「重大消息」丘成桐人工智能如何领先？数学必须与相关学科一起发展-方案定制-韩韩H5开发

丘成桐，菲尔兹获得者、哈佛大学终身教授

惰性知识的万能聚焦数学和基础科学在应用科学中的重要性

中国大多数家庭都非常关注孩子的教育，关心孩子的健康成长。

基础科学的发展也是如此，因为扎实的基础科学是国家独立和长期稳定所必需的，所以我们不断地投资工业，在基础科学上投入相当多的资金。发展不可能发生。

当我在普林斯顿高等研究院担任教授时，杨振宁教授和阿尔伯特爱因斯坦也曾在这里工作过。当时的所长自豪地说“我们在这里学习的是无用的学习！这种无用的学习将来会成为社会的基石、民族的栋梁。”1939年，弗莱克斯纳在该杂志上发表了一篇题为“无为而知的万能”的文章。文章指出法拉第和马克斯在19世纪研究电磁学只是出于科学好奇心，然后赫兹发现了电磁波。尽管这些科学家并不十分重视电磁学在人类社会中的应用，但他们的工作非常重要，不仅是理论科学上的里程碑式成就，也是对现代文明的巨大贡献。

普林斯顿高等研究院首任所长A.弗莱克斯纳(A.Flexner)1939年在杂志上发表了一篇文章，题为《知识无所不能》。

基础科学和数学有哪些应用？当今社会，互联网和计算机的力量巨大，诸如能源分配、大数据处理物流系统、道路运输、模拟神经元、蛋白质结构等题都需要计算能力的大幅提升。这些功能大部分依赖于计算机芯片存储。随着电子计算机的计算能力不断增长，摩尔定律在过去30年已经达到极限，无法再增长，计算机硬件的设计面临着巨大的瓶颈题！

解决计算机瓶颈的方法有两个积极改造硬件设备或改进软件。

我该如何解决这个题？解决方案有两种一是利用基础物理和基础数学原理大幅改进硬件设备，二是大幅改进软件，即绕过硬件速度和存储容量来解决计算机瓶颈。找到执行此操作的算法。

依靠20年投资IBM研发53量子位超级量子计算机

关于第一种方法，30年前，伟大的物理学家理查德费曼提出了一种名为量子计算的解决方案，利用量子力学的基本原理来辅助计算，但当时的费曼不知道该怎么办。我们知道量子力学的基本原理可以解决计算存储容量题。直到大约20年前，麻省理工学院的应用数学家PeterShor根据费曼的建议提出了一种对大数进行因式分解的算法。虽然我们在小学都学过因式分解，但对大数据进行因式分解是一项艰巨的任务。基本上，大多数安全系统都是利用大数据难以拆解的题来设计的。

1978年，科学家提出了一种非常著名的方法，即RSA加密算法，至今所有系统都在使用该算法，但Peter相信，如果量子计算成功，将能够破解所有RSA加密方法。

美国物理学家理查德费曼

由于量子计算对当前常见的安全实践构成威胁，许多国家的政府官员和银行监管机构都极为担忧，但同时他们也投入了大量资源进行量子计算的开发和研究。这项研究需要许多数学家、物理学家和工程师的合作。费曼是物理学家，彼得是数学家。该领域有很多来自美国著名大学的教授。麻省理工学院和斯坦福大学在该实验中投入了资源。很大。

IBM、谷歌和微软等美国公司一直在进行更大规模的投资，其中IBM投资量子计算研究数十年，目前有1300名工程师在该领域工作。2018年，美国通过了《国家量子计划法案》。许多智库和政府官员认为，就像二战前的曼哈顿核弹项目一样，量子计算具有国家安全影响，需要政府的全力支持。今年，IBM开发了可通过云端使用的53量子位超级量子计算机，而NASA最近宣布，谷歌可以在200秒内解决使用量子计算需要世界上最好的Summit超级计算机10,000年的题。

中国的学者和企业也在开展这一领域的研究，但由于基础物理和基础数学水平不如美国，因此在量子计算研发方面必须努力赶上他们。这其实给了我们一个非常重要的启示。IBM在量子计算领域的投资至少有20年，所以投资不能建立在5年、10年、甚至20年的基础上。

2018年，美国通过了《国家量子计划法案》。

要引领人工智能，数学和相关学科必须共同发展。

第二个解决方案是利用数学发展的方法，目前该领域的研究包括人工智能和大数据。

人工智能正逐渐从早期的概念转变为可应用的技术。30年前，并不是所有人都看好人工智能，但现在它已经逐渐转变为一种被认为适用的技术。

人工智能的积极发展基于三个重要因素一是互联网技术带来的大数据，二是采用标准的深度学习算法进行数据处理，三是超级计算机和云计算的强大计算能力。然而数学理论却一直没有太大进展，这也是该领域出现诸多瓶颈的原因。中国人口规模是人工智能发展的优势，在应用人工智能技术方面取得了许多优异成果，发表论文数量超过美国，领先全。但在基础理论和算法创新方面，与美国或英国相比还有很长的路要走，所以如果我们想引领人工智能领域，就必须在基础理论上取得突破。如果你想取得突破，你需要同时发展数学和相关科目，才能真正走在最前沿。

人工智能中的大数据处理本质上是数学和统计学。从其本质的数学结构来看，这导致当前的人工智能在处理大数据题时仍然需要大量的人力和计算能力，甚至需要超级计算机的帮助。由于缺乏数学理论的支持，很多大数据分析结果只适用于特定环境，缺乏可移植性。大数据仍然缺乏有效的算法，现有的计算机算法不能直接用于大数据。这是一个非常重要的题，我们必须深刻认识。

广泛分布式的深度学习有很多缺点，比如对样本的依赖性强、可解释性差、容易被欺骗等，但目前还没有更好的算法来替代它。要解决这些题，需要深入研究相关数学理论，了解大数据固有的数学结构和原理。目前，人工智能由于计算器速度的只能使用多层结构来解决题，并且基于简单的数学分析而不是实际的玻尔兹曼机，因此无法有效地找到最优解。在不久的将来，如何完善量子计算机的硬件，开发更有效的数学算法，将量子人工智能和量子深度学习转化为实用工具，将有赖于基础科学与数学的深度融合。

将量子人工智能和量子深度学习转化为实用工具，有赖于基础科学和数学的深度结合。

医学和医疗保健新领域利用人工智能和数据科学进行医学研究

几年前，我的学生和朋友发现，我40年前学到的几何知识也可以应用到人工智能的理论研究中，以前无法想象的基础科学方面可以用在这个领域。您可以看到基础数学在工程题中非常重要。

机器学习和人工智能等先进计算方法在零售和等领域带来了突破。随着包括美国和中国在内的世界各地的医疗保健系统开始将临床信息数字化，这种方法也可能对医学和医疗保健产生重大影响。

然而，对于如何分析和应用这些信息，还没有好的策略。在接下来的十年中，数据科学和人工智能对医学的贡献可能比所有其他技术的总和还要大。

人工智能与数据科学相结合的医学研究将成为医学和医疗保健的新领域。

在这个新领域，数学和计算科学将为更广泛的医疗决策提供支持。许多卫生系统研究人员目前没有意识到这一点或低估了其影响。

我们的目标是将最先进的计算技术应用于大型医疗保健相关数据库，以获取有效信息并将其应用于医疗保健服务、临床诊断和相关医学研究。

为了更好地将人工智能和应用数学应用于医学研究和医疗保健，不同学科必须共享和协作。

数学、医学信息学、计算机科学、生物统计学和工程学都是研究工作的重要学科。这是一项连接不同学科的大型研究，只能通过不同学科的共同努力才能完成，而不能单独由一个学科来完成。

我们以人工智能临床诊断为例。中国拥有全最大的临床医学数据库。我们需要学习如何管理和应用这些数据。计算科学和人工智能可以帮助我们以新的方式利用这些数据来促进医疗保健。各领域的发展和发展。

首先，机器学习模型可用于消化更大、更丰富的数据集，同时还允许机器学习结果重新检查现有预测模型的准确性，同时还可以尝试改变其他变量。这是提高模型准确性的自然状态，此设置还允许进一步分析新技术和方法如何以及为何更好，以及哪些改进在数学上是可能的。

目前，人工智能和数据科学技术广泛应用于临床诊断、手术指导、风险预测等各个领域。

在某些领域，计算机诊断的准确率远高于医生，这是一个巨大的进步，也是一项对临床实践产生深远影响的成就，进一步激发了科研人员的积极性。毫无疑，未来医学更大的变革将更多地依赖于数学理论的创新和人工智能技术的进步。

作者丘成桐

一、数学专业可以考人工智能研究生吗？

数学专业可以参加人工智能研究生入学考试

首先，对于数学专业的学生来说，如果想考计算机相关的研究生，选择人工智能方向的专业，一般来说是一个不错的选择，而且人工智能方向也相对有一定的优势。数学知识要求高，对于数学专业的申请者来说是一个不错的选择，这可以看作是一个优势。其实，在很多导师眼里，数学专业的学生去学习计算机科学，尤其是计算机科学，并不算是一个交叉考试。适用于信用会计专业。