有算法之“根”才能撑起产业“繁茂”

　　所谓“树大根深”，人工智能的发展也是同样道理，越在底层深深扎下根基，越能够发展出强大的产业。

　　那么，借助开源代码，“半路出家”的AI产业为什么会难以为继？

　　孔德兴解释说，在获得同样数据的前提下，以开源代码运行，AI深度学习之后或许能输出结果，但由于训练框架固定、算法限制，当用户进行具体的实际应用时，将很难达到所期望的结果，而且难以修改、完善、优化算法。

　　“如果从底层算法做起，那么整个数学模型、整个算法设计、整个模拟训练‘一脉相承’，不仅可以协同优化，而且可以根据需求随时修改，从而真正解决实际问题。”孔德兴说，基础算法往往是指研究共性问题的算法，它涉及到基础数学理论、高性能数值计算等学科，可以应用到多种实际问题中；而针对性强的应用算法往往会应用到具体问题所涉及的“具体知识、先验信息”，从而更好地解决实际应用问题。

　　“基础算法和应用算法都很重要，拥有基础算法将更有助于应用算法的丰富与深入。”孔德兴说，AI要应对的现实生活是复杂、多变的，当能够“应对自如”时，才能够促成产业的“繁茂”。

　　呼吁三方协力，让数学不再置身事外

　　“一方面是政策引导，其实国家已经在加大这方面的扶持，例如科研基金上的设置等。”针对如何解决“徐匡迪之问”反映出来的问题，孔德兴认为，第二方面是行业企业在进行科技创新时，应有意识将数学学者纳入进来。

　　“如果通过算法的开发，最终产品落地了，企业应该将算法开发时的数学学者纳入到成果分享中来。”孔德兴说，社会目前对于数学科学等“软实力”的认可程度不足，行业或法规层面应该做好数学研究成果的产权保护工作。

　　“第三方面，数学家本身应该积极参与到人工智能发展的浪潮里。”孔德兴呼吁，AI的未来发展需要数学家深度参与。由于目前仍处于“弱人工智能”时代（可以说是数据智能时代），AI的实现主要是依赖计算机的巨大算力和巨大的存储能力，底层算法的问题或许并不突出，但在未来的发展，AI将可能融入逻辑、思维等智慧的内容，这些都需要数学科学的原始创新，有大量的基础问题亟待数学家攻克。

　　算法的进阶一定是来源于“原创者”，而不是“跟随者”。孔德兴说：“实际上深度学习的应用已遇到了天花板，我们需要新的数学技术（如部分依赖逻辑、部分依赖数据的‘聪明算法’），让计算机变得聪明起来。这些工作都需要数学家的参与。”