DeepMind 的 AlphaProof Nexus 解决 9 个厄多斯问题,成果登《科学》
“深度思维”AI系统探索科研级数学问题—新闻—科学网
谷歌旗下 DeepMind 团队开发并测试了名为 AlphaProof Nexus 的 AI 框架,它能自主搜索数学证明并借助 Lean 证明助手验证推理过程,相关成果发表于《科学》杂志。在 353 个以数学家保罗·厄多斯命名的开放问题中,该系统解决了 9 个,其中两个已悬而未决超过 50 年;它还解决了《整数数列在线百科全书》492 个开放猜想中的 44 个。团队发现最基础版本的智能体同样解决了这 9 个厄多斯问题,只是处理较难问题需要更多计算资源,该版本主要依靠商业化大型语言模型和 Lean 证明助手。
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报道呈现了 AlphaProof Nexus 在厄多斯问题与开放猜想上的具体战绩,可了解 AI 进入科研级数学的当前边界。
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科技日报讯 (记者张佳欣)人工智能(AI)正从解决数学竞赛题迈向探索科研级数学问题。谷歌旗下“深度思维”公司团队开发并测试了一种名为AlphaProof Nexus的AI框架,其能自主搜索数学证明,并利用计算机程序验证推理过程。在测试中,该系统解决了9个此前未解决的厄多斯问题,其中两个已悬而未决超过50年。此外,该系统还解决了44个开放数学猜想。相关成果发表于最新一期《科学》杂志。同期评论文章指出,AI用于科研级数学的时代已经到来。
为解决这一问题,团队让AI使用Lean等形式化证明工具。所谓“形式化”,就是用足够精确的语言完整写出数学证明,让计算机能够逐步检查每一步推理是否符合数学公理和规则。团队在这里使用的Lean证明助手,能够自动验证证明的逻辑正确性,帮助发现推理中的错误。
此次开发的AlphaProof Nexus能够根据Lean编译器的反馈不断调整证明。其功能更完善的版本还可利用进化算法协调多个子智能体,并调用“深度思维”的AlphaProof作为专门的证明工具。
团队用该系统挑战了以数学家保罗·厄多斯命名的一系列开放问题。在353个尝试解决的问题中,系统攻克了9个,其中两个此前已超过50年没有得到解决。
此外,该系统解决了《整数数列在线百科全书》492个开放猜想中的44个,同时处理了代数几何、优化、量子光学和图论等领域的多个科研级问题。
团队还发现,最基础版本的智能体同样解决了上述9个厄多斯问题,只是在处理较难问题时需要更多计算资源。该版本主要依靠商业化大型语言模型和Lean证明助手。这一结果表明,随着通用大模型能力提升,通用AI智能体也有望参与科研级数学探索。
不过,部分数学家担心,大规模使用AI可能削弱人们探索数学问题和理解证明过程的动力。团队认为,即使AI未能完成证明,其尝试也可能帮助数学家更好地理解问题、发现新思路。
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