谷歌AlphaProof攻克國際奧賽數(shù)學(xué)題 數(shù)學(xué)家會不會被淘汰？

極客網(wǎng)·極客觀察7月29日 谷歌DeepMind發(fā)布消息稱，它所開發(fā)的AI系統(tǒng)AlphaProof和AlphaGeometry 2在數(shù)學(xué)上取得突破，解答了今年國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽（IMO）6道題中的4道，相當(dāng)于銀牌水平。

谷歌還自豪宣稱，這是AI第一次取得如此耀眼的成績?？上Ь拖裰八拇档钠渌麬I一樣，谷歌的說法也有夸大之嫌。

離金牌線只有一步之遙

根據(jù)谷歌的解釋，AlphaProof用增強(qiáng)學(xué)習(xí)技術(shù)在開源求證輔助系統(tǒng)Lean環(huán)境中證明數(shù)學(xué)命題。Lean是微軟公司計算機(jī)科學(xué)家萊昂納多·德莫拉開發(fā)的，采用了由所謂“有效的老式人工智能”(GOFAI)——即從邏輯學(xué)汲取靈感的符號人工智能——所驅(qū)動的自動推理。

谷歌系統(tǒng)具備自我學(xué)習(xí)能力，它生成并驗證數(shù)百萬個數(shù)學(xué)證明，在解決復(fù)雜數(shù)學(xué)問題時進(jìn)步明顯。在此之前，谷歌開發(fā)過幾何AI模型，AlphaGeometry 2相當(dāng)于升級版本，它是谷歌以Gemini語言模型作為基礎(chǔ)，用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的。

知名數(shù)學(xué)家Sir Timothy Gowers和Dr. Joseph Myers用國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽標(biāo)準(zhǔn)對谷歌AI系統(tǒng)進(jìn)行評估，國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽的金牌線為29分，總分42分，谷歌系統(tǒng)拿到28分，離金牌線只有一步之遙。在最難的問題上谷歌系統(tǒng)完美解答，今年只有5人解決此問題。

國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽始于1959年，面向預(yù)科數(shù)學(xué)天才（也就是還沒進(jìn)入大學(xué)的數(shù)學(xué)天才），主要涉及代數(shù)、組合數(shù)學(xué)、幾何和數(shù)論。

用競賽問題測試AI已經(jīng)成為評估AI推理能力的重要標(biāo)準(zhǔn)。AlphaProof解決了兩個代數(shù)問題，一個數(shù)論問題；AlphaGeometry 2解決了一個幾何問題，但谷歌AI被兩個組合數(shù)學(xué)問題挫敗。在解決問題時，有一個只用了幾分鐘，其它耗時較長，最多三天。

谷歌AI用于數(shù)學(xué)也有局限

為什么說谷歌的說法也有夸大之嫌呢？

首先，谷歌將競賽問題轉(zhuǎn)化為正式數(shù)學(xué)語言，方便AI模型處理。這一做法與官方競賽流程不符，人類參賽者會直接面對問題。

AI模型可以生成文章或者其它形式的文本，但面對復(fù)雜數(shù)學(xué)問題時往往會捉襟見肘，因為當(dāng)中牽涉到復(fù)雜的邏輯推理，這正是目前AI系統(tǒng)所欠缺的。復(fù)雜數(shù)學(xué)問題會涉及到抽象概念、子目標(biāo)設(shè)定、回溯、嘗試新路徑，這些都給AI帶來挑戰(zhàn)。

專注于數(shù)學(xué)和AI研究的劍橋大學(xué)研究人員Katie Collins說：“如果你有辦法檢查答案（也就是正式語言），訓(xùn)練數(shù)學(xué)AI模型就會容易很多，難點在于網(wǎng)上自然語言（非正式語言）數(shù)據(jù)超級多，但正式數(shù)學(xué)語言數(shù)據(jù)卻很少?！?/p>

谷歌DeepMind AI可以自動將用自然非正式語言編寫的數(shù)學(xué)問題轉(zhuǎn)化為正式語言，這是谷歌之所以取得突破的關(guān)鍵。愛丁堡大學(xué)混合AI講師Wenda Li說，對于數(shù)學(xué)社區(qū)而言，自動將非正式語言轉(zhuǎn)化為非正式語言是一大進(jìn)步。

在參加今年的競賽之前，AlphaGeometry 2曾嘗試解答之前25年積累的國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽幾何問題，83%都能解答——之前的AI只能解答53%。面對今年的幾何問題，谷歌系統(tǒng)只用19秒就給出答案。

其次，谷歌AI模型花費的時間有時顯著過長。Sir Timothy Gowers承認(rèn)DeepMind模型取得突破，表現(xiàn)遠(yuǎn)超之前的自動定理證明者，但AI解答時花費的時間遠(yuǎn)長于人類參賽者，有些問題需要的時間甚至超過60個小時，AI的處理速度本來比人類快很多，但還是需要更長時間，如果人類參賽者有同樣長的時間解答，得分肯定更高。

Sir Timothy Gowers還說，在正式答題之前，人類已經(jīng)手動將題目轉(zhuǎn)化為正式語言Lean，然后AI才著手處理，雖然核心數(shù)學(xué)推理是由AI完成的，但“自動化”步驟卻由人類操刀。

替代數(shù)學(xué)家還需時日

到底谷歌系統(tǒng)會給數(shù)學(xué)研究造成什么影響？Sir Timothy Gowers只能說“不確定”。他表示：“是不是到了數(shù)學(xué)家即將成為多余的地步？很難說。我想我們離這個目標(biāo)還差一個或者兩個突破。”

他認(rèn)為，谷歌系統(tǒng)解答時需要更長時間說明AI并沒有很好解決數(shù)學(xué)問題，但在操作時應(yīng)該發(fā)生了一些有趣的事情。

雖然存在諸多局限性，Sir Timothy Gowers仍認(rèn)為類似的AI系統(tǒng)將會成為富有價值的研究工具。在程序的輔助下，對于那些不是特別難的問題（幾個小時就能解決），AI可以幫助數(shù)學(xué)家尋找答案，如此一來，即使AI本身無法解決開放問題，也能成為數(shù)學(xué)家的實用工具。

不管怎樣，開發(fā)一套AI系統(tǒng)，讓它解決富有挑戰(zhàn)的數(shù)學(xué)問題，可以為未來的人機(jī)協(xié)作掃清障礙，還可以讓人類深入了解自身是如何解決數(shù)學(xué)問題的。

當(dāng)然必須意識到，在人類解決復(fù)雜數(shù)學(xué)問題方面，目前還有很多未解之謎，AI也一樣。（小刀）

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