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体测跑800米是噩梦？学会这招轻松跑完******

　　最近，不少大学进行了体测，很多跑完800米、1000米的大学生们都会咳个不停。其实，跑完咳个不停，和不当的呼吸方式有关。

　　1　跑完步我们为什么会咳嗽？

　　当我们跑步速度不快时，用鼻子呼吸就可以满足身体对氧气的需求，而且鼻子呼吸，可以帮助过滤空气中灰尘等颗粒物，气温低时可起到加热空气作用，减少冷空气对气管、肺部的刺激。

　　但是当我们进入加速阶段时，仅靠两个鼻孔无法满足对氧气的需求，这时就需要用嘴巴呼吸，但是由于秋冬天气寒冷，气候干燥，寒冷干燥的空气直接进入口腔，会刺激我们的口腔、咽喉和气管黏膜，大脑会判断呼吸道有异物入侵，于是我们就会咳嗽以排除异物，所以跑完咳嗽是我们身体的正常反应。

　　机智的网友可能会问：那我不用嘴呼吸，全程用鼻子呼吸不就不咳嗽了吗？

　　只用鼻子呼吸可能确实不会咳嗽，但当你需要提速时，只用鼻子呼吸，身体的摄氧量就达不到，就会难受，坚持不下来，否则就只能一直慢跑，无法提速。

　　用嘴还是鼻子其实取决于身体对氧气的需求量，并没有绝对统一的标准。所以，跑步时不是绝对地不要用嘴巴呼吸，毕竟嘴巴呼吸可以增加我们的供氧量，提高我们的速度。我们要学会的是正确地用嘴巴呼吸，而不是张嘴，让冷风无情地往里面灌。

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　　2　学会腹式呼吸

　　我们正常呼吸的时候，使用的是胸式呼吸，主要用的肺的中部和上部呼吸，吸气的时候，腹部提起变小；呼气的时候，腹部放下变大。这种呼吸方式会增加我们的肺部和心脏负担。肺部和心脏必须工作得更勤快，才可以确保氧供应充足。

　　腹式呼吸简单地来说就是“鼻吸口呼”。与胸式呼吸相反，腹式呼吸时，吸气的时候腹部鼓起来，呼气的时候腹部下沉。整个过程是靠横膈肌的活动完成的，当吸气时，横膈膜收缩并向下移动，胸部的肌肉收缩以使胸腔扩大，这些动作会扩充胸腔的容量，并将空气吸入肺部，让肺扩张到最大限度，并最大限度地吸入空气，进而可以提高每一次呼吸的氧气吸入量。

　　与横膈膜相连的其他解剖结构 图源：《高效呼吸训练：舞蹈、瑜伽、普拉提的功能性练习》，埃里克·富兰克林

　　如果找不到感觉，可以把手放在腹部，吸气的时候去感受腹部和手的对抗，呼气的时候感受手随着我们的腹部一起下陷。

　　如果呼吸的时候出现憋气或不顺畅，可以保持平静的呼吸，放松之后再进行腹式呼吸。

　　学会用腹式呼吸法跑步，鼻吸口呼，寒冷的空气不会直接进入我们的口腔，可以有效避免跑完咳嗽的困扰。

　　3　呼吸的进阶——韵律呼吸

　　如果你已经学会了腹式呼吸，想在跑步提速的同时更加轻松，可以尝试韵律呼吸。

　　韵律呼吸建立在腹式呼吸的基础上，但在节奏上进行了创新，认为应该采用奇数的呼吸模式，即三步一吸，两步一呼，或者两步一吸，一步一呼。

　　跑步时，当我们的脚在开始呼气的时候落到地面，会产生最强的冲击力，此时身体的稳定性最差的。如果采用两步一吸，两步一呼，或者三步一吸，三步一呼这种偶数的呼吸模式时，呼气的时候总是落在同一只脚上，身体的冲击力完全由同一只脚承担，容易给脚部造成伤害。

　　而韵律呼吸提倡的奇数呼吸模式可以让我们的左右脚落地时轮流呼气，让左右脚均匀地承担身体的冲击力。

　　至于是采取三步一吸，两步一呼，还是两步一吸，一步一呼，取决于我们跑步的状态。

　　如果是长跑或对速度没有什么要求，可以采取三步一吸，两步一呼，数到3时吸气，再数到2时呼气。如果在比赛时冲刺，或者需要提速，可以采取两步一吸，一步一呼，数到2时吸气，再数到1时呼气。

　　感兴趣的朋友不妨尝试一下，学会了呼吸，也许800/100米就不再是噩梦了。

　　资料来源：科普中国、全民较真-腾讯新闻、《跑步时该如何呼吸》《高效呼吸训练：舞蹈、瑜伽、普拉提的功能性练习》

　　整理：党敏

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）