“一定是数学教育还缺失了什么。” Ivan 想要找到并补上这块拼图。他从这里说起,与我们讨论关于学数学的几个问题:为什么要学?谁适合学?怎么学?
#1 为什么学数学? 成为读懂 AI 的人
“AI 也许可以辅助很多事,包括数学研究;但数学家,才是真正有可能读懂 AI 的人。”
很多人谈论学习数学的必要性,往往追溯这门古老学科的数千年历史,而 Ivan 选择从未来讲起。
如果简单将数学研究的对象分成两类——图形与数字,前者是研究连续对象的几何学,起源于计量农耕土地的需求;后者是研究离散对象的数论,对商业发展至关重要。Ivan 的研究,就是在这两种不同的思维框架之间架起桥梁,利用新的代数、几何和分析工具,开展基于高等数论新发展的高级研究。在代数领域,他的研究方向涵盖代数 K 理论,无限群论;在分析领域,包括高等哈尔测度、积分及谐波分析,模型论和量子论的相互作用。
他过去认为,通过这座“桥梁”让左右脑合作思考是一件很奇妙的事。如今,更奇妙的事发生了。
“在人类文明史上,数学家第一次有机会与另一种智慧——人工智能合作完成研究,而不是与真正的人类合作者。这是一个绝妙的组合!” Ivan 对此充满期待,“人类大脑的功能与机器大脑的功能,将组合出无限潜力,我相信未来 5 年我们能看到很多由此产生的合作成果。”
过去一年,ChatGPT 是人工智能领域最“出圈”的技术突破。雀跃、震惊、警惕,不论是积极的还是唱衰的,席卷互联网的各种情绪背后,是因为“没有人知道发生了什么,没有人知道它究竟为什么如此厉害,没有人具体地知道我们在庆祝什么,又需要警惕什么……” Ivan 说,能够帮助给出解释的人,极有可能是数学家。
他对这样的交叉学科问题极有兴趣,以 ChatGPT 为代表的 AI 大模型算一个,还有一个是量子物理。
“他们都是非常优秀的苗子,可能因为高中的备考压力和学习方式,所以留给数学的时间捉襟见肘。” Ivan 注意到,这种常见于欧美国家的短期数学学校,在中国似乎很难找,但他认为提供这类机会是有必要的。“这些孩子理应在‘填鸭式’的学习以外,培养跳出盒子创新思考的习惯。未来的前沿科学比的是创新,不是追随,而创新需要思维方式的飞跃,就像从地面跃至万米高空,我们需要给年轻学者提供这样的支持,给予他们一飞冲天的磅礴动力。”