“風頭正勁的人工智能對于理論科學和實驗科學都大有裨益，但其基本原理還有待科學家們去深入研究�！狈茽柶潽劦弥�、國際基礎科學大會主席丘成桐7月23日在首屆國際基礎科學大會“基礎科學與人工智能論壇”上表示，如果能弄清這些原理，人工智能的應用范疇將大得多。

隨著人工智能技術的迭代，支撐其發展的基礎科學也開始出現深度交叉，包括計算機科學、數學、心理學、語言學、哲學等在內的基礎科學，已成為助推人工智能發展的基礎。與此同時，人工智能也在反哺基礎科學，其強大的算力正在為基礎科學提供新的研究范式。探索人工智能與基礎科學的融合，已然成為時下最熱的話題。

人工智能背后的理論待挖掘

“現在有很多數學家和物理學家在研究人工智能的本質，數學、物理等基礎學科的發展也需要廣泛運用人工智能等新一代技術，以促進基礎科學的發展�！鼻鸪赏┙ㄗh，青年科學家應該從根本上了解、應用人工智能，并在人工智能的廣泛應用過程中發揮重要作用。

隨著ChatGPT（訓練對話式大規模語言模型，以對話方式進行交互）的橫空出世并廣泛落地應用，其在人機交互、智能識別，以及內容生成方面的出色表現讓人驚訝，也讓大模型和深度學習等技術成為人工智能皇冠上的明珠。

美國國家工程院外籍院士、英國皇家工程院外籍院士、清華高等研究院雙聘教授沈向洋認為，探究基礎科學和人工智能的關系具有深刻意義�！敖�些年，辯論最多的是通用人工智能是不是能夠做得出來？而當ChatGPT涌現出來后，人們又問這個智能是從哪里涌現出來的？甚至還會回過頭來問智能到底是什么？”

對此，沈向洋提出了智能與模型規模之間的關系、訓練大模型過程中智能的產生階段、數據對于智能產生的影響、智能涌現的產生機制、數學工具的正確運用等五個還未完全解決的重要問題，而得出的結論是數學適用于人工智能、人工智能適用于數學�！拔磥�，找對用對好的數學工具，將有效應對目前人工智能發展遇到的挑戰�！�

具體到產業落地應用方面，德國國家工程科學院院士、清華訪問教授張建偉認為，基于基礎學科的數學模型、物理模型、生物模型、腦科學模型等具有很強的現實需要�！爱斍�，智能機器人所取得的進展主要集中在底層建模和控制方面，但傳統物理模型難以適應交互環境變化，迫切需要將模型訓練與深度學習融合推進，這也是機器人在面臨動態和非結構環境下研究的重要話題�！�

年輕人應多作有益的探索

在教育領域，人工智能跨學科的特性也越來越明顯。也正是這種跨學科的交叉，幫助人工智能領域的研究者們突破了單一學科的限制，從多個角度出發探索新的理論和技術，推動人工智能技術快速向前發展。對于肩負人才培養的高校及科研機構而言，更應順勢而為，充分利用人工智能技術來解決基礎科學問題，培養具有跨學科背景的復合型人才。

張建偉表示，當前一些高校的教育模式需要做出轉換，應該鼓勵更多的年輕人去作有益的探索并允許其失敗�！翱蒲蟹矫�，允許他們坐冷板凳潛心基礎科研，我們才有可能在人工智能領域出現類似ChatGPT的重大突破�！�

沈向洋也認為，高校應該給予學生更為寬松的成長環境，給他們提供一些創新機會�！爱斚逻@個時代，我們要思考用更好、更新的方式去做好有組織的科研�！�