专访|著名数学家丘成桐: 人工智能想更进一步, 必基于数学发展
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在今年7月举行的“2025世界人工智能大会”上，顶尖数学家、菲尔兹奖得主丘成桐与其团队出题，四款大模型同台解题。有趣的是，大模型已经能够快速、准确地解答奥数题，但对于数学家给出的研究生水平难题，还是颇花费了些时间。
“坦白讲，AI（人工智能）从来没对我冲击太厉害。”近日，丘成桐在接受《每日经济新闻》特约记者专访时说。他认为人类的思考比AI重要得多，因为重大的科学发现往往是平凡事情里突然出现的一次变化，而人工智能倾向于把千万分之一的“异常”当作噪音，所以无法产生量子力学级别的观念突破。
这位世界知名数学家并不排斥新技术、新工具，他担忧的是，师生过于依赖人工智能，忽视对思考能力的培养，从而丢失人类最宝贵的能力。
AI正把获取知识的成本压向零，却将“提出真问题”的价值推得更高。
人工智能想更进一步，必基于数学发展
丘成桐认为，数学和人工智能的进一步结合是水到渠成的。数学为AI提供了基础性的理论工具，而AI的发展又不断提出新的问题，进一步推动了数学的进步。他强调，人工智能想要取得进一步的突破，必须基于数学的发展。数学家应该提升对人工智能深层理论和框架的理解，从而推动人工智能的发展。
数学是物理、化学、生物等科学的基础，是对于大自然最严谨的描述。从股票投资到社会交往，许多现象都可以用数学来刻画，从而获得更严谨、更精确的解答。随着人工智能的发展，数学的重要性愈发凸显。
“很多数学家从前没有深入了解人工智能，也不太在乎人工智能，（但）慢慢也看到它的重要性。”丘成桐说，数学家们开始愿意花时间在人工智能相关的研究上。他同时认为，好的科学家——包括人工智能专家，应该涉猎物理、数学、生物等多个学科。丘成桐解释说：“（对于）自然界的现象，不能不了解它内在的规律，因此物理要学；（要）了解人类大脑及学习方式，又不可能不学习生物学。”
言及AI对科研的价值，丘成桐表示，AI确实能够提供很大帮助，但并不能完全取代人类的思考。他将AI比作当年刚出现时的计算机，认为它能够在计算和处理大量数据方面提供巨大帮助，但暂时还不会改变当前科研的主流。
“大家都应（把AI）当作一个常识去掌握，但人工智能还不能够代替人脑，也不能够代替（完成）很多需要原创和创新的工作。”他还特别强调，过度依赖AI可能削弱人的思考能力，现在最怕的是大家太过依靠人工智能，动不动就利用AI代替自己想问题做习题，对思维能力的培养会有损害。
科学发展“大跳跃”离不开人脑
在谈到AI对交叉学科研究的影响时，丘成桐提起一个有趣的悖论：一方面，AI可以快速处理和整合大量数据，这对交叉学科的研究有潜在的促进作用，另一方面，AI可能会忽视那些罕见但可能带来重大突破的特殊现象。
“假如在1000万个东西里边，有一个特殊的情形出来，一般来讲机器不会注意到这个，”丘成桐解释说，“但对机器来说，那个事件就是Noise，是噪音，人脑反而会注意。”
他举例说，量子力学的诞生就源于科学家们对一些特殊现象的观察。
因此，丘成桐认为，虽然AI可以加快交叉学科研究的进程，但也可能带来负面影响。科研人员需要保持警惕，不能完全依赖AI，而要保持对“千万分之一的特殊现象”的敏感。
对于重大科学观念的跃迁，丘成桐以电磁统一、量子力学等科学领域的“观念大跳跃”为例说，这些均是由人脑推动观念变革而完成的，并非数据归纳可以做到——AI还难以出现此类跨越和突破。
全民学人工智能有挑战，师资很重要
谈起未来人才的教育和培养，丘成桐认为，不仅要让学生会用AI工具，有独立思考能力也至关重要。“我们训练这批学生，要（让他们）有思考能力，这样他们才可以帮助人工智能发展，而不单是人工智能来帮忙他思考。这是很重要的事情。”他说道。
丘成桐强调，所有科学的进步和社会的进步都要靠思考。没有思考的学问，没有思考的社会是不会进步的。
当谈起基础教育普及AI时，丘成桐表示支持，但他也指出了当前面临的挑战：“现在讲全民学人工智能，但是师资不够。假如老师根本不懂人工智能，不懂其中的数学，怎么去教小孩子？”
丘成桐建议从少数几所学校开始，逐步推广AI教育，“先让50到100所名校作示范”。
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黄仁勋宣布“革命性”芯片合作：英特尔(INTC.US)提供x86，英伟达(NVDA.US)贡献GPU，台积电(TSM.US)负责代工英伟达(NVDA.US)首席执行官黄仁勋在周四新闻发布会上宣布，台积电(TSM.US)将为英伟达与英特尔(INTC.US)合作生产的“革命性”芯片提供代工支持，此次合作将聚焦于为数据中心打造可接入英伟达人工智能生态系统的定制CPU，并同步推进个人计算领域的创新
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