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我记得去年两会上,也在这个会场,金力代表就提出复旦大学要培养“干细胞式”的人才,像干细胞那样具有多方面潜力和高素质潜能。在我所在的华东师大,一批传统基础学科专业比如文史哲、数理化生地以及新兴学科专业比如智能教育、空间人工智能、数据科学与技术等也是致力于培养相关领域明德乐群、基础扎实、创新力强的通用性人才和卓越教师。

  叶荫宇:我认为二者各有千秋。相比于人工智能,运筹学的显著优点是:设计一种算法无需真实数据参与,可将问题和数据抽象化,完全不会影响运筹学的优化过程。就如同往一个背包里放不同价值、不同种类的物品,人工智能需要了解这些物品具体为何、价值几何从而给出解决方法,而运筹学的优化是给出一种最优算法,无论放进去什么样的物品,都能根据算法找出最优解,通俗来讲,就是以不变应万变,以“一”对“无穷”。

  叶荫宇:这些说法夸张了。我认为,恰恰是诺奖的结果证明,人工智能目前所取得的成就是基于物理学、化学等这些学科之上的。比如今年的诺贝尔物理学奖是对人工神经网络机器学习的研究,其中的“网络”,就是一个关乎数学和物理学的概念。人工智能的出现,最终目的还是要解决人们在日常生活中的实际问题,并不会成为脱离实际的“空中楼阁”而存在,而这些实际问题就关乎物理学、数学等等基础科学。我所接触的人工智能研发领域的一些团队,近些年来很难取得切实落地的成果,就证明了这一点。

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