π是无尽的圆周率，当现实空间的圆桌遇到π，代表对人类对科学的无尽探索。在昨天举行的“数智未来新突破”世界顶尖科学家科学圆桌π上，不同国籍、不同研究领域的科学家在这个时空里链接成了一个圆。“圆桌”上，他们的灵感时不时被另一位科学家的发言“点亮”；“圆桌”外，他们早已是相互认识的“同路人”。一场热烈的讨论背后，是一个方兴未艾的数字时代徐徐启幕的信号。
AI仿佛能和任何东西结合在一起
“AI仿佛可以和任何东西结合在一起。”2004年美国总统科学、数学和工程指导卓越奖得主兰诺·布鲁姆的感受正在变成现实。在她看来，人工智能好像是一个智慧的“集合器”，除了把视觉、语言、图像等加入人工智能，神经网络、认知科学、脑科学也在逐渐与人工智能相融合。这些学科交叉，能互相给予启发。
首届世界顶尖科学家协会奖得主、美国计算机科学与统计学专家迈克尔·I·乔丹认为，未来20年，人工智能（AI）的进化和发展可能会进一步聚焦在与人的结合上。在医药领域，通过对数据的智能分析，AI将辅助医生进行诊断决策和治疗，而这一尝试已经在癌症治疗方面有所进展。
在商业领域，AI能够帮助消费者更便捷地找到商品和服务，也能使商家更精准地瞄准需求和消费者。据此，AI能够产生长尾效应，更平等地满足每个人的个性化需求。
清华大学软件学院长聘副教授、机器学习研究组负责人龙明盛正在研究如何让AI更准确地预测天气，目前他仍在为如何获得一个精准的AI模型而苦恼。
“现在的AI是不可解读的，我尝试把人类的知识引入AI，比如逻辑学，我的目标是让AI获得更大的
应用场景。”浙江大学求是特聘教授、浙江大学上海高等研究院常务副院长吴飞说。
短短两个小时的讨论，提到的AI应用不下数十个。正如1986年图灵奖得主约翰·霍普克罗夫特所说：“现在，一个欣欣向荣的信息时代启幕了。”
多学科背景是AI研究的“引线”
“噢，这是个好想法。”在听到乔丹说到一群人的活动也可以当作一个智能体来研究时，布鲁姆立刻回应了他。在她看来，科学最理想的状态就是一群不同背景的人围绕着一个主题展开研究，并乐在其中。
科学队伍永远欢迎年轻人，但科学不仅是年轻人的运动。年近80的布鲁姆已退休多年，五年前，她开始涉足一个从未进入过的全新领域。“如果有人来叫我去打高尔夫，我根本没工夫去，我每天都有做不完的课题。”她说。
敖平毕业于北京大学物理系，做过拓扑学和量子科学研究，20多年前他把目光投向了量化生物学。他说：“乔丹教授点燃了我，我想将进化生物学的相关变量放到一个简单优美的公式集中，然后我就去做了。”
乔丹说，AI正在向复杂系统发展，多学科背景的科学家正是这个领域所需要的。他将自己的成功一部分归功于自身“丰富多彩”的经历：30岁之前，他参加过分子生物学、统计物理学、经济学、控制理论、语言学和运筹学的项目，最终决定深耕智能科学和统计研究领域。他还喜欢从世界各地观察值得研究的现象，许多研究灵感就来自真实世界。
科学家之间的交流汇成一个圆
“约翰，你还记得我吗，我们在上海交大有过几次碰面。”上海交通大学特聘教授、上海大学特聘教授敖平一开口，就和主持人约翰·霍普克罗夫特打起了招呼。83岁的约翰立即回应：“当然，我们的办公室在同一幢大楼。”
布鲁姆和乔丹早就相识，今年乔丹获得首届顶科协奖“智能科学或数学奖”时，布鲁姆特意送上了祝福。1979年，布鲁姆首次来到上海交大和清华大学，看到的是只有寥寥数台电脑的机房，学生中也几乎没人学过计算机。现在她的学生里有不少中国人，家中摆放着一堆来自中国的“伴手礼”。
龙明盛在美国加州大学伯克利分校求学时，乔丹正是他的导师，在那里他学习了怎样解读大数据。2016年入职清华大学后，因为乔丹是清华大学卓越访问学者的关系，他每年仍能听到大学课堂里“导师”的讲课，其中包括一门概率发现的课程。
“当我和一些企业家聊天，发现他们对预测体系中的错误率很感兴趣，我想这个可能是人工智能研究中缺失的一环。”龙明盛说，从此，他“很幸运”地找到了持续至今的研究方向，即如何在动态环境中利用机器学习。
