由斯梅爾數(shù)學(xué)與計算研究院(Smale Institue of Mathematics & Computation)主辦的WAIC 2024“數(shù)學(xué)與人工智能”學(xué)術(shù)會議7月4日在上海世博中心圓滿落幕!

作為全球性高級別學(xué)術(shù)研討會，此次會議由華院計算技術(shù)(上海)股份有限公司創(chuàng)始人董事長、斯梅爾數(shù)學(xué)與計算研究院執(zhí)行院長宣曉華擔(dān)任主持，美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院名譽教授、1995年圖靈獎獲得者及美國三院院士Manuel Blum，歐洲人文和自然科學(xué)院外籍院士、歐洲科學(xué)院院士、上海交通大學(xué)自然科學(xué)研究院院長、上海交通大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院講席教授金石，歐洲科學(xué)院院士、牛津大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)教授Jose A.Carrillo，牛津大學(xué)DeepMind人工智能教授Michael Bronstein，倫敦大學(xué)學(xué)院人工智能中心主任、英國研究與創(chuàng)新署基礎(chǔ)人工智能博士培訓(xùn)中心主任、UiPath杰出科學(xué)家David Barber，世界科學(xué)院院士、阿勒福贊杰出青年科學(xué)家國際獎得主、南非布隆方丹自由州大學(xué)和臺灣中華醫(yī)科大學(xué)教授Abdon Atangana，南非北方大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系教授、系主任Oluwole Daniel Makinde，阿聯(lián)酋人工智能大學(xué)副教授、副系主任Martin Takac出席，菲爾茲獎得主、法國高等科學(xué)研究所(IHES)終身數(shù)學(xué)教授Laurent Lafforgue，澳大利亞國立大學(xué)計算機科學(xué)研究學(xué)院(RSCS)榮譽教授Marcus Hutter以及西南財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院教授、統(tǒng)計研究中心主任、博士生導(dǎo)師林華珍通過線上方式參與了此次圓桌討論。上海市經(jīng)濟和信息化委員會主任張英出席會議，歡迎全球數(shù)學(xué)家來滬參會并致辭。

這些全球頂尖的數(shù)學(xué)家和科學(xué)家們圍繞機器學(xué)習(xí)與人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能中的算法研究、AI4Science以及AI4Math等主題進行深入討論，共同探討數(shù)學(xué)與人工智能領(lǐng)域的最新研究成果和未來發(fā)展趨勢。

會上，94歲高齡的斯梅爾數(shù)學(xué)與計算研究院名譽主席斯蒂芬·斯梅爾教授以線上視頻的形式發(fā)表了他關(guān)于“21世紀(jì)的18道數(shù)學(xué)問題”中的“智能的極限”的觀點。1998年，斯梅爾列出了21世紀(jì)的18道數(shù)學(xué)問題。“斯梅爾問題”，沿襲了1900年著名的希爾伯特數(shù)學(xué)問題的精神。“斯梅爾問題”有一部分就來自希爾伯特數(shù)學(xué)問題。

會議圍繞三大議題進行探討，在關(guān)于“如何借助數(shù)學(xué)打造更好的人工智能算法基礎(chǔ)(特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Transformer領(lǐng)域)，從而提升人工智能算法的效率和魯棒性、增加因果推理能力和可解釋性，消除模型的幻覺現(xiàn)象等?”的議題上，Michael Bronstein教授發(fā)表了深刻見解，他高度肯定了數(shù)學(xué)家在構(gòu)筑人工智能算法基礎(chǔ)方面的卓越貢獻。Bronstein教授從兩個維度進行了詳盡剖析：一方面，不論是預(yù)測性人工智能還是生成式人工智能，其核心均離不開優(yōu)化過程，因此數(shù)學(xué)家的任務(wù)就是不斷地探索與開發(fā)更好的算法，提高算法的效率。另一方面，他強調(diào)數(shù)學(xué)分析對于理解人工智能理論的重要性，特別是生成式人工智能，其執(zhí)行任務(wù)的能力在很大程度上依賴算法的設(shè)計，而數(shù)學(xué)家通過優(yōu)化算法，不僅提升了預(yù)測的準(zhǔn)確性，還賦予了AI更強的預(yù)見性，使其在面對復(fù)雜任務(wù)時能夠做出更為合理的決策。

這一觀點得到了在場嘉賓的廣泛共鳴，Martin Takac教授則進一步闡述道：“我們希望可以不斷推進、拓寬并深化算法的邊界，追求算法更高的效率與效能。”此番討論奠定了數(shù)學(xué)研究在人工智能方面的演進中所扮演的重要角色。

隨著人工智能的飛速發(fā)展，它已廣泛滲透至生活的各個角落，雖然為現(xiàn)代人類社會提高了前所未有的效率，帶來了諸多的便捷與福祉。然而，人工智能依舊面臨著一系列理論和實踐上的挑戰(zhàn)。因此，會議也以“對于通用人工智能(AGI)、大模型的涌現(xiàn)現(xiàn)象、意識智能等前沿研究領(lǐng)域有哪些好的數(shù)學(xué)模型?智能的極限又是什么?”為議題，深入剖析現(xiàn)有的數(shù)學(xué)模型是如何推動人工智能、大模型的發(fā)展，以此探討數(shù)學(xué)與人工智能之間雙向促進、共同發(fā)展的互動關(guān)系。針對此議題，David Barber教授深刻地指出數(shù)學(xué)的純粹、清晰性和復(fù)雜的人類推理、語言、知識以及人工智能之間存在著巨大鴻溝。他強調(diào)，利用數(shù)學(xué)模型來驅(qū)動人工智能，促使人工智能更理解人類語言，是一項充滿挑戰(zhàn)又極具潛力的任務(wù)。同時，他也樂觀地表示，目前已有的統(tǒng)計學(xué)、邏輯推理等已經(jīng)為人工智能的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)，相信未來也會有更精準(zhǔn)高效的數(shù)學(xué)模型來協(xié)助人工智能的發(fā)展。

金石教授則從另一個角度切入，他認(rèn)為一個理想的數(shù)學(xué)模型應(yīng)當(dāng)是要將領(lǐng)域知識和物理定律完美結(jié)合，這樣的模型才能更有效地解決復(fù)雜的問題。Michael Bronstein在探討“智能的極限”時，以富有哲理的比喻闡述了人類對于智能認(rèn)知的演進過程。他提出現(xiàn)在的人類看到人工智能的進步，如同十年前我們看科幻小說幻想今天一樣，雖然今日我們見證了人工智能的顯著進步，卻仍感覺有些不一樣。他強調(diào)，人工智能的極限就如同人類不斷追求與設(shè)定的新目標(biāo)，是一個動態(tài)變化、永無止境的過程。

Marcus Hutter教授對于人工智能的見解深刻且前瞻，他堅信人工智能的作用不僅僅是預(yù)測，而是擁有影響世界的決策能力。因此，他提出通過將最優(yōu)決策理論與未知世界的預(yù)測理論相結(jié)合，可以構(gòu)建在任意未知環(huán)境中都能做出最優(yōu)決策的AGI系統(tǒng)，如ASI(強人工智能)。在過去的幾年里，Marcus Hutter教授已經(jīng)證實了我們擁有很多優(yōu)化的概率，他做出了將智力這一非正式概念數(shù)學(xué)化的努力，提出了一個從0到1的評分系統(tǒng)來評估AI的智能程度。他認(rèn)為理想的智能測量應(yīng)能捕捉所有智力的關(guān)鍵特征，包括記憶、概括能力、推理、理解力和創(chuàng)造力等。雖然目前的研究仍處于基礎(chǔ)的開發(fā)階段，但他積極利用逼近法來讓計劃得以繼續(xù)執(zhí)行，使其更優(yōu)化、更完美，以確保每一步都朝著既定目前穩(wěn)步前進。對于當(dāng)前的數(shù)據(jù)模型，Marcus Hutter教授也持樂觀的態(tài)度。他表示目前的數(shù)據(jù)模型雖然尚在發(fā)展之中，但未來他會讓數(shù)據(jù)模型更加接近理想的狀態(tài)。

Abdon Atangana教授對此表示：我們每天都在創(chuàng)造與發(fā)明，然后通過驗證我們的成果，來為人工智能注入更多的內(nèi)容，讓它接受更多的培訓(xùn)和進步。誠然，人工智能的出現(xiàn)可能讓人類不再需要用自己的大腦進行研究，但是實際上人工智的發(fā)展仍然需要靠人類去進行深度參與和補充，尤其是它無法直接向我們驗證新定理和新方法論。因此，關(guān)于人工智能的未來，我更想看到的是它可以超越現(xiàn)在的界限，可以替代人類驗證一些新方向和新主題。

數(shù)學(xué)作為人工智能的基石之一，其基本理論和應(yīng)用技術(shù)的深入研究是人工智能行穩(wěn)致遠的關(guān)鍵。因此，要想讓人工智能在各行各業(yè)取得穩(wěn)健的發(fā)展，必須先確保數(shù)學(xué)基礎(chǔ)問題的有效解決。同時，人工智能的飛速發(fā)展和廣泛引用，也推動了數(shù)學(xué)領(lǐng)域的研究不斷向前，為數(shù)學(xué)提供了更多的研究視角、方法和挑戰(zhàn)，促進了數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)新和突破。既然人工智能的發(fā)展離不開數(shù)學(xué)的支持，那么人工智能是否也能反過來對數(shù)學(xué)產(chǎn)生促進作用?

“人工智能如何助力數(shù)學(xué)研究，特別是在定理證明、證明驗證以及猜想生成方面?”這是本次會議的最后一個議題。在這個議題上，Jose A.Carrillo教授以風(fēng)趣又不失深刻的言辭表達了自己的看法：“對于我個人而言，我并不擔(dān)心我的工作會被替代。誠然，目前的人工智能雖然在一定程度上可以可以輔助數(shù)學(xué)家進行錯誤的檢查，避免失誤，但是人工智能的發(fā)展仍然面臨著諸多未解難題，至少我(作為一名數(shù)學(xué)家)目前這幾年仍不會失業(yè)。”

世間萬物兼具兩面性，數(shù)學(xué)與人工智能相互間的促成關(guān)系背后也可能潛藏風(fēng)險。在現(xiàn)場觀眾對這一問題感到疑惑時，Manuel Blum教授以深邃的洞察力提出了獨到見解，他指出：“人類總有一天可能都會毀滅，但是人工智能的出現(xiàn)并非這一宿命的必然推手，相反地，人工智能可能是協(xié)助人類規(guī)避風(fēng)險的關(guān)鍵鑰匙。”Oluwole Daniel Makinde教授對此表示贊同，他補充道：“我們應(yīng)當(dāng)以積極樂觀的心態(tài)，相信人工智能會給我們帶來創(chuàng)新!”

此次在WAIC會議主會場舉辦全球性數(shù)學(xué)與人工智能會議，充分體現(xiàn)了本次WAIC會議的全球性和理論前沿性，也體現(xiàn)了上海致力于打造全球性人工智能基礎(chǔ)研究前沿和數(shù)學(xué)等AI算法技術(shù)相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科研究高地的期許。

“數(shù)學(xué)與人工智能”學(xué)術(shù)會議，作為一次思想的盛宴、智慧的碰撞，見證了數(shù)學(xué)家們圍繞前沿問題展開的激烈討論與深刻洞見。在這里，思想的火花匯聚成照亮前行道路的明燈，預(yù)示著數(shù)學(xué)理論與人工智能技術(shù)的深度融合將開啟一個充滿無限可能的新紀(jì)元。在這個充滿無限可能的新時代，我們有理由相信，數(shù)學(xué)與人工智能將攜手并進，共同書寫人類科技進步的嶄新篇章。

（來源：世界人工智能大會）