袁亚湘院士： 人工智能本质上是寻求最优解，许多大数据问题可归结为优化问题

编者按：12月16日，中国科学院院士、全国政协常委、中国科协副主席袁亚湘做客科技创新院士报告厅，围绕“大数据与优化”做了精彩演讲，并与线上线下近20万听众进行了交流互动。

12月16日上午，由深圳创新发展研究院、中关村产业转型升级研究院、深圳企联等共同主办的科技创新院士报告厅第十期精彩开讲，本期活动还邀请到了深圳市大数据产业协会、深圳数据交易所、深圳市微波通信技术应用行业协会等协办，中国科学院院士、全国政协常委、中国科协副主席袁亚湘做了精彩演讲。

报告厅活动由中关村产业转型升级研究院院长马国川主持，并邀请原深圳市委常委、副市长张思平致辞，来自企业、投资、高校、科研等领域的精英人士参与了现场交流，近20万人通过腾讯网、新浪网、大众报业集团、巨浪视线、深圳创新发展研究院视频号等直播平台参与了活动。

袁亚湘院士从“大数据的广泛应用”出发，介绍了大数据在交通网络建设、智能交互学习、健康医疗、医学图像、金融风险控制、无线通讯、地质勘探等领域发挥的重要作用。

袁院士指出，在大数据的时代背景下，生产生活的方方面面都在产生大量数据，但是大多数还没有被有效利用。数据优化就是要研究这些数据的规律、分类和预测等问题。什么是优化，就是在多种选择中挑选一个最好的。

中国自古就有“运筹帷幄”这个词，如今随着大数据时代的来临，大规模、非线性、多极值的实际问题如雨后春笋般不断出现，使得优化问题越来越多、越来越重要，越来越难。袁院士主要从事的就是最优化计算方法方面的研究，在非线性优化的算法以及理论、信赖域法、拟牛顿方法和共轭梯度法等方面作出了重要贡献，研究成果被国际上命名为“袁氏引理”。

演讲过程中，袁院士以电影评价、监控视频分析与处理等数据问题为例，深入浅出地介绍了当前国际上备受关注的优化问题和主要优化算法。作为解决大数据问题的重要支撑技术，优化的相关方法已在数据科学中获得广泛应用。

比如说生命科学中蛋白质折叠就可归结为能量最小的优化问题；在航空航天中，飞机的外形设计，航天器飞行轨道的选择，有效载荷布局设计等都涉及优化问题；在大数据、人工智能等领域，语音识别、指纹识别、虹膜识别等问题的核心都可以归结为优化问题。自动导航和自动驾驶中的道路规划，无论是路径最短还是时间最短，都可以归结为图与网络流的优化问题。

优化在数学领域虽然只是一个方法、一个工具，但它更重要的是一个思想。袁院士希望企业家们用优化的思想武装头脑，既然要做决策，就要做一个最好的决策。

演讲最后，袁亚湘院士与线上线下的听众围绕主题做了深入交流。