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"密桃成熟时",　　【环球时报驻韩国特约特派记者林森莽九晨环球时报特约记者韩雯】2月29日是韩国政府给罢工医生下达返岗的最后期限，根据韩保健福祉部提供的数据，截至当天上午，离岗的实习和住院医生仍高达8945名（71.8%）。韩联社报道称，首尔警方3月1日针对这一轮医疗界罢工开展了首次调查行动，它向未返岗者发出了一个信号：政府在采取惩罚性措施问题上是认真的。韩国政府与罢工医生之间的尖锐对立尚未出现明显缓和的迹象，在这种情况下，众多患者表示自己“心烦意乱”，外界也越来越担忧，仍在坚持工作的医生和护士将因过度劳累而倒下，“3月医疗大乱”可能成为现实。　　行政处罚、刑事起诉　　据韩联社报道，首尔警察厅公共犯罪侦查队1日针对大韩医师协会的5名现任及前任干部执行查抄令，他们因涉嫌违反《医疗法》、妨害工作秩序、教唆和协同犯罪等在2月27日被韩国保健福祉部控告。后者认为，这5人通过提供法律援助，教唆或协助实习和住院医生参加集体行动，从而妨碍相关医院的诊疗工作。1日，调查人员前往大韩医师协会位于首尔的办公室等地进行搜查，扣押了相关人员的手机和个人电脑。该协会对此表示强烈抗议。　　韩国保健福祉部称，截至2月29日17时，100家医院中返岗的实习和住院医生共计565名。该部门1日还在网站以公告形式向12家医院的13名实习和住院医生发布返岗复工命令，并告知他们，无正当理由拒绝命令者可依据《医疗法》被行政处罚或被刑事起诉。韩联社称，韩国政府从2月16日起通过邮寄、短信等向辞职离岗的实习和住院医生送达返岗复工命令书，并从2月28日起访问医生住处，以送达返岗复工命令书，但变更地址或手机号码、闭门拒领的情况不在少数。3月1日发布公告后，韩国政府针对拒不返岗医生采取行政处罚和司法措施的准备已经就绪。　　韩国《东亚日报》1日称，韩国政府表示，将从4日开始对罢工者进行现场调查，然后进入吊销执照以及检举程序。至于是否针对1日至3日假期期间返岗的实习和住院医生追究责任，还需要再作判断。　　韩国政府准备对年轻医生采取惩罚性措施引发医学院教授的强烈批评。据韩国《京乡新闻》1日报道，高丽大学医学院教授协会日前发表声明称，当前的医疗危机并非由一两个因素造成，如果将医务人员视为潜在犯罪分子进行诉讼，这不仅无助于人们获得基本医疗护理，而且还会导致该领域现有的医生放弃提供基本医疗服务。　　不过《首尔经济》1日文章认为，如果实习和住院医生执着于既得利益，抛下患者，就应该用严格的法律措施来纠正医疗系统的扭曲状况。　　据韩联社报道，民调机构韩国盖洛普1日公布的一项调查显示，韩国总统尹锡悦的施政好评率为39%，相较于上一次调查上升5%，差评率为53%。在好评理由方面，回答“医学生扩招政策”的受访者占比最多，为21%。　　临床一线“处在非常危险的状况”　　1日，《环球时报》特约记者来到延世大学附属世福兰斯医院主楼的预约大厅，或许是因为适逢韩国节假日，这里显得比往常更加安静。记者询问一名导诊护士此轮医生罢工对该医院的影响时，对方不愿意多谈，只说自己“不清楚具体情况”。一名70岁左右的患者对记者说，他患有严重疾病，需要到医院输液，“我每天都在看有关医生和政府对峙的新闻，感到非常焦急，希望事态能早日平息”。　　韩联社1日描述说，实习和住院医生罢工已持续十多天，众多患者深受其害。“我被诊断出胆囊癌，但现在不知道何时才能安排做手术。”在忠南大学附属医院就诊的60岁郑某说，前一天，他看到有患心梗的病人被赶出医院的消息，“这导致我心烦意乱”。一名80多岁患者需要定期到医院做肾透析，他的妻子叹息着说：“我们2月15日就预约了肾内科的透析，但后来接到电话让重新预约，我也不知道该怎么办了。”韩联社近日曾报道大田地区出现急救患者被推迟移送的事例：一名70多岁的女性患者出现血尿、肋部疼痛、高烧等症状，但被12家医院告知无法接收，最终乘坐私家车前往首尔的医院。　　《东亚日报》称，大型医院内部正出现“3月医疗大乱可能性增加”的说法，大部分实习和住院医生第3年和第4年合同于2月29日到期，但现在许多原计划在3月初接受聘用的实习医生和助理医生表明拒绝就职意向。大韩医师协会认为，从3月1日起，许多医院的实习和住院医生“将消失”。　　“目前一些教授和专职医生每周工作90小时，若该情况持续两周以上，医生们就会倒下。”《韩民族日报》称，实习和住院医生罢工后，医院的教授需要轮流值班，从清理治疗伤口到摘取导尿管，这些简单的工作都要他们亲手操作。一名来自首尔五大医院急救科的教授说，除了看诊，医院教授通常还要负责行政、教育、研究等工作，目前留下的医生都中断了其他事务，把工作时间延长了两倍以上，但这不是长久之计。“我在实习时每周工作88个小时，现在好像又回到了那个时期。”另一名医院教授李亨民（音）称。　　代替实习和住院医生完成辅助手术、治疗、开处方等工作的诊疗辅助护士们的工作负担也很沉重，《韩民族日报》说，有人需要连续工作30多个小时。据韩联社报道，韩国全国保健医疗产业工会2月28日表示，最近出现有护士在无法拒绝工作的情况下，看YouTube视频学习做手术被举报的事件，临床一线“处在非常危险的状况”。　　《韩民族日报》称，随着陷入困境的医护人员不断增加，韩国医疗体系崩溃的可能性正引发担忧。一名50多岁的教授说，自己正“强忍着坚持”，“但因为太忙了，都会忘记是周几，甚至连开抗癌药的日期都弄混了，这种情况持续下去的话，不知道会出什么乱子”。某医院院长称，负责救人性命的内科和外科教授们因连续值班而过度疲劳。而且有传言说，一些专职医生和有三四年工作经验的住院医生下周开始也要罢工，所以医疗状况可能将更加艰难。　　韩媒：政府准备新方案　　据《东亚日报》报道，延世大学附属世福兰斯医院等3家医院的院长2月29日共同向实习和住院医生发送邮件称，“各位想要传递的信息相信国民已经充分感受到了，现在包括重症和急诊在内的众多患者都在等待着你们”。三星首尔医院院长同日也向医生们发送短信说：“现在到了回归医疗现场与病患一起表达自己心愿的时候了。”　　然而截至1日，外界尚未看到韩国实习和住院医生将大批返岗的迹象。韩国保健福祉部第二次官（副部长）朴敏守曾提议，2月29日与离岗医生“通过开诚布公的对话消除误会”。但据《东亚日报》报道，最终出席的实习和住院医生只有五六人，在这场持续约3个小时的对话中，双方也各持己见。　　为应对罢工带来的医疗困境，《韩国日报》称，1日从保健福祉部传出消息说，政府准备将150名公共卫生领域的医生和20名接受过基本训练的军队医生派到大型医院。所谓“公共卫生医生”，是指在农村等医疗条件较差的地区代替兵役从事公共卫生工作3年的年轻医生。据报道，对于这项计划，有担忧的声音认为，高难度手术和精细治疗一般在大学附属医院进行，如果由提供普通治疗的公共卫生医生接手不熟练的任务，可能会出现问题。而且一旦发生医疗事故，责任划分也不清楚。“我想知道，如果行医期间出现问题，是否有保护机制。”公共卫生医生A某说。也有人称，将公共卫生医生集中调往大城市或大型医院，那么农村等地的医疗服务将进一步被破坏。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"密桃成熟时",　　文|GilPress　　预测是困难的，尤其是对未来的预测。不过，我们掌握着大量数据，它们可以帮助我们对未来做出有根据的猜测，或者至少可以突显出过去的预测在哪里、怎么样以及为什么未能如期实现。这些数据就是历史。　　对今天的英伟达来说，这些数据就是人工--**--　　文|GilPress　　预测是困难的，尤其是对未来的预测。不过，我们掌握着大量数据，它们可以帮助我们对未来做出有根据的猜测，或者至少可以突显出过去的预测在哪里、怎么样以及为什么未能如期实现。这些数据就是历史。　　对今天的英伟达来说，这些数据就是人工智能80年的发展历程，其中包含了资金的高峰和低谷、竞争对手的研发方法，以及公众的好奇、焦虑和兴奋。　　人工智能的历史始于1943年12月，当时神经生理学家沃伦·S·麦卡洛克（WarrenS．McCulloch）和逻辑学家沃尔特·皮茨（WalterPitts）按照（相对较新的）数理逻辑传统发表了一篇论文。在《神经活动的思想观念内在的逻辑演算》（ALogicalCalculusoftheIdeasImmanentinNervousActivity）一文中，他们推测了化和简化的神经元网络，以及它们如何通过传递或不传递脉冲来执行简单的逻辑运算。　　当时正在建立组织化学领域的拉尔夫·理莱（RalphLillie）将麦卡洛克和皮茨的工作描述为在缺乏“实验事实”的情况下“将‘现实’归因于逻辑和数学模型”。后来，当这篇论文的假设未能通过实证检验时，麻省理工学院（MIT）的杰罗姆·莱特文（JeromeLettvin）观察到，虽然神经学和神经生物学领域忽视了这篇论文，但它启发了“那些注定要成为一个新领域（也就是现在的人工智能）的狂热爱好者”。　　实际上，麦卡洛克和皮茨的论文正是“联结主义”（connectionism）的灵感来源，而联结主义正是当今占主导地位的人工智能的具体变体，只不过它现在的名字叫做“深度学习”。尽管它与大脑的实际工作原理并无关联（我们对大脑的工作原理仍然一无所知），但支撑这种人工智能变体的统计分析方法——“人工神经网络”——通常被人工智能从业者和评论家描述为“模仿大脑”。权威人士、领先的人工智能从业者德米斯·哈斯比斯（DemiseHassbis）在2017年宣称，麦库洛克和皮茨对大脑如何工作的虚构描述以及类似工作将“继续为当代深度学习研究提供基础”。　　教训1： 　　谨防将工程与科学、科学与揣测、科学与充满大量数学符号和公式的论文混为一谈。　　最重要的是，要抵制“我们都是上帝”的幻觉的诱惑。在过去的80年里，这种顽固而普遍的傲慢是科技泡沫和人工智能非理性繁荣周期性兴起的催化剂。　　这就引出了人工通用智能（artificialgeneralintelligence），即AGI。在不久的将来，我们将拥有具有类人智能甚至超级智能的机器。　　1957年，人工智能先驱赫伯特·西蒙（HerbertSimon）宣告：“现在世界上已经有了会思考、学习和创造的机器。”他还预测，十年之内，计算机将成为国际象棋冠军。1970年，另一位人工智能先驱马文·明斯基（MarvinMinsky）笃定地说：“在三到八年内，我们将拥有一台具有普通人类智力水平的机器．．．．．．一旦计算机获得控制权，我们可能再也无法夺回。我们将在它们的胁迫下生存。如果幸运的话，他们可能会把我们当宠物来养。”　　预见到AGI的即将到来可谓意义重大，甚至可以改变政府的支出和政策。1981年，日本通商产业省为第五代计算机项目拨款8.5亿美元，目标是开发出能像人类一样进行推理的思维机器。作为回应，美国国防部高级研究计划局（DARPA）在经历了漫长的“人工智能寒冬”之后，于1983年开始通过“战略计算计划”（StrategicComputingInitiative）再次资助人工智能研究，目标是开发出“能像人类一样看、听、说和思考”的机器。　　大约花了十年时间以及几十亿美元，各国的政府才不仅认识到了AGI，也认识到了老式人工智能的局限性。但在2012年，联结主义终于战胜了其他人工智能变种，关于即将到来的AGI的新一轮预测浪潮席卷全球。除了普通的AGI之外，OpenAI在2023年宣告，超级智能AI——“人类有史以来发明的最具影响力的技术”——可能会在十年内到来，“可能导致人类失能，甚至是灭绝”。　　教训2：　　对待这个闪闪发光的新事物要非常当心，要仔细、周到、明智地研究它。　　这个问题与前几轮关于我们距离为机器赋予人类智能有多近的猜测或许没什么不同。问问深度学习的“教父”杨立昆（YannLeCun）就知道了：“要让机器像人类和动物一样高效学习，我们还缺少一些重要的东西。但我们还不知道那是什么。”　　由于“第一步谬误”（即如果一个人成功地迈出了上山的第一步，他就认为沿着这条路走下去就能到达山顶，但事实并非如此），多年来，AGI已多次“近在咫尺”。耶霍舒亚·巴尔-希勒尔（YehoshuaBar-Hillel）是机器翻译领域的先驱，也是最早谈论机器智能局限性的人之一。他指出，如果有人演示了一台计算机正在做一件直到最近才有人认为它可以完成的事情，那么许多人就会认为，即使它做得很糟糕，那也只是技术进一步发展的问题，然后它就会完美无瑕地完成任务。人们普遍认为，只需耐心等待，最终就能实现这一目标。但现实却一次又一次地否定了这一点，早在20世纪50年代中期，巴尔-希勒尔就提出了警告。　　教训3：　　从不会做某件事到做不好某件事的距离，通常比从做不好某件事到做好某件事的距离要短得多。　　20世纪50和60年代，由于驱动计算机的半导体处理速度突飞猛进，许多人陷入了“第一步谬误”中。随着硬件性能沿着“摩尔定律”（Moore’sLaw）可靠的上升轨迹逐年提升，人们普遍认为机器智能将与硬件同步发展。　　然而，除了不断提升的硬件性能，人工智能发展的新阶段还引入了两个新要素：软件和数据收集。从20世纪60年代中期开始，专家系统带来了对捕获和编程现实世界知识的新关注，特别是专业领域的专家知识，尤其是他们在实践中的经验法则。到20世纪80年代，据估计有三分之二的世界500强公司将这项技术应用于日常业务活动。　　然而，到了20世纪90年代初，这种人工智能泡沫彻底破灭。众多人工智能初创公司倒闭，各大企业冻结或取消了他们的人工智能项目。早在1983年，专家系统先驱艾德·费根鲍姆（EdFeigenbaum）就已经发现了导致他们消亡的“关键瓶颈”，即扩大知识获取过程的规模，“这是一个非常繁琐、耗时且昂贵的过程”。　　专家系统还面临知识积累的挑战。由于需要不断添加和更新规则，因此这个系统维护起来既困难又昂贵。与人类智慧相比，专家系统还显示出思维机器始终存在的缺陷。它们“非常脆弱”，当被输入不寻常的信息时，就会犯下奇怪的错误，无法将自己的专业知识迁移到新的领域，也缺乏对周围世界的理解。在最基本的层面上，它们无法像人类那样从实例、经验和环境中学习。　　教训4：　　最初的成功，即企业和政府机构的广泛采用，以及大量的公共和私募投资，即使历时10年或15年，也不一定能创造出一个持久的“新产业”。泡沫往往会破灭。　　在人工智能发展的起起伏伏中，两种完全不同的人工智能开发方法争夺着学术界、公共和私人投资者以及媒体的注意力。四十多年来，基于规则的符号人工智能（SymbolicAI）方法一直占据主导地位。但是，人工智能的另一种主要方法——基于实例、以统计分析为动力的联结主义（connectionism），在20世纪50年代末和80年代末也曾短暂地受到大力追捧和宣传。　　在联结主义于2012年复兴之前，人工智能的研究与开发主要由学术界推动。　　在教条主义（即所谓的“常态科学”）盛行的学术界，在符号人工智能和联结主义之间总是面临着二元选择。例如杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）在2019年的图灵讲座（TuringLecture）中就用大部分篇幅讲述了他和少数深度学习的信徒在主流人工智能和机器学习学者手中所经受的考验和磨难。此外，辛顿还对强化学习和他在DeepMind的同事们的工作进行了驳斥，可谓是典型的学术风格（即“我的教条才是真正的福音”）。　　仅仅几年后，也就是2023年，DeepMind接管了的人工智能部门（辛顿也从谷歌离职），这主要是对OpenAI成功的回应，后者也将强化学习作为其人工智能开发的一个组成部分。然而，无论是DeepMind还是OpenAI，抑或是众多致力于发展AGI的人工智能“独角兽”，都没有迹象表明它们关注的重点不是当今的教条——也就是大规模语言模型（LargeLanguageModels）。　　2012年之后，人工智能的发展大体上已从学术界转向私营部门，但该领域的主要关注点仍只针对一种方法。　　教训5：　　不要把所有人工智能“鸡蛋”都放在同一个篮子里。　　毫无疑问，黄仁勋是一位杰出的首席执行官，英伟达也是一家优秀的公司，因为其芯片的并行处理（最初设计用于高效渲染视频游戏）非常适合深度学习计算，它成功地迅速抓住了十多年前突然出现的人工智能机遇。即便行情一片大好，但黄仁勋仍然保持着警惕，以至于他在后来的员工演讲中，开场白总是“我们公司距离破产只有三十天。” 　　除了保持警惕（还记得安迪·格鲁夫（AndyGrove）领导下的吗？），人工智能过去80年的发展也可能有助于指导英伟达度过未来三十天或三十年的起伏。　　本文作者为福布斯资深撰稿人，文章内容仅代表作者本人观点。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"密桃成熟时",
作者：枚芝元

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