基础研究须用好数学这把“利器”

【基础研究须用好数学这把“利器”】在近日召开的科学家座谈会上 , 基础研究重要性再一次引人关注 。 在科技日新月异的今天 , 数学、物理学等基础性学科对于应用技术的支撑发展作用毋庸置疑 。 纵观人类历史发展 , 数学在社会生活中的作用更无可替代 。
数学是最讲究逻辑 , 思辨方式最为严密周全的古老学问 , 也是一切科学绕不开的关键助手 。 但凡重大科学发现 , 或多或少均与数学有关;几乎所有重大科技难题 , 追根溯源后 , 均可从中或明或暗找到与数学有关的理论命题、思维方式、逻辑指向 。 有些自然科学研究领域貌似与数学没有太直接关联 , 但若分析现象背后的思维路径 , 均可以发现数理意识内嵌其中——数学已成为研究现代科学技术必不可少的基本“利器” , 更成为人工智能、量子化学、生物信息学等很多应用科学补齐产业化短板的必备工具 。
加强数学研究 , 关键要增强对数学内在结构的理解 。 这如同人的性情和品格 , 需要深入细致地“共处” , 才能有深刻精准的发现与了解 , 获得富有创见的成果 。
比如 , 世界级著名数学家丘成桐教授在一次演讲中提到 , 得益于大数据、深度学习的标准算法以及计算机的算力 , 人工智能早已由理念转化为可应用的高科技产业 , 其多样化应用成果遍布各行各业 。 然而 , 由于底层数学结构缺少突破性创新 , 我们目前尚缺乏完备数学理论支持大数据分析结果 。 这导致人工智能在处理大数据问题时 , 过度依赖经验总结 , 依旧需要大量人力和算力 , 甚至需要超级计算机协助 , 产生了很难克服的技术瓶颈 。
此外 , 深度学习技术同样存在过度依赖样本、可解释性不足等问题 , 需要更精妙的算法取而代之 。 要在这些方面取得突破性进展 , 必须深入钻研相关数学理论 , 深刻理解大数据内在数学结构与原理 , 进一步弄清楚技术源头与底层究竟是什么 。 唯有如此 , 才能将数学思维逻辑贯穿始终 , 设计出更为有效的数学算法 , 并与相关学科更深地融合起来 , 从而在深度学习应用层面取得更为本质性的关键进展 。
数学作为自然科学的基础 , 其研究实力往往影响着国家实力 。 因而在科技创新过程中 , 我国广大数学研究者应多钻研、勤思考、善创新 , 本着探索世界的好奇心与想象力 , 去发现更本质、更高级的数学结构 , 并将其应用于机器学习、材料科学、理论神经科学等前沿领域中 , 有效实现数学基础理论与应用科学产业化无缝对接 , 为我国基础科学研究高质量发展添砖加瓦 。