资料图:2022年6月26日,观众在南京博物院参观“晋国”特展。图为展出的夔龙纹编钟吸引观众的目光。中新社记者 泱波 摄
中新社记者:当下,世界范围内冲突持续,东西方对战争也有不同理解。例如《孙子兵法》提出“慎战”的思想,而《战争论》等西方著作,更强调如何摧毁敌军。中国与西方,对待战争与和平有何差别?
安乐哲:西方的战争观将胜利作为唯一目标,打仗是追求名誉和荣光。而中国讲究“文武”,战争目标不是胜利,而是“义”,是仁义的“义”;“义”也是优化共生体系的一个目标。“义”既指道德,也指意义。如果要追求最有意义、最道德的生活,应该完全依靠“文”,但当不得已的情况发生时,又必须得用“武”,这是中国文化对“打仗”的一种态度。就像《孙子兵法》中所表达的精神,“用兵”是决定生死命运时不得已而为之的事情,但凡有一丝可能不打仗,就不要出兵。
田辰山:西方对战争的概念,基于“有限游戏”“零和游戏”,强调“赢了后通吃”,战争(的目的)在于夺取霸权、主宰世界,为达目的可以不择手段;西方文化中的“和平”,就是“我征服你、你臣服于我”,没有正义、不正义之分。
中国对战争的观念,与西方有本质不同。汉字“武”字,本身就是“止戈”的意思,这正是中国文化特有的。中国对战争(的观念)是一种“仁义”思想的延伸,即“打仗必须出师有名”,要为了仁义。中国围棋最能表达这种思想,即尽可能避免、减少双方的损失和伤亡。《孟子》对此也有充分阐释,不是要把对方置于死地,控制住即可。所以中国的战争思想,是以仁义和人民的支持作为最大力量,而非唯武器论。
中新社记者:孙中山先生做东西文明比较时,曾提出“王道主义”“霸道主义”。如今该如何理解“王道”和“霸道”之辩?
安乐哲:美国历史学教授詹姆士·汉金斯(James Hankins)在《道德政治》(Virtue Politics)一书中提出,意大利文艺复兴时期(的成就),跟政治制度的关系很小,最重要的是与领导的教育水平和道德有关。“王道”反映的是,领导阶层如何通过教育,提升自己的认知和道德,心胸宽广、有很强的包容精神;同时建立一个有益的制度体系。“王道”强调整体性。
田辰山:孙中山当时说的“王道主义”和“霸道主义”在今天仍然切中要害、十分有意义,今天的“霸道主义”仍然是孙中山那个时代的“霸道主义”,本质没有变。
什么是“霸道主义”?是一种存在于思想文化中的个人主义意识形态。“霸道主义”不讲仁义,只讲谁有更大实力,靠力量争夺利益。
什么是“王道主义”?“王道”是仁政、民本政治,不是单纯讲武力。“仁义之道”致力于维护百姓利益,要得民心。现在的“王道”,就是社会主义,讲“和合”文化,讲“公”字,社会主义讲的是人民的政治。
视频:【东西问·中外对话】田辰山:要警惕当今“霸道主义”依然横行来源:中国新闻网
中新社记者:“仁义”与“和”文化对全球合作有何时代意义?
安乐哲:现在世界最大的问题是分散了。谈到“一多不分”,我们有“多”,但目前缺“一”,这个“一”能从哪里来?中国的历史可以给世界启发。中国的“和”文化、家庭观念,也是属于全人类的文化,要让全球更多了解“和”的概念,这是全球发展的未来。
当下,世界面临诸多共同挑战,例如疫情、气候变暖、恐怖主义等。很多事中国没办法自己解决,美国也没办法,只有合作才能找到方法,“和而不同”是解决当今全球问题的唯一路径。除了打造“共同体”以外,我们还有什么其他选择呢?
田辰山:从“和而不同”的文化提出来的中国方案,方向是对的,符合世界人类共生的一种哲学追求,全世界应该走“和而不同”的道路,而不是打起来没完。“和”是有前提的,要在人类命运共同体的层面上才能实现,“一带一路”是一种实践方式。这是对“零和游戏”的世界规则的一种转折性的运作。反对者和破坏者会很多,阻力会很大,但要有信心,保持理智思考,具体问题具体对待。
解决世界问题,现在光讲“你输我赢”这样的“有限游戏”,是不行的,要回到“无限游戏”上来,只有讲共赢才行。儒学正是提供了共赢思路的文化。(完)
提速近10倍!基于深度学习的全基因组选择新方法来了****** 近日,中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用,将助力深度学习在全基因组选择中的应用,为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物(Molecular Plant)》上。 全基因组选择作为新一代育种技术,通过构建预测模型,根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择,从而缩短育种世代间隔,加快育种进程,节约成本,推动现代育种向精准化和高效化方向发展。 统计模型作为全基因组选择的核心,极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型,难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。 相较于传统模型,非线性模型(如深度网络神经)具备分析复杂非加性效应的能力,人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机,深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。 该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料,通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。 与其他五种主流预测方法相比,该方法有以下优点: 可以利用多组学数据开展全基因组预测;算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构,可以有效降低模型错误率,提高运行速度;预测精度稳健,在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当,在大规模数据集上预测优势更加明显;计算时间与传统方法相近,比已有深度学习方法提速近10倍;超参数调整对用户更加友好。 该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。 学术支持 中国农业科学院作物科学研究所 记者 宋雅娟
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