亚里士多德曾说，“智慧不仅仅存在于知识之中，而且还存在于应用知识的能力中”。数学建模就是对数学知识最好的实际应用，通过数学建模，你会发现，生活中很多有意思的事情都可以靠它来解决。
在之前，我们说到过不少利用数学建模解决生活问题的例子，比如雨天没带伞你是选择走还是跑，比如如何选择最优车位，比如怎么解决店内库存的问题。
可以说，这些都是相对简单的数学模型在生活实际中的应用，那么当数学模型与人工智能相结合的时候，发生了什么令人震撼的事呢？这里举个大家都有所耳闻的例子。
作为一项延续4000多年的人类智力游戏，围棋被视为世界上最复杂的棋盘游戏，这种古老的中国游戏也一直被认为是对人工智能的巨大挑战。
然而，随着2016年3月人机大战比赛的落幕（人工智能AlphaGo以4:1击败了围棋世界冠军李世石），“人类智慧最后的堡垒”似乎也被攻破了，AlphaGo因此而名震天下（此后陆陆续续出现的AlphaGo Zero、AlphaFold、AlphaStar都“战胜”了人类）。
人们不禁好奇，究竟是什么让Alpha系列能够战胜人类大脑呢？
其实，它们的核心依托就是——人工神经网络。以AlphaGo为例，它同优秀的选手进行150000场比赛，通过人工神经网络找到这些比赛的模式，然后通过总结，它会预测选手在任何位置高概率进行的一切可能。AlphaGo的设计师通过让其反复的和早期版本的自己对战来提高神经网络，使其逐步提高获胜的机会。
那么，什么是神经网络呢？概括地来说，神经网络是一个非常复杂的数学模型，通过对其高达数百万参数的调整来改变它的行为。人工神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的数学模型或计算模型。
现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互连接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，成为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法得以优化。所以，人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用。
再举个例子，比如最近比较火的人工智能话题——无人驾驶汽车。对无人驾驶车而言，最重要的是能够理解周围环境并做出相应决策，保证行车安全。
设计者需要努力找到通过摄像头和 LIDAR 数据检测道路上的障碍物的最好方法。最终的系统应该能够识别行人、车辆和普通障碍物，对人类驾驶员和无人驾驶系统都有很大帮助。
设计者需要处理 LIDAR、RADAR及摄像头原始数据，输出障碍物位置、移除噪音和环境错误检测，可以利用已经较为完善的 Kitti 数据集，在现有技术的基础上，加入自己的新方法和手段，来让算法获得更好表现。
不难发现无论是怎样的安全措施，数据分析、算法处理，都需要建模思维各个方面考虑，完美的建模便是最好的答案。
在人工智能的应用上，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间；另一方面，在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题，这种方法比起正式的逻辑学推理更具有优势。
人工智能时代已经到来，正前所未有的占据着我们的视线。对于大多数想要接触人工智能的新手来说，弄清楚入门人工智能需要哪些数学基础、需要熟悉什么框架等，都至关重要。
那么，如何才能快速掌握数学建模基础呢？今年，思铺学院向大家重磅推出“高中生数学建模竞赛俱乐部”，在关注国际级数学建模竞赛的同时，借助真实案例带领大家进行数学建模项目实战，夯实数学建模基础。相信奋斗向上的你，每天都能感受到能力的提升！
