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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。
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“在自动驾驶领域,我们相较于美国投入了更少的资金和人力,却取得了更为出色的成果。比如我们的车辆套件成本仅需人民币20多万元,而在美国,同样的套件成本可能需要高达20万美元。并且美国的路况相对中国来说更为简单,所以我们以更低的成本实现了更好的技术效果。因此,在智能化和AI应用场景赋能之下,我们坚信中国汽车具备实现弯道超车的巨大潜力,对此充满希望与信心。”上述人士表示。
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