东方网记者王佳妮7月17日报道:2026年世界人工智能大会“数学与人工智能”创新论坛今天下午在上海世博中心举行。论坛以“共振之巅:AI×数学的范式跃迁”为主题,海内外顶尖数学家、AI科学家与产业界代表齐聚一堂,围绕“数学如何塑造AI的本质能力”“AI如何改变数学研究范式”“数学与人工智能如何走向现实世界”三条主线展开深度对话。
数学何以塑造AI?要乘数学,而不是加数学
上海市政府副秘书长张英在致辞中表示,当前人工智能正处于从规模扩张向质量跃升的转型关键期,数学正从AI的“背景知识”走向“核心引擎”。据介绍,上海正加快打造具有全球影响力的人工智能创新高地,已落地费弗曼实验室、希钦-吴实验室,智能算力总规模突破17万P,171个大模型通过备案。
“它的智慧从何而来?它的能力边界在哪里?”论坛主办方代表、斯梅尔数学与计算研究院执行院长宣晓华抛出问题后自答——“答案的核心应该正是‘数学’。”
这一判断在主旨演讲中得到层层展开。美国国家科学院院士、清华大学兴华卓越讲席教授刘军把AI比作一架大飞机:“它的引擎是统计学概率论,所要的燃料就是数据。”在他看来,发明新的AI系统“是乘的关系,不是加的关系”,而“统计和数据科学是AI落地的一把钥匙”。
随后的“青蓝对话”中,美国国家科学院院士、比利时皇家科学院外籍院士范剑青提醒,AI“预测的红利用得差不多”,下一步要走向归因与因果;上海交通大学计算机学院机器智能研究所长张拳石主张对神经网络内在机理开展“形式化审计”;芝加哥大学布斯商学院Joseph Sondheimer计量经济学、统计学和金融学讲席教授修大成则关注大模型校准问题——它“会不自觉一本正经地胡说八道”,生成的概率“不代表真实世界发生的概率”。
1994年菲尔兹奖得主、美国国家科学院院士埃菲·杰曼诺夫在演讲中分享了一段往事:加州曾就是否削弱学校数学课程争论不休,直到美国顶尖AI企业的首席执行官们联名发表公开信,指出“人工智能是脱胎于数学的,如果没有数学就没有人工智能”,争论才告终结。他评价,如今的AI“看起来像非常具有天赋的年轻数学家”,若为其写推荐信,他会说这位年轻人“无所不知”。但他同时强调,AI并不真正理解什么是证明:“AI提供的并不是证明过程,它可以提供巨大的助力,但它并不是完整的证明。”
AI何以重塑数学?用AI的数学家或更有优势
AI又在如何反哺数学?伦敦数学科学研究所研究员何杨辉给出了一组数字:最高难度的前沿数学问题,AI的解决率半年内从约10%升至50%。他坦言自己的研究日常已经改变:“我现在几个小时的时间和ChatGPT Pro在对话,就像我和一个很好的合作者一样对话。”
北京大学博雅特聘教授董彬展示了团队构建的数学智能体“Dennis”:在数学家掌舵下,七个“worker”连续工作五天,形成带有三千多个事实节点、深度达五十四层的证明图谱,并已成功构造反例、完成形式化验证。但他同样划出边界——AI能加速证明的生成与验证,“不能够替代的就是从这些结果中提取数学洞见,并且真正深化数学的理解,这些任务最终还是要人来完成”。
圆桌思辨环节,中国科学院数学与系统科学研究院数学机械化实验室主任支丽红等学者表达了对“作业越来越好、考试越来越差”的隐忧。上海交通大学教授金石则借用一句话点评全场:“AI不会取代数学,但用AI的数学家可能比不用AI的数学家多一点优势。”
思想的碰撞正加速走向现实。冯·诺依曼理论奖得主叶荫宇介绍,国产COPT求解器已进入南方电网的配电优化系统,“算力的竞争是什么?实际上是能源的竞争,是电力的竞争”;东南大学教授李铁香团队运用保测度计算几何,将胶质瘤基因分型的精度从84%提升至97.7%;华院计算则以“用数学把现场描述清楚,用AI学习数据中的未知”,让工业AI形成闭环。
论坛尾声,六位“AI+数学青年推广使者”登台发出倡议。清华大学求真书院学生陈禹泽说:“AI是不断向上生长的过程,而数学则是不断向下扎根的过程。”青年一代愿做“既懂代码又懂定理的摆渡人”,为这场范式跃迁铺一条更坚实的路。
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