反对学术浮夸，注重基础研究

反对学术浮夸，注重基础研究

        5月3日，在北大校庆前夕，我回学校办事，了解到李总理近日视察北京大学数学科学园时表示：“数学是自然科学的皇冠，是其他科学研究的主要工具。“

李总理还说：“基础数学研究在我国是薄弱环节，对许多领域形成瓶颈制约，需要一批人静下心来把“冷板凳”坐热。“

人工智能（AI），近来很热，但是，有点浮夸。为什么这样说？

    大家知道，现代人工智能技术起源于“深度学习“（DL）。这一概念在2006年由英国科学家杰夫·辛顿（Geoffrey  Hinton，1947- ）首次提出。当时，辛顿提出的是”Deep Belief Nets，“即“DBN“（深度信度网络）。但是，什么是“信度”（Belief），一般人不甚了了。

      回忆过去，1991年下半年，我给北大研究生讲授Gleenn  Shafer创立的“Belief Theory”学位课程，也叫“证据理论”或者叫”Dempster-ShaferTheory）。

信度理论扩展了概率论的框架，基于非可加测度。严格讲来，深度学习的叠加层都是“证据“（Evidence），在大数据训练过程中，什么叫”概率收敛“？不把这个“冷板凳“坐热，搞不懂”证据处理“就进不了人工智能的大门。

    今天是“五四青年节“，祝大家快乐！

袁萌  5月4日