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科学家找到可能触发 阿尔兹海默症记忆衰退“机关”******

　　科技日报讯 (记者刘园园)记者1月15日从西湖大学获悉，该校施一公团队历经8年探索，在阿尔兹海默症领域取得重要发现——他们找到了可能触发阿尔兹海默症记忆衰退 的“机关” 。这一发现对理解阿尔兹海默症的发病机制 ，以及开展针对性 的药物设计 ，具有重要意义。相关研究结果日前在线发表于《细胞研究》。

　　“阿尔兹海默症，俗称老年痴呆症，记忆衰退是这种疾病最显著 的临床表现之一。”本文共同第一作者、西湖大学生命科学学院博士后周家耀说，阿尔兹海默症的原理和机制迄今尚未明确。

　　随着基因测序技术 的发展，科学家发现，APOE4 是阿尔兹海默症最大 的风险基因 。APOE蛋白是人体载脂蛋白之一 ，在人群中有APOE2 、APOE3和APOE4这3种亚型 。研究发现，APOE2 的携带者 ，不易患阿尔兹海默症；而APOE4的携带者，患病风险成倍增加。因此，找到APOE4的受体可能 是破解阿尔兹海默症 的关键 。

　　此前研究发现 ，小胶质细胞对神经突触的剪切功能会在阿尔兹海默症患者中被异常激活 ，从而导致患者失忆 。而小胶质细胞能否执行功能，可能与LilrB蛋白有关 。

　　APOE蛋白与LilrB蛋白之间 是否存在某种联系？这或许是破解阿尔兹海默症发病机制的重要线索 。

　　“在大量研究基础上，我们建立起新猜测：LilrB家族蛋白和APOE蛋白有相互作用，并且只和APOE4结合而不与APOE2结合。”周家耀解释说，这一猜想如成立 ，或有可能解释阿尔兹海默症的生物化学原理：APOE4与LilrB蛋白结合，激活小胶质细胞，导致神经突触被剪切，进而导致记忆衰退并引发阿尔兹海默症 。

　　为验证新猜想，研究团队开展了一系列实验，系统研究了LilrB人源家族 的5个同源蛋白和3个APOE亚型之间 的相互作用 。结果正如预期 ：APOE4与LilrB3可以结合 ，APOE3结合较弱 ，而APOE2几乎完全不结合。他们还进一步证实了小胶质细胞因为这种结合而“苏醒” 的事实 ，即APOE4与LilrB3结合后 ，会激活小胶质细胞。

　　“这项研究找到了阿尔兹海默症患者记忆衰退的机制，为人类对付阿尔兹海默症带来一线曙光 。”周家耀介绍，接下来 ，研究团队将在该成果基础之上 ，继续开展阿尔兹海默症相关研究，并着眼于阿尔兹海默症的药物研发。

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）