谷歌AI啃下9道厄多斯难题 还登了《科学》

AI解题这件事，正在从奥数赛场走进真正的科研腹地。谷歌深度思维（Google DeepMind）在最新一期《科学》上发表研究称，其AlphaProof Nexus系统自主攻克了数十个开放数学问题——而且这次不是把结果扔到网上，而是先过了同行评议。

战绩包括：353个开放厄多斯（Erdős）问题中解出9个，其中两个已经悬置了56年；此外还证明了《整数数列在线百科全书》492个开放猜想中的44个，解出代数几何领域的一个开放问题，并改进了最小最大优化中一个已知界——后者正是训练部分AI模型时用到的技术。

系统的底座是Gemini 3.1 Pro。它用形式化证明语言Lean起草并反复修改证明，每改一步Lean就机械地检查一遍，报错信息直接指引下一次尝试；遇到更难的子问题，可以调用深度思维的专用证明工具AlphaProof，功能更完整的版本还会用进化算法协调多个子智能体分工。

一个耐人寻味的细节是：去掉AlphaProof这个专用工具，最基础的版本同样解出了全部9个厄多斯问题，只是要消耗更多算力。团队据此判断，随着通用大模型能力继续提升，通用AI智能体也有望参与科研级的数学探索。

这篇论文的发表时机颇为微妙。OpenAI近期把数百份AI生成的数学成果直接空投到GitHub、绕过期刊评审，引发由陶哲轩领衔的人类数学家协会号召抵制。深度思维选了另一条路：送审。《科学》同期刊发的评论直言，AI用于科研级数学的时代已经到来。

数学界并非全然欢迎。有数学家担心，大规模使用AI会削弱人们探索问题、吃透证明过程的动力。研究团队的回应是：即便AI没能完成证明，它的尝试过程也可能帮数学家更好地理解问题、撞出新的思路。

编译自 The Decoder，原标题："Google Deepmind's AlphaProof Nexus solved dozens of open math problems and actually got peer reviewed"