AI成為數學家得力助手還要多久
幾百年來,數學家使用的工具依然簡樸:一張紙、一支筆。他們憑借邏輯與靈感,在符號的迷宮中尋找通往真理的路徑。
為了打破這一局面,美國國防高級研究計劃局今年4月啟動了“指數性數學”計劃,旨在開發(fā)一種能極大提升數學研究效率的人工智能(AI)“合著者”系統。
幾十年來,數學家借助計算機進行輔助計算或驗證命題,如今的AI或許能更上層樓,挑戰(zhàn)那些人類長年未解的難題。不過,從能解高中題的AI,到能協助攻克前沿數學難關的AI,中間仍隔著一道鴻溝。
圖片來源:物理學家組織網
解決重大難題仍力不從心
大型語言模型(LLM)并不擅長數學。它們常常出現“幻覺”,甚至可能被誤導相信2+2=5。但新一代大型推理模型,如OpenAI的o3、Anthropic的Claude 4 Thinking等,展現出的進步令數學家眼前一亮。
今年,這些模型在美國數學邀請賽中的表現接近優(yōu)秀高中生水平。不同于過去“一錘定音”式的輸出,這些模型開始嘗試模擬數學家逐步推理的思考過程。
同時,一些將LLM與某種事實核查系統相結合的新型混合模型也取得了突破。例如,谷歌“深度思維”的AlphaProof系統將語言模型與棋類AI——AlphaZero結合,成為首個取得與國際數學奧林匹克競賽銀牌得主成績相當的系統。今年5月,谷歌的AlphaEvolve模型更進一步,在多個長期未解的數學與計算難題上找到優(yōu)于人類現有方案的解法。
美國《麻省理工科技評論》指出,盡管這些AI成績亮眼,但專家們普遍認為,它們仍不具備真正的協助科研的能力。競賽題雖難,卻更像是智力游戲,有一定“套路”。真正的數學研究則更開放、更復雜。面對“P vs NP”“黎曼猜想”等重大難題時,AI仍力不從心。
為了更準確地評估AI的能力,初創(chuàng)公司Epoch AI去年推出了FrontierMath測試,聯合60多位數學家設計出全新高難度題目,避開模型已見過的訓練數據,結果LLM幾乎集體“交白卷”。
這些測試表明,AI在數學道路上雖已邁步,但離“合著者”角色仍有很長一段路要走。
需攻克“超長推理鏈”
仔細觀察數學問題會發(fā)現,它們在某些方面類似:解決問題需完成一系列連續(xù)步驟,關鍵在于找到這些步驟。
美國加州理工學院謝爾蓋·古科夫指出,困難的差異往往體現在路徑的長度上。高中數學可能只需10到40步,而像黎曼猜想這樣的難題,路徑可能長達百萬步。
這類“超長路徑”極難處理。就像下圍棋時尋找一條制勝序列,AI必須在指數級增長的可能路徑中找到正確解法。而在數學中,這個復雜度要遠超棋類游戲。
據物理學家組織網今年2月報道,為應對這一挑戰(zhàn),古科夫團隊開發(fā)了一種方法,將多個步驟打包成“超級步驟”,相當于穿上“巨人靴”跨越大段路程。他們設計了一個系統,其中強化學習模型負責提出超級步驟,另一個模型負責驗證其合理性。
該策略在經典未解難題——安德魯斯-柯蒂斯猜想上取得了突破。雖然尚未證明或推翻該猜想,但借助AI,科學家推翻了一個40年來被廣泛引用的“反例”。這曾被視為證明該猜想錯誤的關鍵依據。
牛津大學數學家馬丁·布里森對此表示肯定:“排除錯誤路徑,是科研中非常有價值的一步。”
古科夫相信,這種“壓縮路徑”的思路適用于所有需要推理鏈條的領域。他希望,這種方法不僅能推動AI跳出固有模式,也為數學研究帶來新突破。
真正的創(chuàng)新和突破仍屬人類
跳出思維定式,正是數學家攻克難題的關鍵。數學常被看作機械推理,而高等數學則更像是一場實驗,充滿一波三折的試錯與靈光乍現的頓悟。
這正是AlphaEvolve等AI工具的優(yōu)勢所在。它通過LLM不斷生成并改進解題代碼,配合第二個模型評估每一輪結果,最終提出比人類更優(yōu)的解法。這種方法不僅能獨立探索,也支持人類隨時介入,提供靈感和指令。
澳大利亞悉尼大學數學家喬迪·威廉姆森強調,探索性思維是數學的核心。據英國《新科學家》網站報道,他與Meta合作開發(fā)了PatternBoost AI系統,可根據一個數學想法生成相似概念,幫助激發(fā)靈感。他說:“這就像是這里有一堆有趣的東西,我不知道是怎么回事,但你能再生成一些類似的東西嗎?”
這種頭腦風暴在數學中至關重要,它是新想法產生的源泉。以二十面體為例——古希臘人通過純粹推理發(fā)現了它,其形狀并不存在于自然界中,卻深刻影響了數學的發(fā)展。威廉姆森希望,AI未來也能協助發(fā)現類似的“新數學對象”。
不過,目前AI仍缺乏真正的創(chuàng)造力。讓AI贏棋是一回事,讓它發(fā)明圍棋游戲則是另一回事。像AlphaEvolve和PatternBoost這樣的工具或許能作為人類直覺的“偵察兵”,幫助人們發(fā)現路徑、避開死路,但專家普遍認為,真正的創(chuàng)新與突破,仍然屬于人類。
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