2025年世界人工智能大会聚焦数学与AI融合发展

随着人工智能技术的飞速发展，数学作为其基础支柱的重要性愈发凸显。2025年世界人工智能大会的“数学与人工智能”学术会议在此背景下应运而生。本次会议于近日举行，汇聚了来自世界各地的专家学者，共同探讨数学与人工智能的深度融合对科研创新的推动作用。

会议由斯梅尔数学与计算研究院、中国工业与应用数学学会主办，华院计算技术（上海）股份有限公司承办，各方共同致力于搭建一个跨学科、跨国界的高端对话。这一不仅促进了学术交流，还推动了全球科研机构与企业间的深度协作，为进一步的创新奠定了基础。

上海市一直以来重视数学与人工智能的深度结合，尤其是在推动数学基础研究的同时，助力人工智能产业发展。该市希望通过这种融合实现1+1大于2的效能，确保数据源的理论研究与产业应用之间的无缝对接。在此过程中，各类产学研用的建立成为重要环节，旨在为创新人才提供更加优越的发展环境。

在会议上，中国科学院院士袁亚湘表示，数学与人工智能的融合将日趋紧密，数学在人工智能发展中的基础作用不容小觑。他强调，当前亟需提升社会各界，尤其是科技政策制定部门对数学学科重要性的认识。袁院士指出，在国家人工智能战略的布局中，应当重视数学这门基础学科的支撑作用，鼓励数学家深入参与其中，以推动跨学科的协同创新。

来自阿卜杜拉国王科技大学的教授许进超对会议发表了自己的看法。他认为，数学家们不应仅满足于对现有AI模型的“事后解读”，而应积极主动，成为下一代AI发展的引领者。在当前AI研究面临资源配置困境的状况下，虽然数学家能够提供理论上的突破，但若缺乏必要的大算力与团队支持，其构想的快速验证将十分困难。因此，他建议，数学界应建立更紧密的产学研合作机制，将其在逼近论和优化理论等传统领域的研究成果转化为AI发展的核心动力，进而提升模型架构设计和优化算法解释等关键环节的效率。

西安交通大学教授孟德宇则强调了数学思维在机器学习中的核心作用。他指出，数据、模型和算法的本质可以视为一种形式化语言，只有通过严谨的数学分析才能深刻理解并改进机器学习方法。通过具体案例分析，他指出传统工科方法往往基于特定的简化假设，而数学视角能够揭示出更复杂的数据噪声结构和算子特性，帮助设计出更加鲁棒的模型，从而推动机器学习在性能和可解释性上的突破。

欧盟科学院外籍院士金石认为，AI与数学的结合本质上体现了一种“认知增强”的过程。这种结合打破了人类固有思维的限制，让研究者能够更有效地处理多尺度、高维度的复杂问题。他强调，AI对数学的价值不仅是替代传统方法，更在于创造新的机会，探索未知的科学领域，最终实现从解决已知问题到发现未知问题的转变。

武汉大学的杨志坚教授对当前AGI（通用人工智能）的发展模式提出了中肯的见解，称其为“乱战”状态，缺乏传统科研的组织性。他认为，AI发展的三条腿——数据、算力和算法中，数学界应聚焦在数据领域。具体而言，他提出了三个建议：数学界需要系统性地组织起来，建设数据基础设施；应重视对边缘分布等关键数据特征的挖掘，以提升研究效率；，在面对大模型的兴起时应保持理性，对技术的评估建立科学的体系。

本次会议不仅为与会者提供了广泛深入的见解与探讨，同时也为未来数学与人工智能的融合发展开辟了新路径。面对智能时代的挑战，数学与人工智能的深度结合将成为推动科技进步和创新发展的重要动力，值得全球科研界和产业界共同关注与参与。