Репортаж от Wedoany，На WAIC 2026, которая пройдет в Шанхае с 17 по 20 июля, фундаментальные теоретические инновации определены в качестве основной оси. Конференция развернется вокруг трех главных направлений: Math for AI, AI for Math и практическое применение AI+математики в реальном мире. Это направление продолжает точку зрения, высказанную Шин-Тун Яу, первым лауреатом Филдсовской премии китайского происхождения, на WAIC 2022, о том, что математика является краеугольным камнем развития технологий искусственного интеллекта, и, в свою очередь, AI может оказать значительную поддержку математическим исследованиям. Логика этого двустороннего взаимодействия цифровых технологий и интеллекта была давно подтверждена такими ведущими международными конференциями, как AAAI, ACM (Ассоциация вычислительной техники), и журналами, включая Nature.
Считается, что текущая экстенсивная модель развития AI-индустрии, основанная на наращивании параметров и перенапряжении вычислительных мощностей, достигла теоретического потолка. Суть таких проблем, как слабая объяснимость больших моделей, неясные механизмы эмерджентности и недостаточная робастность, заключается в отсутствии базовой математической системы и отставании в итерации фундаментальных теорий. В настоящее время двусторонняя интеграция цифровых технологий и интеллекта уже принесла практические результаты. Такие математические теории, как выпуклая оптимизация, теория вероятностей и статистика, функциональный анализ, эффективно решили инженерные проблемы больших моделей, такие как переобучение, плохая обобщающая способность и избыточность вычислительных мощностей. Интеллектуальные системы DeepMind, такие как AlphaGeometry, FunSearch и AlphaProof, превзошли традиционные ручные пределы в области геометрического вывода, комбинаторной математики и формального доказательства. Математик Ван Хун, углубленно занимающаяся гармоническим анализом и геометрической теорией меры, предоставила математическую поддержку для обработки изображений и шумоподавления в AI, доказав гипотезу Кека в трехмерном пространстве и оптимизировав технику анализа Фурье.
На WAIC 2025 был запущен топовый академический диалог «Вопросы математики», инициированный академиком Шин-Тун Яу, в ходе которого несколько отечественных больших моделей в реальном времени решали задачи, возвращаясь к первым принципам AI. В 2026 году конференция, опираясь на «Вопросы математики» 2025 года, объединит три высококлассных академических блока: Форум Смейла по математике и искусственному интеллекту, Форум Huayuan Computing по когнитивному интеллекту и Семинар WAICA по математическому моделированию и научным вычислениям, с целью продвижения перехода AI от итерации инженерных приложений к скоординированному развитию теоретических инноваций и промышленного внедрения.
В направлении Math for AI конференция фокусируется на реконструкции базовой научной парадигмы AI с помощью математических аксиом. Многочисленные исследования подтверждают, что современная математическая система является ключевым инструментом для преодоления технических узких мест больших моделей. На уровне оптимизации моделей выпуклая и невыпуклая оптимизация перестраивают логику обучения, теория вероятностей и статистика вместе с теорией информации стандартизируют механизм внимания Transformer, а такие инструменты, как функциональный анализ и уравнения в частных производных, решают технические сложности, такие как шумоподавление в многомерных пространствах и моделирование сложных сценариев. Публичные экспериментальные результаты показывают, что фреймворк тестового усиленного обучения, совместно разработанный Университетом Цинхуа и Шанхайской лабораторией AI, значительно повысил производительность моделей на математических олимпиадах; Nemotron-Math от NVIDIA, опираясь на набор данных из десятков миллионов математических рассуждений, осуществил системную модернизацию способностей больших моделей к математическому выводу. Академик Сюй Цзунбэнь на Форуме Смейла по математике и искусственному интеллекту глубоко разберет основное противоречие AI между «бесконечномерными научными задачами и конечномерными инженерными технологиями» и проанализирует математические механизмы скейлинговых законов больших моделей и эмерджентности интеллекта. Ученые, такие как Э Вэйнань, Дун Бинь и Цзинь Ши, поделятся передовыми результатами в области слияния дифференциальных уравнений с нейронными сетями и моделирования сложных систем, совершенствуя полную математическую систему для каузального моделирования, робастной оптимизации и управления безопасностью в AI. В форуме также предусмотрены сессии «Цинлань диалог» и круглые столы с дискуссиями, в которых примут участие известные ученые из Китая и зарубежья, такие как Фань Цзяньцин и Сю Дачэн, а также молодые исследователи.
В области AI for Math интеллектуальные вычислительные мощности меняют парадигму математических научных исследований. К числу знаковых достижений относятся AlphaGeometry от DeepMind, достигшая способности к геометрическому выводу на уровне IMO, AlphaEvolve, продвигающая решение вековой проблемы чисел поцелуя, и команда AI4MATH Пекинского университета, успешно опровергшая гипотезу Андерсона, остававшуюся нерешенной более десяти лет; этот результат был опубликован в Nature. Форум Huayuan Computing по когнитивному интеллекту будет сосредоточен на передовых направлениях, таких как автоматическое доказательство теорем, формальная математика, математические большие модели и гибридный символьный-численный вывод. Известные ученые из Китая и зарубежья, такие как Мануэль Блум и Фань Цзяньцин, представят инновационные пути решения сложных математических задач с помощью интеллектуальных технологий, а доктор Тан Вэй, опираясь на передовую практику AI for Science, поделится практическими результатами использования интеллектуальных инструментов для поддержки фундаментальных математических исследований.
Кроме того, WAIC 2026 совместно с Университетом Тунцзи проведет Семинар WAICA по математическому моделированию и научным вычислениям. Семинар будет посвящен ключевым направлениям, таким как физически-информированные нейронные сети, нейронные операторы и гибридные подходы, управляемые данными и физикой, исследуя масштабное применение AI в области инженерного моделирования, цифровых двойников и климатического моделирования, а также решая проблемы объяснимости, обобщающей способности и контроля ошибок в научных вычислениях с помощью AI.
Интеграция цифровых технологий и интеллекта уже перешла от теории к промышленному внедрению. Такие математические инструменты, как гармонический анализ, численные вычисления и топологическое моделирование, постоянно оптимизируют производительность AI, повышая точность и стабильность задач в области промышленного зрения, медицинской визуализации, климатического моделирования и мультимодальной интеграции. WAIC 2026, опираясь на три форума, выстраивает полную цепочку «математические исследования — итерация AI — промышленное внедрение», способствуя стандартизации и высокоточной реализации передовых результатов, а также поддерживая развитие реальной экономики с помощью фундаментальных исследований.
