本屆人工智能大會的論壇有點不一樣。
7月26日，2025世界人工智能大會在滬開幕。為了讓大會論壇更具思辨性，本屆大會特意設(shè)置了“AI三問”系列論壇，將學界與業(yè)界的專家聚焦起來，一同探討AI在數(shù)學、科學、模型領(lǐng)域最關(guān)鍵的行業(yè)問題。
大會開幕兩日來，系列論壇上嘉賓們的觀點層出不窮，問題形形色色，但共通點在于，大家都談到了AI技術(shù)快速發(fā)展，正在為自身行業(yè)帶來范式性的變革。當AI浪潮不斷奔涌，關(guān)鍵學科正站在發(fā)展的十字路口。
數(shù)學之問
MathforAI還是AIforMath？
當前，人工智能與數(shù)學的邊界逐漸模糊。一方面，大模型參數(shù)突破萬億，傳統(tǒng)基于經(jīng)驗的調(diào)參方法陷入瓶頸，模型的泛化能力、安全性、能耗控制等核心問題，亟待數(shù)學理論的系統(tǒng)性支撐；另一方面，AI對數(shù)學的反哺效應(yīng)越發(fā)顯著，DeepMind開發(fā)的AI系統(tǒng)AlphaGeometry，在證明歐幾里得平面幾何定理方面超越國際數(shù)學奧林匹克競賽參賽者平均水平，改寫數(shù)學研究范式。
所以，數(shù)學與人工智能的關(guān)系是什么？到底是MathforAI還是AIforMath？這種雙向需求的碰撞，讓“數(shù)學之問”成為2025WAIC“AI三問”的起點——在2025WAIC“人工智能的數(shù)學邊界與基礎(chǔ)重構(gòu)”論壇現(xiàn)場，科學家們試圖求解。
有學者站在MathforAI一方。
菲爾茲數(shù)學科學研究院可持續(xù)發(fā)展中心主席路易斯·塞科認為，人工智能的誕生基于積累幾千年的數(shù)學智慧，故而其未來的進步也將依賴于數(shù)學未來的發(fā)展。
中國科學院院士徐宗本也認為，發(fā)展人工智能必須從基礎(chǔ)研究、原始創(chuàng)新抓起，這才是正確之路。
而另一方，AI現(xiàn)場自證實力——著名數(shù)學家、首位華人菲爾茲獎獲得者丘成桐現(xiàn)場出題，上海人工智能實驗室、商湯科技、階躍星辰、MiniMax四個基礎(chǔ)大模型現(xiàn)場解題并展示推理過程。
上海人工智能實驗室拿到的是2025國際數(shù)學奧林匹克競賽的一道幾何題；階躍星辰拿到的是不等式極值求解題；MiniMax拿到的是概率遞歸題，需要給N對襪子配對；商湯科技拿到的是平面幾何題。
這場數(shù)學競賽結(jié)果是，上海AI實驗室的Intern-IMO成功破解題目，獲官方認可；商湯“日日新”整個解答邏輯清晰，層層遞進，展現(xiàn)多路徑推理能力；階躍星辰在不等式證明中調(diào)用工具修正錯誤，最終完成形式化驗證；而MiniMax的M1不僅解出原題，還正確地回答了“條件減弱后，結(jié)論是否成立”。
MathforAI還是AIforMath？并沒有絕對的答案。但是2025WAIC釋放出一個強烈信號：人工智能的發(fā)展，必須夯實數(shù)學基礎(chǔ)理論、發(fā)展原始創(chuàng)新?！皵?shù)學界非常重視數(shù)學與AI模型的協(xié)同，目前國內(nèi)已形成三、四支核心研究力量。這是個好現(xiàn)象，上海開了一個很好的頭?！毙熳诒菊f。
2025世界人工智能大會。新華社照片
科學之問
AI是否會引發(fā)學科融合和科研范式變革？
在27日的一場思辨會上，一位年輕研究員提問：“現(xiàn)在大家都很肯定科學基礎(chǔ)大模型，但大模型需要涵蓋不同的學科，如何兼容各學科的廣度和深度呢？”
這個年輕人的疑惑，也是近年來困擾科學界的一個關(guān)鍵問題。大模型爆火后，科學界就一直在關(guān)注，是否能開發(fā)用于科研的科學基礎(chǔ)大模型。但在本屆人工智能大會上，記者了解到，由于跨學科難度大，對不同學科數(shù)據(jù)要求不一樣，科學基礎(chǔ)大模型的開發(fā)應(yīng)用面臨諸多挑戰(zhàn)。
當場不少科學家嘗試回答年輕人的問題?！拔覀儸F(xiàn)在的科學基礎(chǔ)大模型，就像三十年前的電腦操作系統(tǒng)，能做的事很有限，能加載的應(yīng)用程序也很有限。我們需要先把這個底座打好，再反復迭代，之后才能支持各個專業(yè)學科進行更深層次的拓展和創(chuàng)新?！敝袊茖W院自動化研究所副所長曾大軍說。
盡管科學基礎(chǔ)大模型目前還處于“打地基”階段，但科學界對于學科融合的大方向是十分堅定的。在場幾乎所有科學家都認同，AI將推動科學界學科融合，并引發(fā)科研范式的變革，“我們?nèi)擞芯窒扌裕刻熘挥?4小時還要睡覺和休息，但人工智能可以克服這些，只要有算力支撐，再加上算法優(yōu)化，機器一定能做到跨學科知識的融合。”
有人拿多模態(tài)大模型舉例，最開始，文字大模型和圖像大模型是并行的，現(xiàn)在慢慢融合，所以基礎(chǔ)科學大模型也可能如此，開始時各學科各自獨立，最后會融合到一起。
如何加速推進跨學科的基礎(chǔ)科學大模型建構(gòu)？答案可能是“開放”。中國工程院院士，之江實驗室主任王堅表示：“AI重構(gòu)的科研范式是開放的科學范式，不僅僅是賦能科學家，甚至是人人都可能成為科學家，我們傳統(tǒng)認識中的科學，也正在發(fā)生變化?！?/p>
他舉例說明，就在兩個月前，一位美國高中生利用NASA公開在網(wǎng)上的NEOWISE望遠鏡的觀測數(shù)據(jù)，通過人工智能技術(shù)發(fā)現(xiàn)了150萬個新天體，并且作為唯一作者，在天文學頂級期刊上發(fā)表了研究成果。而他發(fā)明的算法，被其他團隊用來進行天體研究，同樣也產(chǎn)出了不錯的成果。王堅說：“開放科學范式的構(gòu)建，在今天顯得前所未有的重要?！?/p>
2025世界人工智能大會。新華社照片
模型之問
模型泛化能力不足是否源于架構(gòu)局限？
大模型產(chǎn)業(yè)同樣在經(jīng)歷范式變革。在過去這大半年的時間里，主流的大模型訓練模式，從原來的由OpenAI所開創(chuàng)的，以預訓練為主、監(jiān)督學習為輔的范式，逐漸轉(zhuǎn)移到了注重提升推理能力的強化學習范式。
這一變化與人類對大模型性能要求的提高有關(guān)。隨著近年來大模型的應(yīng)用不斷深入，人們發(fā)現(xiàn)，一些大模型在特定數(shù)據(jù)集上準確率達到99%，卻會在現(xiàn)實場景中頻繁翻車。業(yè)界開始反思，模型的泛化能力不足，是否是因為架構(gòu)設(shè)計本身出了問題。
也就是在這個時候，DeepSeek橫空出世，讓人們見識到強化學習的優(yōu)勢。傳統(tǒng)預訓練模式，通過海量文本數(shù)據(jù)的學習，讓大模型掌握語法、語義以及常識性知識，從而能夠在多種任務(wù)上做出回應(yīng)。強化學習模式，是通過讓大模型不斷試錯，在與環(huán)境的交互中逐漸改進性能。這種方法彌補了數(shù)據(jù)不足帶來的限制，還能讓模型在復雜任務(wù)中表現(xiàn)得更加智能。
“傳統(tǒng)的訓練范式在面對復雜的選擇時，也無法給出決策。強化學習最了不起的地方在于，大模型能夠自推理，找到一條邏輯自洽的因果鏈達成目標，這就能顯著提升大模型的性能?！彪A躍星辰首席科學家張祥雨說。
但強化學習模式也有其弊端之處。商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學家林達華表示，使用強化學習訓練模式的大模型幻覺現(xiàn)象會更加明顯，思考過程較為冗長。
業(yè)界認為，強化學習并不是“終點”，范式的變革仍將繼續(xù)。上海人工智能實驗室青年領(lǐng)軍科學家、書生大模型負責人陳愷認為，只能接受確定性的、數(shù)學代碼式的反饋，是強化學習當前面臨的瓶頸問題，未來強化學習還需解決“如何接受自然場景非確定性答案”。
原標題：《2025世界人工智能大會：有關(guān)AI的三個“靈魂之問”》
欄目主編：孟群舒
來源：作者：解放日報吳丹璐俱鶴飛
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