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(shù)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(gòu)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(shù)(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(chǔ)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(chǔ)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(lǐng)域,而應當充分重視數(shù)學學科的關(guān)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(diào)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(lǐng)下一代AI發(fā)展。當前AI研究面臨資源分配的結(jié)構(gòu)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(gòu)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(lǐng)域轉(zhuǎn)化為AI創(chuàng)新的核心驅(qū)動力,提升模型架構(gòu)設(shè)計、優(yōu)化算法解釋等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
西安交通大學教授、西安數(shù)學與數(shù)學技術(shù)研究院副院長孟德宇強調(diào)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(zhì)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(shè)(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(jié)構(gòu)和算子性質(zhì)(如旋轉(zhuǎn)/尺度等變性),從而設(shè)計出更魯棒的模型。他呼吁數(shù)學研究者應積極介入AI領(lǐng)域,通過理論創(chuàng)新與工科團隊合作,在算法設(shè)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(jié)合本質(zhì)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(zhuǎn)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(gòu)建數(shù)學專用數(shù)據(jù)集、建立數(shù)據(jù)標準等基礎(chǔ)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(chǔ)設(shè)施建設(shè);第二,重視邊緣分布等關(guān)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。
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