张平文：北大数院的天才不是培养出来的，而是保护出来的

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10月31日，北京智源人工智能研究院举办了首届“智源大会”，并定位为“内行人的AI盛会” ，为国内人工智能领域学者前沿交流提供了一个大的舞台。人工智能领域的诸多著名学者参与了本次会议，例如张钹院士、高文院士、John E. Hopcroft、Michael I. Jordan、朱松纯、Christopher Manning等，其中包括智源研究院“人工智能的数理基础”重大研究方向的首席科学家——来自北大数学科学学院的张平文院士。

张平文院士简介

张平文，中国科学院院士，发展中国家科学院院士。北京大学数学科学学院教授、博士生导师，教育部长江特聘教授，百千万人才工程国家级人选，国家自然科学基金委创新群体学术带头人。现任北京大学校长助理、科学与工程计算中心主任、中国工业与应用数学学会理事长、大数据分析与应用技术国家工程实验室主任、北京大数据研究院学术委员会主任。

张平文院士指出，“人工智能的数理基础”是北京智源人工智能研究院建立起的第一个研究方向。当前人工智能面临着可计算性、可解释性、泛化性、稳定性等理论方面的挑战，而对这些问题的解决，则需要从数学、统计和计算的角度来深入考虑，因此“数理基础”重大研究方向将首先启动三个方面的研究，包括可解释性的新型人工智能模型、新型的机器学习算法和深度学习的基础理论。

目前的人工智能的进展往往是来自于计算机或神经科学的研究人员，张平文院士认为，智源学者将努力去打破这种范式，建立以数学与统计理论为第一原理的新一代人工智能方法论。

关于人才培养方面的问题，张平文院士认为，当前我国在应用领域已经具备领先地位，但在基础研究方面还仍有欠缺，主要原因在于创新环境还存在不足。

北大的数学科学学院作为全国最优秀的数学圣地之一，天才云集，大师辈出。对于北大数院的人才培养，张平文院士认为，对于基础数学的研究要有天赋，同时也要有情怀，这两样缺一不可，因此北大数学学院从来不是培养天才，而是保护天才；通过筛选把各种“怪才”找到，保护他们，并指导他们“不要去做小问题，要做就做大问题”“要么一鸣惊人，要么就默默无闻”。但做大问题意味着不成功的时候居多，所以绝大多数人可能一辈子默默无闻，但北大的骨子里有这种“做大问题”的精神。

中国人工智能目前的发展现状纷繁复杂，面临的问题也不容忽视。下面本文将从数理基础的四个层面、基础创新环境、北大数学天才的成长三个角度来阐释张平文院士对相关问题的观点和见解。

数理基础的四个层面

“人工智能数理基础”是北京智源人工智能研究院建立起来的第一个研究方向，主要目的就是研究人工智能的数学的理论基础。众所周知，人工智能现在还存在很多问题，例如深度学习的可解释性等。那么如何才能真正理解它呢？实际上，人工智能的基础主要是数学，因为整个计算机的技术主要也都是数学。但是数学有很多层次，张平文院士认为大体上可分为四个层面：

张平文老师在课堂上

第一是算法层面。人工智能有很多种算法，深度学习只是其中一种；人工智能这一波比较热，主要还是深度学习算法的推动。算法效果虽然不错，但并不是对所有问题都适用。其次，算法为什么好，其原因也是很难说清楚的。数学领域的学者，希望能够在这个层面上从数学的角度阐释算法好的原因及其适用范围；同时，数学研究者们也希望能够基于数学的研究提出新的算法，然而这个问题也是相对比较困难的。

第二是模型层面。过去数学上的模型一般来自于物理，物理先从实验中找到各种机理，然后将机理用数学表达就成了数学模型；现在则希望能够从人工智能中直接探索出新的数学模型。

第三是问题驱动层面。人工智能现在有很多问题是无法解决的，在解决这些问题过程中，如果算法、模型不合适，就会去尝试寻找新的算法，这种方式被称为问题驱动。事实上，这正是目前大量计算机领域学者所做的事情，而不是数学领域的学者做的。但数学领域的学者也应该有所涉猎，如果不参与这类工作，就会很难理解这些问题。

第四是基础数学层面。这也是数学的最高层面。以几何为例，从几何、拓扑的角度来看神经网络的结构，这就是更深层次的数学。但现在哪些基础数学跟人工智能的基础有关系，目前尚未清楚，所有联系也都不明显。然而正是因为这种关联并不显而易见，所以才值得深入研究。

人工智能的数学基础根本上是什么，目前人们的认知还差得太远。但是总体上而言，人工智能的数理基础是迟于技术的。这并不是人工智能独有的现象，所有领域均是如此，数学通常不会走在技术的前面，而是走在技术的后面。通过数学对技术理解的逐渐加深，应用才会变得更加广泛，数学应用起来才会更加有信心。

所以，在人工智能的数理基础方面开展研究，是不能当作工程来研究的。如果当作工程来研究，很难得出好的成果。实际上，人工智能数理基础研究是一个很漫长的过程，对于这样的研究，更重要的是建立起一个良好的环境。此外，人工智能数理基础研究是年轻人的世界，所以应当吸引那些特别优秀的年轻人从事这方面的工作，让他们能够安心来研究问题。这正是北京智源人工智能研究院要做的事情。

基础创新环境

我国与美国、加拿大等一些国家相比，在AI研究上还有所欠缺。张平文院士认为，中国的人工智能发展环境兼具优势和不足。

中国的优势，第一是数据，第二是应用场景。在数据这一层面，中国有14亿人口，这方面我们有极大的优势；在应用方面，中国的应用场景是非常丰富的，再加上中国政府也在不断出台一些鼓励政策，应用方面的优势也是十分明显的。

中国最差的方面是基础研究，最典型就是原创的算法。算法相当于一个桥梁，虽然有了很多数据和应用场景，但如何实现还是需要算法作为重要媒介。但现在人工智能中重要的算法，很少是来自中国的，这就会导致中国对算法的理解上有欠缺。 

中国在原创方面的差距比较大的原因有多方面的因素：西方国家，特别是美国，把全世界最优秀的人才都吸引过去了，包括中国的高端人才也吸引过去了，使得全世界绝大部分优秀的人才都在美国。美国之所以能够把这些人吸引过去，原因是复杂的，但最重要的一点就是美国具有创新的环境和最资深的科学家。年轻的学生要想学到最前沿的知识，都会优先选择美国。现在中国数学最好的学生八九成都在北大，而这些学生中最好的那一半会去美国。想把优秀的学生留在国内，绝不仅仅是钱的问题，而是学习和科研的氛围怎样、能否学到最前沿的东西，这才是最重要的。

中国在原创方面是相当缺乏的，不仅缺乏高端创新教育，而且缺乏一个创新的、发展的环境。

张平文老师出席2019北京智源大会

北京智源研究院所要做的就是：第一，科研环境的支持，让优秀的人才能够在北京不为钱财所困，安心地工作；第二，通过智源这个平台能够使得做数理基础的、做芯片的、做信息检索的、做自然语言处理的等不同领域的人团结在一起，相互学习。智源解决了这两个问题，就能够把高端的人才稳定下来，就能够有资深的科学家来教育年轻人。

北大数学天才的成长

北大数学天才的成长，不是培养，而是保护。

对于近几年来北大数院“黄金一代”人才涌现，教育成果斐然的现象，张平文院士也就数院的人才培养特点分享了自己的感受。

在他看来，数学学院招生最看重的不是考察学生在中学的数学能力，而是数学天赋。如果一个学生将来要进行基础数学研究，最重要的能力还是天赋。此外还要有情怀，因为基础数学的研究是靠情怀驱动的，不能跟“油盐酱醋”混杂在一起。

北京大学数学科学学院楼景

北大数学要找的就是这样的人：有天赋，有情怀，一辈子想做基础数学。这些人，做基础数学有做得特别好的，也有水平普通的，也会有一些看起来完全是“不懂世事”的。北大数学学院，“怪人”特别多。北大有得天独厚的条件，让这些“怪人”也找到属于自己的道路。

第一是要把这样的人找到，第二是要保护他们，第三是让他们有成长的环境。这些人不是被“培养”的，而是要让他们能够靠天赋、靠情怀自己成长起来。

外面的世界诱惑太多，怎么让这些诱惑不去影响他们，这是北大要做的。如果他想学习数学，北大有优秀的学者和他们交流，有一流的资源供他们使用；但是如果他经受不住社会的诱惑，那么结局往往不尽如人意。对于这些有能力的人才，北大要“保护”他们。

同时，张平文院士也谈及数院人才培养因人制宜的特点。数学学院每年招收的学生中，有百分之八九十的人将来都要进入社会工作。他们中的许多人选择了人工智能或金融行业。对这些工作来说，更重要的能力是把工程问题转化为数学问题的能力、解决数学问题的能力、把现有的数学知识用到实际问题的能力。因此对他们的培养，与前面那少数的一些人就不完全一致了。这样的学生首先要把数学学好，最关键的是培养数学思维能力，让他们的兴趣和行业结合。另外，他们还需要具备团队协作的能力，因为基础数学可以单打独斗，但应用数学需要团队。

所以数学学院培养人才就是要不断的筛选。对于那些少数极具天赋的“怪才”，既要为他们提供一流的研究环境，也要保护他们的心境不受外界干扰。许多北大校友们年少英才，成功时也经历诸多坎坷，可以说是风雨兼程，不改初心。

北大的骨子里有这种精神。

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编辑：黄洪翔 冯莉雯

审校：王炳寒

美编：李博宇