2025年，在上海举办的全球人工智能大会上，特别设置了“数学与人工智能”主题研讨会。在会议进程中，与会专家们提出了众多新颖的观点，这些观点如同闪耀的星辰，为数学与人工智能的结合及进步提供了指引，同时也吸引了社会各界的高度关注。
大会意义非凡
本次国际学术活动搭建了一个涵盖多国、多学科的交流平台，吸引了众多学者和专家云集上海。上海一直对数学与人工智能的融合表现出浓厚兴趣，并致力于推动该领域的发展达到新的里程碑。此次会议成功促进了全球科研机构与企业之间的紧密协作，实现了数学基础研究与人工智能产业需求的精确对接，为创新人才的培养营造了良好的环境。
袁亚湘强调数学重要性
袁亚湘院士强调，数学与人工智能的融合趋势愈发显著，数学在其中的基础地位愈发凸显。他提出，当前亟需提升全社会对数学重要性的认知。在国家人工智能的战略布局中，不应仅仅局限于计算机等工程学科，而应关注数学学科的进步，积极吸纳数学专家的参与，并充分发挥多学科协同创新的巨大潜力。
许进超倡导主动引领
许进超，欧洲科学院院士，强调数学家不应仅局限于对现有AI模型的“事后解读”，而应主动促进新一代AI技术的进步。当前，AI研究领域在资源分配上遭遇难题，数学家在大型算力、大数据处理及团队支持等方面存在短板。基于此，他提出建议，数学界应建立产学研一体化合作机制，将传统领域的优势转化为AI创新的强大动力，同时提升关键技术环节的成熟度。
孟德宇突出数学思维
孟德宇教授，西安交通大学的知名学者，强调数学思维在机器学习领域中的核心地位。数据、模型和算法，其本质上是形式化的语言，对它们的深入理解和优化，离不开数学分析的支持。他提倡数学研究者积极投身人工智能研究，与工程师们共同合作，旨在在提升机器学习性能和增强其可解释性方面取得显著进展。
AI for Math价值所在
AI在数学领域的运用并非着眼于替代传统方法，其核心目标是探索新的途径，挖掘未知领域，拓宽人类对科学的理解边界，并促进科学理论的革新。在AI的三个核心要素中，数学领域在数据层面展现出显著优势，比如能够构建特定的数据集，确立统一的数据规范等。
发展建议明确方向
孟德宇就当前的发展状况提出了一些建议，他提出数学界需要加强团结与合作，着手开展数据基础设施的建设。这一举措旨在为数学与人工智能的深度融合指明一条清晰的发展道路，并且有望推动该领域取得更加显著的进步。
在探讨数学与人工智能融合发展的进程中，我们关注的是哪个阶段可能首先取得显著突破？我们诚挚邀请各位专家和学者加入讨论与交流的行列，同时，也请您别忘了为这篇文章点赞并分享至您的社交平台。
