香港浸會大學理學院院長暨數學及數據科學講座教授吳國寶教授，最近憑藉研究項目「Theoretical Methods for Conceptual Representation and Interpretation of High-Dimensional Data」，獲得北京市科學技術獎二等獎。

吳國寶教授是美國數學學會（AMS）會士、工業與應用數學學會（SIAM）會士，曾獲頒第十二屆馮康科學計算獎，近日亦獲科睿唯安（Clarivate）評選為 2025 年度「最廣獲徵引研究人員」，其論文在數學範疇的被引用次數位列全球前 1%。

在浸大的訪談中，吳國寶教授解釋了數學如何建立跨領域的通用基礎工具：當我們以扎實的理論基礎來構建工具，它就不會只解決某一問題，而是可以解決整個類別的問題，甚至是尚未遇見的問題，這源於數學的正確性與可擴展性。

一個清晰例證是一系列矩陣分解（matrix factorisation）技術，它源自多面體理論與凸幾何學（polyhedral theory / convex geometry），原本應用於遙感領域的高光譜分離，但它以普遍的數學特性為核心，因此僅作微調便可以在基因組學中奏效，例如在 TCGA 癌症隊列中偵測罕見惡性克隆，或在單細胞 RNA 測序數據中解析更細緻的細胞類型。

他又注意到，任何前沿人工智能模型，權重都極具低秩特性，其注意力機制由優化的張量收縮構成，而整個網絡就是運行在低維流形上的一個龐大而精密的線性代數引擎。換言之，不論自然世界還是當前規模最大的模型，都是把複雜的結構投影到低維線性代數結構上。他認為這種深層連結是根本性的。

他總結說，「為科學服務的人工智能」與「為人工智能服務的科學」之間並沒有高牆，數學正好搭建起這道橋樑，這將是他未來五年研究項目的藍圖。

來源：香港浸會大學

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