【ZiDongHua之智能自動化收錄關鍵詞：人工智能 深度網(wǎng)絡 大模型 自然語言處理】
 
　　尖峰對話丨探索數(shù)學與人工智能的交叉融合的中國方案，丘成桐院士、戴瓊海院士等科學家對話2024中國人工智能大會
 
　　CCAI 2024
 
　　12月13日-15日，由中國人工智能學會主辦，北京市科學技術委員會、中關村科技園區(qū)管理委員會、北京市海淀區(qū)人民政府為支持的，主題為“創(chuàng)新驅動智啟新程”的2024中國人工智能大會（CCAI 2024）在北京成功舉辦。
 
 
 
　　尖峰對話
 
　　大會主論壇尖峰對話環(huán)節(jié)，中國科學院外籍院士丘成桐，中國工程院院士戴瓊海，南京應用數(shù)學中心副主任林文偉，北京雁棲湖應用數(shù)學研究院副院長鄔榮領，京東探索研究院院長何曉冬，5位科學家圍繞“AI for Math&Math for AI”的話題，深度探討了數(shù)學與人工智能之間千絲萬縷的聯(lián)系，以及它們在科學領域的相互作用與深遠影響。清華大學丘成桐數(shù)學科學中心副教授周源場外參與了討論，清華大學自動化系教授陶建華主持了這場備受矚目的跨界交流。
 
　　數(shù)學有望推動人工智能邁向真正智能
 
　　對話伊始，丘成桐院士率先分享了他對數(shù)學與人工智能關系的深刻見解。丘成桐院士雖謙稱非人工智能專家，但憑借其五十余載數(shù)學深耕經(jīng)驗，深刻洞悉數(shù)學對人工智能的關鍵意義。他認為，數(shù)學不僅專注于數(shù)字研究，更能將自然與社會邏輯轉化為物理、工程領域的實用定律，眾多數(shù)學成果已融入人工智能體系。他以自身經(jīng)歷為例，三十年前與學生顧險峰開啟圖形處理研究，引入黎曼面方法構建共形幾何分析理論，該理論經(jīng)多年發(fā)展，在工程與醫(yī)學領域廣泛應用，如醫(yī)學圖像分析處理。
 
 
　　丘成桐院士
 
　　在分析領域，丘成桐與其弟弟丘成棟發(fā)展的控制理論意義非凡。傳統(tǒng)工程多采用線性的卡爾曼濾波，而自然界多為非線性現(xiàn)象，他們的非線性控制理論借助人工智能可處理百維問題，突破傳統(tǒng)局限。
 
　　丘成桐院士還提出人工智能助力數(shù)學發(fā)展的兩大設想，一是效仿歐幾里得公理系統(tǒng)探尋人工智能基本公理以解釋現(xiàn)象；二是借鑒證明有限群的分類問題研究，推動人工智能邁向真正智能。
 
　　數(shù)學為人工智能決策提供堅實依據(jù)與合理判斷
 
　　戴瓊海院士在隨后的發(fā)言中對丘成桐先生的觀點深表贊同，并進一步闡述了自己對人工智能發(fā)展的深刻思考。他指出，人工智能的起源與發(fā)展離不開數(shù)學的支撐，早期依靠數(shù)學基礎逐步興起，如今卻在深度網(wǎng)絡和大模型階段遭遇瓶頸。深度網(wǎng)絡大模型所構建的高維空間難以求解，強非線性特征使其成為一個“黑箱”，導致決策困難重重，而這恰恰是數(shù)學作用尚未充分發(fā)揮的體現(xiàn)。
 
 
　　戴瓊海院士
 
　　戴瓊海院士強調，在人工智能邁向通用人工智能（AGI）的征程中，數(shù)學表達至關重要。正如物理學憑借數(shù)學的簡明表達實現(xiàn)飛速發(fā)展，人工智能同樣需要數(shù)學來清晰地表述其理念與問題，進而為決策提供堅實依據(jù)與合理判斷。
 
　　戴瓊海院士以腦科學為例，指出腦科學作為生命科學的核心領域，目前尚未能像物理學那樣借助數(shù)學進行精準表達，而一旦實現(xiàn)這一突破，認知科學將為人工智能貢獻巨大力量。因此，他呼吁數(shù)學家與人工智能學者攜手合作，共同攻克這一難題，通過數(shù)學手段深入探討人工智能大模型訓練中的數(shù)據(jù)荒問題，探索新的訓練方法與路徑。
 
　　何曉冬博士隨后從應用現(xiàn)狀切入，指出人工智能雖在加速科學發(fā)現(xiàn)上成效初顯，如AlphaFold預測蛋白質結構，但在基礎理論突破上仍有欠缺，生命科學等領域缺乏如物理定律般的基礎框架。他認為借助數(shù)學洞察力與人工智能工程工具結合有望突破。在自然語言處理領域，他提出人工智能如何有效傳達發(fā)現(xiàn)、以何語言溝通及能否自創(chuàng)符號邏輯等問題，強調數(shù)學與邏輯推理對提升人工智能理解表達能力的關鍵作用。
 
　　何曉冬博士
 
　　何曉冬博士還從產(chǎn)業(yè)視角出發(fā)，關注到人工智能大模型數(shù)據(jù)局限，認為數(shù)據(jù)利用率低與模型效率待提升是目前技術發(fā)展的困境，他預測下一代大模型的訓練大概率是通過模型生成的數(shù)據(jù)和標注、以及模型互相對抗這條“類強化學習”技術路線來推進。提出合成數(shù)據(jù)可成未來研究方向，以及探索數(shù)據(jù)驅動與邏輯推理結合的新架構，提升大模型知識推理的能力。
 
　　人工智能與數(shù)學融合創(chuàng)新開啟智能科學新時代
 
　　何曉冬博士發(fā)言后，周源副教授作為場外嘉賓分享了清華大學丘成桐數(shù)學科學中心在AI與基礎科學、數(shù)學交叉領域成果。他介紹了神經(jīng)和符號化結合思路，類比大腦雙系統(tǒng)理論，將神經(jīng)AI的直覺與符號推理路線融合，通過迭代優(yōu)化，將神經(jīng)直覺經(jīng)驗蒸餾抽象為規(guī)則，推動知識傳承發(fā)展。
 
　　周源副教授
 
　　周源副教授以生物科學分子合成問題為例，DreamCoder框架經(jīng)wake、abstraction、dreaming三個階段的迭代，成功解決大規(guī)模分子合成路徑搜索難題，驗證了其有效性，展示了神經(jīng)符號化AI在基礎科學問題解決上的廣闊前景。
 
　　之后，林文偉教授以與鼓樓醫(yī)院合作的腦腫瘤研究案例，生動展現(xiàn)了數(shù)學于人工智能醫(yī)療應用的關鍵價值。針對人腦不規(guī)則輸入AI致空間浪費問題，運用最優(yōu)傳輸理論轉化為立方體預處理，在BraTS國際比賽中，以少得多的顯卡配置在多項指標超越對手。后續(xù)腦腫瘤分割任務中，借助張量計算獲取幾何特征，在與Neuro-Oncology對比中，準確率大幅提升，彰顯了數(shù)學在人工智能醫(yī)學應用中的強大效能，為精準醫(yī)療提供有力支撐與借鑒。
 
　　林文偉教授
 
　　鄔榮領研究員接著著重闡述了丘成桐與其弟弟丘成棟發(fā)展的Yau-Yau非線性濾波器對中國人工智能發(fā)展的推動。他說，在生物醫(yī)學研究中，傳統(tǒng)還原論探究基因與疾病關系有局限，他們構建的idopNetwork結合GLMY拓撲理論，形成新研究范式，在腸道炎病理解析與材料科學研究中成果顯著。
 
　　鄔榮領研究員
 
　　鄔榮領研究員表示，面對自然界非線性現(xiàn)象，如疾病發(fā)生等隨機問題，Yau-Yau濾波器能精準確定內部規(guī)律，通過細菌競爭合作研究實例展示其卓越功效，堅信中國數(shù)學家開創(chuàng)的數(shù)學理論與人工智能融合可開辟中國特色發(fā)展道路。
 
　　中國特色的交叉研究為人工智能突破提供新路徑
 
　　丘成桐院士和戴瓊海院在很多場合提出，中國不能單純地模仿國外發(fā)展思路，得有自己顛覆式的創(chuàng)新，這種顛覆式的創(chuàng)新和數(shù)學以及更多的交叉學科密不可分。在對話的最后總結中，兩位泰斗級科學家圍繞數(shù)學與人工智能交叉的中國特色和中國方案分享兩個看法。
 
　　丘成桐院士認為，人工智能發(fā)展很快，應用了很多以前的數(shù)學成果，但還有很多重要的思想成果沒有用上，包括林文偉研究員和鄔榮領研究員分享的部分成果都是具有中國特色的成果，是海外學者沒有注意到的重要理論。
 
　　丘成桐院士還強調了數(shù)學于人工智能的核心地位與相互促進關系。共形幾何在圖形處理領域應用廣泛且深入，控制理論中的非線性濾波器為人工智能應對復雜現(xiàn)象提供新路徑，中國相關研究成果有望推動變革。他提及數(shù)學與人工智能在探索智能本質上的協(xié)同，以經(jīng)典數(shù)學與物理理論為例，期望人工智能借鑒其智慧實現(xiàn)躍升。
 
　　戴瓊海院士在總結中認同丘成桐院士的觀點，并指出當前人工智能面臨深度網(wǎng)絡大模型不可解釋、魯棒性不足、缺乏優(yōu)化及商業(yè)應用落地困境等問題，解決關鍵在于數(shù)學深度參與，優(yōu)化數(shù)據(jù)與模型，提升可靠性與解釋性，探索創(chuàng)新應用模式，實現(xiàn)多領域廣泛應用。
 
　　陶建華教授主持對話
 
　　此次尖峰對話全面深入探討“數(shù)學、科學與人工智能的關系”，科學家們從多元視角分享前沿成果與深刻見解，彰顯數(shù)學與人工智能在理論創(chuàng)新、應用實踐及未來發(fā)展方向上的緊密交融與相互促進，這為人工智能研究人員拓展思路，為我國人工智能基礎研究、源頭創(chuàng)新與跨學科融合發(fā)展提供了戰(zhàn)略指引與實踐參考。