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  随着生产力的持续发展与科学技术的不断进步,从前“定性”的方法已不足以解决当下的问题,只有为问题“定量”才能找出解决之道。在个人不足以在如此飞速变化的环境中快速、准确地做出决策时,运筹学提供的量化方法能够帮助人类做出更好决策。比如在发达的金融领域出现了定量金融、量化交易,这说明整个世界都在向更微观、更细节、更量化的方向发展,西方常说“Devil is in the details”,翻译成中文就叫“细节决定成败”。中国在上个世纪引进这门科学的时候将“Operations Research”翻译为“运筹学”,我觉得这个翻译很好,但还没有完整体现其背后“量化”的含义。

  叶荫宇:这些说法夸张了。我认为,恰恰是诺奖的结果证明,人工智能目前所取得的成就是基于物理学、化学等这些学科之上的。比如今年的诺贝尔物理学奖是对人工神经网络机器学习的研究,其中的“网络”,就是一个关乎数学和物理学的概念。人工智能的出现,最终目的还是要解决人们在日常生活中的实际问题,并不会成为脱离实际的“空中楼阁”而存在,而这些实际问题就关乎物理学、数学等等基础科学。我所接触的人工智能研发领域的一些团队,近些年来很难取得切实落地的成果,就证明了这一点。

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