近日，谷歌宣布自身的识图技术获得重大突破，其识图系统 Neural Image Caption 成功实现把图片翻译成文字。与谷歌翻译采用的机器学习技术相同，该算法利用向量空间数学原理，可自动生成图片的标题说明来描述图片内容，且准确度相当高，这将对搜索服务、自动发布、以及视障人士上网有重大意义。
识图技术激烈争夺渐次浮出水面。李彦宏在 2014 年百度世界大会上表示：未来 5 年，50% 的搜索请求将来自于语音、图像搜索。就在这样的背景下，前段时间百度的“智能读图”正式上线。结合深度学习技术与图像识别技术，构建出一套图文深度神经网络，从而完成系统的“智能读图”。
说到识图技术，不得不提一个名字：陶哲轩，这位 6 月份获得“豪华版诺贝尔数学奖”的华裔数学家，发现在高维空间中一些原先公认很难却普遍存在的非确定性多项式（NP-hard）组合问题，可以用一系列高效的凸优化算法来解决，且结果非常理想。高维的数学模型采用矩阵的模式，基于“借助规则性和规律性来识别周围的环境和景物是人类的基本技能”的特性，以整体的概念来看待图像中的物体（而不像传统技术那样只获取局部特征点），进而寻求整体的对称性和规则性。比如，楼房窗户通常是平直的矩形，桌子也往往是四四方方且拥有 4 条腿等，借助这些规则，即便图片只能提供有限的信息，高维的数学模型也能更容易地识别出图片中的物体。在高维数学模型中，输入每一个点的数据都可以被用来预测某种规则性，因此这种高维的图像识别技术可以利用图片中几乎每个像素点来获取图像中物体的整体规则结构，这意味着往往只需图片的一小部分即可完成图像中物体的矫正和识别。
文字在人类审美和规则性思维的调整下，逐步完善并建立了很强的规则性，而这种规则在高维数学模型也是很容易归纳、总结或者显现出来。
将文学问题变成数学问题，看上去早已内嵌于数学的魔力之中的。
古希腊时代，毕达格拉斯学派曾有万物皆数的哲学思辩，从哥白尼到开普勒，再到爱因斯坦，数本哲学的思想对科学的发展产生了深远的影响。
到现在，谷歌、百度、微软开始在语言分析和翻译的领域，变相验证了这一论断。数学，不仅可以在搜索等需要大量算法支持的领域成为必备，而且在语言语义分析上成为核心驱动。同样的，在智能硬件领域，如何将各种传感器和硬件设备收集到的大量数据构建成为合乎需求的数据结构，以足够先进的数学理论，实践出适合的数学模型就是其中的关键。所有的这些，都印证了那句话：学好数理化，走遍天下都不怕。而摆在互联人面前，更像是“葵花宝典”：想创业、想做智能硬件、想在未来的互联网行业谋求一席之地，数学，可能成为最犀利的敲门砖和必须品。
而中国人的数学好，似乎是全世界公认的事实，面向中学生的最著名竞赛——国际数学奥林匹克竞赛，自 1985 年中国参赛以来，19 次获总分第一，比其他所有国家的获奖次数都要多。而中国人的数学真的很好吗？
2014 年数学专业排前 50 名的大学中，有 27 所在美国，中国大陆仅有 2 所；另一方面，在数学界“诺贝尔奖”—菲尔兹奖获得者中，美国有 18 人，中国唯一和这个沾边的就是丘成桐这位华裔。正是这位提出《红楼梦》续写也需要数学的哈佛华裔教授，露骨地揭穿大陆学生数学功底的“底裤”，指出其实中国学生在数学上的基本功并没有那么好。
世界数学研究中，美国、法国处于无可争议的领先地位，而中国缺乏研究与发展数学的环境，在数学研究领域的成果乏善可陈。
希腊语中，“数学”一词的原义是“学问的基础”，其词根与科学、知识、学问有关。毕达哥拉斯坚信数学是一种强有力的训练，“在不完美的现实世界中，这种训练能够让人类的心智去理解真实的理念世界”，并带来精神上的快乐。莫里斯·克莱因在《西方文化中的数学》里所指出的大气磅礴与精巧美好：“在最广泛的意义上说，数学是一种精神，一种理性的精神。正是这种精神，试图决定性地影响人类的物质、道德和社会生产；试图回答有关人类自身存在提出的问题；努力去理解和控制自然；尽力去探求和确立已经获得知识的最深刻的和最完美的内涵。”
上述的场景放诸于中国的高等数学和应用数学教育中，何其别扭和陌生？对数学文化目标准确定位的缺失，对数学本质揭示的忽视，局限于知识点的汇总，数学专业的社会培育环境的不成熟，造成的可能是中国错失下一个高科技飞跃机会。
少年，好好学数学吧！
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