美国航空系统一个月“崩溃”两次，暴露“巨大弱点”******
中新网1月12日电 据美国有线电视新闻网(CNN)报道，当地时间11日，美国联邦航空管理局(FAA)系统出现故障，一度暂停美国境内航班起飞。虽然后续解除暂停措施，但导致上万架次航班受到影响。
美媒报道称，这是美国航空系统一个月以来第二次“崩溃”，暴露出美国航空业系统老化、人员不足等重大问题。
2023年1月11日，美国联邦航空管理局(FAA)系统出现故障，一度暂停美国境内航班起飞。图为盐湖城国际机场的旅客。上万航班受影响，因一个数据库文件损坏？
据报道，11日早间，FAA宣布空中任务通知系统发生故障，并短暂停止美国境内航班起飞。当日9时左右，暂停起飞措施解除，但由于持续拥堵，航空公司继续推迟或取消航班。
CNN援引航班信息追踪网站FlightAware数据称，截至美国东部时间11日18时，已有9500多架次航班被延误，超过1300架次航班被取消。
白宫新闻秘书卡里娜•让-皮埃尔发表声明说，美国总统拜登已经听取关于空中任务通知系统出现故障的汇报，目前没有证据显示这是一次网络攻击。
FAA在11日晚间发布的声明中承认，初步调查发现故障是由“一个损坏的数据库文件”造成的，并表示将进一步彻查事故原因，并采取一切必要措施防止再次出现航班中断。
另据路透社报道，美国参议院商务委员会主席、民主党人坎特韦尔表示，该委员会将就此次计算机系统中断原因展开调查。坎特韦尔称，“公众需要一个有弹性的航空运输系统”。
一个月内两次，事故“不可原谅”
报道指出，此次大规模停飞是美国航空业在不到一个月内遭遇的第二次重大事故。
2022年底，因遭遇超强寒潮和系统老化等原因，美国西南航空一周内取消了近1.6万个航班，大量乘客受到影响，航空公司还在退款问题上与乘客僵持不下。
美国交通部长当时表示，西南航空大规模航班取消已经不是天气导致的事件，而是西南航空公司内部的“系统性失败”。
而在此次大规模停飞事故后，美国更是出现了不少要求航空系统升级的声音。
经历了两次停飞的旅客表示，“遇到天气问题很常见，但我从未经历过影响整个国家的大规模(航班)取消。”
美国旅游协会总裁和首席执行官弗里曼表示，“此次FAA灾难性的系统故障清楚地表明，美国的交通网络迫切需要重大升级。”
美国众议院交通和基础设施委员会主席格雷夫斯则称，这两次事故“不可原谅”，凸显了“美国航空运输系统的巨大弱点”。他认为，FAA人手严重短缺，“联邦航空局不是自动运行的——整个机构的各个职位上都需要有熟练、专注且固定的领导层，从局长办公室开始。”
CNN报道称，FAA目前在没有常任领导者的情况下运作。美国总统拜登提名的该组织负责人菲利普·华盛顿不但因有限的航空经验受到共和党人质疑，还曾在与洛杉矶政治腐败调查有关的搜查令中被提及。拜登近期再次提名此人，并表明了政府对他的支持。
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)
|
