数学是宇宙的基础语言，为描述从物理定律到生物学的复杂性以及计算机科学的逻辑等一切事物提供了工具。几个世纪以来，其前沿一直仅由人类的聪明才智所拓展。在 Google DeepMind，我们相信 AI 可以作为一种强大的工具，与数学家协作，增强创造力并加速发现。

今天，我们推出 AI for Math Initiative（数学 AI 倡议），由 Google DeepMind 和 Google.org 支持。该倡议汇集了全球五所最负盛名的研究机构，共同开创 AI 在数学研究中的应用。

首批合作机构包括：

• 伦敦帝国理工学院

• 高等研究院

• 法国高等科学研究所（IHES）

• 西蒙斯计算理论研究所（加州大学伯克利分校）

• 塔塔基础研究所（TIFR）

该倡议的合作伙伴将朝着共同目标努力：识别下一代适合 AI 驱动洞察的数学问题，构建推动这些进展所需的基础设施和工具，并最终加速发现的步伐。

Google 的支持包括来自 Google.org 的资金，以及使用 Google DeepMind 最先进技术的权限，例如名为 Gemini Deep Think 的增强推理模式、我们的算法发现智能体 AlphaEvolve，以及我们的形式化证明补全系统 AlphaProof。该倡议将在基础研究与应用 AI 之间创建强大的反馈循环，为更深层次的合作打开大门。

AI 与数学的关键时刻

AI for Math Initiative 的推出正值 AI 推理能力取得显著进展之际；我们自己的工作近几个月也取得了快速进展。

2024 年，我们的 AlphaGeometry 和 AlphaProof 系统在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中达到了银牌标准。最近，我们最新的 Gemini 模型配备了 Deep Think，在今年 IMO 中达到了金牌水平的表现，完美解决了六道题中的五道，得分 35 分。

我们另一个方法 AlphaEvolve 也取得了进一步进展，它被应用于数学分析、几何、组合学和数论领域的 50 多个开放问题，并改进了其中 20% 此前已知的最佳解。在数学和算法发现中，它发明了一种新的、更高效的矩阵乘法方法——这是计算中的核心计算。对于 4x4 矩阵相乘这一具体问题，AlphaEvolve 发现了一种仅使用 48 次标量乘法的算法，打破了 1969 年 Strassen 算法创下的 50 年纪录。在计算机科学中，它帮助研究人员发现了新的数学结构，这些结构表明某些复杂问题对计算机而言比我们此前所知更难求解。这让我们对计算极限有了更清晰、更精确的理解，这将有助于指导未来研究。

这一快速进展证明了 AI 模型快速演进的能力。我们希望这项新计划能够探索 AI 如何加速数学研究中的发现，并解决更难的问题。

我们才刚刚开始理解 AI 所能做的一切，以及它如何帮助我们思考科学中最深层的问题。通过将世界顶尖数学家的深刻直觉与 AI 的新能力结合起来，我们相信能够开辟新的研究路径，推进人类知识，并迈向跨科学学科的新突破。

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原文来源：Google DeepMind Blog

原创地址：https://deepmind.google/blog/accelerating-discovery-with-the-ai-for-math-initiative/