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OpenAI彻底震撼数学界,80年核心猜想被破解!菲尔兹奖得主惊呼坐不稳

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新智元报道


【新智元导读】数学圈大震荡!OpenAI的全新推理模型,刚把埃尔德什80年几何猜想给破解了,用的居然是数论核武器!菲尔兹奖得主惊呼:数学家们,你们得坐稳了。这是在向全人类宣告:AI,已经正式跨入了科学研究的无人区。

又一个AI划时代的时刻!!!

5月21日凌晨3点04分,菲尔兹奖得主、当代数学巨擘Timothy Gowers在X上发布了一条简短却近乎惊悚的推文。

短短数小时内,这条动态便斩获了超过120万次的浏览量,在整个国际学术界引发了一场十级大地震。


就在今天,OpenAI正式官宣了这项载入史册的科学突破:

在没有任何人类数学专家干预的前提下,内部的全新一代的通用推理模型,自主攻克并彻底推翻了离散几何学中沉睡了近80年的核心猜想——埃尔德什(Erdős)单位距离问题。

这是人类历史上第一次,AI独立、自主地解决了一个处于数学核心领域、让无数顶尖数学家折戟沉沙的重大开放性难题。



菲尔兹奖得主Tim Gowers罕见喊话:

如果你是一位数学家,那么在继续阅读之前,你可能需要确保自己已经坐稳了

顶级数论学家Arul Shankar震撼发声:

在我看来,这个成果表明当前的AI模型已经超越了人类数学家的助手角色——它们开始具备原创的、精妙的、极具智慧的独立思想,并且有能力将其付诸实现。

这场风暴不仅让数学家们感到坐立难安,更向全人类宣告:AI,已经正式跨入了科学研究的无人区



极其简单的谜题,与阻挡人类80年的高墙

要理解这项突破有多么不可思议,我们必须先回到1946年。

那一年,20世纪最伟大的传奇数学家之一保罗·埃尔德什(Paul Erdős)提出了一个几何问题:

如果在二维平面上任意画下n个点,那么在这张图里,两点之间距离刚好等于1的点对,最多能有多少对?


这是连小学生都能听懂,却让后续所有数学家抓狂的问题。

数学家们将最大可能的单位距离点对数量记为u(n)。

这个问题看似像个简单的拼图游戏。如果你只有n个点,想让单位距离最多,你会怎么摆?

摆成一条直线?那么只有相邻的两点距离为1,你只能得到n-1对。

摆成一个正方形网格?每一格的边长都是1。经过简单的计算,你可以得到大约2n对。


直觉告诉我们,越是对称、越是整齐的结构,包含的单位距离就越多。

因此,在过去的几十年里,全世界最聪明的数学家们达成了根深蒂固的共识:

要让单位距离数量最大化,最好的摆法本质上就是类似于「方格网格」的结构。


基于这种共识,在1946年,埃尔德什提出了著名的猜想(Erdős Conjecture):他认为u(n)的上限是,(其中o(1)是一个随着n趋于无穷大而趋于0的项)。

用大白话来说就是:无论你怎么精妙地排布这些点,单位距离点对的增长速度,也只能比线性(n的一次方)稍微快那么一点点,绝对无法实现质的突破。

这是埃尔德什最爱的数学问题之一,曾多次公开提及此问题。


为了激励后人,埃尔德什还专门为解决这个问题设立了现金奖励。


然而,在接下来的80年里,这道大题成了离散几何领域无法逾越的高墙。

这个问题的下界(最好情况),情况是这样的:自1946年埃尔德什用缩放的正方形网格给出
的结果后,整整80年,人类数学家在这个基础上面对下界的提升寸步未行。

关于上界(理论极限的证明),情况如下:1984年,斯宾塞(Spencer)、塞梅雷迪(Szemerédi)和特罗特(Trotter)证明了上界为O(n^{4/3})。


此后,哪怕后世的无数天才(包括陶哲轩等人在内)在相关结构上做了诸多微调,这个上界依然像铁律一样无法被打破。

所有人都以为,正方形网格就是大自然的极限了。

然而,OpenAI的这个神秘模型出手了!


完整提示词

颠覆认知:AI找到了「不存在的结构」

让人震惊的是,它不仅证明了猜想,更直接推翻了猜想。

它在平面上创造出了一种人类数学家从未想象过的、全新的点阵构型家族。

这个构型直接打破了「网格神话」,实现了多项式级别的超越!


根据OpenAI披露的数据:在n个点的平面上,AI构建的构型让单位距离点对的数量达到了惊人的(其中是一个固定的正常数,大于0)。


证明链接:https://cdn.openai.com/pdf/74c24085-19b0-4534-9c90-465b8e29ad73/unit-distance-proof.pdf

这意味着单位距离的数量实现了指数级的跃升,彻底打破了埃尔德什当年预测的上限!

随后,普林斯顿大学数学教授Will Sawin对AI的证明进行了连夜的精细化推导,进一步确认了这个可以明确取到0.014。



显然,完爆!

近80年来,无数代离散几何学家在这座数学大厦里敲敲打打,坚信屋顶就在头顶上方。

而现在,AI直接在墙壁上开辟了一扇暗门,告诉人类:外面还有一片此前从未被看见过的全新大陆。

震撼数学界

它用高维数论,降维打击了几何学

如果说AI只是通过穷举法或暴力计算找了几个特例,数学家们还不至于如此破防。

真正让整个学术界倒吸一口凉气、感到极度不安的,是这个证明的极高品味和创造力。


离散几何问题,通常需要用几何或者组合数学的工具来解决。

但OpenAI的模型在思考这个初等几何问题时,突然打通了数学宇宙中一条隐秘通道——它从遥远的「代数数论」中借来了重武器。

当初,埃尔德什构建网格时,利用了「高斯整数」(形如a+bi的复数,其中a和b是整数)。高斯整数就像是普通整数在复平面上的延伸,具备唯一分解定理等优良性质。

而AI展现出了令人惊叹的洞察力,它没有被高斯整数限制住,而是将这个几何构想推向了一个人类完全没敢想的极端——

首先,它构建了极其复杂的代数数域拓展。

它引入了具备更丰富、更高维对称性的代数数域。在这些高维对称空间里,能够产生远比人类已知网格多得多的「单位长度差」。


其次,它驾驭了顶级的数论工具。

为了证明它所设想的这种复杂数域在数学上确实存在,在长链条推理中,AI极其熟练地调用了「无限阶级域塔」(Infinite Class Field Towers)和「高罗德-沙法列维奇理论」(Golod–Shafarevich Theory)。


这些工具是代数数论皇冠上的明珠,即便是专门研究数论的人类专家,想要将它们天衣无缝地组合在一起也需要耗费数年心血。

然而,一个通用推理模型,却在解决一个几何问题时,自发地将这两者结合,完成了惊人的跨界降维打击!

普林斯顿大学的组合数学泰斗Noga Alon表示,亲眼看到这个内测模型给出解答时,他被这种优雅且聪明的手法深深震撼了。

英国皇家学会院士、菲尔兹奖得主Thomas Bloom也在配套论文中写道:

当评估AI生成的某个证明的重要性时,我会问自己:它有没有教会我们关于这个问题的新知识?我们对离散几何的理解加深了吗?

答案是一个毫无疑问的「是的」。

它向我们展示了,数论结构在解决这类几何问题上,拥有远比我们想象的要深邃得多的发言权。

不是偏科战神,而是通才

更惊人的是,OpenAI特别强调了一点:「这个证明来自一个全新的通用推理模型,而不是一个专门为了解决数学问题或特定猜想而构建的定制系统。

在过去,AI解决数学问题往往依赖人类精心设计搜索框架,或者在特定领域(如自动定理证明Lean语言)内进行局限的试错。

但这一次,AI是在一个前所未有的广阔空间里,展现出了真正的长链条、高内聚推理能力。

数学是全人类逻辑思维最严苛的试金石:

定义不允许有半点含糊。

每一个中间步骤都可以被严格验证。

长达数十页的论证,只要中间有一处逻辑断裂,整个证明就会瞬间崩塌。

AI成功了!

它像一个冷静的、经验极其丰富的棋手,在人类甚至无法觉察的知识图谱中,完美地把控住了数万步的逻辑链条,没有出现一次致命幻觉。


这种在宏观上跨越数论与几何、在微观上丝丝入扣的推理能力,正是AGI最核心的圣杯。

科学研究的范式转换:人类数学家下岗了吗?

所以,人类学者会沦为旁观者吗?

恰恰相反。这次突破,恰恰体现了人类的重要性。

在AI生成原始证明后,人类顶尖数学家团队迅速介入。

他们不仅验证了证明的正确性,还在短时间内写出论文,普林斯顿的威尔·萨温教授更是敏锐提炼出了\delta = 0.014的精确值。

AI是一个探险家,踩出一条路,带回宝石。人类科学家则凭借直觉,将宝石擦亮。

正如英国数学家Thomas Bloom的赞叹:

知识的疆界从来不是平坦的,而是充满了尖锐的峭壁。

AI正在帮助我们更全面地探索我们几个世纪以来建立的数学大教堂;在这些宏伟的穹顶之下,还有多少未被看见的奇迹,正在侧翼等待着被唤醒?



而这股风暴,也将席卷数学之外的整个世界。

在博客最后,OpenAI指出一个宏大图景。

如果一个模型能够保持极其复杂的论证前后一致,能够将相距万里的知识领域融会贯通,并且其产出的成果能够通过最挑剔的人类专家的审视——那么,这样的能力将同样适用于生物学、物理学、材料科学、工程学和现代医学。

AI已触及科学研究中最具核心创造力的部分。人类的洞察力、审美,从未如此放大。

而这个世界的剧变,才刚刚开始。

参考资料:

https://openai.com/index/model-disproves-discrete-geometry-conjecture/

https://cdn.openai.com/pdf/74c24085-19b0-4534-9c90-465b8e29ad73/unit-distance-proof.pdf

https://cdn.openai.com/pdf/74c24085-19b0-4534-9c90-465b8e29ad73/unit-distance-remarks.pdf

编辑:Aeneas KingHZ

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