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大数据文摘出品
陶哲轩(Terence Tao),最近在一个学术问答网站上,亲口讲述了自己如何用 ChatGPT 解出一道数学问题。
他在MathOverflow上发帖,原本只是想验证一组复杂的不等式。
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他已经有了理论分析,却需要一组“具体数值”来验证推导是否成立。
过去,这类问题往往要靠程序员式的笨功夫——写 Python、调参数、跑模型。
但这一次,陶哲轩找了 ChatGPT。起初,AI 给出的代码并不完美。运行速度太慢,参数设置也不对。
陶哲轩没有放弃,而是一步步拆解问题,与 ChatGPT 对话,修正每一个逻辑环节。
当他重新构建问题背景后,ChatGPT 终于找到了合适的参数。
最后,他用同样由 ChatGPT 生成的一小段 Python 代码验证了结果。
“我没有遇到幻觉或无意义的回答,”陶哲轩写道,“整个过程顺畅得令人惊讶。”
AI,节省了他几个小时
陶哲轩说,这一过程为他节省了数小时。如果没有 AI,他得自己从零写脚本、测试、调 bug。那不仅要时间,更要极强的耐心。
“AI 能利用上下文,自动发现我请求中的数学错误,并在生成代码前修正。”他写道。
他甚至承认,如果没有 AI,他可能根本不会尝试这类“数值搜索”,而是退回到更抽象的理论推演。
换句话说,ChatGPT 让他做了一件自己原本不会做的事。那一刻,他不是在写代码,而是在与一个懂数学的助手对话。
一个能理解公式结构、能指出他思路漏洞、还能帮他“动手实验”的助手。
陶哲轩对 AI 并不盲目。他在总结中写道:自己对大语言模型总体持开放态度,但也怀疑它们能否推动真正的数学创新。
AI 擅长处理具体问题,却难以提出真正的新理论。但他也认为,这并非坏事。
在他看来,未来的数学研究将进入一个全新阶段“工业化数学”(industrial-scale mathematics)。
那是一个人机协作的时代。成百上千的研究者,配合 AI 工具,一起处理宏大的数学问题。
就像制造业流水线一样,AI 可以承担重复计算、验证与代码生成;人类负责抽象推理与方向判断。
他把这种变化比作“国际象棋的转折点”。AI 没有取代棋手,但彻底改变了他们的训练与思维方式。
如今,顶尖棋手离不开计算机分析,同样,未来的数学家也将离不开 AI 推理。
今年以来,Google 与 OpenAI 都在推进高级数学 AI 系统。这些系统并未公开发布,但已在多项竞赛中亮相。
两家公司都报告称,他们的通用推理模型(并非专门训练的数学系统)在国际数学奥林匹克(IMO)和国际大学生程序设计竞赛(ICPC)上拿下金牌。
这意味着,AI 已能与顶尖人类选手同台竞技。Meta、Anthropic 等公司也在开发自己的数学推理框架,希望让 AI 能够“像人类一样思考公式”。
陶哲轩在文章中暗示,AI 在数理科学中的潜力被严重低估。
他认为,AI 不一定要“发现新定理”,只要能让人类更快地验证假设、更稳地构建模型,就已经足够革命性。
以下是原文,由DeepSeek翻译:
我通过与 AI进行一场长时间的交流,成功地找到了一个数学问题的答案。
对话记录:https://chatgpt.com/share/68ded9b1-37dc-800e-b04c-97095c70eb29
MathOverflow原贴:https://mathoverflow.net/questions/501066/is-the-least-common-multiple-sequence-textlcm1-2-dots-n-a-subset-of-t/501125
我此前已经做过理论分析,认为这个问题的答案应当是否定的。但要想构造出确凿的反例,还需要一些满足特定不等式的数值参数。起初,我希望让 AI 生成一段 Python 代码,用来搜索反例并由我自己运行与调整。结果发现,这样的搜索耗时极长,而且最初设定的参数范围几乎注定会失败。
于是我改变策略,改为与 AI 进行逐步推理的对话,让它用启发式计算的方法帮助我找出可行的参数范围。经过多轮推演,AI 最终给出了合适的参数。我随后独立进行了验证(确实使用了它生成的一段29 行的 Python 程序,但代码结构简单、逻辑清晰,我可以直接看懂它在做什么,而且算出的数值也与此前的启发式预测相吻合)。
在这个过程中,AI 工具大大节省了我的时间,若完全靠自己完成同样的任务,恐怕得花上好几个小时编写和调试代码。AI 能根据上下文识别出我请求中的若干数学错误,并在生成代码前自动修正。事实上,如果没有 AI 协助,我大概率根本不会尝试这种数值搜索,而是会转而进行更抽象的渐近分析。
注:头图AI生成
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