2024年12月13日至15日，2024中国人工智能大会（CCAI2024）正在隆沉召开。此次大会汇聚了浩繁顶尖科学家，切磋了数学取人工智能之间的慎密联系，出格是正在科学研究中的主要感化。大会从题为“立异驱动智启新程”，吸引了来自学术界和财产界的浩繁专家参取，切磋若何通过数学提拔人工智能的成长。正在大会的尖峰对话环节，中国科学院外籍院士丘成桐、工程院院士戴琼海等数位专家分享了他们对“AI for Math & Math for AI”的深切看法。数学不只是人工智能成长的根本，更是鞭策其向更高智能条理改变的主要力量。他以本人的研究履历为例，指出数学正在物理和工程中的使用为人工智能带来了诸多适用算法。例如，他过去三十年的图形处置研究，出格是将黎曼面方式引入共形几何阐发范畴，曾经正在医学图像阐发等现实使用中展示出庞大价值。响应地，戴琼海院士则强调了数学正在当前深度进修取人工智能大模子中的环节感化。他指出，保守深度收集正在处置高维空间时常常面对“黑箱”问题，缺乏脚够的可注释性，这恰是数学能够阐扬其劣势的处所。正在理清人工智能算法的理论根本、提拔模子的可注释性方面，数学的参取显得尤为主要。他，将来的人工智能研究该当取数学慎密连系，此外，取会的京东摸索研究院院长何晓冬博士从现实使用出发，切磋了人工智能正在科学发觉中的新进展。AlphaFold正在卵白质布局预测中的成功使用，展现了人工智能正在生物科学范畴的主要潜力。然而，何晓冬也提到，当前生命科学等范畴缺乏雷同于物理学的根本理论框架，借帮数学理论取人工智能东西的连系或将冲破这一窘境。正在对话中，大学丘成桐数学科学核心的周源副传授分享了神经符号化AI的最新研究，强调了数学取人工智能连系的主要性。他提到通过DreamCoder框架，成功处理了大规模合成径问题，显示出数学模子正在AI使用中的普遍合用性。同时，林文伟传授也展现了正在脑肿瘤研究中，若何操纵数学优化AI算法的效率，从而显著提拔医学图像阐发的精确性和效率。