长城“最隐秘的暗门”现身******

　　本报记者 韩梅

　　近日，天津大学建筑学院教授张玉坤团队宣布，河北省秦皇岛市明长城段发现一处突门实物遗存。作为长城暗门家族中最隐秘的一员，突门生动地传承着中国古代长城建筑、军事以及文化智慧。

　　首次构建暗门“家族图谱”

　　“近几年，我们在明长城全线调研中首次构建了暗门的‘家族图谱’，并发现了其中最隐秘的类型——突门。”团队成员、天津大学建筑学院特聘研究员、博士生导师李哲介绍，发现突门的长城段位于秦皇岛附近，是2000多年前史书有关突门记载的首次实物发现。

　　突门作为一种古代防御设施，早在2000多年前的春秋战国时期就有类似设施的记载，《墨子·备突》篇中对突门做了专门的著述，暗门(突门)“藏于九地之下为暗，动于九天之上为突”。此后，唐、宋、明，甚至清代学者都有记述，但现代相关研究论文却寥寥无几，一直没有发现对应的实物。突门是所有暗门中最为秘密的出口，外面用一层砖砌上，从外面看和城墙一样，让敌人无法分辨。突门没有被击破的时候，完全是隐蔽状态，打仗时一旦需要出兵制敌，里面的士兵可以迅速击碎表层墙，就跟鸡蛋破壳一样，士兵破墙而出，侧面夹击敌人，甚至可以把火炮从突门推出来击退敌人。

　　已确认明长城有220处暗门遗存

　　长城的门洞就其规模而言，可以分为三类，其中较大型的是“关”，属于古代连通塞外与内地的重要地理门户，一般设有重兵屯集防守，如居庸关、黄崖关等；中等是“口”(边口)，如慕田峪口、张家口等；最小的即为“暗门”。所谓“暗门”，顾名思义，就是伪装隐藏起来、不公开的门。其所以设置乃是攻防需要。“由于历史的原因，长城上的暗门遗存较少，且散落暗处，不为人知，甚至被忽视和误解。”李哲说。

　　团队2003年启动对长城的研究，2004年起开始将无人机低空信息采集技术应用其中。2018年年底启动长城全线实景三维图像采集工程。4年多来，跨越10省区对明长城全线进行无盲区数字化测绘，用无人机拍摄的200余万张照片，制作完成平均厘米级精准的三维数据库，终于将明长城内外构造清晰明了地呈现在世人眼前。

　　暗门洞口一般宽0.6至1.6米，高1.5至2.5米，其中最窄的仅容单人、最宽的可通马匹对行；从结构上，暗门可分为石或木质过梁式和砖或石质拱券式。

　　时至今日，暗门实物遗存已甄别130余处，其中绝大多数为砖石遗址，集中分布于京津冀晋的蓟镇、真保镇、宣府镇、大同镇等区段。陕甘宁青明长城因夯土结构不易保存，目前仅发现2处暗门；此外依靠古代舆图整理出西部段41处暗门。许多暗门没有专属名称及门匾装饰，在已确认的220处暗门遗存中约一半属于此类。

　　封锁下的隐秘通道

　　“长城暗门(突门)的发现和挖掘，说明长城除了作为防御入侵的‘边墙’，还有另外一个身份——封锁下的隐秘通道，体现了中国古代朴素辩证的思维方式和深厚博大的规划思想，突门的发现和挖掘使得墨子时代的军事智慧有了实物传承。”张玉坤接受记者采访时说。

　　“暗门为人们开启了积极防御的新认知，打破了以往视长城为保守、封闭性象征的认识局限。”张玉坤说，沿着长城广泛分布、功能丰富、式样完备的暗门家族及其背后的巧思设计表明，即使是在宏大繁巨的军事工程体系建设中，古代中国人仍然执着于对政治局势、战争规律、防卫环境的细致把握，并将其贯彻于精密的工程设计之中，展现出惊人的统筹能力和严谨的实干精神。

　　长城国家文化公园建设对长城文化景观资源的挖掘与阐释、利用的深度与广度提出了更高的要求。团队对暗门功能、类型、分布的深入分析有助于原真性解读长城各类设施及整个防御体系的建设意图和运作机制，从整体视角撬动一系列新的遗址价值认知，引领长城文化景观资源的深度挖掘。

　　暗门看似细枝末节，但却能够牵引出多层次的长城历史认知。这说明无论是长城文保管理还是文化园建设，应保持对遗址细节的敬畏，立足于对长城遗存进行全面系统观察研究。

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)