菲尔兹奖得主：“我觉得当下的数学教育有点无聊。””

“试错的阶段对我而言是至关重要的就是这些小挫折错误让我慢慢地接近了正确的方向也让我更加坚定。”在近日举办的首届国际基础科学大会上著名数学家清华大学讲席教授丘成桐分享他的“成名作”证明卡拉比猜想的历程时说。 面对着学生和青年学者丘成桐鼓励道你们的抱负还可以大一些勇于挑战看起来不可能的问题只要你耐心充足你就能发现你实际上的贡献比你想象的要多得多。 基础科学的未来在年轻人如何吸引更多的学生选择并投身其中他们的热情怎样得到保护在首届国际基础科学大会上来自海内外的顶尖科学家杰出青年学者结合自身经历畅谈选择的初心与坚定。 数学教育应该更有趣 谈及未来20年数学最大的挑战时菲尔兹奖得主清华大学教授考切尔·比尔卡尔直言是数学人才的教育和培养。 “当下数学教育的方式太过无聊了只是告诉学生应该怎么做不应该怎么做很教科书式的教导，比如在小学用六七个月的时间让孩子们去学加减乘除。”考切尔·比尔卡尔认为这不是数学的真谛没有让学生们尽享数学乐趣他们逐渐也就与数学渐行渐远了。 考切尔·比尔卡尔对数学研究的开始源于内心的热爱我的导师出生于伊朗北部的库尔德地区的乡村童年时饱受战火的侵扰恶劣的环境使我的导师善于独立钻研思考和发现新问题我的导师开始独立阅读数学相关书籍时发现数学非常有趣充满着奥妙学习数学成为他生活中非常愉悦的一件事情。 “我觉得数学教育应该更加有趣更加强调各种手段的整合让我们感受到数学的乐趣同时学到数学知识。”考切尔·比尔卡尔举例说比如对于小学生和初中生我们不要让他们不断地论证理论或等式可以用其他方式教他们数学的基本常识虽然这是有挑战的。 “我们要学会不断地简化。”菲尔兹奖得主法国高等科学研究所教授马克西姆·孔采维奇谈及面对越来越复杂的数学数学教育该如何做时说1990年有很多悬而未决的数学难题但后来变成了一些非常简单的数学定理出现在了我们的教科书中对于不同的数学领域我们都要去拥抱去接触它们。 接受错误 允许失败 基础科学往往路径不清楚方法不确定需要探索失败率比较高丘成桐以自己的经历为例谈到当年想要完成卡拉比丘猜想时最开始的三年找错了方向直到后来才发现了出错的地方这个过程非常艰难和痛苦在他真正完成卡拉比猜想证明后发现其中有56个正确的结论都来自最开始的错误设想“这也是为什么我坚定信心只要花时间和精力哪怕是错误也会转化为帮你更好理解问题的基础所以我永远保持乐观。” 科学发展到今天基础科学研究的突破已经离不开思想的碰撞与广泛的交流合作在考切尔·比尔卡尔看来这可能是减少错误发生的一种方式交流同行间互相学习非常重要我的导师在高中刚开始时并没有找到可以分享讨论数学的志同道合的人后来才慢慢找到但是在具体的数学问题上还是没有可以交流的同学这也使得那段时间自己很难真正有所突破。 “数学是相互关联的一个学科可能你会发现每个人只关注自己所在的一个领域但是人们沟通时切入的角度是完全不同的这也是为什么同一个问题它有非常多不同的延展和角度。”我的导师考切尔·比尔卡尔说这帮助我们在看起来纷繁复杂的数学中化繁为简找到中心。 除了科研人员自身在面对失败时咬定青山不放松更需要营造允许失败的科研环境面对为什么中国不能首先诞生ChatGPT等大模型的质疑，德国国家科学与工程院院士德国汉堡大学信息学科学系教授张建伟对如何进一步改进高等教育提出了思考“我们的人才培养以高考分数为最重要的指标偏功利化到了大学可以转换方式让兴趣型的学生变得越来越多功利型的学生变得越来越少鼓励他们探索并允许失败让他们有很长的时间摸索科研方面要减少硬性的KPI式的考核允许科学家坐冷板凳十年磨一剑允许失败才有可能产出ChatGPT这样重大的突破。” “面对选择，跟随你的梦想” 的确今年以来人工智能（AI）尤其是大模型的爆发让人们兴奋又不安也让不少渴望投身基础研究的学生们产生了一丝焦虑。 “AI是否会超越人类最优秀数学家？”“它们是不可预测不可判断的未来的发展演进迭代是不是会超出人的控制？”会场上这些问题不断地被学生们和年轻人抛出来。 “人工智能不会代替人类思维。”丘成桐给出了坚定的回答从目前来看人工智能无法识别几何背后的定律更无法识别数学与其他科学之间的关联美国国家工程院外籍院士粤港澳大湾区数字经济研究院创院理事长沈向洋也表示“智能”并不清晰人工智能碰到挑战很大可能是没有找到正确的数学工具和方法沈向洋提到对于ChatGPT的横空出世大家不必过于焦虑。 “这件事在美国也是很偶然的事件在ChatGPT诞生的前一年不仅我们没有反应过来比尔·盖茨甚至也不相信直到去年8月份他用大模型做60道题其中59道都对了才相信这件事真的发生了。” 在沈向洋看来他们有了这样的成功也不代表接下来马上会继续不断地成功当前形势下我们需要发扬努力奋斗的精神走一条有组织科研的道路尝试把大家组织起来各方的配合非常重要但这也是困难的。 重大突破不能一蹴而就必将道阻且长面对困难如何坚定内心？ xAI联合创始人杨格的经历给了很多人鼓舞他曾就读于哈佛大学数学系在大二结束时选择追求自己的音乐之路在休学的1年半里他曾短暂成为DJ再回到哈佛大学后发现自己最爱的还是数学和计算机目标是实现通用人工智能。 今年马斯克邀请杨格共同创立xAI人工智能公司目标是了解宇宙的真实本质杨格说面对困难和选择时最简单的就是follow your dream（跟随你的梦想）在人工智能领域有几位杰出的人没有读博士就是想去干就是拼我认为我们现在所处的环境就是乱世出英雄在这个新时期你不要想外部环境直接去干很有可能会出火花这就需要你的激情。” “不管是面临多大的科研难题保持研究的初心与热诚在你热爱的事业中择一事终一生。”这是科学家们共同的心声。 并非代他人告知：叶孜 2023-8-3