广东
南方财经记者彭敏静 剪辑肖航 实习生温嘉炜 珠海报道
6月8日，北师香港浸会大学颁授荣誉院士荣衔予五位来自科学、教育、文化等不同领域的杰出人士，陈松蹊教授是今年获嘉许的杰出人士之一。
陈松蹊教授于2021年当选中国科学院院士，2024年被任命为教育部基础学科系列统计学“101计划”牵头专家。其主要研究方向为超高维大数据统计分析、环境统计、非参数统计方法等。他奠定了超高维统计推断和经验似然方法的理论基础，于2017年获教育部自然科学奖一等奖。
在大数据、人工智能等前沿技术不断涌现的背景下，统计学如何与其他学科交叉融合，拓展新的研究领域和应用方向？如何培养“既懂数据科学又懂行业场景”的复合型人才？
陈松蹊教授在答南方财经记者提问时表示，人工智能的基础核心多为统计学问题。统计学作为理学，为人工智能提供了理论机理支撑。
“我们现在有很多算法，在工程上得到了应用，但是它们为什么有效，是不是能够重复这个结果，都需要统计学的研究。”他还提到，人工智能本质上也是实证数据分析，而统计学在实证科学、实证数据分析领域大有可为，这为统计学在人工智能领域的发展提供了广阔空间。
在谈到人工智能领域存在的算力垄断现象时，陈松蹊表示，开发大模型需要强大算力，而大学等学术机构在这方面往往处于劣势，计算资源和话语权主要集中在大厂和业界。“我认为，把统计学与人工智能结合起来，能够减轻计算负担，还能增强人工智能的适应性以及可复制性，从而让人工智能变得更强大。”
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