北京7月25日电（记者孙自发）“数学、物理等基础学科的发展需要人工智能等新一代技术的广泛运用。” “探索基础科学与人工智能的关系具有深远的意义。” “数学工具的运用为人工智能的发展开辟了新的视角”.

　　7月23日下午，正在北京召开的首届国际基础科学大会在国家科技传播中心举行基础科学与人工智能论坛。人工智能（AI）领域的专家学者围绕论坛主题进行交流和讨论。

　　丘成桐先生为论坛做视频致辞。记者孙子发摄

　　菲尔兹奖获得者、国际基础科学会议主席丘成桐为论坛做视频致辞，指出数学的发展已有2000多年的历史，在过去的300年里涌现和积累了许多重要的思想和知识。数学、物理等基础学科的发展需要广泛运用人工智能等新一代技术来推动基础科学的发展。他鼓励青年科学家从根本上认识和应用人工智能，为人工智能的广泛应用发挥重要作用。

　　在论坛圆桌对话环节，美国国家工程院、英国皇家工程院外籍院士、粤港澳大湾区数字经济研究院创始所长、香港科技大学董事长、清华大学高等研究院双聘教授沉向阳提出了智能与模型尺度的关系、大模型训练过程中智能生成的阶段、数据对智能的影响、智能涌现的生成机制等五个重要问题。以及数学工具的正确使用。探讨基础科学与人工智能的关系具有深远意义。

　　孙茂松教授主持论坛。记者孙子发摄

　　德国国家工程科学院院士、汉堡大学教授、多模态智能系统研究所所长、清华大学特聘客座教授张建伟指出，从机器人研究的角度来看，数学模型、物理模型、生物模型、脑科学模型都有很强的现实需求。目前机器人的进展主要集中在底层建模和控制方面。然而传统的物理模型很难适应交互环境的变化。模型训练与深度学习的融合刻不容缓。这也是机器人面对未来动态和非结构化环境的重要课题。下一步，我们将继续探索如何更好地将机器人知识学习应用到实践中，加强在具身智能、多模态人工智能、通用机器人等方面的研究。基于物理、生理学、模型和大数据共同驱动AI的方法是未来实现智能机器人的必由之路。

　　兰州科技创始人兼CEO、中国计算机学会副理事长、创新工场首席科学家周明围绕“如何利用大模型创造价值：从通用大模型到行业大模型到场景大模型”的主题，强调了良好的反馈机制对于实际应用和学术研究的重要性。他介绍了大模型的发展历史，重点从通用大模型、行业大模型和场景大模型三个层面分析了大模型的实施路径。同时，结合金融大模型的具体案例，梳理了分层实施体系。论坛圆桌对话交流环节。记者孙子发摄

　　xAI创始成员杨戈受邀在论坛上发表主题演讲。他通过分析理论层面的模型规模所面临的边界约束与实践层面的模型最优规模之间的动态关系，强调数学工具的应用为人工智能的发展开辟了新的视角。

　　本次基础科学与人工智能论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松先生主持。

　　论坛圆桌对话交流环节。记者孙子发摄

　　关于模型训练，Young认为，随着模型规模的增大，需要更丰富、质量更好的数据集，需要从强调网络舆情数据集转向更注重数学科学的逻辑推理训练集；张建伟表示，未来学习曲线的增长斜率不仅取决于数据的质量和多样性程度，还会受到语言多样性和文化多样性的影响。

　　对于学科壁垒，沉向阳表示，找到合适的数学工具将有效应对当前人工智能发展的挑战。未来我们需要和更多的数学家交流，用好数学工具。

　　论坛上，专家学者对仿人机器人的发展趋势进行了展示和介绍。记者孙子发摄

　　关于科技伦理，张建伟表示，目前我国对机器人的热情非常高，产业基础和环境氛围都很好。随着新业态、新场景的快速迭代，如何在技术伦理框架下推动机器人研发，在不刻意规划人工智能创造力的情况下，为人类留下一些创造空间，是一个值得关注和探索的问题。

　　论坛上，专家学者对跨模态学习的相关研究进行了展示和介绍。记者孙子发摄

　　据了解，国际基础科学大会是基础科学领域的顶级国际学术会议。首届会议以“聚焦基础科学，引领人类未来”为主题，云集了来自世界各地的800余位顶尖学者。基础科学与人工智能论坛是国际基础科学大会系列学术活动之一。本届大会由中国科协科技传播中心、清华大学求真院主办，中国科协青少年科技中心、北京科学中心协办。 （超过）