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国潮才是最潮！中外学者剖析东西文化吸引力之变******

　　中新网北京1月10日电 (记者阚枫)“国潮才是最潮，华流才是顶流”，这句中国年轻人常挂嘴边的网络流行语能折射出，近些年来，东西方文化吸引力的悄然变化。日前，来自中国和伊朗的学者在中新社“东西问·中外对话”中，剖析了东西方文明交往中，东方文化的自信回归。

　　“我年轻的时候，还能听到很多老年人将煤油叫洋油，火柴叫洋火，‘洋’字代表了一种我们说不出的洋气感，这其实就是文化吸引力。”中国社科院学部委员、中国边疆研究所所长邢广程说。

　　邢广程表示，不同文明之间的交流交往，必然会产生文化撞击，强势文化对弱势文明构成吸引力，近代史上的中国长期闭关锁国，文明进程落后于世界。一方面，国民产生了一种不自信或者很自卑的文化心理。另一方面，也有部分国人出现崇洋媚外的文化心理，“土”和“洋”之间形成强烈心理反差。

　　文化心理变化源于发展水平提升。邢广程说，新中国成立之后，特别是改革开放40多年来，中国把握住历史机遇，实行全方位的改革开放，中国不仅在经济水平上获得长足发展，在科技、文化等方面都取得令世界刮目相看的成就，随着国人更深度地融入世界，人们对西方的认识也更深入、更客观。

　　“现在我们常说‘平视世界’，从文化角度解释，就是我们可以更客观地将西方文化作为一种和我们平等交流的文明载体来看待，东西文化吸引力不是单向的，而是双向、多向的。”

　　邢广程说，从过去的“仰视”到如今的“平视”，支撑这种心态变化的最主要因素就是中国崛起，40多年来，中国尝到了改革开放的甜头，尝到了全球化的甜头，尝到了文明互鉴的甜头，开放的大门会越开越大，而文化自信的程度越高，中国也更有理由也有义务为人类文明做出更多中国贡献。

　　西南大学伊朗研究中心主任冀开运表示，近500年来，西方殖民主义者在全球范围内侵略剥削，不少古老文明备受压制，不过，这一过程客观上也促进了全球化时代的来临。近代以来，中华民族觉醒，主动积极地学习世界先进文化成果，结合自身文化特征，探寻到适合自身发展的现代化道路，这个过程本身也说明了中华文明开放包容的特质。

　　长期从事东方艺术研究的伊朗艺术研究院助理教授、东方部主任纳思霖表示，强调保护自己的文化、语言和文明，但这不意味着封闭，不同文明之间应在互相尊重的前提下密切交往。

　　“文化自信的回归是个很好的提法，其实，我们现在常说的美国文化，历史不是很长，只有几百年，甚至都无法称之为文化。中国、伊朗都有几千年深厚的文明积淀，应该让更多年轻人了解东方文化。”纳思霖说，现在的东方应该更有自信将更多东方文化用创新的形式传播到其他国家，促进世界文化交流。(完)

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)