中科院士指即便AI技术发展 基础数学训练仍然不可或缺

澎湃新闻15日报导，中国科学院院士、北大讲席教授，北京国际数学研究中心主任田刚表示，数学注重思维训练，人工智能（AI）虽然能辅助解题，帮我们跳出一些重复性工作，但过度依赖AI会削弱思维能力的培养。所以，即便AI技术发展，基础数学训练仍然不可或缺，并且不是AI能够替代的，人类仍需保持对数学本质的理解与创新能力的培养。

3月14日是国际数学日。北大数学学院联合北大附中举行数学文化节活动，田刚作了题为〈数林漫步〉的科普讲座。

在谈到基础教育阶段数学学科拔尖创新人才培养时，田刚表示，数学是自然科学和基础科学，建设科技强国需要更多的数学人才。在发掘有数学天赋的人才方面，当前国内有两条途径，一是中国数学会主办的全国数学联赛；二是一些非竞赛的方式，比如中国科协的「英才计划」，希望藉由培养兴趣发掘有数学天赋学生。

「大学层面，我们希望对数学有天赋的学生进行精心培育，让他们来充实数学研究队伍，乃至成为数学研究的中坚力量。另外，还有一部分具备数学思维的人才可以去人工智能、信息技术等领域发挥作用。」田刚道。

田刚认为，创新能力培养需要因人而异，其核心在于鼓励尝试。他指出，拔尖创新人才培养不是越超前学越好，小学就开始学初中甚至高中、大学的内容，这种功利化做法其实不适合孩子成长。所以，大中贯通培养也不是要中学的基础没打好，就要开始去学大学的知识。家长应尊重孩子的兴趣发展，如果孩子自己有兴趣探索更多新知识可以适当支持，另外家长不应强制要求孩子选择所谓「稳定」的科系专业。当今社会快速变迁，过度追求确定性反而可能限制发展空间。

田刚谈道，小学教育不宜过度加压，应注重兴趣启蒙。中小学数学教育要警惕「应试化」倾向，教育部门要加强师资均衡配置。数学天赋存在程度差异，真正的数学研究需要天赋与努力兼备。即使是反应速度较慢的学习者，通过深度思考同样能取得突破。

谈到跨界学习问题时，田刚表示，本科阶段应夯实数学基础，高阶研究阶段再拓展交叉领域。他认为，数学作为工具学科，其应用价值建立在扎实的理论根基之上。当前人工智能等领域急需数学人才，但过早接触应用可能削弱理论深度，需把握学习节奏。