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  葉蔭宇:這些說法夸張了。我認為,恰恰是諾獎的結(jié)果證明,人工智能目前所取得的成就是基于物理學(xué)、化學(xué)等這些學(xué)科之上的。比如今年的諾貝爾物理學(xué)獎是對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)的研究,其中的“網(wǎng)絡(luò)”,就是一個關(guān)乎數(shù)學(xué)和物理學(xué)的概念。人工智能的出現(xiàn),最終目的還是要解決人們在日常生活中的實際問題,并不會成為脫離實際的“空中樓閣”而存在,而這些實際問題就關(guān)乎物理學(xué)、數(shù)學(xué)等等基礎(chǔ)科學(xué)。我所接觸的人工智能研發(fā)領(lǐng)域的一些團隊,近些年來很難取得切實落地的成果,就證明了這一點。

  葉蔭宇(Yinyu Ye),斯坦福大學(xué)管理科學(xué)與工程系及計算數(shù)學(xué)工程研究院李國鼎講座教授,是內(nèi)點優(yōu)化算法、在線線性規(guī)劃和學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)和馬可夫過程算法分析等領(lǐng)域的開創(chuàng)者之一。曾獲2009年約翰·馮·諾依曼理論獎、2012年國際數(shù)學(xué)規(guī)劃大會(ISMP)Tseng Lectureship獎、2014年美國應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會優(yōu)化獎等。

  葉蔭宇:我認為二者各有千秋。相比于人工智能,運籌學(xué)的顯著優(yōu)點是:設(shè)計一種算法無需真實數(shù)據(jù)參與,可將問題和數(shù)據(jù)抽象化,完全不會影響運籌學(xué)的優(yōu)化過程。就如同往一個背包里放不同價值、不同種類的物品,人工智能需要了解這些物品具體為何、價值幾何從而給出解決方法,而運籌學(xué)的優(yōu)化是給出一種最優(yōu)算法,無論放進去什么樣的物品,都能根據(jù)算法找出最優(yōu)解,通俗來講,就是以不變應(yīng)萬變,以“一”對“無窮”。

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