智齿到底要不要拔？******

　　广州日报讯 (全媒体记者张青梅 通讯员于洋、刘琪莎)很多人都有智齿，长了智齿要不要拔？哪些情况需要拔？广州医科大学附属市八医院口腔科主任钟凡表示，四种情况需要拔除。

　　据介绍，智齿位于口腔内最里面，从大门牙往里数第八颗。它的个数和萌出情况因人而异，大多数人有上下左右对称的4颗牙，但有些人的智齿少于4颗甚至没有，很少人有多于4颗的智齿。它们通常在人18岁-23岁时萌出，而有些则只能部分萌出或完全不能萌出。

　　由于我们吃的食物越来越精细，导致容纳牙齿的下颌骨出现不同程度的退化，无法为智齿的萌出提供足够的空间。为了萌出，没有生长空间的智齿会错位阻生、异位萌出。

　　有些人的智齿因为萌出位置够，所以会正位长出来并像其他牙齿一样建立咬合，用起来像其他牙一样，这样的智齿可以保留。

　　有些人的智齿可能一生都不会萌出，也没有引起其他症状，这样的智齿我们只能花费时间去观察，可以暂不处理。

　　但是出现以下四种情况要重视——

　　冠周炎及间隙感染

　　阻生的智齿未完全萌出，与覆盖的牙龈之间形成空隙，藏污纳垢不易清洁。

　　当身体抵抗力低下时会导致牙龈发炎、流脓，严重炎症会流向各个间隙导致疼痛、面部肿胀，此时需要先消炎，待炎症消除后再拔除“惹祸”的智齿。

　　龋病、牙髓炎或牙周炎

　　没有位置优势的智齿自身容易发生蛀牙并进展为牙髓炎导致剧烈疼痛。

　　智齿向前倾斜萌出，与前面的大牙形成空隙导致食物嵌塞，从而导致大牙龋坏、牙髓炎及牙周炎。

　　此外智齿向前倾斜萌出的力量可能导致前面大牙的牙根吸收，这些情况最终导致牙齿损坏甚至不能保留。当有这种情况发生时，智齿需要拔除。

　　牙列拥挤

　　为了争夺萌出空间，智齿通常会挤压前面的牙齿，从而导致牙列不齐，牙列拥挤，影响美观。

　　而且智齿的萌出会导致牙列拥挤的复发，影响正畸治疗的效果。为此，通常需要拔除多余的智齿，以纠正牙列拥挤。

　　其他疾病

　　有时智齿形成异常的咬合状态，会引起颞下颌关节紊乱病。

　　此外由于反复发作的智齿冠周炎，可能会引起颌骨骨髓炎，导致骨头缺损。

　　而且，由于智齿周围天生存在一层“外衣”，这层“外衣”会因为外界的刺激从而出现颌骨囊性病变，这些都会给人们带来不适及生活的不便。

　　为此，如果出现上述情况，需及时就医并对症治疗。

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)