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菲尔兹奖得主蒂姆·高尔斯:当AI证明定理,灵感从何而来 【2026 Science x AI Summit 系列演讲切片第三期—蒂姆·高尔斯(Tim Gowers)】 在刚刚结束的2026 Science x AI Summit 上,菲尔兹奖得主、剑桥大学教授蒂姆·高尔斯分享了一次引人深思的实验。 结果令人震惊。 一个原本指数级上界的问题,AI在几分钟内给出了多项式级上界的证明。另一个由MIT年轻学者Isaac Raja Gopal研究过的问题,AI经过两三轮迭代后,竟然得出了一个更优的多项式上界,其中包含了一些文献中从未出现的新思路。 蒂姆·高尔斯坦言:放在一年前,这完全不可想象。一个足以构成博士论文章节的成果,AI在一个半小时内就完成了。 但他随即提出了一个更深的困惑:我们无法知道AI是怎么想到这些的。 AI的“思维链”未必真实反映其内部过程,我们看不到它尝试过多少条死胡同,它也无法解释自己的灵感来源。相比之下,人类数学家虽然慢,但每一步推理都有迹可循。 蒂姆·高尔斯正在领导一个项目,试图构建一个“透明证明平台”,即用有限、可点击的动作空间,让证明过程像走棋一样清晰可见。这个平台未来有望训练LLM以更高效、更可解释的方式做数学。 SAIR的使命,正是推动AI从“黑箱输出”走向“可解释协作”,让科学家不仅得到答案,更理解答案的来龙去脉。 “数学需要的不是AI给出的最终答案,而是每一步灵感的可追溯之路。”——SAIR,与思考者同行。 #AI #科学 #科研 #人工智能 #AIforscience
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