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从开车到使用智能手机，甚至在带有数字计时器的咖啡机上煮一杯咖啡或在线登录你的银行账户，今天我们在无数不同的地方都会遇到算法。
由于算法无处不在的特性，它已经吸引了工业界、学术界、研发部门以及几乎你能想到的任何部门的想象力。或许最可能受益于尖端算法的技术是人工智能，而这种算法又会对当今大多数其他行业产生连锁反应。强大算法开发的一个关键组成部分是数学——图是 Shor的算法或Schrödinger的方程的基石。布尔代数奠定了今天“信息时代”的基础。同样，早在1842年，Ada Lovelace的算法就被广泛认为是第一个计算机程序。
可以想象，即使是最小的 AI（人工智能）系统也需要基本指令才能运行。简单地说，算法是帮助计算机完成计算的分步指令。它们就像指导手册，让机器准确地知道该做什么以及何时做。因此，在基础机器学习中，算法是构建人工智能的第一个结构步骤。熟能生巧——因此，通过与人工智能的持续互动，我们有望提高它的效率。
人工智能作为一种技术，如果利用得当，潜力无穷。如前所述，人工智能正在帮助加强医疗保健、教育、通信、能源和公共安全部门，甚至解决全球变暖等关键挑战。
今天，不幸的是，我们处于人工智能的初级阶段，主要使用简单的算法，例如：
分类算法
用一种特定的方式对一组数据进行分类的算法类型。
回归算法
基于一组输入数据来预测未来结果的算法类型。现代气象学家用来预测天气的计算机程序就是一个很好的例子
聚类算法
这种算法利用整个数据集，找出特定点之间的相似点或不同点。在会计文档中识别欺诈性交易就是这种人工智能工作的一个实例
然而，要进入人工智能发展的第三波——智能在感知、学习和推理方面表现出色，并能够概括，需要的是革命性的突破——因为人工智能的本质——将起源于数学领域。
我们需要新的基于数学的工具来捕捉基础数据的上下文和结构，而不是仅仅关注相关性。这些工具主要基于拓扑和几何结构。今天的人工智能专家必须专注于基于这些结构制定有效的算法，使之能够实现变革性成果。
所有这一切都需要新的思维和新的学习方式，迫使那些使用技术的人走出他们的舒适区。作为前进的关键一步，今天的数字第一社会需要显著提高未来数学家和数据处理人员的培训。尽管人工智能比以往任何时候都吸引着更多的数学家，但能够模拟大脑工作方式并使我们能够更好地构建未来人工智能内置逻辑能力的复杂数学工具至关重要。
我们必须加快人工智能技术的发展，创造强大的协同效应，推动知识的前沿，造福科学、社会和全球经济。
