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摘要：同样是色彩鲜艳的生物，鹦鹉、花朵和变色龙，机器如何分辨出来它们属于不同种类的生物？

BI、HI、AI，从生物智能、人类智能到人工智能……30日下午，第二届世界顶尖科学家论坛的8场分论坛在临港大学城五校平行开讲，其中上海电机学院图书馆报告厅里的“人工智能算力算法峰会”讨论大热。8位图灵奖、菲尔兹奖、诺贝尔奖得主，让这里激起了一场脑力风暴。

由于诺贝尔奖不设数学奖，因此菲尔兹奖被视为数学界的诺奖。正如徐匡迪之问提出“中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中”，拿菲尔兹奖的数学家们对人工智能颇有建树，也颇有见地。有人判断，数学老师有望首先由人工智能（AI）老师来替代。

来自英国剑桥大学的1998年菲尔兹奖获得者蒂莫西·高尔斯爵士，向专家们例举了一道常人看不懂的数学题。“我们让数学家来做题，也让AI系统来做题，并让人根据解题过程判断题目是谁做的。”高尔斯爵士笑着说，结果许多人都判断错误，认为数学家做的题是AI做的，或者AI做的题是数学家做的。

解放日报·上观新闻记者了解到，高尔斯爵士早年在剑桥求学，听讲座、学理论，他先发现考试考的很多是记忆能力，因为材料量很大，硬背也背不出；之后，他发现其实最关键的是推理能力，“要真正学会一件事，1%靠记忆，99%靠推理。”

同样来自剑桥大学的2018菲尔兹奖得主考切尔·比尔卡尔，也肯定机器学习的背后原则。他举出一个典型的AI应用场景：图像识别。比如，同样是色彩鲜艳的生物，鹦鹉、花朵和变色龙，机器如何分辨出来它们属于不同种类的生物？真正的学习过程是，给机器读取几千甚至上百万张生物图片，并将它们分为10类或更多类别，那么机器在“看”完所有图片后，就知道什么是鸟类、什么是开花植物、什么是爬虫类动物……“你不必给AI无懈可击的精确定义，它们自己可以学会生物分类。”

从记忆到推理，才能举一反三。高尔斯爵士表示，学数学知识与做数学题目，带有关联性，但实际上也是不一样的能力。“那么，计算机或者说AI，能不能算数学题？会不会数学推理？”在其眼中，AI的计算当然没问题；但AI的推理并非没问题。“现在或许它们还未完全学会，但未来它们完全可以。”高尔斯对此表示乐观。

“我不知道中国上海有没有这样的状况？”高尔斯表示，当下世界上不少国家紧缺数学老师。为何数学老师找不到？高尔斯笑言，可能因为一些老师不教数学，去转行干别的，运用他们的数理能力，说不定可以赚到更多的钱。

但这种现象不必太多焦虑，因为高尔斯判断：世界上不久便将出现AI数学老师，既能解算也能推理，完全可以替代人类数学老师。他大胆预测，在25年之内人们可以实现全自动化的数学教学，也能让更多人学好数学。其实，这种AI系统已经可以胜任科研助理等角色。

“机器学习也是一种进化论。”来自哈佛大学的2010年图灵奖得主莱斯利·瓦利安特表示，从生物进化过程看，优胜劣汰、适者生存，可以说万物的本源来自学习，万物生存与发展也来自学习，人如此进化，机器也如此进化……从本质上讲，AI学习需要一个很大的数据集，基于一种合适的函数算法，并且对错误具有容忍度，可持续进行这一过程。

不论是数学教育领域还是图像识别应用，瓦利安特认为，AI最近已取得很大进展，但近期也不会有很大突破，“AI底层已基本完成构建，正在逐层叠加、稳步向前。”

来源: 上观新闻

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