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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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