郑志明从目前人工智能算法的“可复现性”存疑入手，阐明了其线性主部难以逼近复杂模型这一内在原因，并重点讲述了当前人工智能发展所面临的一大问题，即对于小概率事件的发现是无效的，并提出应将统计与几何、代数、动力系统等数学方法相结合，以解决目前人工智能面临的问题，并以超级传播子为例，论述了统计与其他数学方法的结合对分析小概率事件是切实有效的。
郑志明还谈到了他亲身参与的AMS-02项目，重点讲述了该项目中所面临的复杂数据处理问题，并通过事实说明目前的人工智能算法难以胜任处理复杂数据的任务，在结合数学方法进行改进后，取得了良好的效果。最后，他表示目前的大数据与人工智能领域仍存在很多问题，需要人们不断努力加于探索。
郑志明，北京航空航天大学数学与系统科学学院教授、博士生导师，原北京航空航天大学副校长，他长期从事空天信息安全与复杂信息系统等数学与信息交叉领域的研究，创立了动力学密码——基于代数和动力学融合的密码分析原理和方法，突破空天信息安全高速、低耗、多模式等技术瓶颈，研制成功系列空天安全新装备并列装。面向复杂信息系统，创立了调控系统复杂性的理论和方法，建立了信息快速传播、信息全局扩散和数据准确分析的新计算模式，产生重要国际学术影响。曾获国家技术发明一等奖、何梁何利科技进步奖、教育部自然科学一等奖和国防技术发明奖等。
