3月24日下午4:30，数学科学学院在东区水上报告厅举办北斗讲坛。本次讲坛特邀大湾区大学讲席教授夏志宏作题为“Some new AI algorithms inspired by pure mathematics”的报告。活动由叶向东院士主持。

 夏志宏教授首先指出了当前人工智能领域的核心现状，即主流AI算法多基于经验主义构建，虽能在多数场景下展现良好效果并成为行业主流，但在数学家的视角下，应更主动地参与算法设计，而非被动接受经验性成果。随后，他围绕“如何从数学角度解释数据预测”这一核心问题展开分享，重点介绍了动力系统在其中的应用——通过观测物体不同时刻的运动状态，反向推导其内在运动规律。夏教授结合Whitney定理进一步阐释，在满足适当条件的前提下，当观测数据量足够充足时，完全可以重建物体原本的运动规律，为数据预测提供了坚实的数学理论支撑。

 在谈及神经网络的激活函数时，夏志宏教授再次强调了数学理论支撑的重要性。他指出，当前主流激活函数仍以经验主义方式筛选得出，而数学家的使命，是用具备理论依据和系统方法论的方式设计激活函数。为此，夏教授及其团队从柯西积分公式逼近原函数的角度，研发出一种新型激活函数，并通过解析函数条件下函数逼近误差呈指数级衰减的特性，充分论证了该激活函数的合理性与高效性。在人工智能时代，多数数学家聚焦于如何训练AI自动完成数学证明，而夏志宏教授及其团队则另辟蹊径，从设计合理高效的人工智能底层算法出发，用实际成果证明了数学家在AI领域的独特价值与广阔空间。

 互动提问环节，台下师生结合自身科研实践、学术困惑及对未来数学与AI融合发展的思考开展探讨，夏志宏教授耐心细致地逐一解答。现场交流踊跃，学术氛围浓厚。

本期北斗讲坛既为师生搭建了与顶尖学者对话的平台，也拓宽了大家在人工智能时代的学术视界，让在场师生深刻体悟到数学在AI底层创新中的核心价值，带来了深远的思维启迪。

 数学科学学院

 撰稿人：丁雁龙 BA24001031