而且他们非常擅长数学、计算机科学以及这类事情。你知道，我们也……他们应该申请。总之，我把它交给>>非常感谢迪玛。欢迎来到今天激动人心的一天的最后一场会议。这真是太棒了。这是关于高等教育转型、人工智能与科学的高等教育转型会议。[清嗓子]所以，计划是做一个简短的介绍，然后我将介绍我们的各位小组成员，他们将一一进行简短的演讲，然后我们将进行问答，以及听众的提问。不过，我想先介绍一下我自己。我叫米格尔·加西亚。我是这里的化学和生物化学教授。我也是物理科学系的系主任，当然，我很荣幸能够监督和帮助并促进数学系里那些非常出色的同事们的工作，他们当然与IPAM有着紧密的联系，还有物理和天文学、化学和生物化学、地球行星与空间科学、大气与海洋科学、统计学，以及环境与可持续发展研究所。我们对“科学人工智能”的设想是，我们真的希望将数学领域的人工智能扩展到学术界的所有领域，这就是我的主要动机之一。但这一切都始于去年六月，有一天早上我们醒来，加州大学洛杉矶分校的12亿美元外部资助消失了。我们的资金被冻结了，包括IPAM的资金。IPAM是一个很棒的组织，它依靠美国国家科学基金会慷慨的预算来开展许多活动，并且刚刚被推荐再资助五年，然后突然之间，我们就没钱了。一个支出为12亿美元的研究企业，涉及许多人，健康科学、物理科学、工程学中的许多人，他们依赖于资金来支付自己的薪水、活动、助教、博士后、研究科学家。我之所以这么说，是因为这确实是我们开始谈论[笑声]这个基金会的背景，特别是查克对人工智能的兴趣，我们迫切需要，嗯，他的兴趣在于人工智能在数学中的应用。我们很快与蒂陶和迪玛建立了联系，我记得我们当时正在洛斯金中心吃饭，然后我们开始[笑声]想，我们必须对此做些什么，对吧？所以这一切都实现了。我们非常激动大家都能来，因为这超越了那个特定的事件。因此，科学与人工智能研究基金会旨在创建一个并培育一个生态系统，将学术界、工业界、政府、基金会和个人慈善家的领导者聚集在一起。我们认为，现在人工智能领域有很多令人兴奋的事情和许多机会，现在是时候认真考虑了。现在，我们将要谈论大学的作用，主要是两件事。一是人才培养和创新，深度创新。这就是我要大家探讨的两件事。所以，这些是我们的发言人。我必须告诉大家，不幸的是，彼得·洛亨无法前来。他遇到了紧急情况，不幸的是，他在几天前告诉我们他将无法出席。但我将逐一介绍各位发言人，他们将进行简短的介绍。现在，这被称为高等教育转型。所以你可能会问，什么正在被转型？嗯，一切。但今天，我们将关注我们在学术研究中的两件事：教学与学习，以及研究与发现。我列出了两三个担忧，只是为了提供一些背景。还有很多。但在教学方面，真正的担忧是由于突然的颠覆。当ChatGPT出现时，许多事情开始发生，随之而来的是对批判性思维、学术诚信等问题的担忧。在研究方面，我们一直担心我们无法与工业界竞争。我们没有足够的资源，没有足够的计算能力。我们无法获取数据。甚至人才，对吧？当公司投入如此多的资源时，很难在大学里留住人才。所以，这些是一些担忧。因此，我们需要认真思考高等教育和高等教育研究在这一领域的作用。所以我们想，机会呢？所以，我在这里列出了一些机会。在教学方面，当然是新的教学形式。也许我们明年将以与去年完全不同的方式教学，我们正处于这个过程中。个性化辅导、补充教学、教学流程、工作流程、人才培养等。现在，在研究与发现方面，同样，这只是一个非常不完整的列表。协同伙伴关系，再次，有一些人工智能领域确实应该属于工业界的中心，但也有一些可以很好地融入学术研究的背景。人才培养，对吧？数据驱动的人工智能。今天我们看到了一些关于数学证明的美丽例子，还有很多很多。我真的不需要花太多时间，因为我们的时间非常有限，对吧？[清嗓子]但我想，非常清楚的是，人工智能在高等教育中的应用是塑造未来的机会，对吧？因为今天来这里的学生，他们将接受培训，并将成为劳动力的一部分，他们确实是未来。所以我们需要协同作用，我们需要这个机会来做到这一点，我们需要一起做到这一点。所以问题是，关于SIRE。所以，为什么我们需要一个包括研究型大学、政府、工业界、投资者和慈善家的生态系统？这只是说社会的一些关键组成部分。对吧？我准备了这个流程图，一端是研究型大学，另一端是工业界，右下角是社会。当然，这是一个非常简化的模型，但它捕捉了一些我们想谈论的事情。我们从研究型大学开始，我们的业务是产生和传播知识。我们希望通过发展和加强的过程，达到人类好奇心想要达到的目标。然后我们当然有科学、技术、工程、数学和医学，它们是其中的重要组成部分。然后我们有人文、社会以及许多其他方面。正如我所说，两个关键成果是创新，可以变成深度技术知识产权和人才培养。与工业界的联系在人才培养方面是直接的，对吧？所以，希望我们将拥有那些进入工业界并改变和维持它的人。但也有，你知道，转化研究，这在大学的商业模式中变得越来越重要。例如，加州大学洛杉矶分校的物理科学系今天严重依赖知识产权带来的收入，特别是在药物化学方面。但我们还有其他领域开始产生收入，这将帮助我们变得更加可持续。当然，所有的转化研究都将进入[清嗓子]高科技产业。所以，一件非常有趣的事情是，人工智能始于大学，对吧？所以，它曾经是一项深度技术，需要一些时间来发展。事实上，每项技术都始于那个角落，然后发展到它真正成为驱动我们经济、提高我们生活水平的产业。它给了我们社会，我们拥有自由、进步以及其他一切。对吧？所以，我们在黄色区域看到的这个系统的一部分，它非常昂贵，这是一项巨大的投资，如此巨大的投资，以至于你需要整个社会来投资，这就是我想在这里强调的。我们作为一个社区需要注意这一点，并认真思考这一点，[清嗓子]因为我们已经看到了我们的脆弱性，如果基础研究不存在，我们就完全打破了循环，然后我们就陷入了巨大的麻烦。解决这个问题的一种方法是我在开始思考时发现的一个有趣的事情。那么，在研究型大学中培养科学和工程专业人才的成本是多少？谁来支付？我们谈论的是本科生、博士生和博士后，正如你所见，他们都在一个实际上相当昂贵的环境中工作。所以，非常高科技，你知道，所以这些都是非常粗略的估计，所以请不要太在意。但我要说，四年大学学位大约需要30万到32万美元，这很大程度上是由家庭贷款、有时是经济援助支付的。但通常也有州和联邦政府的投资，它们有助于大学的维持。然后我们谈论博士和博士后，我们给出了数字，我们说现在确实是政府、基金会和捐赠基金或慈善事业使这一切成为可能。对吧？所以在STEM领域，我们没有人在一般情况下支付他们的教育费用。然后我们考虑所有的基础设施，所以我们有管理费用，你知道，设施和行政管理，研究用品和设备，我们必须支付分析费用，所以你不断地添加，最后你说，总成本是多少？估计是多少？所以，有人可能已经投资了大约50万美元用于学士学位，大约110万美元用于博士学位，可能高达180万到200万美元用于博士后。请注意，这主要是纳税人的钱，越来越多的是慈善捐款，我认为这可能是未来的方向。所以，这相当令人大开眼界。那么，这些人都会去哪里？这是一笔巨大的教育投资，他们会去哪里？我选择了一些公司，问题是一些科技公司有多少科学家和工程师？所有数据都来自谷歌，对吧？我没有做深入研究。所以，你可以谷歌一下，你会发现，嗯，你知道，苹果公司有5万名博士科学家和工程师，Meta有4万名，英特尔36500名，英伟达20000名，对吧？你还记得我说过，每人大约需要50万到200万美元吗？所以，如果你仔细想想，大学管理着数十亿美元的投资，这些投资是个人、政府和公司在创新和人力资本方面的投资，我们都在投资于这个人力基础设施，我认为这非常重要。所以，你知道，Meta有4万人，我的意思是，那是多少？你知道，4万人，数百万，所以我们谈论的是数十亿数十亿美元，对吧？所以，大学管理着数十亿美元的人力资本，这是社会投资。现在，你说，这值得吗？所以，让我们来看看。2024年，一年的收入。[笑声]好了。[哼了一声]苹果公司近4000亿美元。[咳嗽]嗯，你知道，Meta 1640亿美元，英伟达报告近610亿美元，英特尔530亿美元。这是惊人的。这是一年的收入，对吧？所以，你刚才选择的四家科技公司2024年的总收入大约是近6800亿美元。现在，我们国家在STEM领域的总投资是2800亿美元。所以，这简直是惊人的投资回报，对吧？我们是否意识到这项投资？我们是否意识到这一点？所以，我认为我们都需要。所以，我回到这一点，对吧？这就是我们的系统。我们严重依赖左边的部分，我们在这里产生知识并传播知识。我们培养人才。我们发展创新。如果我们停止支持这一点，整个系统就会崩溃。所以，我认为我们需要非常非常注意这一点。现在的好消息是，今天的机会是如此令人兴奋。我的意思是，有很多好事正在发生，对吧？科学今天正处于最佳状态。人工智能正在支持科学。人工智能科学正在发展更多的人工智能。所以，我认为，我们应该把这一点放在心上。但我认为，对我们社会来说，未来绝对是极其积极的，可以继续投资于此。我就说到这里。现在，我要换一下演示文稿。我希望我能做到。好的。我希望这是正确的。啊哈。好的。所以，因为，你知道，我仍然是一名学者，我将以非常传统的方式介绍我们的演讲者。所以，我将逐一介绍我们的演讲者。我将邀请德什·贾恩博士，他将是第一位演讲者。他是宾夕法尼亚大学UPEN数据驱动发现倡议的联合主任。他是宾夕法尼亚大学的安纳伯格自然科学教授。他的研究领域是宇宙学。他研究光线的传播和星系的演化，利用大规模的宇宙学调查。贾恩博士是鲁宾望远镜的创始发言人，现在是世界上最大的科学合作组织之一。除了数据驱动发现倡议，他还共同主持宾夕法尼亚大学的人工智能委员会。他是美国物理学会会员。他获得了基础科学国际大会的科学前沿奖。他获得了普林斯顿大学和麻省理工学院的学士和博士学位。所以，请，如果你能给我们你的演示文稿。>>谢谢米格尔。>>这一天真是太迷人了。>>我将把我的演示文稿做得相当轻松，就像一堆图片一样。>>当我的AI同事邀请我参加他们的聚会时，他们的笑话是我负责轻松娱乐[清嗓子]，因为他们没有像天文学家那样的图片。[笑声]不过，在谈论研究课题之前，我想说我真的很喜欢教学。我曾为非STEM专业的学生讲授过人工智能入门课程，教他们LLM是如何工作的。我曾与一位生物学同事一起讲授过一门跨学科的科学研究生研讨会，以及一门本科机器学习课程。所以，任何对人工智能时代的教学法感兴趣的人，我都乐意与他们交流，因为我也经常与人文科学的同事交流，他们很沮丧。他们对人工智能感到沮丧。但也关于如何向所有人教授人工智能。让我谈谈研究。我使用引力透镜这个工具来研究膨胀的宇宙。我们提出的问题是一些关于星系起源和宇宙[清嗓子]本身及其未来的宏大问题，这与我们称之为暗物质和暗能量的实体有关，这些实体是我们通过实验了解到的。但我们仍在追寻它们的真正本质。[清嗓子]让我跳到人工智能改变我们研究宇宙学的方式。所以，左边的面板是由数据制成的地图。所以，我们拍摄了1亿个星系的图像，并研究了光线在传播到望远镜时图像是如何失真的。从这些失真中，我们绘制了物质分布图。所以，这是用星系调查绘制的最大的暗物质图。深蓝色是一些最大的宇宙空洞。光明的发光体是超星系团和星系团。所以，这张地图没有，当你使用人工智能绘制这张地图时，它不像看一只猫并说它是橘色虎斑猫还是三花猫。这张地图是随机的，因为我们相信宇宙中的结构来自早期宇宙的量子涨落。那么，我们如何检验理论呢？首先，我应该指出，为了绘制几年前发布的地图，我们使用了扩散模型来处理噪声数据进行逆问题，并获得了一张分辨率提高四倍的地图。它仍在验证中，但如果你想看的话，它已经在存档上了。所以，这是我们使用扩散模型的一个领域。我们如何将其与理论进行比较？我们听了很多关于优雅数学的讨论。真实的宇宙有点混乱，我们通过进行大规模计算机模拟来生成预测，而人工智能加速了模拟。它让我们通过学习一小组物理学来生成具有更复杂物理学的超分辨率模拟。抱歉，我没有时间解释这一点，但我们使用人工智能来生成这些模拟。最后，有一个叫做基于模拟的推理的东西，这让我的物理学家同事们非常紧张，我们比较地图与地图。所以，我们不通过计算端点相关性等物理学家喜欢的中间步骤，而是直接比较地图与地图。你可以想象使用卷积神经网络来判断观察到的地图是来自这个理论宇宙还是那个理论宇宙。在这种情况下，你可以看出它更接近这个，而不是那个。但真正的挑战要微妙得多。我们使用人工智能来进行这种端到端的推理框架。所以，这是我们创建数字孪生并使用人工智能方法进行推理的领域。现在，我真的只想展示图片。所以，这是一组漂亮的图片，展示了非常不同的系统。图灵图案是一个，你知道，你可以用数学生成它，但它在自然界中实现，其余的是微观海洋湍流、太阳表面和宇宙结构的实际图片，就像我向你展示的那样。而下面的面板实际上是老式物理学和数学的胜利。所以，这就像一个小波分解，它允许你用几十个系数 pretty well 地生成这些图案。所以，这很强大。这意味着我们理解了一些东西。我们有了一个非常紧凑的表示。但是，如果[哼了一声]我用扩散模型来做，它就会完美。所以我甚至不展示它。所以，有了人工智能，我们可以捕捉跨越一定尺度范围的非常复杂的现象。你知道，人工智能的一个奇怪之处在于，我们[清嗓子]想要生成一张拥有一百万像素的地图，而不是使用一个只有几十个数字的解析基函数，我们使用了十亿个数字。对于物理学家来说，使用如此糟糕的非紧凑数据表示是疯狂的。>>对每个人来说都是疯狂的。>>是的。但神奇的是，它几乎收敛到正确的解决方案。所以，这引发了一些问题，考虑到这些现象的相似性，你知道，这种分层结构等等，基础模型能否以非常广泛的方式推进科学？科学中有几十个基础模型，它们的使用和力量仍在进行中。我还没有看到许多引人注目的基础模型用例。[清嗓子]再进一步深入生物世界，你知道，我想提出一个稍微不同的观点，经过几十年的高度专业化，几乎一个世纪，我相信我们正处于一个跨学科科学新时代的门槛。我对数据科学和人工智能如何促进这一点感到兴奋，就像我对它们如何加速科学一样。所以我真心相信，从本科生到博士后，我们有一种前所未有的相互交流和协作的方式。我工作中我最兴奋的部分是与人交谈和将人们聚集在一起。你知道，我的本科生在语言学方面做了一个项目，反之亦然。我将采取与我们之前的小组成员略有不同的观点。对我来说，科学发现的实际路径实际上是一个正在进行中的工作。我们听到了很多关于科学的类型。我们听到的关于如何构建实验、提出什么问题的内容较少。一旦你得到了一个答案，而理论不起作用，你就会问什么问题来找出下一个理论？我认为人工智能作为认知伙伴，作为一种不同的智能，是非常有用的。但对我来说，几年后我们是否会有像AGI这样的东西来做这种科学，这完全是未知数。总之，我将总结说，有了这个认知伙伴，科技与学术界之间就有了许多合作的可能性。谢谢。[掌声]>>非常感谢你，Be。我们的下一位演讲者是布伦达·鲁宾斯坦博士。她是布朗大学的克里布尔化学教授兼数据科学研究所所长。作为该研究所的所长，她负责管理该校最大的研究所，拥有200多名教职员工，致力于利用数据造福社会。事实上，她被《流行科学》杂志评为2021年杰出10人榜。她是2019年《化学与工程新闻》杂志评选出的顶尖早期职业科学家之一。她被公认为该领域的领导者之一。在加入布朗大学之前，她是劳伦斯利弗莫尔国家实验室的劳伦斯杰出博士后研究员。她获得了布朗大学、剑桥大学和哥伦比亚大学的化学物理和应用数学学士、硕士和博士学位。所以，布伦达，请过来。>>谢谢米格尔，感谢您的介绍，也感谢SIRE团队和加州大学洛杉矶分校举办这次活动。正如米格尔所说，在这个时候将我们所有人聚集在一起非常重要。所以，能来到这里是一个绝佳的机会。我被告知是三到五分钟，我确实读了我的邮件。所以，[笑声]我决定遵守。所以，我将从我所做的科学的简要介绍开始。我将谈谈我们布朗大学的数据科学研究所做什么，这样你们就能了解教育领域正在发生的事情。然后，我将谈谈我认为什么是真正的前沿，关于人工智能的思考，以及教育如何融入其中。所以，我的专业知识是计算科学。所以，每当我的院长们发言时，他们总是必须记住我实际上在哪个系。所以，就像我们中的一些人一样，我首先是一名计算科学家，在其他科学领域可能排在第二位。所以，在我的第一个科学领域，我从事量子计算的机器学习，这两种方式都行。所以，你问题的答案是，我既看跌又看涨，处于两者的叠加状态[笑声]。所以，我们试图做的是，我们使用量子计算机来训练机器学习模型。这样我们就能理解化学和材料实际上是如何运作的。所以，我们实际上使用来自量子计算机的真实数据来做到这一点。我再次从看跌的角度说，你知道，如果我们诚实地说，量子计算机的误差条相当大。如果我们稍微聪明一点，它们就会变小。但我们可以利用它们来训练机器学习架构。那里的想法是，如果我们想模拟量子材料或生物酶、无机酶等具有极其复杂化学性质的物质，我们确实需要非常精确的量子答案。而事实是，无论我有多聪明，或者其他人有多聪明，目前在经典计算机上都无法做到这一点。所以，我们正在开发一些最早的量子计算方法来提供这些答案，并训练力场来理解事物。我们的第二个领域是真正理解蛋白质和RNA动力学的机器学习。我们感兴趣的是理解，这在前面已经提到过了。如果你有一个蛋白质，它以不同的方式运动，这会如何导致疾病？如果你想到参与癌症的蛋白质，这一点就非常真实。微小的突变或修饰会改变这些蛋白质的运动方式。而这最终导致了癌症。所以，我们开发了一系列不同类型的模型，我知道有人昨天，今天早些时候问过这个问题。你知道，每个人都在谈论生成式人工智能。我们自己开发模型。我们自己开发模型来理解这些事情，这是科学的一个重要方面。我们自己开发模型来预测蛋白质动力学在未来很长一段时间内的发展，超越不同的障碍。最后，我们花了很多时间在分子计算上。那不是计算化学。我们实际上是让分子为我们计算。在那里，人工智能对于帮助我们弄清楚如何存储数据，如何将不同的操作映射到化学上至关重要。事实证明，化学实际上重现了许多我们认识到的不同类型的神经网络。所以我做所有这些事情。但今天我大部分的日常工作是管理布朗大学数据科学研究所。所以，我们的许多校友回来时说，数据科学太老了，为什么不把你的名字更新为人工智能，人工智能中心。我们实际上两者都做。但我们称自己为数据科学研究所的原因是，我们相信数据实际上是一个比人工智能更大的话题。人工智能是建立在数据之上的，但数据是基础，数据是连接我们所有学科的东西。如果我们走遍校园，问一下，你知道，你们有什么数据？你们有什么数据？人们有数据。即使是人文学者，即使是人文学者也有数据。所以，我们的许多学科都建立在数据之上。这就是我们关注的。我们真正的使命是激发各个领域的创新。[笑声]我想明确一点，可能与我们不同的是，我们确实是指所有领域。所以，你知道，我们开玩笑说，我的副主任实际上是一位历史学家。你可能会说，历史学家与人工智能有什么关系？嗯，历史学家正在关注这个时刻，他们正在对这个时刻正在发生的事情提出非常深刻的问题。这绝对是一个对历史学家、作家以及许多其他人来说都非常丰富的历史时刻。所以，我们试图看看如何将人们跨越所有这些不同的领域聚集在一起。举几个例子，你知道，是的，我们有一些标准的事情，但我们也有，例如，技术责任与再想象中心，在那里我们思考人工智能和当前社会提出的伦理问题和历史问题。话虽如此，我担心什么？我怎么想？我们的研究所怎么想？为什么我们关心这种跨学科性？这确实是我在高等教育中花费大量时间思考的界面，但总的来说也是如此。我知道我们都在以不同的方式回避这个问题。但重点是，我们正在走向人类与人工智能互动的综合点，也许我们不知道这种互动将如何形成，以及它将采取什么形式。作为一个教育机构，我们必须仔细考虑这一点。有实际原因，你知道，第一，我们的学生将做什么？你知道，第二，也考虑到我们学生的福祉。所以，我们可以就目前本科生群体的情况进行广泛的讨论。因为我们不一定在这个界面上进行大量思考。但你知道，第三，我们如何将这些东西融合在一起，使我们自己，人类和机器都变得更好？所以，从技术角度来看，一些实际的例子是思考如何让人类参与验证，正如前面所说。对我来说很重要，我是一名计算科学家，但次要是一名物理学家或化学家。我关心可解释性。我想知道，我如何理解正在发生的事情？所以，你知道，巴里和其他人也这么说。如果一个模型能够预测事物，那很好，但如果我实际上不理解它，那就有问题了。为什么我认为这是人机界面？嗯，你知道，人类的思维方式不同。我被培养成以生物学家或物理学家的身份思考不同的推理方式。计算机的思维方式不同，我们必须弥合这一差距。所以，如果我要推进物理学领域，我必须以可解释的方式理解人工智能到底在告诉我关于物理学什么。这是一个巨大的领域，在这个界面上。当然，作为第三个例子，自主人工智能的兴起。这对我在教育方面来说非常重要。因为我们通常教给本科生的就是他们将成为专家，对吧？他们将是房间里唯一的一个。但现在我们将拥有拥有成群人工智能的人类，或者拥有少数人类的成群人工智能。你知道，我们会看到最终结果如何。但重点是我们将在新的方式下与机器合作，人类将不得不成为领导者，他们将不得不学会如何领导，不仅是其他人，而且在某种意义上是机器。所以，这将是一个全新的界面。所以，所有这些，你知道，人工智能正在增加我们的力量。它正在增加我们的能力，但它肯定为高等教育带来了挑战和机遇。这个重要的界面，我们在这里相交，将是我们必须深入思考前进方向的地方。谢谢。[掌声]非常感谢。下一位演讲者是贾尼斯·戈尔斯博士。他是南加州大学维尔比工程学院的化学工程多莉教授兼工程学院院长。他是多孔介质中流体流动传输和反应过程的专家。作为工程学院院长，他启动了多项教育和研究计划，并倡导“工程+”的概念，强调工程的赋权性质，这导致了几个跨学科教育和研究项目的创建。他获得了希腊雅典国立技术大学的工程文凭，然后获得了加州理工学院的硕士和博士学位。贾尼斯，请。哼]>>嗯，谢谢米格尔。谢谢查克邀请我参加这个小组讨论。我错过了之前的小组讨论，因为我不得不在南加州大学做一些工作，然后我下来了，时间很紧。我只是想，我在10月份的国家工程院年会上做了一个全体演讲，主题是人工智能与工程教育。所以，你在这里看到的一些东西实际上是从那里借来的。我想先说一下，当我第一次成为教授时，我的系主任告诉我，工程有三件事：能源、材料和信息。我的论文是关于能源的。所以我说太好了，我在这里非常具体的领域。嗯，人工智能实际上是这三者的非凡结合。它是关于能源的。我们都知道它消耗多少能源。它是关于材料的，英伟达的芯片。你看到所有的股票价格，它上涨了多少，当然，它是关于数据和信息的。所以，当我看到这个时，它几乎就像我们以前从未见过的工程的体现，但以不同的方式。所以我认为这是渗透到我们所做很多事情中的东西。但它还有一个额外的方面，那就是信任的概念，因为理解和可解释性，我们之前提到过，是理解人工智能的整体方面非常重要的一部分，这就是人类的元素。所以，对我来说，现在人工智能和工程包含所有这三件事加上信任，我稍后会谈谈这一点。所以，我正在推送一些东西。哦，好的。是的。嗯，当我思考今天世界上发生的事情时，我问自己，未来什么会保持不变？所以，这是一个重要的问题。我相信未来会保持不变的是解决四个主要问题，这些问题出现在四个方面。我相信这对任何学科都是如此，不仅仅是工程学。[清嗓子]这四个方面是：一是所谓的“可持续繁荣”。我之所以不称之为“可持续性”，有几个原因。可持续性有时带有政治色彩，使其有点回避稀缺性，我认为我们需要摆脱这种状况。当我还是希腊语中的“可持续性”时，我很抱歉你必须忍受我。它是“Ephoria”，意思是永远绿色。所以，当你谈论可持续性时，不是从“viimoteis”的角度，意思是可行性，而是从“iOS永远绿色”的角度。我相信如果我们开始这样思考可持续性，我们将比其他方面走得更远，使它成为一些重要的事情。另一个重要方面是健康，显而易见。第三个重要方面是安全。安全，无论是网络安全还是太空安全，或其他方面。第四个方面是丰富生活，我认为这显然是我们许多学科都非常关心的事情。所以，丰富生活，无论是教育、科学发现、娱乐，还是其他一切，民主，无论你怎么称呼它。所以，对我来说，这是工程学的一种有些狭隘的观点，但我相信我们所做的很多事情都属于这个范畴。所以，我一直在努力将所有这些整合在一起，我创造了一个人类的马斯洛需求层次图，就是那个三角形。顺便说一句，人们称之为金字塔，但你们都知道它不是金字塔，它是三角形。[笑声]每个人都明白。嗯，筹款人也谈论筹款金字塔。实际上，它是幂律的对数图，但那是另一个[笑声]故事。所以，我认为这将在未来很多年里保持不变，因为我们确实喜欢在我们的世界中拥有所有这些方面，现在和未来。所以，问题是，所以，所以，这对我们的学生来说非常重要，例如，工程师学生要求我们要求他们具备这些领域的深厚技术领域知识。换句话说，我们不能简单地说所有这些都将由人工智能完成。我们必须确保我们的学生理解这一点，并且他们是这些领域的专家。所以，这是我们在看待教育的未来时非常重要的一个原则。顺便说一下，这是2008年，国家工程院阐述了所谓的工程大挑战，本质上就是我提到的这些方面。好的。哦，好的。这是我的马斯洛需求层次图。好的。只是[笑声]确保。问题是，什么在加速？显然，人工智能和计算能力在某种意义上加速了。转型时刻，转型时刻。它的性质比我们实际知道的指数增长更甚，最有可能接近奇点，甚至可能发生相变。所以，我有一个非常简单的，我不是创新大师，也不是商人。然而，看到创新的动力学以一种非常简单的方式来看待，并使创新的动力学是自催化的，这是很有趣的。所以，你比如说，da dt正比于a，然后你得到一个指数。所以，我为你发现了摩尔定律，只有一个方程。[清嗓子]然而，如果你让它成为一个二阶反应，比如说正比于a的平方，那么动力学就会得到一个奇点，这实际上很有趣。换句话说，如果这个加速更快，那么你就会得到一个奇点。奇点产生幂律。幂律基本上与物理学的相变有关。你可能知道，当你接近奇点或相变点时。所以，所以，我认为我们都，这不是我自己的发现，但似乎我们正面临着向自主性的相变。当我从人工智能的角度来看时，我看到了三件事：人工智能作为工具，人工智能作为催化剂（这里没有显示），以及人工智能作为技术。我稍后会向你解释我的意思。所以，我们对进入南加州大学的本科生做出的承诺是，到毕业时，他们将具备人工智能的工作知识，理解人工智能的机制，无论你是在计算机科学、电气工程、化学还是其他任何领域。我们的学生理解这一点，并在一定程度上揭开人工智能的神秘面纱，这是非常重要的。所以，这是我想提到的。所以，我现在将给你，希望你原谅我，一个象征性的方程来概括我刚才所说的一切。请不要向我扔西红柿，但这是我的方程。所以，我要求你拿一个三角形，加上马斯洛需求层次图，再加上双曲线，也就是奇点，然后你就会得到一个双螺旋。双螺旋由两条链组成。一条链是技术，另一条链是人类。这是你之前展示的两个手指。我以不同的方式看待它[笑声]，正如我所说，我认为我们今天非常真实地生活在这个世界里，这就是为什么你必须有一种“人在回路中”的模式，这实际上是技术和人类之间的交叉点，我认为这反映在这里。所以，我的希望是，我们将继续努力解决重要问题，无论是关于可持续性还是我称之为可持续繁荣，健康（显然发展非常快），安全以及所有这些其他事情，通过显著先进的计算能力来创造这种交叉点，这将需要一种非常精细的调整，如果你愿意的话，在我们之间的互动，技术和人类之间。在我继续之前，我想稍微提一下。我提到了人工智能作为工具，作为催化剂。我是一名化学工程师，所以我必须使用催化剂这个词。然后作为技术。让我来……所以，工具很明显，你知道，你只是谷歌搜索一下。就像谷歌搜索一样。这很好。在催化剂方面，我认为它对科学的加速有着巨大的影响，我们今天确实看到了这一点，同时也加速了学习，或者我们如何学习，所有这些都将以许多不同的方式发生戏剧性的变化。所以，顺便说一下，关于学习，我不是学习专家，但它在某种意义上需要改变你的……你知道，你的大脑中的连接，这需要能量，很可能是一个吸热反应。换句话说，你必须能够提供能量才能从一个地方到另一个地方。我认为人工智能是一种可以帮助的催化剂。但问题是，要确保你必须投入的能量继续存在，以便能够实现这种转变。如果你清楚地思考它，关于科学的加速，这正在我们眼前发生，我认为出现的重要问题是，未来博士生的作用是什么？我们是否会像现在一样要求我们的博士生五年，还是两年？我的意思是，随着加速，我们将如何评判我们学生的成就和人才的发展？我想稍微提一下人工智能作为一种技术，我认为这解决了为什么人工智能会跨越所有学科的问题。我使用布莱恩·阿瑟在2008年提出的技术定义，即技术是利用现象来实现有用目的。这就是我对技术的定义。我除了说现象是什么之外，什么也不说。所以，它可以是物理的、化学的、生物的，并且越来越多地是社会和行为的，如果你仔细想想的话。所以在人工智能出现之前，我们使用这种现象，我们现在仍然使用它，当我们进行物理信息机器学习或化学机器学习等等的时候。然而，当我们谈论人工智能时，我们不是利用现象来实现有用目的，而是利用数据来实现有用目的。换句话说，我们已经将物理、化学等排除在外。突然之间，所有这些技术都变得非常相似。所以我认为这就是你在现场看到的这种融合。我的演示到此结束。[笑声][掌声]请三位发言人到桌子来。好的。所以，我们有一些问题。我们的时间有限，但我们会尽力而为，仍然有一些话题需要探讨。所以，贾尼斯谈到了学习和教育可能受到人工智能影响的某些方面。所以，我想我会问布伦达，问一个基本相同的问题。人工智能如何改变工程和科学教育？是的。所以，首先，我不会把它局限于科学和工程教育。基本上，我的观点是，人工智能正在让我们成为我们领域的专家，也许我们本应一直是我们领域的专家。但在许多情况下，我过去觉得，你知道，某些STEM领域的教育是关于培养具有非常具体技能的人，但可能没有达到专家的水平。你知道，我们培养了很多计算机科学学位，我们培养了很多应用数学学位，这些学位是……使用这个过程，然后……用它做点什么。但我想人工智能正在让我们思考的是，我们如何发展所需的专业知识。

为了，嗯，指导人工智能，嗯，做出关于人工智能的决定，并验证人工智能。嗯，所以我们，我们真的，嗯，要求学生知道得足够多，嗯，在脑海中有一个关于事物如何运作的图像，嗯，这也许是我们以前并不总是要求的。而这种关于思考的图像，你知道，什么需要运作，嗯，也意味着你必须能够沟通，嗯，你认为什么需要运作，你还必须能够以这些方式领导。所以我们，我们真的，嗯，人工智能正在做的是，是迫使我们培养更高水平的专家，他们能够比我们过去更深入地整合多项技能。嗯，嗯，所以这需要我们重新思考我们的教育，以确保人们毕业时获得的学位确实内置了所有这些方面，并且他们能够真正地以他们以前无法做到的方式看待一项技术和看待一个领域。>> 谢谢。[清嗓子] 你有什么想补充的吗？关于那本书？人工智能是如何改变工程和科学教育的？>> 嗯，简而言之，因为时间不早了，我，嗯，我只说我真正认为人工智能应该做什么。我只给你们举个例子。当我谈到，嗯，嗯，你知道，废除系的时候，我指的是系之间的界限。我认为是时候让界限变得更加模糊，同时考虑生物学、物理学、化学，以及实验科学与理论科学与数据分析相关科学，并根据这些模式进行跨系界限的培训。我认为本科生可以参与研究的次数增加十倍。我认为研究生[清嗓子]学生一旦进入研究生院就真的需要学习人工智能方法。我认为教职员工迫切需要提升人工智能技能，否则整个事业就会受到大学结构和我们教职员工尚未了解的东西的阻碍，我认为大学可以真正向科技公司学习如何在六个月到一年的时间尺度内变得敏捷和改变，而不是几十年。是的，谢谢。这真的很重要。我认为，你知道，人工智能素养对教育来说是一个巨大的挑战。詹尼斯，你对人工智能如何再次改变科学教育有什么最后的看法吗？有什么你想补充的吗？>> 嗯，是的，我认为我们已经讨论了许多问题。我真的，嗯，试图理解今天传统上由助教扮演的角色是什么。>> 嗯，助教会被人工智能类型的东西取代吗？对我来说，这其实是一个显而易见的问题。>> 是的。>> 我还有另一个问题是关于，嗯，当我们培养人才时，比如说在研究生层面，博士层面，我们期望什么？我们如何评判这种发展，我们如何确保这一点，因为你知道，现在通常你期望的是，你获得博士学位，好吧，你发表了两三篇论文，太棒了，你毕业了，也许你一年发表了这三篇论文，你没有，因为科学的加速，所以我们可能不得不改变我们思考它的方式。>> 还有，这意味着什么，意味着，意味着，意味着指导和创造这类人。>> 这是一个很好的观点，你知道，我认为，事实上，研究生教育是当今高等教育中最脆弱的方面之一，对吧？我们用来支持研究生的模式正在迅速发展。让我来探讨另一个领域，我想我将从布伦达开始。问题是，随着快速的变化和对大量资源的需求，大学研究应该如何发展？>> 是的。[清嗓子] 所以，所以这又回到了我对大学角色的个人看法。所以，所以大学的角色，嗯，其他人可能有不同的看法。嗯，确实是，确实是，一个创新的地方，以及各种方式的原创思想。嗯，我们喜欢把自己看作是一个小型的试验台，至少在历史上是一个廉价的试验台。你知道，你可以考虑这个，你可以考虑那个。嗯，疯狂的想法。嗯，很多想法不一定需要与现实相符。通常它们不符。嗯，很多想法可能根本行不通。嗯，但它们是想法。嗯，它们教会人们，它们推动学生前进。嗯，这很好，这很有用。嗯，但重要的是我们要保持一种思想的试验台，这样我们就可以把这些想法。也许最好的想法会流向工业界，也许最好的想法会流向其他来源。嗯，但是，你知道，我们的角色是继续产生这些想法，这样，你知道，其他人就可以从中汲取养分。嗯，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且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>> 谢谢。[清嗓子] 你有什么想补充的吗？关于那本书？人工智能是如何改变工程和科学教育的？>> 嗯，简而言之，因为时间不早了，我，嗯，我只说我真正认为人工智能应该做什么。我只给你们举个例子。当我谈到，嗯，嗯，你知道，废除系的时候，我指的是系之间的界限。我认为是时候让界限变得更加模糊，同时考虑生物学、物理学、化学，以及实验科学与理论科学与数据分析相关科学，并根据这些模式进行跨系界限的培训。我认为本科生可以参与研究的次数增加十倍。我认为研究生[清嗓子]学生一旦进入研究生院就真的需要学习人工智能方法。我认为教职员工迫切需要提升人工智能技能，否则整个事业就会受到大学结构和我们教职员工尚未了解的东西的阻碍，我认为大学可以真正向科技公司学习如何在六个月到一年的时间尺度内变得敏捷和改变，而不是几十年。是的，谢谢。这真的很重要。我认为，你知道，人工智能素养对教育来说是一个巨大的挑战。詹尼斯，你对人工智能如何再次改变科学教育有什么最后的看法吗？有什么你想补充的吗？>> 嗯，是的，我认为我们已经讨论了许多问题。我真的，嗯，试图理解今天传统上由助教扮演的角色是什么。>> 嗯，助教会被人工智能类型的东西取代吗？对我来说，这其实是一个显而易见的问题。>> 是的。>> 我还有另一个问题是关于，嗯，当我们培养人才时，比如说在研究生层面，博士层面，我们期望什么？我们如何评判这种发展，我们如何确保这一点，因为你知道，现在通常你期望的是，你获得博士学位，好吧，你发表了两三篇论文，太棒了，你毕业了，也许你一年发表了这三篇论文，你没有，因为科学的加速，所以我们可能不得不改变我们思考它的方式。>> 还有，这意味着什么，意味着，意味着，意味着指导和创造这类人。>> 这是一个很好的观点，你知道，我认为，事实上，研究生教育是当今高等教育中最脆弱的方面之一，对吧？我们用来支持研究生的模式正在迅速发展。让我来探讨另一个领域，我想我将从布伦达开始。问题是，随着快速的变化和对大量资源的需求，大学研究应该如何发展？>> 是的。[清嗓子] 所以，所以这又回到了我对大学角色的个人看法。所以，所以大学的角色，嗯，其他人可能有不同的看法。嗯，确实是，确实是，一个创新的地方，以及各种方式的原创思想。嗯，我们喜欢把自己看作是一个小型的试验台，至少在历史上是一个廉价的试验台。你知道，你可以考虑这个，你可以考虑那个。嗯，疯狂的想法。嗯，很多想法不一定需要与现实相符。通常它们不符。嗯，很多想法可能根本行不通。嗯，但它们是想法。嗯，它们教会人们，它们推动学生前进。嗯，这很好，这很有用。嗯，但重要的是我们要保持一种思想的试验台，这样我们就可以把这些想法。也许最好的想法会流向工业界，也许最好的想法会流向其他来源。嗯，但是，你知道，我们的角色是继续产生这些想法，这样，你知道，其他人就可以从中汲取养分。嗯，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且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