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我記得去年兩會上,也在這個會場,金力代表就提出復旦大學要培養(yǎng)“干細胞式”的人才,像干細胞那樣具有多方面潛力和高素質(zhì)潛能。在我所在的華東師大,一批傳統(tǒng)基礎(chǔ)學科專業(yè)比如文史哲、數(shù)理化生地以及新興學科專業(yè)比如智能教育、空間人工智能、數(shù)據(jù)科學與技術(shù)等也是致力于培養(yǎng)相關(guān)領(lǐng)域明德樂群、基礎(chǔ)扎實、創(chuàng)新力強的通用性人才和卓越教師。
葉蔭宇:這些說法夸張了。我認為,恰恰是諾獎的結(jié)果證明,人工智能目前所取得的成就是基于物理學、化學等這些學科之上的。比如今年的諾貝爾物理學獎是對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習的研究,其中的“網(wǎng)絡(luò)”,就是一個關(guān)乎數(shù)學和物理學的概念。人工智能的出現(xiàn),最終目的還是要解決人們在日常生活中的實際問題,并不會成為脫離實際的“空中樓閣”而存在,而這些實際問題就關(guān)乎物理學、數(shù)學等等基礎(chǔ)科學。我所接觸的人工智能研發(fā)領(lǐng)域的一些團隊,近些年來很難取得切實落地的成果,就證明了這一點。
葉蔭宇(Yinyu Ye),斯坦福大學管理科學與工程系及計算數(shù)學工程研究院李國鼎講座教授,是內(nèi)點優(yōu)化算法、在線線性規(guī)劃和學習、強化學習和馬可夫過程算法分析等領(lǐng)域的開創(chuàng)者之一。曾獲2009年約翰·馮·諾依曼理論獎、2012年國際數(shù)學規(guī)劃大會(ISMP)Tseng Lectureship獎、2014年美國應用數(shù)學學會優(yōu)化獎等。
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