基礎科學實力關乎中國後勁

天境傳媒 報導
兩岸國際時事科技財經EconomyIndustryTechnology兩岸國際時事產業科技經濟財經2017-12-31

近日,兩位中國籍數學家在美國頂尖大學成為教授,並獲得國際大獎成為中國網路關注的熱點。有不少線民認為,基礎科學在美國和歐洲更受重視,中國如今缺乏這種“土壤”。能更快地實現經濟收益的應用科學、技術,在當前中國更受重視。

目前在美國一所大學數學與統計系任教,之前在加拿大和法國都有過博士後的工作經歷。筆者的切身體會是,即便在歐美國家,至少從薪水上看,數學工作者只是一個普通的中產階級。其原因主要是很多人對於發展數學,並不是以其實用性為出發。數學工作者做數學,更多是重視其理論價值。雖然從歷史看,創造出來的數學理論在將來的某一天一定會產生廣泛而巨大的影響,但作為一種價值投資,這個回報的過程太過於漫長。因此,在任何一個商業社會,都不太可能出現對數學專業領域的大規模投資。

但,大陸政府仍然急需加大對數學等基礎科學研究群體支持力度。此論據主要有兩點:第一,大陸和美國的情況不一樣,無法像後者那樣大規模引進人才,從而實現在數學等基礎科學研究群體建設上的迅速追趕;第二,數學在很多關鍵性的產業扮演了奠基性的角色,有個強大的數學等基礎科學研究群體是這些產業能夠在進入“無人區”後能夠健康發展的關鍵性因素之一。

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其中第一點應該比較容易理解,美國作為一個移民國家,其數學等基礎科學研究群體的發展很大程度上靠引進外國人才實現。至今仍然存在的一個現象是,美國大學的數學教授很多都不是美國本土出生的。但我國數學等基礎科學研究群體的建設與發展,基本上只能依靠自己培養的人才。可以說,願意在中國長期生活和工作的數學工作者,絕大多數都是在中國大學受過高等教育的。因此,我們在這方面的短板,並不能在短時間內消除。事實上,我們很多和數學相關的交叉領域,已經出現人才短缺。這充分說明我們急切需要加大對數學這類基礎性科學的支援力度,因為我們無法簡單地靠引進人才來解決這些問題。

至於第二點僅舉一例。想必很多人都能夠感受到,大陸已經處於第四次工業革命時代,其中人工智慧(AI)扮演了舉足輕重的作用。雖然說AI還不能完全替代人的工作,但它可以替代大部分(重複性)的工作。這就使得在很多領域,人只需要監督AI工作即可。這意味著生產力的跨越式發展和勞動力的再配置,這是工業革命最顯著的兩個特徵。

大陸在AI人才方向的儲備,特別是在AI基礎科研領域人才的儲備,還很薄弱。今年,《領英》發表了《全球AI領域人才報告》,其中提到美國AI人才儲備有85萬,而中國僅5萬。美國AI人才有71.5%具備了10年以上的從業經驗,而中國的AI人才僅有38.7%有10年以上的工作經驗。特別值得一提的是,在AI人才分佈中,美國AI基礎層人才占比超7成,這保證了美國能夠繼續保持對AI領域的領導。

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美國在AI領域的先發優勢得益於其長期的佈局,但同時和美國強大的數學等基礎科學實力有著密切關係: 我們不僅可以看到在AI領域的電腦視覺,自然語言處理等方向數學扮演的奠基性角色,更應注意美國在AI領域最前沿的研究成果,很多都結合了數學領域近年發展出來的深刻理論。如果沒有一個強大的基礎科學基礎支持,美國很多人工智慧領域的研究無法順利開展。

大陸近些年對數學專業領域的建設投入不少,這些投入包括依託各個高校建立數學中心,通過中組部千人計畫吸引海外數學人才等。但筆者認為,相對於第四次工業革命對數學等基礎科學領域越來越多的要求來說,相對於我們希望通過第四次工業革命取得領先優勢來說,我們的投入還遠遠不夠。

有些人可能認為,大陸在當前的發展階段,可能更應重視應用科學、集成式創新,基礎科學研究的成果可以免費從先進國家那裡“摘桃子”。在有些領域,這樣的觀點或許有其合理性,但在越多越多領域,大陸的科研已經取得了一定的領先優勢,而在這些領域中,大陸考慮的是如何保持並擴大優勢。在這些領域,有可能產生新的問題,而這些問題又有可能導致新的基礎科學理論,而新的理論建立反過來又能進一步促進該領域的發展。而這一切,都無法用“摘桃子”的手段實現。就目前來看,很多科研和工業領域對於一個強大的、能夠與之形成良性互動的基礎科學研究群體的要求是很迫切的。

因此,如果大陸想在第四次工業革命中取得優勢,在AI浪潮中成為領頭羊,必須立足于加速建設一個強大的包括數學領域在內的基礎科學研究群體。對於培養AI人才,大陸國政府已經非常重視,希望在這一過程中,基礎科學研究群體同時能夠得到迅速發展和壯大。(作者黃宏年是美國新墨西哥大學數學與統計系助理教授、海南智療人工智慧科技有限公司創始人)

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