從開車到使用智能手機，甚至在帶有數(shù)字計時器的咖啡機上煮一杯咖啡或在線登錄你的銀行賬戶，今天我們在無數(shù)不同的地方都會遇到算法。

由于算法無處不在的特性，它已經(jīng)吸引了工業(yè)界、學術界、研發(fā)部門以及幾乎你能想到的任何部門的想象力?；蛟S最可能受益于尖端算法的技術是人工智能，而這種算法又會對當今大多數(shù)其他行業(yè)產(chǎn)生連鎖反應。強大算法開發(fā)的一個關鍵組成部分是數(shù)學——圖是 Shor的算法或Schr?dinger的方程的基石。布爾代數(shù)奠定了今天“信息時代”的基礎。同樣，早在1842年，Ada Lovelace的算法就被廣泛認為是第一個計算機程序。

可以想象，即使是最小的 AI（人工智能）系統(tǒng)也需要基本指令才能運行。簡單地說，算法是幫助計算機完成計算的分步指令。它們就像指導手冊，讓機器準確地知道該做什么以及何時做。因此，在基礎機器學習中，算法是構建人工智能的第一個結構步驟。熟能生巧——因此，通過與人工智能的持續(xù)互動，我們有望提高它的效率。

人工智能作為一種技術，如果利用得當，潛力無窮。如前所述，人工智能正在幫助加強醫(yī)療保健、教育、通信、能源和公共安全部門，甚至解決全球變暖等關鍵挑戰(zhàn)。

今天，不幸的是，我們處于人工智能的初級階段，主要使用簡單的算法，例如：

分類算法

用一種特定的方式對一組數(shù)據(jù)進行分類的算法類型。

回歸算法

基于一組輸入數(shù)據(jù)來預測未來結果的算法類型?，F(xiàn)代氣象學家用來預測天氣的計算機程序就是一個很好的例子

聚類算法

這種算法利用整個數(shù)據(jù)集，找出特定點之間的相似點或不同點。在會計文檔中識別欺詐性交易就是這種人工智能工作的一個實例

然而，要進入人工智能發(fā)展的第三波——智能在感知、學習和推理方面表現(xiàn)出色，并能夠概括，需要的是革命性的突破——因為人工智能的本質——將起源于數(shù)學領域。

我們需要新的基于數(shù)學的工具來捕捉基礎數(shù)據(jù)的上下文和結構，而不是僅僅關注相關性。這些工具主要基于拓撲和幾何結構。今天的人工智能專家必須專注于基于這些結構制定有效的算法，使之能夠實現(xiàn)變革性成果。

所有這一切都需要新的思維和新的學習方式，迫使那些使用技術的人走出他們的舒適區(qū)。作為前進的關鍵一步，今天的數(shù)字第一社會需要顯著提高未來數(shù)學家和數(shù)據(jù)處理人員的培訓。盡管人工智能比以往任何時候都吸引著更多的數(shù)學家，但能夠模擬大腦工作方式并使我們能夠更好地構建未來人工智能內(nèi)置邏輯能力的復雜數(shù)學工具至關重要。

我們必須加快人工智能技術的發(fā)展，創(chuàng)造強大的協(xié)同效應，推動知識的前沿，造?？茖W、社會和全球經(jīng)濟。