一台机械 ，人类的造物 ，无需人类的援手 ，即可自主解决令几代人束手无策的数学问题。数学家还在争论AI的思虑算不算真正的思虑 ，AI却悄然改写了数学的天堑。数学 ，人类智力之巅的这颗明珠 ，真的会被AI轻松笑纳吗?
该问题被称为平面单元距离问题 ，是离散几何中的经典问题之一。埃尔德什自己猜测 ，随着点数n的增长 ，彼此相距为1的点对数量的最大值只会比n增长得稍微快一点点,记作
若何验证这个猜测 ？从第一感触启程 ，你约莫会把点摆成方格棋盘 ，每个点与左右四邻之间的距离刚好是1个单元。80年来 ，数学家们一向在二维几何上打转 ，分列出各类状态的点阵 ，试图加以证实。
然而 ，就在2026年5月 ，OpenAI的一个内部通用推理模型在没有专门数学训练的情况下 ，不靠提醒 ，不靠协助 ，自主颠覆了这个跨时期的猜测。
AI发现 ，简直存在着这种点数为n的点阵 ，对于这个点阵来说 ，存在某个大于0的数 ，使得其中彼此相距1个单元的点对数量大于蹬宗
菲尔兹奖得主蒂莫西·高尔斯在评审后写路：“如果有幼我把这篇论文投给《数学年刊》 ，我会绝不犹豫地推荐颁发。”他补充路 ，此前没有任何AI天生的证明能达到如此复杂的水平。
而这项成就的诞生方式越发令人震惊：人类只是将问题原正本本地通知了AI ，没有提供任何提醒或参考文件。AI自己一步步推理 ，尝试了数论、代数几何、组合学等多个分支的工具 ，最终走出了人类从未设想的蹊径。
首先 ，AI 把平面点改写成复数。因而 ，相距为 1的点也就等价于它们之间的差在复平面里的长度为1 ，落在了复平面的单元圆上。到这一步 ，人类通�；岢中暄屑负挝侍猓涸苍趺炊┙� ，点怎么分列 ，AI 却起头钻研代数数、数域、单元群、类域塔这些看似与问题八竿子打不着的器材。它问路“哪些特殊的代数数天然就会落在单元圆上 ？”随后便发现 ，在某种特殊的数字系统中 ，简直存在着大量特殊的代数整数 ，它们彼此之间拥有极其规整的关系 ，并且在复平面里的长度刚好为 1 。在此之后 ，AI挪用了极度通俗的数学工具：类域塔 ，增长了数字系统的“广度”（数域次数） ，从而增殖出大量长度为1的数字 ，最后以之为单元向量机关点阵 ，发显熹中的点对数量显著超过
由于 AI 敢于直面维度极高、超等复杂的代数结构和底子无法直观设想的对象 ，而人类一贯崇奉简洁即真的几何机关 ，对复杂系统避之唯恐不及。AI则发现 ，复杂性自身反而能绕开二维几何给人设下的路障 ，这一点极度违背人的直觉。此表 ，最令人震惊的不是AI学会解决问题 ，而是AI学会转换问题了。人类原以为这是一个平面几何问题 ，AI 却说这个问题属于代数数论 ，偏偏还让它赌对了。AI独辟蹊径 ，走出奇招 ，将看似驴唇不对马嘴的理论连结起来 ，最后出奇造胜。
多伦多大学数学家丹尼尔·利特评价说：“这是第一个由AI自主产生的、我自己感触有趣的钻研成就。”加拿大数学家、菲尔兹奖得主詹姆斯·梅纳德也在社交媒体上暗示 ，这个了局令人震惊。
这个系统目前的重要战绩是：自主攻克了53个盛开埃尔德什问题中的9个；证了然在线整数序列百科（OEIS）中492个盛开猜测中的44个。每个问题的推算成本只有几百美元。而这些问题几十年来令人类数学家束手无策。
这个系统先让AI猜一个证明方向 ，而后用Lean工具逐前进行逻辑验证。你能够把 Lean 理解成数学证明的编译器。通常数学论文里 ，人类经�；嵝础跋匀弧薄耙字ぁ薄坝纱丝芍� ，但 Lean 不接受这些 ，它要求每一步都必须严格合法 ，少一个逻辑步骤都不能。因而 ，只有 Lean 通过 ，证明根基上就是真实靠得住的。此前人们以为 ，AI会出现跳步、瞎编等一系劣装幻觉”问题 ，如今AI在不成舞弊的环境里工作 ，这些问题也就迎刃而解了。倘若Lean不通过 ，系统就自动驳回 ，AI凭据谬误自行建改 ，持续搜索新的解法 ，而后不休进行这个循环。由此 ，AI摇身一变 ，俨然成了一个永不止步的尝试数学家。
值妥贴心的是 ，在Google Deepmind颁布的这篇文章里 ，共同署名作者中央藏着一个熟悉的名字：黄世杰。作为"AlphaGo之父"之一 ，黄博士的钻研成就成为AlphaGo战胜人类围棋冠军的技术基石。在与韩国传奇棋手李世石的世纪棋战中 ，黄博士坐在棋盘前 ，替AlphaGo执行每一步落子 ，他的那张“铁面”给全世界留下了深刻印象。2017年 ，黄博士化身为网络围棋高手"Master" ，为AlphaGo执棋落子 ，横扫顶级围棋高手。
我们报路过 ，前不久 ，英国非专业数学爱好者普莱斯和剑桥学生巴雷托合作 ，用GPT-5.4 Pro在自家客厅里解决了另一个60年未解的埃尔德什难题。
普莱斯的规划令专家们大吃一惊 ，由于AI没有选取从前钻研者惯用的概率论步骤 ，而是直接使用问题的原始说话 ，在数字和概率之间成立起一种隐式联系。
菲尔兹奖得主、加州大学洛杉矶分校教授陶哲轩评价路 ，正是由于这种联系“过于天然” ，反而导致人们几十年来对其视而不见。
有人忠告路 ，任由机械去发展人类自身无法理解的思想 ，可能毫无意思 ，甚至拥有危险� ？诨仿〈笱Ы淌诮芾锩住ぐ⑽拥虑康髀� ，“数学的最终指标在于理解数学景象......我们不要一个只会吐出了局、说‘定理成立’的AI。人类必须参加这个过程。”
恽之玮对数学界的远景感应忧心忡忡。去年夏天 ，恽之玮的合作者将论文中的一个问题丢给Gemini ，了局令他大受震撼。AI不仅在没有提醒的情况下天生了齐全证明 ，还能正确找出函数系数的通常公式 ，且公式用到的数学概想超过了问题自身的数学水平。他以为AI的能力远远超出他的预期 ，并且不愿定必要人类向它提出问题、为它领导方向。他看不见AI能力的上界在哪儿 ，故而对未来感应焦虑：由于 ，若是一个数学工作者将推算步骤和单一证明十足塞给AI处置 ，则很难产生洞察力 ，无法做出大的发现 ，由于大发现往往是从幼例子起头的。他以为 ，倘若AI在数学领域持续发展下去 ，终将扑灭数学行业。
许晨阳也持消极态度。他说 ，第一 ，他幼我以为进建数学、钻研数学的最大意思 ，在于同数学中的伟大心灵对话 ，理解并体味他们的深刻思想 ，自己创造数学成就 ，则是在参加这场对话 ，此刻 ，伟大的互换对象从人造成了人为智能 ，对人来讲真是功德吗 ？第二 ，有些超过时期的数学问题 ，好比费马大定理 ，必须靠几代人发展新工具能力解决 ，但此刻有了AI ，只有集中人类的所有资源 ，很可能用不了多久即可解决跨时期的问题。然而 ，给AI投入这么多资源 ，最后靠机械解决某个猜测 ，这件事自身有何意思 ，真的是人类所必要的吗 ？在不远的未来 ，AI很可能将与数学家合作破解沉大问题 ，届时 ，这样的新闻会让数学领域之表的年轻一代感触数学不外是无关紧要的器材�；蛐砦蠢吹娜死嗖辉俦匾Ъ� ，只需将数学一律交给机械处置就好 ，但他以为 ，如果人类失去了同伟大数学心灵进行互换的能力 ，恐为一大憾事。
首先是长度限度。当前AI模型最多只能天生三四页长的证明。Google内部模型固然已经能够达到十页左右 ，但100页量级的证明依然遥不成及。而很多沉大数学成就的证明动辄上百页。
其次是谬误率。AI天生的证明时时暗藏逻辑缝隙。哈佛大学教授劳伦·威廉姆斯忠告路“AI给出的证明看起来很合理 ，但必要花大量功夫找出其中的谬误。”数学期刊的编纂们已经在为大量低质量AI论文的涌入而头疼。
三是Lean的覆盖领域有限� ？创缶只祷癓ean能够将人类用天然说话写的证明转换成推算机可验证的代码 ，但目前能用Lean编写的数学内容依然很有限。在2026年2月试运行的“First Proof”AI数学能力评估中 ，提交的解决规划大多必要数学家直接进行人为查抄 ，只有一份得到了Lean的验证。
这意味着AI的产出目前依然高度依赖人类专家的审核 ，而审核自身同样耗费智力 ，且随着AI天生速度的加快 ，这一过程可能变得不成持续。
钻研者大多以为 ，人类数学家仍将维持自动权。OpenAI钻研员马克·塞尔克说“钻研什么问题是一种判断 ，这个决定目前仍将由人类做出。”
多伦多大学教授丹尼尔·利特对AI成就的态度较为审慎 ，但不否定它的潜力。他说 ，“AI系统已经以超人的水平把握了现罕见学知识 ，展示了壮大的推理能力 ，并且不会感应委顿或失去动力。真正让人猜疑的 ，反而是AI为何至今还没有做出沉大发现。”他补充路 ，他不明显人类数学家是否真的占有某种只有人类才具备的“独创性奥秘成分” ，是什么让人类数学家如此卓尔分歧 ？
布朗大学教授哈维尔·戈麦斯-塞拉诺的评论最为坦诚：“我已经不敢设想五年后的世界会是什么样子。事物变动如此之快 ，所有皆有可能。”
从解答一两个埃尔德什问题 ，到系统性攻克盛开猜测 ，AI在短短几个月里已经证了然自己在数学领域的惊人潜力与优势。它不知困倦 ，不带私见 ，知识渊博 ，只有几百美元的成本即可自行解决人类数十年来未能突破的难题。
人类智力的至高妙珠：数学 ，似乎要被人类自己的造物笑纳了。这算人类的成功 ，还是智慧的傍晚 ？我们真的不再必要自己思虑数学问题了吗 ？数学专业将何去何从 ？由此也可引发更通常的问题：若是机械能够取代人类进行复杂幽微的思虑 ，人类的脑子还有什么用 ？
但我们也必须看到 ，数学绝不只是一门解答的技艺。数学关乎提问 ，关乎理解 ，关乎真谛与美 ，关乎颠覆性的思想和伟大的心灵。是什么让我们有别于机械 ，是什么让我们不会为机械所取代 ？无论是数学家 ，还是我们每一幼我 ，都只能依附自己的智慧来回覆这样的问题。
长篇专访数学家恽之玮: 数学钻延注年轻人的压力与AI时期/长篇专访数学家许晨阳：高维代数几何 ，数学品尝与AI时期的数学采访者:b站up主钰子一
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