在算力競賽愈發(fā)激烈的當下，人工智能正逼近一堵“邏輯之墻”。模型越大、參數(shù)越多，卻仍難擺脫幻覺與不確定性。AI究竟為什么要學數(shù)學？菲爾茲獎得主丘成桐院士在上海拋出了這一問題。

在第十屆世界華人數(shù)學家大會特別夜話中，丘成桐院士回顧了計算機發(fā)展史：20世紀60年代，硬件一度被計算復雜度“卡死”，真正改變產(chǎn)業(yè)走向的并非算力提升，而是快速傅里葉變換（FFT）這一數(shù)學算法?！敖裉斓腁I也需要屬于自己的FFT時刻。”他指出，AI學數(shù)學，不是為了算得更快，而是為了從概率走向邏輯，從經(jīng)驗走向確定。

在現(xiàn)場展示中，上海AI實驗室、阿里通義、商湯、字節(jié)跳動等團隊展示了最新進展。部分模型已具備長程推理、自我校驗能力，能在推導中主動修正路徑；也有模型在復雜計算中利用對稱性完成化簡，展現(xiàn)出接近數(shù)學直覺的判斷。這些嘗試表明，AI正從“會做題”邁向“能研究”。

活動現(xiàn)場還發(fā)布了“人類知識邊界：全球數(shù)學征解”，以數(shù)學問題牽引模型能力突破，構建“數(shù)學—模型—應用”的創(chuàng)新生態(tài)。正如丘成桐所言，五十年前，數(shù)學改變了計算機工業(yè)；今天，數(shù)學或?qū)⒃俅螞Q定人工智能的上限。在這場關乎認知邊界的競賽中，上海正從基礎邏輯處落子。