提高,但目前也有一些问题,亟需后续研究来讨论。例如,相比于发达国家,中国及其它发展中国家的科学家研究策略上是否与发达国家的科学家有所差别,会在新兴、前沿领域发表更多论文,还是在传统科学领域发表得更多论文?随着中国科学研究的发展,对国际科学学术格局和科学发展有何影响?对于母语不是英语的国家,如何在本土推广本国学者的国际学术成果? 

 

芝大教授James Evans:科学如何思考

 

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美国芝加哥大学社会学系、Knowledge Lab教授James Evans是科学计量、复杂网络、知识社会学的知名学者。他在会上分享了他的研究成果,主题为“科学如何思考”(How Science Think),他将科学视为一个复杂系统(complex system),并建立了数学模型解释科学研究如何在进步。

 

Evans教授认为,科学作为复杂系统,有多样的成分,各个成分间有紧密的互动,展现出自然发生的、意外的集体行为,且具有不同层次。科学的发展和持续,来自于对现有研究成果中成分的重组。Evans提出两个概念:Content(内容)与Context(语境),Content指论文中有科技革新意义的实质内容,Context指现有的学术研究提供的语境。科学“进化”的过程,就是content与context混合的过程。

 

Evans提出的数学模型,将每三篇论文编进一个模组(block),通过一定指标建立起公式计算论文的倾向性(propensity),研究什么样的论文有稳健型(robustness)和一般化的潜质。Evans得出结论,科学“思考”的方式,是贝叶斯式的,展现出自我纠正的机制。论文中的模糊、深奥性(ambiguity)会吸引更多注意,并发展出更多分枝,因此不应该要求绝对的具体(precision)。

 

研究结果对政策有指导作用,Evans认为,为了让政策鼓励创新、有效的研究,应该去资助更小型的团队,使他们维生的需求不影响到科研生产力;应该资助人才,而非项目;对于成功率低、有风险的项目,应该降低壁垒,让人们多多去投资他们。

 

美国西北大学王大顺:成功可以预测


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美国西北大学凯洛格商学院、复杂系统研究中心(Northwestern Institution on Complex Systems)的王大顺教授从天气预报引入,强调预测信号(Predictive Signals)的重要性。

 

对于传统认为无法预测的系统,如论文发表后有多少引用数,到底有办法预测吗?其实有三个影响因子:优先连接(preferential attachment)、时效(aging)、本质创新性(Intrinsic Novelty)。通过结合这三个因子,可以得到一个“i”,即这个论文被引用的概率。这三个因子对应的是论文的三个方面:fitness(合不合适)、immediacy(多快可以被引用)、longevity(可以持续多久)。

 

从此模型出发,王教授研究了科学家个人的成功有没有模式可循。经过统计科学家发表论文的数据、时间点,发现他们事业的高峰可能发生在任何时间点,可能是频繁发表的时期,也可能是不频繁的时期,所以科学家一定要坚持发表。当有突破性作品发表后,会产生马太效应,首次成功会带来更多的成功。

 

通过计算3480位艺术家、6233位导演、20400位科学家最有突破性的作品面世时间点的数据,发现最好的作品出现时间是随机的,但一旦出现,个人top 3作品出现的时间便有规律可循。这是适用于各个领域的,因此必须要趁热打铁,珍惜创作高峰期(hot hand period)。通过这种预测方式,王教授认为,成功率或许不能直接提高,但能找到成功背后的机理和规律。



集智Club在7月22日下午继续进行了“大数据与科学的科学”、“AI,学习,与公共政策”的讨论,有来自清华大学、香港大学、芝加哥大学、普林斯顿大学等多所顶尖大学的学者参与报告最新研究成果,展示了精彩的跨学科研究方法。7月23日的工作坊将从更加实业的角度探讨这一议题,将会由Momenta联合创始人、研发总监夏炎,彩云天气创始人、CEO袁行远,集智Club创始人张江等知名业内人士发表主题演讲。


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