【應數系提供】人工智慧快速進入醫療、科研與產業，當AI已能協助計算、生成數學推導甚至處理大量資料，數學研究的下一步也正在發生變化。國立中山大學近年關注人工智慧與數學分析的交會，下一階段將聚焦生醫數學、AI與數據分析，思考臺灣醫療資料與數學分析能力如何結合，並透過國際學術交流拓展研究合作，探索AI進入高度專業領域後所衍生的新問題。

中山大學應用數學系主任陳志偉表示，AI愈來愈能處理計算與產生答案，人真正需要面對的問題反而更集中在「怎麼問」以及「如何判斷」。從資料中提出適當問題、建立數學模型、理解模型的限制，再判斷分析結果是否合理，仍需要數學與統計方法支撐。AI因此不只是改變數學的使用方式，也讓數學研究面對新的議題。

「這樣的變化在醫療領域尤其明顯。」陳志偉指出，醫療資料並不是交給AI就能直接得到答案，從穿戴式裝置取得脈搏等生理訊號，到進一步推估血壓，仍涉及資料品質、數學模型、統計方法與誤差判斷；同時，醫療資料也涉及個人隱私與資訊安全，因此需要數學、資料科學與醫療專業共同處理；目前中山大學相關研究已與高雄醫學大學等醫療體系合作，進行醫學訊號與資料分析。

相較於單純將現有AI工具套用到醫療資料，中山數學團隊將從生醫數學、AI與數據分析切入，思考如何運用數學模型與統計方法處理醫療場域中的複雜資料，以及如何讓分析結果具有可解釋性與研究價值。對臺灣而言，醫療體系累積的大量資料與既有醫學研究能量，也提供數學研究進一步尋找實際問題的條件。

AI與數學的交會不僅發生在醫療。近年大語言模型、神經網路等AI技術快速發展，其背後涉及最佳化、機率、統計及其他數學理論；量子計算等新興科技同樣帶來新的數學問題。陳志偉指出，數學研究的特性之一，是理論與應用之間不一定立即產生關聯，有些數學理論可能在提出多年後，隨著科技發展才找到新的應用場景。因此，面對AI浪潮，研究不只是追逐最新技術，也包括從既有數學理論尋找未來可能出現的問題。

在研究國際化方面，中山大學數學研究團隊下一階段將持續推動雙語教學、吸引國際學生，並與泰國、加拿大、日本等國家及地區的大學進行交流合作，讓研究人員與學生有更多機會參與跨國研究與學術討論。透過國際合作，也將進一步關注不同國家在AI、數據分析及生醫研究上的發展，尋找數學研究可以切入的新議題。

當AI可以快速給出答案，數學的價值並沒有因此消失，而是逐漸從「如何算出答案」延伸到「如何定義問題、建立模型與理解答案」。對中山而言，從統計、數學與科學計算累積的研究基礎，正可進一步與AI及醫療資料產生連結。未來從生醫數學、AI到數據分析，如何在快速變動的科技環境中找到值得研究的問題，也將成為數學研究持續向前的重要課題。

註：以上內文改寫自〈科技島〉數學破解未來密碼！中山應數讓「數學腦」成為AI時代優勢https://www.technice.com.tw/campus/announce/321018/

（公共事務組編修）