主讲人：马志明

中国科学院院士，北京国际数学家大会(1CM 2002)组委会主席，国际数学联盟(IMU)副主席，中国数学会第八届、第十届理事长，中国科学院数学与系统科学研究院研究员

1948年生于四川成都。1978年毕业于重庆师范学院数学系，1981年获中国科技大学研究生院硕士学位(文革后首批硕士)，1984年获中国科学院理学博士学位。在概率论与随机分析领域做出重要责献，与合作者建立拟正则狄氏型与右连续马氏过程一一对应的新框架，证明了Wiener空间容度与可测范数选取无关;近年来关注概率论与生命、信息等须域的交叉。1994年在国际数学家大会上作邀请报告，1995年当选中国科学院院士，1998年当选第三世界科学院院士，2007年当选国际数理统计学会(IMS)Fe11ow。另任中国概率统计学会理事长(2011一2014);2008年在国际概率统计大会作Medallion.Lecture;自2017年起任国家教材委员会专家委员。曾获Max-Planck研究奖、中国科学院自然科学一等奖、国家自然科学二等奖、陈省身数学奖、求是杰出青年学者奖、何梁何利科技进步奖、华罗庚数学奖等。

另任中国概率统计学会理事长(2011--2014)；2008年在国际概率统计大会作Medallion Lecture；自2017年起任国家教材委员会专家委员。曾获Max-Planck研究奖、中国科学院自然科学一等奖、国家自然科学二等奖、陈省身数学奖、求是杰出青年学者奖、何梁何利科技进步奖、华罗庚数学奖等。

讲座时间：2026年11月6日15:00

讲座地点：厚德楼学术报告厅

讲座内容：报告将回顾科学研究范式的演进脉络--从经验科学、理论科学、计算科学，到以数据密集型和“AI for Science”为特征的第四范式，并结合报告人团队及学生在蛋白质结构预测、5G极化码等方向的研究实践，探讨人工智能与科学研究的深度融合路径。

再聪明的AI也是工具，科学研究归根到底靠人。

报告强调：借助AI，我们可以更快、更广泛地在数学上取得进展；但数学研究的首要目标是“理解”，最宝贵的资源是学生和思想，而不只是产出答案。报告最后还将分享对AI时代教育变革的一些思考。