主要观点总结
本文报道了UC伯克利教授Jelani Nelson联合发起倡议，强调坚实的数学基础对人工智能的重要性，并得到包括马斯克和Altman在内的31位AI大佬的认同。文章指出，现代人工智能技术的核心与数学概念如代数、微积分和概率论等紧密相连，因此学生们必须打下坚实的数学基础。加利福尼亚大学明确了其数学入学要求，以确保所有学生都能接受顶尖的数学教育。该工作组提出了两项建议：一是深入了解代数是各种定量方法的基础，要求修读一门高级代数课程；二是申请者需要在完成三门基础课程之外，再修读第四年的数学课程以扩展数学知识。文章还敦促加州政策制定者确保所有孩子都能获得这样的教育机会。
关键观点总结
关键观点1: UC伯克利教授强调数学基础对人工智能的重要性
Jelani Nelson教授发起倡议，得到AI行业大佬的认同，强调数学基础在现代人工智能技术开发中的关键作用。
关键观点2: 现代人工智能技术与数学概念紧密相连
现代人工智能技术的核心与代数、微积分和概率论等数学概念息息相关，因此学生们需要掌握这些数学概念。
关键观点3: 加利福尼亚大学明确了数学入学要求
为了确保学生接受顶尖的数学教育，加利福尼亚大学明确了数学入学要求，并强调对高级代数课程的需求。
关键观点4: 工作组的建议
为了准备学生进入大学主修最广泛的专业，工作组提出了两项建议：一是修读高级代数课程，二是完成三门基础课程之外再修读第四年的数学课程。
关键观点5: 敦促加州政策制定者确保所有孩子获得教育机会
文章最后敦促加州政策制定者尽最大努力确保所有孩子都能获得顶尖的数学教育，缩小公立与私立学校之间的差距。
正文
【导读】
基础数学已经被拔高到研究AI的必经之路！UC伯克利教授发起最新倡议，31位AI大佬共同签署联名信，马斯克和Altman竟达成一致
。
就在刚刚，UC伯克利EECS教授Jelani Nelson联合发起了一个倡议，强调「坚实的数学基础对人工智能至关重要」。
地址：https://www.mathmatters.ai/
「虽然Elon Musk和Sam Altman最近在很多问题上都有分歧，但他们都认同，AI的构建是以代数和微积分等坚实的数学基础为支撑的。」
目前，已经有31位业内大佬在上面签署了自己的名字。
人工智能即将深刻改变我们所熟悉的社会面貌。为了迎接这一未来，培养未来劳动力掌握构建和部署人工智能技术的知识变得尤为重要。
现代人工智能创新的核心，无一不与代数、微积分和概率论等核心数学概念息息相关。因此，要想涉足这些技术的开发，学生们必须打下坚实的数学基础。
我们特别赞赏加利福尼亚大学近期明确其数学入学要求，确保它们必须符合州对大学准备水平的标准定义。
尽管当前的进步似乎让人觉得传统的数学课题如微积分或代数已经过时，但实际情况却恰恰相反。
事实上，现代人工智能系统深深植根于数学之中，对数学的深入理解对于从事此领域工作的人来说是必不可少的。
深度学习的算法核心——梯度下降——正是将微积分和线性代数结合起来的一个典范。
向量和矩阵构成了神经网络的基础，对数尺度上的增长模型对于神经网络训练科学至关重要。
三角函数和毕达哥拉斯定理远非「过时」，它们是数据科学中如傅立叶变换和最小二乘法等关键工具的基础。
在高中阶段学习这些核心课题，是为将来在机器学习、数据科学或任何STEM领域深造做好准备的最佳方式，我们更倾向于招那些掌握了基础知识的学生，而不是那些只对最新工具或软件略知一二的学生。
如果公共教育的数学课程标准不能得到维持，将加大公立与私立学校——尤其是资源不足地区的公立学校——之间的差距，这将阻碍STEM领域多样化的努力。
所有加州孩子——不仅仅是那些接受私立教育的孩子——都应该享受到顶尖的数学教育，为我们的未来打下坚实的基础。
我们敦促加州政策制定者尽最大努力确保所有孩子都能获得这样的教育机会。
在UC伯克利公布的一份文件，明确提出了对申请者学习数学课程的要求。
