在美国，CS专业64%以上的博士生和近70%的硕士生是外国学生。一半的数学博士学位授予非美国公民，中国和印度学生占多数。上周，一段名为《亚洲人数学其实很差？一名中国学生的言论在网上疯传。“知其然不知其所以，只善用而不求其真”。这位妹子觉得大部分亚洲人学数学都是注重应用而不是原理的推导。论点有一定的道理，但结论却引起不少人的吐槽。很快，“他们都叫我雪姨”的博主发布新视频向大家致歉，称个人经历不能代表群体，关于亚洲人数学差的言论非常不正确。在一个以应试教育为主，升学压力很大的国家，学生花那么多精力，一门学科也学不会，说起来确实很可怕。数学是有目共睹的当代高等教育最重要的基础。7月，2020阿里巴巴全球数学大赛落下帷幕，赛事创始人马云发表了数学的重要性。有趣的是，大洋彼岸的美国人对数学不好的担忧与我们一样。就在亚洲人数学差的视频在中国走红的同时，美国发表的一篇文章却给出了截然相反的观点：因为中国人数学好，中国正逐渐成为人工智能领域举足轻重的力量。这篇报道一开始就提到：“忘掉人工智能本身吧，它只是一道数学题。美国没有培养足够多的擅长数学的公民，因此无法保持其主导地位。”以下是美国♂报道的主要内容：海外第一次注意到中国人工智能技术的非凡能力，可能是在2017年底，当时BBC记者约翰·苏德沃斯试图挑战“天网系统”贵阳，只用了7分钟就找到了。如今，依图科技、旷视科技等人脸识别领域的龙头企业，已经能够将这7分钟缩短到几秒。这不仅体现了中国的人工智能技术实力，更重要的是其背后的数学实力。人工智能领域的竞争已经成为中美竞争最突出的方面之一。谁主宰了人工智能，谁就有能力重塑全球金融、商业、电信、战争和计算。2019年2月，美国总统特朗普签署了一项名为“美国人工智能倡议”的行政命令，旨在保持美国在人工智能技术领域的领先地位。在短短几年内，美国企业、大学、智库和政府出台了数百个政策文件和项目来应对这一挑战。但这不是人工智能本身的问题，而是数学的问题。人工智能不能简单地看成是一个“黑匣子”——只要投入无限的投资，它就可以发展壮大。如果美国人才不能掌握人工智能领域所需的数学基础知识，那么那么多智库项目和政府报告都将毫无意义。如果没有抽象数学的能力，数十亿美元的投资要求也是不现实的。我们今天所说的“人工智能”，实际上是各种算法及其特性发展的结合，大量借鉴了高等数学和统计学。以深度神经网络为例，它不是人工大脑，而是大量的信息转换模块，通过反复计算一系列梯度来“学习”（高中几乎不教微积分）。梯度也是反向传播算法家族的骨干。反向传播是训练人工神经网络的常用方法，与梯度下降等优化方法结合使用。所有机器学习都可以做类似的分析，这项研究是关于如何编写计算机程序来学习任务，而不是执行预先编码的任务。能够快速对数据进行分类、识别模式、预测结果和自我学习，这一切都得益于越来越复杂的算法，以及越来越强大的计算能力和海量数据。从iPhone到世界上最强大的超级计算机Summit，从谷歌到Facebook，这些计算平台和计算程序对从模拟核爆炸到网络搜索结果的一切都使用极其复杂的数学计算。与《人工智能超级大国：中国、硅谷和新世界秩序》作者李开复的观点相反，人工智能不仅仅是数据。李开复曾提到，今天的数据就像20世纪初的石油资源，拥有最多数据的中国就是新的沙特阿拉伯。然而，世界上所有的数据加起来只能带你走这么远，没有匹配的数学能力，一些在数学领域推动创造力的人——不足以让你走上AI研究者的前沿。我们敢于想象的未来.不管怎么划分，这个世界都是在1和0的基础上运行的，运行它们的算法也是经过反复磨练的。创建这些算法的人经过多年的训练才能掌握这些复杂的数学。不幸的是，美国的中学生和大学生不具备基本的数学知识，例如统计理论和微分几何，这是他们进入更高层次的基础和人工智能的基础。在经济合作与发展组织(OECD)2018年的PISA测试中，15岁的美国学生的数学成绩为35分，远低于该组织成员国的平均水平。即使在大学阶段，在没有解决抽象问题所需的基本知识的情况下，美国学生也常常被要求记住算法，然后在需要时插入。未能培养学生的高级数学技能意味着越来越少的美国公民正在攻读数学和科学高级学位。根据美国国家科学基金会的数据，2017年，美国计算机科学领域超过64%的博士生和近70%的硕士生是国际学生。当年一半的数学博士学位授予了非美国公民，其中中国学生和印度学生占了大多数。优秀的亚洲学生想去美国大学，很大程度上是因为美国大学的培养体系比他们本国的更先进，尽管中美之间的教育差距在不断缩小。但这也意味着美国大学培养出在计算机科学和数学领域开辟新方向的人，而不是美国人。其中一些人会留在美国，但也有很多人会回到自己的祖国，致力于本国科技产业的发展。有充分的理由认为，美国应该放宽对技术工人的入境签证限制，鼓励更多人完成学业后留在美国。但最重要的问题是，主修高等数学的美国公民根本不够多。这些细节都有相应的影响，从应对全球竞争到硅谷的创业文化，从对国家安全的担忧到美国企业我觉得我是否需要为美国的利益着想。美国在数学教育上的停滞与中国大举推进AI2030形成鲜明对比。在当今人工智能技术领域，美国和中国占据着最重要的位置。中国在人工智能相关技术上投入了大量资金，使其成为国内工业现代化的中心焦点。《中国制造 2025》战略提出“中国制造”，制造技术与信息技术相结合的系统成为发展方向，人工智能等技术占据主导地位。目前，中国人工智能市场规模约为245亿元。在国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中，到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术和应用达到世界领先水平。人工智能将成为我国产业升级和经济转型的主要动力。届时，人工智能核心产业规模有望突破4000亿元，带动相关产业规模突破5万亿元。为实现这一目标，中国投资140亿元在北京建设人工智能产业园。华为等引领全球产业发展的科技企业也纷纷推出自己的AI芯片，打造“全场景AI”战略。在中国，人工智能已经走出实验室，进入技术落地和探索阶段。基于高精度的人脸识别技术，我们可以实现很多快捷方便的应用，比如银行大额转账的身份验证、证券公司的远程开户，甚至是虚拟身份证。一些科技公司的AI实验室也推出了可以识别Deepfake换脸技术的深度学习模型。这些技术将在打击黑产和伪造证据方面发挥非常重要的作用。虽然中国的人工智能产业正在向美国靠拢，但中国正在着眼长远——并努力提高年轻人的数学能力。根据经济合作与发展组织（OECD）对全球15岁学生的最新统计，中国学生在数学（以及科学和阅读）方面位居世界第一。毫无疑问，中国比美国和欧洲国家更注重STEM（即科学、技术、工程和数学）教育。2020年1月，教育部发布通知，在部分高校开展基础学科招生改革试点（又称强基计划）。开展为国家重大战略领域提供后备人才专项培养……主要选拔培养有志于服务国家重大战略需求、综合素质优秀或基础学科拔尖的学生。”5月6日，强基计划参与高校发布第一年招生指南，清华、北大等36所“一流大学”开展试点，该计划聚焦高端芯片、软件等重点领域、智能技术、新材料、先进制造、国家安全以及国家人才紧缺的人文社会科学等。主要突出基础学科的支撑和引领作用，均限于基础学科。不允许转专业，这也是和以往自主招生最大的区别（大学自主招生s和大学也被取消了）。看来中美双方都有相同的想法，都想完善基础教育，提升自身在人工智能等前沿领域的实力。但可能有比数学更多的决定因素。
