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最深的感受就是，人工智能与数学，须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上，比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论，而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法，为人工智能提供了大量的算法工具。同样的，人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题，从而更高效地解决数学难题，推动数学领域的发展。例如，人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索，从而找到人类数学家可能忽略的新定理，也可以通过数理逻辑，完成复杂且漫长的数学推导与计算，提高解决问题的效率。

　　　　这一部分源于对间接经济损失的评估存在难点。相较于直接经济损失，间接经济损失的影响在时间尺度上要长得多，会持续至重建结束、全部生产力恢复为止，这个过程可能持续数年。譬如，在东日本大地震10年后，日本内阁府每年依然在持续更新灾情报告。而目前尚未有足够有效的方法来估算这种长时间尺度的影响。