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GPT证千禧年难题成果大反转!OpenAI自己没看懂就发…

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henry 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

亏贼!OpenAI的纳维-斯托克斯方程连续剧,居然又又又反转了。。。

一个多月前,OpenAI刚宣布攻克这道悬赏100万美元的千禧年难题,就被数学家质疑研究成果的原创性。

当时,包括OpenAI自己在内,各方都认为,这份长达166页的证明沿用了两名西班牙数学家提出的研究路线。

然而现在,随着数学家们逐渐啃懂那份长达166页的证明,事情出现了意想不到的变化:

OpenAI最终采用的证明方法,根本不是此前大家以为的那条「西班牙路线」。



更离谱的是,就连OpenAI都没搞懂自家模型研究了个啥……就稀里糊涂地在发布时说沿用了「西班牙路线」。

这事儿是怎么发现的?

在《科学美国人》最新发表的追踪报道中,记者采访了多个正在研究这份证明的专家团队。

这些专家越来越确信,OpenAI最后完成证明时,实际上采用了另一套不同的方法。

瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)数学家Gonzalo Cao-Labora直言:

深入研究具体细节之后,就会发现这是一种不同的方法。

好家伙,OpenAI自己的模型完成了证明,结果公司自己都没搞清楚它究竟是怎么做出来的,就端上来了——

真就端到端,至于怎么端的,你别管!

也真别怪陶哲轩有意见吧(doge)。

OpenAI的证明,原来没走「西班牙路线」?

要理解这次反转,还得简单回顾一下,OpenAI究竟解决了一道什么题。

纳维-斯托克斯方程,描述的是水、空气等流体如何运动。

但数学家始终没能证明,一个最初平滑、正常的三维流体,在方程描述下,是否会永远保持平滑。还是说,它可能在有限时间内突然出现奇点,让局部流速冲向无穷大?

后一种情况,在数学上被称为「有限时间爆破」(finite-time blowup)。



2000年,克雷数学研究所将其列入七大千禧年难题之一,悬赏100万美元征求证明。

而OpenAI在今年9月给出的答案就是:真的会爆。

不过,它证明的并非没有外力时,流体自己能否出现奇点,而是通过构造特殊的平滑外力,推动流体在有限时间内发生爆破。

这种情况符合克雷数学研究所公布的C、D两种命题要求,但数学家更关心的无外力版本,至今仍未解决。

而这次争议中的两条研究路线,恰好都在利用官方题面允许外力的这一点。

先来看所谓的「西班牙路线」。

此前,西班牙数学家Diego Córdoba和Luis Martínez-Zoroa提出了一种研究方法:通过精心安排外力,不断推动流体进入极端状态,最终让方程出现奇点。



此后,纽约大学数学家Tristan Buckmaster和Anthropic员工Levent Alpöge接着往下研究,借助Claude、Codex等AI模型,证明了欧拉方程等相关流体方程可以在平滑外力下发生爆破。



而OpenAI公布的纳维-斯托克斯证明,同样使用了平滑外力。加上双方研究成果发布时间接近,甚至一度引发了研究成果归属的争议。

因此,此前大家普遍认为:OpenAI沿着西班牙数学家铺好的道路,完成了最后一步。

但现在看来,事情并非如此。

《科学美国人》最新报道指出,虽然两种方法都利用外力实现爆破,但OpenAI最终证明中构造外力的方式,与西班牙路线完全不同。



换句话说,两边虽然都利用了同一个题目条件,却采用了不同的数学方法。

不过,事情还有一个细节值得注意。OpenAI最初使用过规模较小的Agent团队,完成一个中间证明。一些专家认为,这个早期结果确实可能沿用了西班牙路线。

但随后,规模扩大到约1万个Agent的系统,似乎发现要完成最终证明,还需要换一条路。

因此,最终证明的方法不同,并不意味着此前的研究思路完全没有发挥作用。

至于模型是否通过训练接触过其他研究者的数据,OpenAI已经公开否认,但外界仍然无法独立核查。

普林斯顿高等研究院数学家Camillo De Lellis也认为,这场争议恐怕很难得到明确的事实性结论。

OpenAI也没有真正理解自己模型给出的证明

比起此前的成果归属争议,《科学美国人》这次报道还揭示了一个更值得关注的现象:

AI已经能完成连开发者自己都难以理解的数学证明。

9月8日公布成果时,OpenAI高管曾反复表示,证明沿用了西班牙数学家的研究路线。直到一个多月后,外部数学家深入研究才发现,两者实际上采用了不同的方法。

《科学美国人》由此给出了一个直接的判断:OpenAI没有真正理解自己模型给出的证明。

而且,直到现在,数学界也尚未完全理解它。

这说起来就很怪了,OpenAI并不是没有验证这份证明。

除了166页的论文,系统还生成了对应的Lean形式化代码,可以逐步检查数学推导是否成立。

只是问题在于,证明在形式逻辑上成立,与人类真正理解其中的数学思想,显然是两回事。

Lean能够帮助检查推导,却不会自动告诉数学家,这套方法为什么有效、与已有研究有什么联系,以及能否推广到其他问题。

所以,即便有了形式化代码,专家们仍然需要借助其他大语言模型,重新梳理和理解这份证明。

而就在数学家们还没啃完这道题时,OpenAI又一口气公开了722篇数学手稿,涵盖372组研究成果。



其中涉及霍奇猜想、准黎曼猜想、BSD猜想等一系列重大数学问题。

当然,这些成果的核验进度各不相同,部分还没有完成Lean形式化。

但数学家们已经开始有点跟不上了。比如,以陶哲轩为代表的数学家们就曾多次表示,AI生成新证明的速度,远远超过了人类理解和消化它们的速度。



而纳维-斯托克斯这次反转,恰好把这种矛盾暴露出来。过去,数学家通常是先理解问题、建立方法,再逐步写出证明。如今,AI可能先把证明交出来,人类再回过头研究它到底是怎么做的。

因为你不会,所以你才会,这句话是个哲学~

现在我悟了!原来这句话是在说AI做数学题啊!

参考链接
[1]https://www.scientificamerican.com/article/openais-blockbuster-navier-stokes-proof-isnt-what-we-thought-it-was/

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