谷歌DeepMind的AlphaEvolve AI为未解数学难题开辟新路径_新闻

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谷歌DeepMind的AlphaEvolve AI为未解数学难题开辟新路径

2025-11-07 03:49:49

人工智能助力数学研究取得突破性进展

谷歌DeepMind近期与知名数学家展开合作，运用人工智能工具攻克数学领域的若干难题。这一开创性合作展示了AI如何重塑科研范式，其最新研发的AlphaEvolve系统不仅能重现已知解法，更能为长期悬而未决的问题带来全新洞见。

数学猜想的智能解法

研究团队运用AlphaEvolve在有限域Kakeya猜想领域取得重要突破。这个由数学家Zeev Dvir于2008年首次证明的猜想，研究的是抽象空间（有限域）中看似简单实则复杂的排列组合问题。形象地说，就像在棋盘上寻找最高效的多方向箭头绘制方案，既要涵盖所有方向，又要避免空间浪费。

新研究并未推翻原证明，而是通过AI系统发现了更优化的构造方法——在某些维度上实现了更精简或更精确的点集排列。这项突破对编码理论和信号处理等领域具有潜在应用价值。

进化算法驱动创新

AlphaEvolve采用类生物进化的工作机制：首先由大语言模型生成基础计算机程序，根据问题标准进行评估后，对成功程序进行"变异"调整并循环测试。这种模式使系统能快速探索海量可能性，常能发现受限于时间的人类研究者可能忽略的规律。

在涵盖几何、组合数学和数论等领域的67个数学问题测试中，该系统"在多数案例中重现了最优解，并在若干案例中发现改进方案"。某些情况下，AI甚至能将特定数值的发现推广为通用公式。

人机协作新范式

加州大学洛杉矶分校菲尔兹奖得主陶哲轩与布朗大学的Gómez-Serrano教授为研究提供了专业指导。结合DeepMind的Gemini Deep Think推理系统和基于Lean编程语言的AlphaProof验证工具，AI的原始发现得以转化为严谨的数学成果。

论文指出："这些成果表明，大语言模型引导的进化搜索能够自主发现与人类直觉互补的数学构造，有时甚至改进现有最佳结果，预示着数学家与AI系统交互方式的重大变革。"

这项突破不仅将加速密码学、数据压缩等数学依赖型技术的发展，更引发关于AI在基础科学中角色的深层思考——机器究竟是在"创造"还是仅作优化？研究团队表示，这仅仅是人工智能助力数学研究的开端。

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