敏巧夏

數(shù)學和人工智能能否碰撞出更大的火花？2025年世界人工智能大會“數(shù)學與人工智能”學術會議昨天舉行，與會專家學者就數(shù)學與人工智能的融合發(fā)展提出了諸多前瞻性見解，搭建了跨國界、跨學科的高端對話平臺，更推動了全球科研機構與企業(yè)間的深度協(xié)同。

此次會議由斯梅爾數(shù)學與計算研究院、中國工業(yè)與應用數(shù)學學會主辦，華院計算技術（上海）股份有限公司承辦。

上海始終高度重視數(shù)學與人工智能融合發(fā)展，推動數(shù)學基礎創(chuàng)新與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展更上新臺階，實現(xiàn)1+1大于2的效能，讓數(shù)據(jù)源的理論研究與產(chǎn)業(yè)應用需求精準對接，搭建各類產(chǎn)學研用的平臺，營造創(chuàng)新人才優(yōu)越的發(fā)展環(huán)境。

中國科學院院士、中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院研究員袁亞湘表示，數(shù)學與人工智能的融合發(fā)展將日益緊密，數(shù)學在人工智能發(fā)展中的基礎性作用將愈發(fā)凸顯。他指出，當前亟需提升社會各界，特別是科技政策制定部門對數(shù)學重要性的認識。在布局國家人工智能戰(zhàn)略時，不能僅聚焦于計算機等工科領域，而應當充分重視數(shù)學學科的關鍵支撐作用，吸納數(shù)學家深度參與，以充分發(fā)揮多學科協(xié)同創(chuàng)新的優(yōu)勢。

歐洲科學院院士、歐洲人文和自然科學院院士，阿卜杜拉國王科技大學應用數(shù)學與計算科學教授許進超強調數(shù)學家不應僅滿足于對已有AI模型的"事后解讀"，而應主動引領下一代AI發(fā)展。當前AI研究面臨資源分配的結構性困境，數(shù)學家雖能提供理論突破，但缺乏大算力、大數(shù)據(jù)和團隊支持，難以快速驗證構想。為此，他提出數(shù)學界需建立更緊密的產(chǎn)學研合作機制，將逼近論、優(yōu)化理論等傳統(tǒng)優(yōu)勢領域轉化為AI創(chuàng)新的核心驅動力，提升模型架構設計、優(yōu)化算法解釋等關鍵環(huán)節(jié)。

西安交通大學教授、西安數(shù)學與數(shù)學技術研究院副院長孟德宇強調了數(shù)學思維在機器學習中的核心作用，認為數(shù)據(jù)、模型和算法的本質是一種形式化語言，只有通過嚴格的數(shù)學分析才能深刻理解并改進機器學習方法。他以損失函數(shù)和卷積算子為例，指出傳統(tǒng)工科方法往往基于簡化假設（如固定損失函數(shù)或僅考慮平移等變性），而數(shù)學視角能揭示更復雜的數(shù)據(jù)噪聲結構和算子性質（如旋轉/尺度等變性），從而設計出更魯棒的模型。他呼吁數(shù)學研究者應積極介入AI領域，通過理論創(chuàng)新與工科團隊合作，在算法設計、模型解釋等環(huán)節(jié)發(fā)揮不可替代的作用，最終推動機器學習在性能和可解釋性上的雙重突破。

歐洲人文和自然科學院外籍院士、歐洲科學院院士、上海交通大學自然科學研究院院長金石認為，AI與數(shù)學的結合本質上是一種“認知增強”，它打破了人類固有思維的限制，使得研究者能夠同時處理多尺度、高維度的復雜問題。因此，AIforMath的真正價值不在于替代傳統(tǒng)方法，而在于創(chuàng)造更多新的機會去探索更多未知世界，系統(tǒng)性地拓展人類科學的認知邊界，最終實現(xiàn)從解決既定問題到發(fā)現(xiàn)未知問題的范式轉換。

武漢大學弘毅特聘教授，湖北國家應用數(shù)學中心主任楊志堅犀利地指出，當前AGI的發(fā)展模式是"亂戰(zhàn)"狀態(tài)，缺乏像傳統(tǒng)科研那樣的組織性。他提出AI有“三條腿”：數(shù)據(jù)、算力、算法，其中數(shù)學界最能發(fā)力的是數(shù)據(jù)——包括構建數(shù)學專用數(shù)據(jù)集、建立數(shù)據(jù)標準等基礎性工作。針對當前發(fā)展，他提出三個具體建議：第一，數(shù)學界需要組織起來，系統(tǒng)性地開展數(shù)據(jù)基礎設施建設；第二，重視邊緣分布等關鍵數(shù)據(jù)特征的挖掘，提升研究效率；第三，在擁抱大模型的同時，要保持理性認知，建立科學的評估體系。