【ZiDongHua之智能自動(dòng)化收錄關(guān)鍵詞：人工智能 深度網(wǎng)絡(luò) 大模型 自然語言處理】
 
　　尖峰對(duì)話丨探索數(shù)學(xué)與人工智能的交叉融合的中國(guó)方案，丘成桐院士、戴瓊海院士等科學(xué)家對(duì)話2024中國(guó)人工智能大會(huì)
 
　　CCAI 2024
 
　　12月13日-15日，由中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)主辦，北京市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)、中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會(huì)、北京市海淀區(qū)人民政府為支持的，主題為“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)智啟新程”的2024中國(guó)人工智能大會(huì)（CCAI 2024）在北京成功舉辦。
 
 
 
　　尖峰對(duì)話
 
　　大會(huì)主論壇尖峰對(duì)話環(huán)節(jié)，中國(guó)科學(xué)院外籍院士丘成桐，中國(guó)工程院院士戴瓊海，南京應(yīng)用數(shù)學(xué)中心副主任林文偉，北京雁棲湖應(yīng)用數(shù)學(xué)研究院副院長(zhǎng)鄔榮領(lǐng)，京東探索研究院院長(zhǎng)何曉冬，5位科學(xué)家圍繞“AI for Math&Math for AI”的話題，深度探討了數(shù)學(xué)與人工智能之間千絲萬縷的聯(lián)系，以及它們?cè)诳茖W(xué)領(lǐng)域的相互作用與深遠(yuǎn)影響。清華大學(xué)丘成桐數(shù)學(xué)科學(xué)中心副教授周源場(chǎng)外參與了討論，清華大學(xué)自動(dòng)化系教授陶建華主持了這場(chǎng)備受矚目的跨界交流。
 
　　數(shù)學(xué)有望推動(dòng)人工智能邁向真正智能
 
　　對(duì)話伊始，丘成桐院士率先分享了他對(duì)數(shù)學(xué)與人工智能關(guān)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(xué)深耕經(jīng)驗(yàn)，深刻洞悉數(shù)學(xué)對(duì)人工智能的關(guān)鍵意義。他認(rèn)為，數(shù)學(xué)不僅專注于數(shù)字研究，更能將自然與社會(huì)邏輯轉(zhuǎn)化為物理、工程領(lǐng)域的實(shí)用定律，眾多數(shù)學(xué)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(xué)生顧險(xiǎn)峰開啟圖形處理研究，引入黎曼面方法構(gòu)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(xué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，如醫(yī)學(xué)圖像分析處理。
 
 
　　丘成桐院士
 
　　在分析領(lǐng)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(xué)發(fā)展的兩大設(shè)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(dòng)人工智能邁向真正智能。
 
　　數(shù)學(xué)為人工智能決策提供堅(jiān)實(shí)依據(jù)與合理判斷
 
　　戴瓊海院士在隨后的發(fā)言中對(duì)丘成桐先生的觀點(diǎn)深表贊同，并進(jìn)一步闡述了自己對(duì)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(xué)的支撐，早期依靠數(shù)學(xué)基礎(chǔ)逐步興起，如今卻在深度網(wǎng)絡(luò)和大模型階段遭遇瓶頸。深度網(wǎng)絡(luò)大模型所構(gòu)建的高維空間難以求解，強(qiáng)非線性特征使其成為一個(gè)“黑箱”，導(dǎo)致決策困難重重，而這恰恰是數(shù)學(xué)作用尚未充分發(fā)揮的體現(xiàn)。
 
 
　　戴瓊海院士
 
　　戴瓊海院士強(qiáng)調(diào)，在人工智能邁向通用人工智能（AGI）的征程中，數(shù)學(xué)表達(dá)至關(guān)重要。正如物理學(xué)憑借數(shù)學(xué)的簡(jiǎn)明表達(dá)實(shí)現(xiàn)飛速發(fā)展，人工智能同樣需要數(shù)學(xué)來清晰地表述其理念與問題，進(jìn)而為決策提供堅(jiān)實(shí)依據(jù)與合理判斷。
 
　　戴瓊海院士以腦科學(xué)為例，指出腦科學(xué)作為生命科學(xué)的核心領(lǐng)域，目前尚未能像物理學(xué)那樣借助數(shù)學(xué)進(jìn)行精準(zhǔn)表達(dá)，而一旦實(shí)現(xiàn)這一突破，認(rèn)知科學(xué)將為人工智能貢獻(xiàn)巨大力量。因此，他呼吁數(shù)學(xué)家與人工智能學(xué)者攜手合作，共同攻克這一難題，通過數(shù)學(xué)手段深入探討人工智能大模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)荒問題，探索新的訓(xùn)練方法與路徑。
 
　　何曉冬博士隨后從應(yīng)用現(xiàn)狀切入，指出人工智能雖在加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)上成效初顯，如AlphaFold預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但在基礎(chǔ)理論突破上仍有欠缺，生命科學(xué)等領(lǐng)域缺乏如物理定律般的基礎(chǔ)框架。他認(rèn)為借助數(shù)學(xué)洞察力與人工智能工程工具結(jié)合有望突破。在自然語言處理領(lǐng)域，他提出人工智能如何有效傳達(dá)發(fā)現(xiàn)、以何語言溝通及能否自創(chuàng)符號(hào)邏輯等問題，強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)與邏輯推理對(duì)提升人工智能理解表達(dá)能力的關(guān)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(guān)注到人工智能大模型數(shù)據(jù)局限，認(rèn)為數(shù)據(jù)利用率低與模型效率待提升是目前技術(shù)發(fā)展的困境，他預(yù)測(cè)下一代大模型的訓(xùn)練大概率是通過模型生成的數(shù)據(jù)和標(biāo)注、以及模型互相對(duì)抗這條“類強(qiáng)化學(xué)習(xí)”技術(shù)路線來推進(jìn)。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(qū)動(dòng)與邏輯推理結(jié)合的新架構(gòu)，提升大模型知識(shí)推理的能力。
 
　　人工智能與數(shù)學(xué)融合創(chuàng)新開啟智能科學(xué)新時(shí)代
 
　　何曉冬博士發(fā)言后，周源副教授作為場(chǎng)外嘉賓分享了清華大學(xué)丘成桐數(shù)學(xué)科學(xué)中心在AI與基礎(chǔ)科學(xué)、數(shù)學(xué)交叉領(lǐng)域成果。他介紹了神經(jīng)和符號(hào)化結(jié)合思路，類比大腦雙系統(tǒng)理論，將神經(jīng)AI的直覺與符號(hào)推理路線融合，通過迭代優(yōu)化，將神經(jīng)直覺經(jīng)驗(yàn)蒸餾抽象為規(guī)則，推動(dòng)知識(shí)傳承發(fā)展。
 
　　周源副教授
 
　　周源副教授以生物科學(xué)分子合成問題為例，DreamCoder框架經(jīng)wake、abstraction、dreaming三個(gè)階段的迭代，成功解決大規(guī)模分子合成路徑搜索難題，驗(yàn)證了其有效性，展示了神經(jīng)符號(hào)化AI在基礎(chǔ)科學(xué)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(dòng)展現(xiàn)了數(shù)學(xué)于人工智能醫(yī)療應(yīng)用的關(guān)鍵價(jià)值。針對(duì)人腦不規(guī)則輸入AI致空間浪費(fèi)問題，運(yùn)用最優(yōu)傳輸理論轉(zhuǎn)化為立方體預(yù)處理，在BraTS國(guó)際比賽中，以少得多的顯卡配置在多項(xiàng)指標(biāo)超越對(duì)手。后續(xù)腦腫瘤分割任務(wù)中，借助張量計(jì)算獲取幾何特征，在與Neuro-Oncology對(duì)比中，準(zhǔn)確率大幅提升，彰顯了數(shù)學(xué)在人工智能醫(yī)學(xué)應(yīng)用中的強(qiáng)大效能，為精準(zhǔn)醫(yī)療提供有力支撐與借鑒。
 
　　林文偉教授
 
　　鄔榮領(lǐng)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(duì)中國(guó)人工智能發(fā)展的推動(dòng)。他說，在生物醫(yī)學(xué)研究中，傳統(tǒng)還原論探究基因與疾病關(guān)系有局限，他們構(gòu)建的idopNetwork結(jié)合GLMY拓?fù)淅碚?，形成新研究范式，在腸道炎病理解析與材料科學(xué)研究中成果顯著。
 
　　鄔榮領(lǐng)研究員
 
　　鄔榮領(lǐng)研究員表示，面對(duì)自然界非線性現(xiàn)象，如疾病發(fā)生等隨機(jī)問題，Yau-Yau濾波器能精準(zhǔn)確定內(nèi)部規(guī)律，通過細(xì)菌競(jìng)爭(zhēng)合作研究實(shí)例展示其卓越功效，堅(jiān)信中國(guó)數(shù)學(xué)家開創(chuàng)的數(shù)學(xué)理論與人工智能融合可開辟中國(guó)特色發(fā)展道路。
 
　　中國(guó)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(chǎng)合提出，中國(guó)不能單純地模仿國(guó)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(xué)以及更多的交叉學(xué)科密不可分。在對(duì)話的最后總結(jié)中，兩位泰斗級(jí)科學(xué)家圍繞數(shù)學(xué)與人工智能交叉的中國(guó)特色和中國(guó)方案分享兩個(gè)看法。
 
　　丘成桐院士認(rèn)為，人工智能發(fā)展很快，應(yīng)用了很多以前的數(shù)學(xué)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(lǐng)研究員分享的部分成果都是具有中國(guó)特色的成果，是海外學(xué)者沒有注意到的重要理論。
 
　　丘成桐院士還強(qiáng)調(diào)了數(shù)學(xué)于人工智能的核心地位與相互促進(jìn)關(guān)系。共形幾何在圖形處理領(lǐng)域應(yīng)用廣泛且深入，控制理論中的非線性濾波器為人工智能應(yīng)對(duì)復(fù)雜現(xiàn)象提供新路徑，中國(guó)相關(guān)研究成果有望推動(dòng)變革。他提及數(shù)學(xué)與人工智能在探索智能本質(zhì)上的協(xié)同，以經(jīng)典數(shù)學(xué)與物理理論為例，期望人工智能借鑒其智慧實(shí)現(xiàn)躍升。
 
　　戴瓊海院士在總結(jié)中認(rèn)同丘成桐院士的觀點(diǎn)，并指出當(dāng)前人工智能面臨深度網(wǎng)絡(luò)大模型不可解釋、魯棒性不足、缺乏優(yōu)化及商業(yè)應(yīng)用落地困境等問題，解決關(guān)鍵在于數(shù)學(xué)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(yīng)用模式，實(shí)現(xiàn)多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。
 
　　陶建華教授主持對(duì)話
 
　　此次尖峰對(duì)話全面深入探討“數(shù)學(xué)、科學(xué)與人工智能的關(guān)系”，科學(xué)家們從多元視角分享前沿成果與深刻見解，彰顯數(shù)學(xué)與人工智能在理論創(chuàng)新、應(yīng)用實(shí)踐及未來發(fā)展方向上的緊密交融與相互促進(jìn)，這為人工智能研究人員拓展思路，為我國(guó)人工智能基礎(chǔ)研究、源頭創(chuàng)新與跨學(xué)科融合發(fā)展提供了戰(zhàn)略指引與實(shí)踐參考。