袁亚湘院士深圳开讲：人工智能本质上是寻求最优解，许多大数据问题可归结为优化问题

来源：【海报新闻】



海报新闻记者 张玉升 通讯员 郑阳 深圳报道

“我是做优化的，我的理念是如果我们每个人都快乐的生活，大家都幸福了，这个社会也就会幸福。人的一生是长跑，你们做企业也是一样，要有长远的观点。我们每个人一定要记住，不要只盯着短期的东西，老是盯着孩子高考，数据可以告诉大家一点，中国的高考状元没几个有出息的。希望广大家长平常心看待自己的孩子在中小学阶段，让他快乐成长，睡觉要睡足八小时。”

12月16日，中国科学院院士、全国政协常委、中国科协副主席袁亚湘来到深圳，做客科技创新院士报告厅，在回答一位听众有关焦虑的话题时如是说。

当天，袁亚湘院士从“大数据的广泛应用”出发，介绍了大数据在交通网络建设、智能交互学习、健康医疗、医学图像、金融风险控制、无线通讯、地质勘探等领域发挥的重要作用。

优化，就是在多种选择中挑选一个最好的

袁院士指出，在大数据的时代背景下，生产生活的方方面面都在产生大量数据，但是大多数还没有被有效利用。数据优化就是要研究这些数据的规律、分类和预测等问题。什么是优化，就是在多种选择中挑选一个最好的。

中国自古就有“运筹帷幄”这个词，如今随着大数据时代的来临，大规模、非线性、多极值的实际问题如雨后春笋般不断出现，使得优化问题越来越多、越来越重要，越来越难。袁院士主要从事的就是最优化计算方法方面的研究，在非线性优化的算法以及理论、信赖域法、拟牛顿方法和共轭梯度法等方面作出了重要贡献，研究成果被国际上命名为“袁氏引理”。

演讲过程中，袁院士以电影评价、监控视频分析与处理等数据问题为例，深入浅出地介绍了当前国际上备受关注的优化问题和主要优化算法。作为解决大数据问题的重要支撑技术，优化的相关方法已在数据科学中获得广泛应用。

比如说生命科学中蛋白质折叠就可归结为能量最小的优化问题；在航空航天中，飞机的外形设计，航天器飞行轨道的选择，有效载荷布局设计等都涉及优化问题；在大数据、人工智能等领域，语音识别、指纹识别、虹膜识别等问题的核心都可以归结为优化问题。自动导航和自动驾驶中的道路规划，无论是路径最短还是时间最短，都可以归结为图与网络流的优化问题。

希望企业家们用优化的思想武装头脑

袁院士表示，优化在数学领域虽然只是一个方法、一个工具，但它更重要的是一个思想。他希望企业家们用优化的思想武装头脑，既然要做决策，就要做一个最好的决策。

“我们经常抱怨机遇不好，实际上是你过去做的决策导致你的机遇不一样，所以最终还是决策，大多数问题都可以归结于决策问题，除了神经病乱做决策，正常人做决策一般是做对自己有利的决策。”

演讲最后，袁亚湘院士与线上线下的听众进行了交流。他风趣地表示，一方面是希望科学家走出实验室，跟企业、跟产品合作，另一方面也希望在座的各位企业家有企业发展的问题，也主动把自己的问题耐心地跟科学家讲，因为不同领域最大的问题就是语言不一样，“企业家将来有什么问题跟数学家合作，要耐心一点，如果真的讲清楚了，数学家给你建模，真的能解决问题。两方面互相努力，就能促进优化企业、产业之间的合作。”







当天的活动由深圳创新发展研究院、中关村产业转型升级研究院、深圳企联等共同主办，由深圳市大数据产业协会、深圳数据交易所、深圳市微波通信技术应用行业协会等协办，由中关村产业转型升级研究院院长马国川主持，并邀请原深圳市委常委、副市长张思平致辞，线上线下，来自企业、投资、高校、科研等领域的近20万人参与了现场交流。

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