提出全新猜想，人工智能居然指引人类突破两大数学难题

说到数学猜想，想必我们很多人第一会想到那个大名鼎鼎的哥德巴赫猜想。的确，作为人类数学史上最伟大最有名的猜想之一，它推动着数学界攻坚克难的进步，成为数学发展乃至世界发展的一大动力。

而在可应用的人工智能技术出现之前，这些颇具前瞻性划时代性的猜想都是靠少数具备丰富的学术经历和经验积累的顶尖的伟大科学家的洞察力。而现在，AI应用出现以后，它开始“成为”数学家，参与提出猜想。

这就厉害了，对不？不过更厉害的则是，AI居然是从零开始提出的全新猜想，而不是在人类已有的基础上。近日，最新一期的Nature封面，给了一只和全球顶级数学家合作的AI。而这只AI，则是DeepMind和数学家合作研发的，此次合作被DeepMind官方称之为首次证明了人工智能可以走在纯数学研究的前沿。

为什么会说这次人工智能指引了人类数学家提出了猜想呢？是因为快速验证直觉和指导进一步研究。在此次登上Nature的论文中，在AI的帮助下，数学家提出了一种框架，用来快速验证对两个量之间关系的猜想（直觉）是否值得继续探索，如果是的话，则指导如何进一步研究。

而目前人工智能的优势就在于并行吞吐处理海量的数据，而我们人类即便再有效率，依然无法和AI相提并论。不仅在数据规模数量上我们处理有限，而且在复杂程度上我们也难以招架。我们人类的生理结构，已经决定了我们无法面对越来越复杂的研究对象，无法完全触及到远超人类理解、想象和直觉的高维空间的对象。

这个就需要AI上场了。此次研究也帮忙搞了搞数学领域内存在了 40 年的陈年老题，得到了不小进展。它帮忙解决了一个拓扑学上的纽结理论（Knot Theory）问题，发现代数和几何间的联系，还在数学中抽象代数的表示论（Representation theory）相关上取得了突破。

综而论之，此项研究，AI先通过监督学习来验证数学对象中的某一结构/模式的假设是存在的。然后，再使用归因技术来深入理解这些模式。在这个过程中，AI 能够以人类无法比拟的规模输出数据，并从数据中挑选出人类无法检测到的模式。机智客觉得，在目前我们人类生命体的固有局限中，人工智能，在未来，可能会越来越多越来越深地参与到我们的科研，会越来越启迪我们。