剛剛看到阿里巴巴“達摩院”舉辦全球數(shù)學大賽的消息，讓我想起近代數(shù)學的奠基者之一、德國數(shù)學家高斯說過的一句話：“數(shù)學是‘科學的皇后’”。這句話彰顯了數(shù)學在所有學科中的基礎(chǔ)地位，隨著人工智能時代的臨近，人們會愈來愈深刻地感受到數(shù)學所能帶來的創(chuàng)新之力。在過去的半個多世紀，數(shù)學在應用和信息科技中起到了關(guān)鍵性的推動作用，例如，一百年前數(shù)學家拉東提出的拉東變換，激發(fā)了科學家們利用投影圖像的灰度值與生物樣本的密度值存在的對應關(guān)系，促成了上個世紀70年代世界上第一臺CT機，并由此產(chǎn)生了1979年的諾貝爾獎;而兩百年前數(shù)學家傅里葉提出的傅里葉變換，有效地將圖像信號在空間域和頻域間互換，其衍生的快速傅里葉變換成為了當今互聯(lián)網(wǎng)的重要基石。毫不夸張地說，如果沒有數(shù)學家傅里葉的創(chuàng)造，我們今日的互聯(lián)網(wǎng)就無法起步。

　　 國勢之強在于人，人材之成出于學。時代越是向前，知識和人才的重要性就愈發(fā)突顯。在中國人工智能領(lǐng)域，計算機視覺、自然語言、無人駕駛等領(lǐng)域的研究在如火如荼的開展中，國務院提出人工智能在2030年達到世界領(lǐng)先水平。但擺在我國人工智能行業(yè)的難題之一是人才缺口大。根據(jù)《中國教育報》的報告，我國人工智能人才缺口超過500萬人。

　　 此前教育部發(fā)布了《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，提出加快構(gòu)建新一代人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)和科技創(chuàng)新體系。在新一年的開學季，一些高校紛紛設(shè)立了專門的人工智能專業(yè)學科或?qū)I(yè)，這對人工智能人才的培養(yǎng)來說助益頗多。但我們必須清醒地認識到人工智能是個綜合性很強的學科，機器識別、遺傳算法、概率統(tǒng)計、數(shù)據(jù)科學、數(shù)值分析等等都在人工智能領(lǐng)域起著重要的作用。而縱觀這些分門別類的知識，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)學是其核心基礎(chǔ)，是數(shù)學讓人工智能成為了一門規(guī)范的科學。人工智能技術(shù)所面臨的問題千變?nèi)f化，涉及到的數(shù)學知識種類非常多，需要一個持續(xù)性、系統(tǒng)性的基礎(chǔ)培養(yǎng)過程。因此，高校在培養(yǎng)人工智能人才的時候，應該加大數(shù)學方向的投入比重。

 我注意到，未來5年，阿里巴巴達摩院將對新技術(shù)投入超過1000億元，同時會圍繞基礎(chǔ)科學和前沿技術(shù)，做一些原創(chuàng)性和根本性的探索。這些領(lǐng)域包括：量子計算、機器學習、基礎(chǔ)算法、網(wǎng)絡安全、視覺計算、自然語言處理、下一代人機交互、芯片技術(shù)、傳感器技術(shù)、嵌入式系統(tǒng)等。與此同時，達摩院還在云棲大會上公布了無人駕駛技術(shù)成果——智慧物流車。無人駕駛概念是近兩年來非常火的概念，谷歌、特斯拉及阿里巴巴等公司紛紛投入其中，這一項目因開發(fā)難度大被蘋果CEO庫克稱為“AI之母”。而無人駕駛的背后就需要大量的數(shù)學知識作為支撐，無人汽車在路上行駛過程中，就需要運用預設(shè)的程序概念進行判斷、評價、推理、決策和控制，這些在很大程度上都需要運用模糊數(shù)學的方法來描述和驗證。只有數(shù)學驗證過關(guān)了，無人駕駛才能真正落地。

　　 在過去的教學過程中發(fā)現(xiàn)，許多學生在本科階段學習線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、離散數(shù)學、通信原理時，常常懷疑這些理論到底有什么用？但當他們走入人工智能實戰(zhàn)場時，就會發(fā)現(xiàn)這些數(shù)學知識的諸多益處：例如一個概率公式加上一個馬爾可夫假設(shè)就可以做到簡單的機器翻譯和語音識別，計算機自然語言處理可以抽象成相對簡單的通信模型和統(tǒng)計學模型。同時，從本科時代就開始培養(yǎng)數(shù)學建模的思想非常重要，這有利于推動學生們從更高的數(shù)學模型層面去抽象問題，去概括困難，去尋找合理的解決方案，從而最終解決問題。

　　 人工智能的確在快速地發(fā)展，也已經(jīng)得到了很多好的結(jié)果，但它改變世界還需要一段時間。數(shù)據(jù)龐大、模型落后、訓練難度大等問題，導致人工智能現(xiàn)在面臨的計算挑戰(zhàn)越來越大，應用科學界在不停地開發(fā)新的計算引擎。必須指出，從上個世紀40年代計算機開始走進科學研究開始，數(shù)學理論的研究導致了隨機數(shù)生成算法、蒙特卡洛算法、小波算法、RSA算法等等，同時也創(chuàng)造了很多新的計算模型，大大加速了相關(guān)問題的計算。由此可知，只有不斷追求數(shù)學理論的研究，才真正可以解決人工智能發(fā)展所遇到的瓶頸問題。

　　 中國科學家在利用數(shù)學創(chuàng)造算法方面有著輝煌的歷史，在國家逐漸強大的今天，原創(chuàng)性的工作應該不斷取得。2008年，牛津大學教授、英國皇家學會院士安妮·特拉費森(Anne Trefethen)列出了從公元263年到1991年人類歷史上的29個重大算法。第一項是線性方程組求解，由劉徽、高斯、拉格朗日、雅可比發(fā)明;第九項是有限元方法，由柯朗、馮康、阿吉里斯、克勞夫發(fā)明。第一項有一千多年前的中國人劉徽，第九項有三十多年前的馮康。國家最高科技獎獲得者吳文俊院士曾坦言：“我們獨創(chuàng)的東西不夠。開創(chuàng)一個領(lǐng)域，讓全世界的人跟著你，這類東西不夠……從事計算數(shù)學的馮康在數(shù)學領(lǐng)域取得了世界公認的成就……馮康先生這樣的創(chuàng)造，不僅要有一個、兩個，還要有很多，才稱得上世界數(shù)學大國?！眳俏目∠壬畮啄昵暗脑?，對于需要數(shù)學推動原創(chuàng)算法的今天顯得更加重要，同時也是對培養(yǎng)新時代人才的指導和鞭策。

　　 培養(yǎng)新型的人工智能人才，全面推動產(chǎn)學研的協(xié)同創(chuàng)新，也應當重視產(chǎn)業(yè)層。目前大量的人工智能運行數(shù)據(jù)都承接在以BAT為代表的科技公司的應用產(chǎn)品中，不少公司都在探索與學術(shù)界培養(yǎng)人才的新模式，以阿里巴巴為代表的商業(yè)公司在不斷推進基礎(chǔ)科學的研究，例如舉辦數(shù)學比賽，聯(lián)合學術(shù)界一起挖掘和培養(yǎng)數(shù)學人才，加速人工智能乃至量子計算的商業(yè)場景落地，這種新維度的人才培養(yǎng)對中國科技發(fā)展具有重要的借鑒意義。

　　 這一輪人工智能浪潮要持續(xù)、良性地發(fā)展下去，必須要靠技術(shù)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)。華羅庚曾說宇宙之大，粒子之微，火箭之速，化工之巧，地球之變，生物之謎，日用之繁，無處不用數(shù)學。人工智能的發(fā)展需要數(shù)學支撐，同時也促進我們深化數(shù)學教育，加快高質(zhì)量的人才培養(yǎng)。