东方网记者王佳妮7月28日报道：2025年世界人工智能大会“数学与人工智能”学术会议日前在沪成功举行。本次会议汇聚了全球顶尖的数学家与人工智能专家，围绕两大前沿领域的深度融合展开了高级别对话。

与会学者普遍认为，数学不仅是人工智能发展的基石，更将引领下一代AI的变革，而人工智能也将作为“认知增强”工具，推动数学乃至整个人类科学的范式转换。

数学在AI发展中的基础性作用，是与会专家在会议之初就达成的共识。中国科学院院士袁亚湘强调，数学与AI的融合将日益紧密，前者的支撑作用愈发显现。他呼吁国家在布局人工智能战略时，必须超越单纯的工科视角，充分吸纳数学家深度参与，以发挥多学科协同创新的核心优势。西安交通大学教授孟德宇则从数学思维角度深刻剖析，他指出，数据、模型和算法的本质是一种形式化语言，唯有通过严格的数学分析，才能超越传统工科的简化假设，设计出能应对复杂数据结构的智能模型。

然而，不少专家们也同时指出，数学界不能满足于对现有AI模型的“事后解读”。欧洲科学院院士许进超提出，数学家应主动引领下一代AI的发展。他指出了当前AI研究中数学家面临的资源困境——虽有理论突破的潜力，却缺乏大算力、大数据的支持。为此，他呼吁建立更紧密的产学研合作机制，将逼近论、优化理论等数学传统优势转化为驱动AI模型架构设计与算法创新的核心力量。巴西里约热内卢联邦大学副教授法比奥·拉莫斯也提出，应通过数学结构将物理原理嵌入神经网络，解决当前AI难以处理真实世界物理问题的局限，推动AI在科学计算领域的突破。

会议的另一大焦点是人工智能如何反哺数学研究，实现“认知增强”。菲尔兹奖得主叶菲姆·泽尔马诺夫认为，数学证明的本质在于深刻理解，AI虽能替代繁重计算，但在需要创造性思维的领域仍无法取代人类。然而，上海交通大学自然科学研究院院长金石院士则认为，AI for Math的真正价值并非替代，而在于打破人类固有的思维限制，赋能研究者处理多尺度、高维度复杂问题，从而系统性地拓展科学认知边界，实现从“解决问题”到“发现问题”的飞跃。

面对当前AGI发展的“乱战”局面，武汉大学教授杨志坚提出了具体建议。他认为，在数据、算力、算法这AI的“三条腿”中，数学界最能发力的是数据。他呼吁数学界应系统性地组织起来，开展数学专用数据集建设和数据标准制定等基础工作，并在拥抱大模型的同时保持理性，建立科学的评估体系。

本次会议由斯梅尔数学与计算研究院与中国工业与应用数学学会联合主办，华院计算技术（上海）股份有限公司承办。

从基础支撑到认知增强，全球顶尖学者共话“数智融合”

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