當前，许多機器學習等AI东西正在幫助數學家創建新的理論並解決顺手的問題，這些AI东西正以逾越單純計算的方法改變數學領域。
ChatGPT的橫空出生避世讓人們對谈天機器人的興趣如野火般舒展，數學家們開始探究野生智能（AI）怎样幫助他們完成事情。英國《天然》雜志網站在2月17日的報道中指出，機器學習等AI东西已經幫助數學家創建新的理論並解決顺手的問題，它們正以逾越單純計算的方法改變數學領域。
加拿大蒙特利爾大學的數字理論家安德魯·格蘭維爾暗示：“我們正在研讨一個十分具體的問題：機器會改變數學嗎？”
不久前，在加州大學洛杉磯分校舉行的一個研討會探討了這個問題，該研討會旨在為數學家和計算機科學家之間架起橋梁TCG彩票下载
2018年菲爾茲獎獲得者、普林斯頓高档研讨所的阿克謝·文卡特什早在客岁10月的一次研討會上TCG彩票曾經進行過一場關於計算機將怎样改變數學的對話。别的兩位獲獎者、巴黎法蘭西學院的蒂莫西·高爾斯和加州大學洛杉磯分校的陶哲軒也對這一領域表現出興趣。
英國帝國理工學院的數學家凱文·巴扎德暗示：“菲爾茲獎獲得者和其他十分出名的大數學家對這一領域感興趣表白，這一領域的‘熱度’與過去差别。”
一種是“符號主義”野生智能：法式員將邏輯或計算規則嵌入代碼中，微軟研讨院的計算機科學家萊昂納多·德·莫拉說：“這是人們所說的‘老式AI’。”
另外一種是基於野生神經網絡的AI，在過去10年获得了極大的胜利。在這種類型的AI中，計算機或多或少都是從頭開始，通過消化大批數據來學習，這被稱為機器學習，它是包罗ChatGPT等谈天機器人在內的“大型語言模子”的基礎，也是能够在復雜游戲中擊敗人類玩家或預測卵白質怎样折疊的系統。
德·莫拉地点的微軟研讨院在2013年推出了計算機定理証冥具Lean，幫助“符號”AI在數學領域获得了一些成绩。
從原則上來說，Lean是一個“証明助手”，能幫助數學家完成証明過程：數學家能够把數學公式轉換成代碼，再輸入到Lean中，讓法式來驗証定理能否正確。2020年，德國出名數學家、菲爾茲獎得主皮特·舒爾茨碰到的難題被Lean証清楚明了。幫助舒爾茨只是Lean這麼多年中的一項事情罢了，這個數學証冥具，现在已經获得許多數學家的撑持。
谷歌公司的伊森·戴爾及其團隊則開發了一款名為Minerva的谈天機器人，專門解決數學問題。通過在預印本網站（arXiv）存儲庫中對數學論文進行培訓，Minerva學會了用一些應用法式預測單詞和短語的方法，逐渐寫出問題的解決计划。
與Lean利用類似計算機代碼的方法進行交换差别，Minerva能够用英語會話答复問題並撰寫谜底。
Minerva今朝已經展现了本身的能力和能够的范围性。比方，它能够精確地將整數合成成質數。但一旦數字超過必然巨细，它就會出錯。
戴爾暗示，他們推出Minerva項目背后的另外一隱藏動機是看機器學習办法能到什麼水平，一個幫助數學家的強大自動化东西最終无望將“符號主義”AI技術與神經網絡技術結合起來。
AI能够會更好地產生正確的數學陳述和証明，但一些研讨人員擔心，此中大多數陳述和証明會使人不感興趣或無法了解。
在客岁10月的研討會上，高爾斯暗示，能够有一些办法能教計算機一些與數學有關的客觀標准。他說：“為了更好地証明定理，計算機必須判斷什麼是风趣的和值得証明的。假如他們能做到這一點，某些數學家能够會失業。”
德國亞琛大學的計算機科學家埃裡卡·亞伯拉罕則持相反意見，她對數學家的未來愈加樂觀。她說：“AI的智能取決於我們編寫的法式，智能不在電腦裡，智能在法式員身上。”
美國聖塔菲研讨所的計算機科學家和認知科學家梅勒妮·米切爾暗示，AI今朝存在一個次要缺點：無法從具體信息中提取笼统观点，在克制這個“天赋不敷”之前，數學家的事情將是宁静的，“雖然AI系統也許能夠証明定理，但要想從一開始就提出风趣的數學笼统，那就困難很多。”
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