「人工智能并不能完全取代数学研究者本人的工作，尤其是在精确性等指标上，表现仍有不足。」
7月25日，在复旦大学举行的第七期「浦江科学大师讲坛」结束后，数学家、中国科学院外籍院士安德烈·奥昆科夫（Andrei Okounkov）接受第一财经在内的媒体专访时表示。
作为当代最杰出的数学家之一，奥昆科夫解决了多个重要猜想和重大问题，在表示论、代数几何、动力系统、组合学、概率论、弦理论、统计力学等多个领域做出了奠基性的工作成果，并以将概率论、表示论和代数几何相互联系的工作荣获2006年菲尔兹奖。
第一财经记者 金叶子/摄
面对当前人工智能的快速发展，奥昆科夫认为，人工智能是数学研究的有力工具，可以在人工智能建模、大样本量计算等方面大大降低数学家的工作负担，但从另一个角度而言，人工智能并不能完全取代数学研究者本人的工作。
他对记者解释，人工智能是绝对重要的，尤其是我们要考虑如何通过可靠可控的方式，对人工智能技术进行妥善地运用。「我有一些建议，对于数学学科的发展来说，虽然AI非常重要，但是也不能忘记我们的老本行，也就是数学基本的计算能力和计算原则，还有计算手段和一些方法，这些都是非常有力的工具，它是解决分析问题的一个最主要的抓手。」
奥昆科夫说，现在的世界发展速度非常快，每一个技术都能够去解决世界上诸多问题，以AI为例，我们可以通过AI来预测接下来是不是会下雨，或者说是判断食物是否香甜可口，但是它无法做到非常精确地测量和计算。「AI只是把人类的一些直觉通过科学的方法进行了投射，但是它和数学相比还欠缺那么一些精确精准或者说是非常精度的表现。」
他告诉记者，AI无法精确到几分几秒会在哪些地方下雨，以及食物在哪些方面呈现出不一样的色彩或是味道等，这些都是要通过数学才能去解决的，「精确性，在我看来更为重要」。
「我们既不能固守传统，也不能一味追求AI的发展。」在奥昆科夫看来，传统计算方法与最新的人工智能研究方法可以在数学理论研究中和谐共存，这需要我们用好数学传统的同时，及时吸纳人工智能最新应用。
他说，自然科学中一些非常伟大的发现，都可以通过传统的计算方法来进行建模，与此同时，我们又需要通过AI来实现一个超大计算量的样本计算。「AI和传统的学科发展的轨道是不矛盾的，两者之间应该存在合作共事的关系，我们不能在学习AI的时候，就把经典和传统一脚踢开，让AI去控制和主导我们未来的世界。」
因此，在给予年轻学子建议时，奥昆科夫总是反复提及「打好基础」。他认为，信息爆炸的时代，许多年轻人在学习前沿知识方面展现出超凡热情，这一点值得肯定。但他希望大家在学习新兴成果时，也不要忘记那些优秀的学术经典和传统，不要忘记从数学学科悠久的历史长河中汲取力量。「经典是我们的基础，也是我们现在实现任何学科发展非常重要的平台。」
(本文来自第一财经)
