4月17日上午，统计学院数据科学系科研团队邀请北京大学董彬教授作题为“AI for Mathematics”的学术报告，60余名师生参加了本次活动，报告由统计学院副院长裴艳波主持。

　　报告中，董彬教授以近期OPENAI开发并发布的人工智能语言模型“GhatGPT”为切入点，重点介绍了近年来人工智能在辅助数学探索中的进展。通过回顾人工智能为数学研究赋能的背景和现状，包括机器学习、深度学习和神经网络等技术在数学推理以及激发数学家进行前沿探索中的应用。董彬教授就数学形式化的必要性进行了阐述，同时对形式化数学工具“Lean”进行了介绍。董彬教授认为，如果大部分数学可以被形式化，那么未来的数学将会更加严谨，不同分支将完美地融为一体，新的数学极为可能诞生；完成证明、验证证明、简化证明都将会变得更加高效；数学家之间的互动也会极大的增强。随后，董彬教授介绍了目前进行的工作的初步结果，对人工智能与数学交叉研究领域的未来机遇与挑战，尤其是如何利用人工智能技术探索数学领域中的新问题进行了展望。

　　在随后的提问和互动环节，老师与同学们就AI取代数学家工作、AI是否能产生思想、中国在大型语言模型创新与应用中的应具备的紧迫感等话题进行了提问和热烈的讨论。

　　在报告之前，统计学院党委书记周广军与董彬教授进行了座谈。周广军对董彬的到来表示了感谢，并期待后续继续开展合作、加强学术交流。副院长裴艳波、数据科学系党支部书记窦昌胜陪同座谈。（撰稿：窦昌胜；摄影：窦昌胜、裘禺佳）

　　【董彬教授简介】

　　董彬，北京大学，北京国际数学研究中心长聘教授、国际机器学习研究中心副主任、国家生物医学成像科学中心研究员，北京大学长沙计算与数字经济研究院副院长。2003年本科毕业于北京大学数学科学学院、2005年在新加坡国立大学数学系获得硕士学位、2009年在美国加州大学洛杉矶分校数学系获得博士学位。博士毕业后曾在美国加州大学圣迭戈分校数学系任访问助理教授、2011－2014年在美国亚利桑那大学数学系任助理教授，2014年底入职北京大学。主要研究领域为科学计算、机器学习及其在计算成像和数据分析中的应用。现任期刊《Inverse Problems and Imaging》编委、《CSIAM Transactions on Applied Mathematics》、《Journal of Computational Mathematics》、《Journal of Machine Learning》副主编。2014年获得求是杰出青年学者奖，2022年受邀在世界数学家大会（ICM）做45分钟报告。