Google DeepMind AI for 数学 倡议

Google DeepMind 和 Google.org 启动了 AI for 数学 倡议，旨在将 AI 融入基础数学研究。此次合作旨在通过将世界领先的数学家与最先进的 AI 推理和证明系统配对，增强人类创造力并加速发现的步伐。

合作与机构目标

AI for 数学 倡议将 Google DeepMind 与五家享有盛誉的研究机构联合起来，开创 AI 在数学研究中的应用。合作机构包括：

• Imperial College London
• Institute for Advanced Study
• Institute des Hautes ‚tudes Scientifiques (IHES)
• Simons Institute for the Theory of Computing (UC Berkeley)
• Tata Institute of Fundamental Research (TIFR)

该倡议重点关注三个主要目标：识别适合 AI 驱动洞察的数学问题，开发这些进展所需的基础设施和工具，以及加速数学发现的整体步伐。

数学发现的技术工具集

Google 通过 Google.org 提供资金，并提供一套专门的 AI 技术以支持该倡议的研究。这些工具包括：

• Gemini Deep Think: 增强的 Gemini 模型族推理模式。
• AlphaEvolve: 用于算法发现的代理。
• AlphaProof: 形式证明完成系统。

AI 在数学推理中的表现

AI 推理的最新进展为该倡议奠定了基础。Google DeepMind 已报告了数学表现方面的几个关键里程碑：

国际数学奥林匹克竞赛 (IMO) 基准

2024 年，AlphaGeometry 和 AlphaProof 在 IMO 达到了银牌水平。最近，配备 Deep Think 的 Gemini 模型达到了金牌水平的表现，完美解决了六题中的五题，得分 35 分。

算法发现与问题求解

AlphaEvolve 已应用于数论、组合数学、几何和数学分析领域的超过 50 个开放问题。该系统在 20% 的情况下改进了以前的最佳已知解。

显著成就包括：

• 矩阵乘法：AlphaEvolve 发现了一种新的、更高效的 4x4 矩阵乘法方法，仅使用 48 次标量乘法，打破了自 1969 年 Strassen 算法以来保持的纪录。
• 计算限制：在理论计算机科学中，AlphaEvolve 帮助研究人员识别出新的数学结构，这些结构表明某些复杂问题比之前理解的更具计算难度，从而提供了对计算限制更精确的理解。