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中新网北京10月15日电(记者张素)“人工智能(AI)能力的深度取决于使用者知识深度 。AI随机性可探索多样性，但也需通过严格流程加以约束 ，以保障可靠性 。可验证性决定AI适用边界。 ”中国科学院计算技术研究所副所长、北京开源芯片研究院首席科学家包云岗近日在一场活动上说。
2026未来科学·创想季“数学与计算机科学×数字未来 ”跨界对话近日在上海举行 ，包云岗在会上发表主旨演讲时探讨AI能力边界 。他说，在数学证明等场景中 ，AI证明生成效率突出 ，但验证正确性仍是关键瓶颈 。
据介绍，本场对话聚焦“从计算到洞察与创造”的下一代智能数字根基 ，汇聚科学家 、产业界人士 、投资机构等。与会专家共同探讨开源处理器、具身智能 、通用数据大模型 、深度学习等前沿方向 ，以期为数字未来构筑坚实根基 。
北京大学北京国际数学研究中心博雅特聘教授、北京中关村学院常务副院长董彬在会上表示，AI正在改变数学研究，将科研人员从繁重的证明工作中解放出来 。数学家应主动拥抱AI ，学会驾驭智能体 、甄别模型幻觉 ，实现人与AI协同进化。
董彬认为，现阶段AI擅长知识储备与推理 ，但提出具备高价值 、有意义的数学猜想与问题仍是人类数学家的核心优势 。OpenAI公布大量数学证明结果 ，仍存在不少错误，而数学家可提供高价值评测基准、长链条推理数据和训练环境 ，反哺AI推理能力 。
上海交通大学特聘教授、人工智能学院副院长张娅表示 ，数学与AI之间形成了双向促进的关系，“数学为理解和构建AI提供基础 ，AI也为数学探索与验证提供了新的工具 ”。不过 ，AI的研究成果如何在真实物理世界中得到验证并走向应用，仍面临不少挑战 。
张娅认为 ，未来AI可能像数学一样 ，成为每个人从小就开始学习的基础内容 。同时，AI能力的持续提升也离不开良好的数据生态，需要推动高质量数据的积累与开放共享。
与会专家还表示 ，随着前沿AI能力持续跃迁 、成本大幅下降和Agent(智能体)交互范式成熟落地 ，AI变革正在从基础设施迈向应用与端侧智能，智能终端将融入日常生活各类场景 。
本次跨界对话由未来论坛 、上海未来启点社区、上海星力泰克联合主办 。上海未来产业基金总经理 、上海未来启点社区理事长魏凡杰说 ，科学转化需要跨界合作 ，通过链接不同学科 、科学家、创业者与投资人产生联动，产生良好的“化学反应 ” ，助力前沿技术落地。
魏凡杰表示 ，未来将探索以公益基金会模式，通过更灵活的方式支持青少年科创 ，并依托“投资基金+人才社区+公益基金会”三位一体联动 ，打造创新创业新范式。(完)
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