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人工智能為數(shù)學(xué)家找到“巨人的肩膀”

2025-08-25 09:24:00

來源:科技日?qǐng)?bào)

數(shù)學(xué)與AI就像是一對(duì)形影不離的好朋友。AI的誕生和發(fā)展,每一步都有深刻的數(shù)學(xué)印記。AI推理能力的不斷突破,又帶給數(shù)學(xué)研究許多驚喜。近日,GPT-5 Pro在閱讀一篇數(shù)學(xué)論文后,獨(dú)立推導(dǎo)出了比原文更精確的數(shù)學(xué)結(jié)論,并給出了完整的證明過程,引發(fā)業(yè)界關(guān)注。

AI在數(shù)學(xué)研究領(lǐng)域有哪些應(yīng)用場景?如何推動(dòng)AI+數(shù)學(xué)向深發(fā)展?記者就此采訪了多位專家。

大幅提升研究效率

“AI大大提升了數(shù)學(xué)理論的研究效率,不僅可以進(jìn)行推理結(jié)果的驗(yàn)證,還能幫助研究者拓展思路?!北本┐髮W(xué)北京國際數(shù)學(xué)研究中心教授董彬向記者道出AI優(yōu)勢(shì)所在。從經(jīng)驗(yàn)看,數(shù)學(xué)家花費(fèi)時(shí)間最多的地方,往往是定理的證明和驗(yàn)證?!俺撕臅r(shí)耗力,數(shù)學(xué)家平時(shí)用自然語言表述的證明,并不是完全精確的,因此很容易犯小錯(cuò)誤?!倍蛘f。

記者了解到,目前,AI在自動(dòng)進(jìn)行定理的證明或證偽方面,存在較大應(yīng)用潛力。為什么AI能進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證?驗(yàn)證結(jié)果會(huì)不會(huì)存在AI幻覺?對(duì)于記者的種種疑惑,董彬解釋,數(shù)學(xué)屬于形式科學(xué),其最大優(yōu)勢(shì)就在于可驗(yàn)證性,“類似跑代碼一樣,能跑通就是對(duì)的,跑不通就是錯(cuò)的。因此,AI可以借助形式化驗(yàn)證系統(tǒng)檢驗(yàn)理論結(jié)果的正確性”。

幫助研究者進(jìn)行精準(zhǔn)的語義檢索,是AI提升研究效率的又一方式。

“我們常說,科研是站在巨人的肩膀上進(jìn)行的,但實(shí)際上,我們往往并不知道‘巨人的肩膀’到底在哪里?!倍蚋嬖V記者,有時(shí)研究者會(huì)想到一些看似非常新穎的想法,但前人可能已經(jīng)提出過了?!盀榱舜_定想法是否真的原創(chuàng),我們會(huì)費(fèi)力地用搜索引擎查詢,或咨詢領(lǐng)域內(nèi)專家,但這種方式效率很低?!彼f。

對(duì)此,著名數(shù)學(xué)家陶哲軒曾經(jīng)公開呼吁,希望AI可以為數(shù)學(xué)家提供一種非常便捷的工具,幫助大家快速地確認(rèn)某個(gè)定理是否已經(jīng)被別人提出或證明過。這種工具讓數(shù)學(xué)家能把精力集中在真正的原創(chuàng)研究上,而不是一遍又一遍地重新發(fā)現(xiàn)那些早已被證明過的結(jié)果。AI強(qiáng)大、精準(zhǔn)的檢索能力,為實(shí)現(xiàn)這一愿景提供了幫助。

此外,AI還可以幫助研究者快速學(xué)習(xí)新知識(shí)、掌握新技術(shù)。董彬介紹,為了研究某個(gè)問題,研究者往往需要學(xué)習(xí)一些全新的概念和工具,但當(dāng)這些工具和熟悉的領(lǐng)域有較大差異時(shí),學(xué)起來通常費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

AI則能幫助研究者迅速判斷、識(shí)別某些理論或工具是否與研究問題相關(guān)、是否具有幫助?!癆I起到了‘搭橋’的作用,幫助我們發(fā)掘不同工具、理論間的內(nèi)在聯(lián)系,拓展研究思路,啟發(fā)數(shù)學(xué)家進(jìn)一步深入思考?!倍蚋嬖V記者。

在歐洲人文和自然科學(xué)院外籍院士、歐洲科學(xué)院院士金石看來,AI與數(shù)學(xué)的結(jié)合本質(zhì)上是一種“認(rèn)知增強(qiáng)”,它打破了人類固有思維的限制,使研究者能同時(shí)處理多尺度、高維度的復(fù)雜問題。

代表性成果涌現(xiàn)

在AI助力數(shù)學(xué)研究領(lǐng)域,涌現(xiàn)出許多有代表性的研究成果。

“目前領(lǐng)域內(nèi)最具代表性和影響力的工作之一,就是DeepMind團(tuán)隊(duì)與著名數(shù)學(xué)家喬迪·威廉姆森合作完成的一項(xiàng)研究?!倍蚪榻B,在這項(xiàng)研究中,研究人員通過構(gòu)建AI專用模型給予數(shù)學(xué)家前所未有的靈感,成功提出幾個(gè)全新數(shù)學(xué)定理。

具體來看,數(shù)學(xué)家先提出一個(gè)假說,假設(shè)變量X和Y之間存在某種簡潔且具有深刻數(shù)學(xué)意義的函數(shù)關(guān)系,把它記作函數(shù)f。傳統(tǒng)研究過程中,數(shù)學(xué)家會(huì)不斷猜測這個(gè)函數(shù)的具體樣式,并試圖證明。這一過程十分復(fù)雜,需要花費(fèi)大量時(shí)間。

“而當(dāng)變量X和Y可以被定量化,并且我們能大量產(chǎn)生它們的數(shù)據(jù)樣本時(shí),就可以利用AI去‘猜測’這個(gè)未知函數(shù)f的具體形式。”董彬介紹,數(shù)學(xué)家通過分析AI給出的猜測,能發(fā)現(xiàn)隱藏在X和Y之間的內(nèi)在規(guī)律。這種規(guī)律會(huì)啟發(fā)數(shù)學(xué)家,幫助他們提出更準(zhǔn)確、更可靠的新猜測,加速整個(gè)數(shù)學(xué)研究的過程。

記者了解到,董彬聯(lián)合香港大學(xué)何旭華教授組成研究團(tuán)隊(duì),嘗試將上述人機(jī)協(xié)同的研究模式,應(yīng)用到更具挑戰(zhàn)性的“ADLV維數(shù)公式”問題上?!把芯砍跗冢覀兙统晒Α匦掳l(fā)現(xiàn)’了ADLV領(lǐng)域的虛擬維數(shù)公式(virtual dimension formula)。后續(xù)我們又進(jìn)一步證明了一個(gè)關(guān)于實(shí)際維數(shù)與虛擬維數(shù)之間誤差的上界定理,這也是一個(gè)全新的數(shù)學(xué)定理。”董彬說。

值得注意的是,在董彬看來,這種方式也存在局限?!氨M管實(shí)踐效果不錯(cuò),但可以使用這種方式做研究的問題比較有限,它更適用于進(jìn)行‘單點(diǎn)突破’,從局部解決某些具體問題?!彼f。

董彬認(rèn)為,一個(gè)更加系統(tǒng)化、更通用的解決方案,或需依靠目前熱門的大語言模型技術(shù)?!斑@種更加系統(tǒng)化的模式,就像是在培養(yǎng)一個(gè)‘AI學(xué)徒’,用訓(xùn)練數(shù)學(xué)家的方式訓(xùn)練AI,培養(yǎng)出一個(gè)能不斷成長、觸類旁通的‘助手’。”董彬認(rèn)為,“AI學(xué)徒”還可以與專用模型結(jié)合,實(shí)現(xiàn)“專通融合”的應(yīng)用效果。

國際上不乏優(yōu)秀的“AI學(xué)徒”。去年,由DeepMind打造的自動(dòng)推理模型AlphaProof和AlphaGeometry 2達(dá)到2024年國際奧林匹克數(shù)學(xué)競賽銀牌水平。

推動(dòng)數(shù)學(xué)數(shù)字化進(jìn)程

盡管AI在數(shù)學(xué)研究和數(shù)學(xué)推理上已取得一些令人鼓舞的成績,但目前也面臨許多問題。

董彬說,AI若要真正賦能數(shù)學(xué)研究,而不僅僅是數(shù)學(xué)競賽,首先要解決的是驗(yàn)證問題。具體而言就是要AI克服自然語言的數(shù)學(xué)表述驗(yàn)證緩慢且不精確的問題,該問題在科研級(jí)別難度的數(shù)學(xué)問題上愈發(fā)突出。此外,如何搭建一個(gè)高效的推理框架,模仿頂級(jí)數(shù)學(xué)家做推理的工作流和思維習(xí)慣,也是挑戰(zhàn)之一。

“因此,我們需要推動(dòng)數(shù)學(xué)的數(shù)字化進(jìn)程,即把原本用自然語言表述的數(shù)學(xué)陳述,轉(zhuǎn)換成一種嚴(yán)格而精確的形式化語言,去除自然語言中的歧義,并在此基礎(chǔ)上,創(chuàng)建一個(gè)專門面向數(shù)學(xué)研究的‘?dāng)?shù)學(xué)推理模擬器’?!倍蛘f,通過模擬器,研究者能更快速、精確地驗(yàn)證和訓(xùn)練模型,大幅提升AI在數(shù)學(xué)研究中的實(shí)際表現(xiàn)。記者了解到,為加速推進(jìn)數(shù)學(xué)的數(shù)字化進(jìn)程,董彬團(tuán)隊(duì)研發(fā)并開源了一系列輔助形式化的AI工具,并被廣泛使用。

此外,還需推動(dòng)高質(zhì)量數(shù)學(xué)專用語料庫建設(shè)?!皹?gòu)建研究級(jí)數(shù)學(xué)模型,需要真正懂?dāng)?shù)學(xué)的人參加。但越是前沿、高度專業(yè)化的研究領(lǐng)域,能為AI提供有效訓(xùn)練數(shù)據(jù)的人就越少。”董彬希望,未來能有更多學(xué)者參與到AI+數(shù)學(xué)的應(yīng)用推廣中。武漢大學(xué)弘毅特聘教授楊志堅(jiān)也認(rèn)為,數(shù)學(xué)界需要組織起來,系統(tǒng)性地開展數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

“AI的加入不但不會(huì)削弱數(shù)學(xué)家的作用,反而會(huì)使數(shù)學(xué)家能真正專注于更具創(chuàng)造性和價(jià)值的研究?!倍蛳嘈?,AI將推動(dòng)數(shù)學(xué)進(jìn)步,使數(shù)學(xué)研究進(jìn)入一個(gè)更加豐富、更有洞察力的時(shí)代。

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