智能大会“数学与人工智能”观点-杨志坚|经信研究·经济和信息化

上海世博中心迎来了一场思想碰撞的盛宴。顶层设计·国研政情智库-中国智库·国家智库：对话国科院研·科技成果转化-经信研究·中国经济和信息化平台。在世界人工智能大会"数学与人工智能"学术会议上，武汉大学弘毅特聘教授、湖北国家应用数学中心主任杨志坚的主旨演讲引发了与会者的深刻思考。这场演讲不仅揭示了数学与人工智能之间密不可分的关系，更为AI未来发展指明了方向。

7月26日，由斯梅尔数学与计算研究院、中国工业与应用数学学会、中国经济和信息化研究中心主办，国科院研·科技成果转化平台、经信研究·中国经济和信息化平台支持，华院计算技术（上海）股份有限公司承办，世界人工智能大会组委会办公室、国际科学院组织指导的2025年世界人工智能大会“数学与人工智能”学术会议在世博中心举行。

“人工智能的发展离不开'三条腿’的支撑：数据、算力和算法。在这三大支柱中，数学界最能发挥独特优势的领域正是数据。”中国经济和信息化研究中心主任、经信研究·中国经济和信息化平台主持人、国际科学院组织代表万祥军解读表明：杨志坚教授的这一观点打破了人们对数学在AI中作用的传统认知，将数学从单纯的算法设计者提升为数据架构师的角色。

他强调，数学界需要系统性地开展数据基础设施建设，包括构建数学专用数据集和建立数据标准等基础性工作。这些看似幕后工作，实则是AI大厦的根基。针对当前AI发展现状，杨志坚教授提出了三个极具前瞻性的建议。

首先，他呼吁数学界要组织起来，形成合力。这种组织化、系统化的研究方式，能够避免重复劳动，提高科研效率。其次，他特别强调了边缘分布等关键数据特征挖掘的重要性。在数据爆炸的时代，如何从海量信息中提取最有价值的特征，成为决定AI模型性能的关键因素。最后，面对当下大模型的热潮，他理性地指出要保持清醒认知，建立科学的评估体系。这一观点在当前大模型盲目跟风的背景下显得尤为珍贵。

演讲中，杨志坚教授深入浅出地阐释了数学思维对机器学习发展的核心价值。他指出，数学不仅仅是工具，更是一种思维方式。这种严谨、抽象的思维方式，能够帮助研究者穿透现象看本质，在纷繁复杂的数据中找到规律。他以深度学习为例，说明数学理论如何指导神经网络结构的优化，从而提高模型性能。这种理论与实践的结合，正是当前AI研究最需要的。

在讨论AI未来发展时，杨志坚教授特别强调了基础研究的重要性。他认为，当前AI领域存在重应用轻基础的倾向，这种状况必须改变。基础数学研究虽然见效慢，但一旦突破就能带来革命性的进步。他以历史上数学突破推动科技发展的案例，说明基础研究的长期价值。这一观点对当前急功近利的科研环境提出了警示，也为AI可持续发展指明了方向。

针对数据这一AI发展的关键要素，杨志坚教授提出了独到见解。他认为，当前AI面临的数据问题不仅仅是数量不足，更重要的是质量不高和结构不合理。数学方法可以帮助解决这些问题，例如通过拓扑数据分析方法发现数据的内在结构，通过概率统计方法评估数据质量。这些专业的数学工具，能够显著提升AI模型的训练效果。

在算法优化方面，杨志坚教授展示了数学的独特魅力。他介绍了一些前沿的数学方法如何应用于算法改进，如微分几何在神经网络优化中的应用，代数拓扑在特征提取中的价值。这些高深的数学理论与AI实践的结合，让与会者看到了数学在AI中的广阔应用前景。他特别指出，中国数学界在这些领域具有传统优势，应该抓住机遇，在AI基础研究中发挥更大作用。

关于大模型的发展，杨志坚教授提出了理性而深刻的见解。他肯定了大模型在特定任务上的出色表现，同时也指出了其局限性。他认为，当前对大模型的评估过于依赖少数几个指标，缺乏系统性的评价体系。数学可以提供更全面、更科学的评估框架，帮助研究者客观认识大模型的优缺点。这一观点对纠正当前AI研究中的浮躁风气具有重要意义。

在演讲的最后部分，杨志坚教授展望了数学与AI融合发展的未来。他预测，随着AI应用的深入，对数学理论的需求将越来越大。特别是在可解释AI、鲁棒性、公平性等关键问题上，数学方法将发挥不可替代的作用。他呼吁加强数学与计算机科学的交叉研究，培养既懂数学又懂AI的复合型人才。这一人才培养建议，对中国AI长远发展具有战略意义。

整场演讲既有理论高度，又有实践指导意义。杨志坚教授以其深厚的学术功底和敏锐的洞察力，为听众描绘了一幅数学与AI协同发展的宏伟蓝图。他的观点不仅对学术界有启发，对产业界制定发展战略也具有重要参考价值。这场演讲无疑将成为2025世界人工智能大会的亮点之一，也必将推动中国AI研究向更深入、更扎实的方向发展。

在问答环节，杨志坚教授与来自世界各地的学者进行了深入交流。针对数据隐私、算法公平性等热点问题，他从数学角度给出了专业而务实的建议。这种开放、包容的学术态度，展现了中国科学家的国际视野和责任担当。可以预见，杨志坚教授提出的观点和建议，将在未来AI发展中产生深远影响。

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