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岁朝清供纳福来******

　　▌胡烟

　　（明）陈洪绶 瓶花图

　　年来了。古代，传说“年”是一种恶兽。固定时期，凶猛的年兽会进攻村寨。人们放爆竹恐吓、贴春联讨喜，以此驱赶年兽的进攻。

　　“年兽”从来没人见过，但过年的习俗却留了下来。年，不仅是我们民族最重要的节日，更是迎接春天的仪式。

　　等春节一过，便是立春。此时离春天还早，我们像是顽皮的孩童，扒着门缝巴望着春天的影子。眼前风景，当然还徘徊在冬的领域。但，欣慰的是，大寒带走了极寒。否极泰来，温暖的日子毕竟不会远了。

　　立春前后，景色有两种可观，一是室外，皇家园林的美妙雪景。二在室内，正月里象征吉祥的清供。

　　大寒之后，京城又迎来一场雪。俗话说，一场雪，让故宫变成紫禁城。多少人期待着故宫的雪！经典的角楼雪景照，如同月宫景象，纯净华美。多层的屋檐，向着天空稍稍翘起的优美曲线，雪后轮廓更加清晰。静谧中，与神对话。不必期待承乾宫的梨花、永和宫的紫藤、慈宁宫的玉兰，暂且为了故宫雪景，好好珍惜着眼前的冬的尾声。

　　雪后故宫，建筑的秩序感，那些横平竖直、对称的殿宇，在茫茫的世界里，庄严清奇。红墙黄瓦的色彩分外明丽，还有殿前象征帝王气势的大片空地，像是中国画的留白，神秘而意蕴丰富。这是历史的省略号，无数史书之外隐匿的细节，都在这留白里，无从言说。

　　颐和园雪景也美。有人惊叹为“绝世容颜”。勤奋的摄影师，会早早抵达，取景框里寥无人迹。雪后，十七孔桥的清晨，玉树琼枝映雪龙。水影如同清亮的镜子，水边似有花旦对镜婀娜起舞。大地似一块简洁的画布。卧牛背上一弯沧桑的雪痕，亘古不变地守望远方。遥望佛香阁，像是隔着千里万里。江山不夜月千里，天地无私玉万家。好一个天地无私！

　　此时，天坛、地坛；日坛、月坛，处处雪。这些恢弘的名字背后，是“京城”的巨型印章。雪后，在这些公园里走一走，去感知天地岁月之沧桑，历史画卷之恢弘。对比之下，个人情绪何其渺小……

　　皇家园林的气派，尽在一场雪后。不知有没有前人总结过——江南园林喜雨，皇家园林喜雪。

　　近几年，我去江南多。总感觉，不论是西湖堤岸还是苏州的拙政园、沧浪园等私家园林，都是喜欢雨的。绵绵的雨，冲刷油绿的植物，带着撩人的微寒和暧昧，淋湿了玉兰的蓓蕾。水墨效果的斑驳的墙，诗人撑一把伞伫立遐思许久。墙根下苔藓微绿，映照着悠悠荡荡的假山下的流水。滑溜溜的鱼，穿来游去，捕捉水面的雨水气泡。少行人，林更幽。一扇半圆形的石拱门，等待有情致的佳人迈步……

　　再说室内风景，便指的清供。一方清供，点亮一间屋。清供，重在一个“清”字，早先从佛前供花而来，所以，并不彰显富贵。一束草、一截枝、一弯水，都可以成为清供。

　　中国画领域，多有新春以清供入画的作品，也就是岁朝清供图。历朝历代画家都有代表作。印象最深的，元代钱选、明代陈洪绶，都有作品传世。陈洪绶的清供图最有特色，以铜器作为养花器皿。青铜的锈色，乍一看感觉古怪，越品越有隽永的气息。这几乎成为他画作的一种密码。

　　海派画家吴昌硕几乎每年都画岁朝清供图。菖蒲、水仙、柿子、梅，既吉祥，又有君子的清气。白石老人也多画此题材，鞭炮、牡丹、红灯笼，文人们避之唯恐不及的民间俗物，在他的妙笔下变成大俗大雅的图式。

　　清供，是为了年，过年祈福。年前大扫除之后，家家户户都开始布置着室内的装点。现代人已经多把清供演绎成插花。

　　插花的艺术，最好跟古人学。日本的插花艺术，灵感来源于中国的禅学。

　　瓶花最好得“画家写生之妙”。我没学过插花，所以不敢卖弄，最藏拙的办法，是色彩尽量简约，不繁杂。翻看一本专业书《瓶花之美》，其中介绍了一个捷径，便是按照宋代的花鸟小品来插花。这个有趣，我常翻阅画册，却没想过拿来作为插花的参照。眼前的《果熟来禽图》《梨花鹦鹉图》《腊梅双禽图》《出水芙蓉图》，一帧一帧宋画小品，真像是插花艺术别样的呈现方式。那些从空中伸向画面的枝条，是遒劲的，像书法的笔墨。枝头的花，安静灵动，欲语还休。

　　参照这种意思，我先买来三枝火龙珠，叶子碧绿，枝干结实，饱满的红珠子，喜气却不抢眼。我最爱红珠子根底部那抹浅绿，蕴藏生机。又买澳洲腊梅，星星点点，花瓣与叶子全红，没有普通梅花那种冷逸，秀气耐看。细看花型，玲珑小巧，小家碧玉般令人怜惜。这样色彩鲜艳的花，瓶子越是朴素越好，古朴的陶器最有山野气。否则，便易由富贵而生轻佻。

　　水仙，是每年必不可少的。今年，掌握着室内温度，不令她开得太早。往年，大寒时节栽种的水仙，懒洋洋晒太阳，不到半月，花便开了。赶不上春节。如今，让她生长得慢，延长她的青春，将花期控制在立春之后。此外，在水中安放一只小龟——当然不是真的龟，而是友人赠送的石雕小龟，镇纸。且让它守着一盆水仙，令这方小小的水塘有生气。

　　水仙素雅，有顾影自怜的仙气。记得八大山人画水仙，将其画成佛手的样子，欲语还休，令我思量许久，参不透他的意思。

　　今年特别开心的是，买到了鲜切雪柳，它有一个好听的名字叫“南方殊雪”，来自昆明。是呀，昆明少有雪，开在柳树上的小白花，是雪的化身。雪柳初买回来，是绿色的柳条，向上伸展的腰肢，软软的，很婀娜。用白色瓷瓶插起来，千娇百媚，令我想到少女白皙的手臂。过几日，生出白色的小花苞，像茉莉。忽然一日清晨，目光与她相遇的瞬间，她送你满树繁花，我心情灿烂到极点。夜晚灯下，逆光欣赏，真像是漫天飞舞的雪。南方殊雪，浪漫情怀满屋。

　　如此，这个年，没有热闹的庙会，却也并不落寞。在静谧中沉淀自己，试着在平常的生活中生出一些喜气。这种意趣，唯有自己走出去，寻找。或者，在温暖的房间里，动手创造。我听见，春姑娘隔空喊话——准备好了吗？不负春光。

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）