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众议院议长“难产” “美国政治混乱的又一个标志”******
议长“难产”，众议院瘫痪，映照出了美国政治机能失常以及美式民主的“尴尬”底色。对此有媒体评论道，这是美国政治混乱的又一个标志。
当地时间1月4日，美国总统拜登就众议院议长“难产”一事回应称，这种情况“令人尴尬”。
美国总统拜登：这对整个国家来说都很难堪，国会不能正常工作令人尴尬。
此次众议院议长“难产”，是因为原本只以微弱优势占据多数的共和党内部分歧难以弥合，大约20名党内强硬派人士拒绝支持众议院共和党领袖担任议长，使得其一直无法获得简单多数支持、也就是至少218张赞成票。
面对这种情况，美国前总统特朗普也公开喊话，他4日在个人社交网站上发文，呼吁共和党众议员“达成协议，取得胜利”，“不要把一个伟大的胜利变成一个巨大而尴尬的失败”。然而，特朗普的表态并未改变投票结果。
法新社发文列举了美国国会两党2023年在几方面可能经历的缠斗，包括针对拜登及其家人和其他民主党人士的调查、多项立法博弈以及乌克兰问题等。法新社指出，跨党派合作的时代或将结束，美国国会将迎来“调查、分裂和僵局”。
加拿大《环球邮报》报道说，此次美国国会众议院议长“难产”，“是美国政治混乱的又一个标志”。
文章说，随着众议院100年来首次为选出议长进行多次投票，众议院被卷入一场政治风暴，其根基被动摇了。面对美国的政治乱象，文章提出了尖锐的问题：“这个国家的政治阶层是否有能力治理国家，政党的内部冲突和矛盾是否会污染整个政治体系？”
美国盖洛普公司2022年12月发布的一项民调结果显示，超过七成的美国人不认可国会的工作表现。根据这项民调，仅22%的美国人对国会工作表现持肯定态度，持否定态度的人达到了73%。
2022年12月宣布脱离民主党的美国国会参议员西内马表示，美国人期待从政治中得到的，与两党所提供给民众的东西已经脱节，政客们更关注打压对手而不是改善民众生活。
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。
2022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(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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