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全球专家共话数学与人工智能发展趋势

来源:光明网2024-07-08 19:46

  由斯梅尔数学与计算研究院主办的2024年世界人工智能大会(WAIC)“数学与人工智能学术会议7月4日在上海世博中心落幕。作为全球性高级别学术研讨会,全球顶尖的数学家和科学家们围绕机器学习与人工智能的数学基础、人工智能中的算法研究、AI4Science以及AI4Math等主题进行深入讨论,共同探讨数学与人工智能领域的最新研究成果和未来发展趋势。会议由华院计算技术(上海)股份有限公司创始人董事长、斯梅尔数学与计算研究院执行院长宣晓华主持

  会上,斯梅尔数学与计算研究院名誉主席斯蒂芬·斯梅尔教授以线上视频的形式发表了他关于“21世纪的18道数学问题”中的“智能的极限”的观点。

  在关于“如何借助数学打造更好的人工智能算法基础(特别是深度神经网络和Transformer领域),从而提升人工智能算法的效率和鲁棒性、增加因果推理能力和可解释性,消除模型的幻觉现象等?”的议题上,牛津大学DeepMind人工智能教授Michael Bronstein教授从两个维度进行了详尽剖析:一方面,不论是预测性人工智能还是生成式人工智能,其核心均离不开优化过程,因此数学家的任务就是不断地探索与开发更好的算法,提高算法的效率。另一方面,他强调数学分析对于理解人工智能理论的重要性,特别是生成式人工智能,其执行任务的能力在很大程度上依赖算法的设计,而数学家通过优化算法,不仅提升了预测的准确性,还赋予了AI更强的预见性。

  针对“对于通用人工智能(AGI)、大模型的涌现现象、意识智能等前沿研究领域有哪些好的数学模型?智能的极限又是什么?”议题,伦敦大学学院人工智能中心主任、英国研究与创新署基础人工智能博士培训中心主任、UiPath杰出科学家David Barber表示,利用数学模型来驱动人工智能,促使人工智能更理解人类语言,是一项充满挑战又极具潜力的任务。同时,他也乐观地表示,目前已有的统计学、逻辑推理等已经为人工智能的发展奠定了坚实的基础,相信未来也会有更精准高效的数学模型来协助人工智能的发展。

  在“人工智能如何助力数学研究,特别是在定理证明、证明验证以及猜想生成方面?”议题上,欧洲科学院院士、牛津大学应用数学教授Jose A.Carrillo表示,对于个人而言,并不担心工作会被替代。目前的人工智能虽然在一定程度上可以辅助数学家进行错误的检查,避免失误,但是人工智能的发展仍然面临着诸多未解难题。辛华

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