DeepMind AlphaProof Nexus 登《Science》:自主解出 9 道 Erdős 问题
DeepMind AlphaProof Nexus登《Science》:AI自主破解多道56年未解Erdős数学难题-36氪
Google DeepMind 的自动数学证明系统 AlphaProof Nexus 登上 10 月 8 日的《Science》,在 353 道悬而未决的 Erdős 问题中自主解出 9 道,其中两道自 1970 年悬置至今。系统由 Gemini 3.1 Pro 用 Lean 起草证明、编译器逐行校验并反馈迭代,每道题推理开销为几百美元。论文的消融结果显示,去掉子代理锦标赛等复杂结构、只保留大模型加 Lean 反馈的简版系统同样能解出这 9 道题,只是最难的几道更烧钱。
推荐理由
精选AI 评分 76
论文公开了353道Erdős问题的解题率、成本与消融结果,读者可据此判断形式化证明系统的真实能力边界。
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最近,AI 数学圈的戏很足。10 月 6 日,OpenAI 往 GitHub 上一次性倾倒了 722 篇 AI 生成的数学手稿,数学界当场炸锅,陶哲轩牵头的人类数学协会(AHM)发声明呼吁抵制。
就在同一个星期,Google DeepMind 的一篇论文登上了 10 月 8 日的《Science》,走完了正经的同行评审。
据媒体报道,这篇论文的主角叫 AlphaProof Nexus,一个自动寻找数学证明的系统。成绩是:353 道悬而未决的 Erdős 问题,它自主解出了 9 道,其中两道从 1970 年摆到现在,有 56 年。
Erdős 问题是以匈牙利数学家保罗·埃尔德什命名的一批开放问题,主要散布在组合数学和数论里,他生前还喜欢给难题明码标价挂悬赏。这批问题如今是检验 AI 数学能力的试金石。
有个细节,这 353 道题里可没有 DeepMind 自己挑的软柿子,它们就是开源社区在 Formal Conjectures 仓库里已经翻译成 Lean 语言的全部 Erdős 问题(截至 2026 年 2 月),系统照单全收,每道题最多尝试 3000 轮,证不出来就放弃。最后中的 9 道里,包括 Erdős 和 Sárközy 1970 年提出的第 12 题。
成绩单还不止这一栏:OEIS 整数序列百科全书里的开放猜想,492 道证出 44 道;一个悬了 15 年的代数几何问题(关于希尔伯特函数的猜想)被解决;在 min-max 优化里找到了一个没人想到过的参数调节方案,改进了已知上界。另外,它还帮着攻克了数学家 Ben Green 清单上的一道开放问题,目前正被拿去支援量子光学和图论的在研项目。
成本方面,论文给出的数字是每道题几百美元的推理开销。
它是怎么证的
核心循环一句话就能说清:大模型负责写,编译器负责判。
具体来说,Gemini 3.1 Pro 用 Lean 这种形式化语言起草证明,每改一版,Lean 编译器就逐行检查一遍,报错信息反回去,指导下一稿。系统还有几道保险:定理陈述一个字不许改,证明里不许留"sorry"占位符,不许私加公理,整个验证在沙盒里运行。
在这个循环之上,研究团队还搭了个"进化"班子:一群子代理各自搜证,用类似下棋的 Elo 评分互相锦标赛,有前途的思路留下,死路删掉;遇到硬骨头子问题,可以呼叫 AlphaProof,就是 2024 年拿下国际奥数银牌水平的那个专用证明器。
AlphaProof Nexus 的工作流程:数学家提供自然语言背景、Lean 形式化题目和知识库,系统内部的证明子代理、评审子代理和验证器围绕一个"种群数据库"循环迭代,最终产出形式化证明。
不过论文里有个挺实在的消融结果:把花哨的架子拆掉,只留"大模型加 Lean 反馈"的简版系统,9 道 Erdős 题也都能解出来,只是最难的几道更烧钱。换句话说,主要功臣是基础模型和编译器反馈这个组合本身。
六道 Erdős 问题上的解题率与平均成本。蓝线是简版系统,橙线是加了 AlphaProof 的版本,红三角是完整系统。大多数题目的求解成本在几十到几百美元之间。
泼几瓢冷水
第一,命中率。353 中 9,大约 2.5%。这个比例和陶哲轩估计的"AI 解 Erdős 问题的成功率大概在百分之一二"基本吻合。绝大多数开放问题它仍然够不着,论文自己也承认,成功集中在 Lean 数学库比较成熟的领域,需要大量新理论的问题还谈不上。
第二,计数可能有水分。论文公开了全部 Lean 证明之后,有独立审计发现,第 846 题虽然证明本身成立,但早些年 Reiher、Rödl 和 Sales 的一个定理其实已经蕴含了答案。按更严格的"新解决"定义,9 应该改成 8。另外第 741 和 846 题,OpenAI 的内部模型也独立解出来过。
第三,系统不开放。证明文件挂在 GitHub 上任人下载,但 AlphaProof Nexus 本身不对外用,别人没法亲手复现。DeepMind 的 CEO Hassabis 也早早表态,说这仍然不是 AGI。
值得玩味的是发表的时机和方式。
OpenAI 那边,10 月 6 日把 722 篇手稿堆上 GitHub,覆盖 372 个结果系列,号称参考了普林斯顿高等研究院独立咨询小组的建议。结果一天之内就有 3 篇因为符号错误撤回。
陶哲轩担任主席的 AHM 随后发声明,批评这是一场力量展示,呼吁数学家抵制。10 月 9 日,陶哲轩在自己博客上转发了数学家 Thomas Hales 的专栏文章《数学家应该了解的 Lean 定理证明器:可靠性与人工智能问题》。
DeepMind 这边,5 月 21 日先挂在预印本上,然后把解答提前公开在 ErdosProblems 论坛上让行家围观挑错,最后把论文送进了《Science》的同行评审流程。那 9 道题的 Lean 证明,也早就登记在陶哲轩维护的"AI 对 Erdős 问题贡献" wiki 页面上。
本文来自微信公众号“大数据文摘”,36氪经授权发布。
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