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“就目前来看，我国仅有北京、天津、上海、广东、陕西等地实现了养老金省级统筹，要抓紧在2020年底前实现各省完成养老金的省级统筹，否则全国统筹就无法谈起。”董登新同样表示，为解决部分地方养老金缺口问题，养老金全国统筹势在必行，要在养老基金中央调剂制度的基础上尽快实现养老保险全国统筹。

具有讽刺意味的是，在近期对人工智能的限度的讨论中，很多形如“人工智能永远也无法……”的断言反而是出自“人工智能专家”之口。这其实也源于主流人工智能在历经挫败后对“大问题”的回避。很多人研究多年“人工智能”，但只是注重于对某个别功能的实现和某个别问题的解决，因此在他们说“没人知道如何实现通用智能”时，他们实际上说的是“我不知道怎么做，而且我所追随的那些名人也不知道怎么做。其它人的工作不值得注意，因为反正他们也还没做出来呢”。由于有理由认为通用智能系统和专用系统是非常不同的领域，在后者的研究中成名的人物对前者发言时权威性其实是很有限的，而且“现在还没做出来”和“永远也不能做出来”显然不是一回事。

如果贾扬清真的加入阿里，或许可以期待一个中国的框架登上大规模AI架构的舞台。总之，无论如何，期待大神的选择和未来。责任编辑：张恒星 SF142全国政协委员袁亚非：“中国式养老”要用新技术赋能，才能找到机会21世纪经济报道 21财经APP 王英旭 北京报道

总之，通用人工智能目前起码应被看作是可能的，因为没有足够强的反面理由。实 现 途 径由于专用系统的实现途径因问题而异，在这里我只讨论通用人工智能，而且只集中分析几种常见的观点，而把对我自己的研究进路的介绍留给其它文章。在相信通用人工智能可能实现的人们当中，目前最被看好的技术自然非深度学习莫属。每当深度学习的一个新用途出现，总会有人说 “这标志着又向通用人工智能前进了一步”，似乎在这个方向上走下去就是了。在《深度神经网络会产生人这样的智能吗？》中，我已经说明了通过深度学习以及相关的机器学习技术实现通用智能的困难。这里要补充的一点是：有人认为深度学习已经是“通用”的了，因为这个技术可以被应用于很多不同的领域。但这不是“通用人工智能”的意思。深度神经网络的确既能被训练下围棋，也能识别照片，但同一个网络不能同时做这两件事。由于以往的机器学习研究基本上都是以“逼近单一函数”为指向的，把它们推广到多目标（尤其是设计时没有考虑过的目标）绝不是个容易的事，因为它要求整个研究规范的根本改变。时至今日，尚没有一个用深度学习实现通用人工智能的完整路线图，而相信这个可能性的人往往是从已有的成果做简单外推。

消防人员在公寓内发现两对夫妻和一名孩童遗体，还有一张沙发着火。知情人士告诉法新社，年轻女子“手脚被绑住，嘴巴被封，脖子被带子缠绕”。调查人员称，该女子父母的遗体也有暴力对待的迹象。孩童明显因吸入烟雾而丧命。报道称，事发后，约20名居民从这栋4层楼公寓撤离。目前，罹难者的身分尚未确认。

此外，和Kitty Hawk一样，Uber也希望自己的飞行出租车最终可以做到自动飞行——尽管初期可能还是需要人类驾驶。虽然选了洛杉矶作为试点城市，但毕竟总部在旧金山，所以Uber衡量速度也是拿硅谷的距离打比方：Uber说了，他们的“空中出租车”能把从硅谷最北端的旧金山、到最南端的圣何塞开车60分钟的交通时间，一下子缩短成15分钟。