图说：峰会现场新民晚报记者徐程摄（下同）
在今天下午举行的世界顶尖科学家论坛人工智能算力算法峰会上，多位数学家现身，他们都获得过有“数学界诺贝尔奖”之称的菲尔兹奖。发展人工智能，离不开数学这个重要基础。几位数学领域的大咖，来到人工智能主题峰会，果然妙语连珠——说着说着，就把数学老师“说下了岗”，又把美颜技术“说了个透”。
机器不会数学“推理”
在人工智能迅速发展的今天，很多人担心，自己的工作有一天会被机器取代。甚至有人认为，机器通过不断深度学习，还可能让科研工作者“下岗”。
图说：蒂莫西高尔斯
机器能不能做研究？年菲尔兹奖得主、数学家蒂莫西高尔斯给出了否定的回答。“目前，我们做的研究工作不可能被机器学习和人工智能所取代，因为里面有很长的推理链。”他解释说，目前的机器已拥有超级强大的计算能力，可以取代和超越人的工作；但在数学领域的逻辑推理能力还不够，无法驾驭“很长的推理链”。
让机器当“数学老师”
当然，人工智能也有“用武之地”。蒂莫西高尔斯以数学老师为例。“许多国家都紧缺数学老师，因为数学好的人，往往比较容易找到高薪工作，而不愿意走上讲台。”他建议，未来可以尝试用机器来教数学。根据学生们的实际情况，借助丰富而有针对性的编程，开展个性化教学。
“5年后也许不能成真，但未来25年，这件事很有可能实现。到那时，就可以解决‘数学老师紧缺’这个社会问题，帮助更多年轻人学好数学。”
图说：阿莱西奥菲加利
数学理论还能“美颜”
另一位数学家、年获菲尔兹奖的阿莱西奥菲加利，简介了他的主要学术贡献——最优传输理论。这个高深的数学理论与人工智能乃至人们的日常生活有什么关系？当幻灯片里跳出几张美女的特写照片时，台下不少人恍然大悟：“原来数学理论还能用来‘美颜’。”
“最优运输理论运用较多的方面，是把一张照片里的颜色以最佳比例搬到另一张照片上，达到调整和修饰的目的。”阿莱西奥菲加利介绍，第一张照片是原始图，通过不同的算法和定量方式来处理图像，把第二张图片的丰富色彩运输给第一张，就有了第三张新照片，模特的五官更立体，对比度更鲜艳。
新民晚报首席记者曹刚