哈萨比斯预告：数学的AI“第37手”只剩时间问题
持有类似判断的，不是别人，正是十年前推动AlphaGo项目的DeepMind联合创始人
虽说哈萨比斯最近经历了一系列身份变动——从DeepMind CEO转任谷歌首席科学家兼DeepMind董事长。
十年前，他亲历AlphaGo凭借石破天惊的第37手，击败传奇棋手李世石。
如果AI能解决一个千禧年数学大奖难题，那将是「第37手级别」的重大突破。目前来看，AI达到那个水平似乎只是时间问题，我看不出为什么不会。
这手棋同样只有万分之一的人类落子概率，却成功打乱AlphaGo，帮助李世石拿下五番棋中人类唯一的一场胜利。
时间拨回2016年3月，AlphaGo与李世石的五番棋大战正在韩国首尔上演。
棋至中盘，李世石暂时离席，抽了根烟平复情绪，可当他重新回到棋盘前，一枚黑子已经落下。
AlphaGo将棋子落在第五线上，偏离了职业棋手延续数百年的布局直觉。在人类围棋的常规认知里，棋子要尽可能占据高位以掌控全局，但AlphaGo偏偏落子于一块尚未发生直接战斗的区域。
负责解说的职业九段棋手Michael Redmond面对这枚黑子，良久无法判断，只能说：
但随着棋局继续推进，人们才逐渐看清，这不是臭棋，这是一手从更大尺度改变战局的妙棋。
大约100手后，这枚看似落错位置的黑子，却偏偏成了AlphaGo赢下第二局比赛的关键。
不过打脸之外，这一手也让全世界第一次意识到，AI不只会模仿人类下棋，它还能走出人类从未想过的一步。
而就在十年之后，「第37手」确实再度问世了，而且这一次它和一个古老的学科产生了关联：
尝试一个想法，对其进行测试，从结果中学习，然后继续尝试，直到成功为止（强化学习那一套）。
这套机制也解释了，为什么数学会成为第一个被AI「第37手」集中轰炸的学科。
数学不一样，证明过程可以逐步检查，对就是对，错就是错，AI因此可以不知疲倦地搜索。
以ChatGPT的诞生为起点，2023年大模型还会被一些基础算术题绊倒，「9.11和9.9哪个大」的翻车现场一度让人啼笑皆非。
两套系统解决了6道题中的4道，拿下28分，达到银牌水平（距离当年的金牌线分）。
而短短一年后，Gemini Deep Think在正式比赛规定的4.5小时内解决5道题，拿下35分，达到IMO金牌水平。
2025年，GPT-5参与解决埃尔德什问题848，提出了证明所需的关键估计。
同一年，UCLA数学家Ernest Ryu借助GPT-5，为一个困扰优化理论40年的开放问题找到突破口。
一个内部通用推理模型盯上了平面单位距离问题。这个问题由数学家保罗·埃尔德什在1946年提出，研究的是在平面上放置n个点，最多能产生多少对距离恰好为1的点。
但AI直接从看似不相干的代数数论中搬来一套工具，构造出一组全新的点集，推翻了这个长期猜想。
OpenAI称，这是通用AI首次自主解决一个在数学分支中具有重要地位的开放问题。
就前两天，GPT-5.6和Fable 5联手，解决了一道悬置25年的数学难题。
其数学智能体Aletheia不再只生成一次答案，而是会反复提出证明、检查漏洞、推翻自己，再重新寻找路径。
其中，AI自主解决了4个尚未解决的问题，还参与产出了多篇达到论文质量的数学成果。
从解题到研究，从复述已知知识到提出未知答案，数学领域的第37手，正在接连落下。
五番棋第四局，已经连输三场的李世石，将一枚白子楔入AlphaGo阵形中央。
当AI越来越擅长给出答案，人类的价值将更多转向提出问题、判断方向，以及决定哪些答案真正值得寻找。
借用国际象棋中「半人马棋」的概念，也就是让人类棋手与计算机引擎共同作战。
p.s. 1997年IBM的「深蓝」击败人类世界冠军卡斯帕罗夫后，卡斯帕罗夫于1998年倡导并举办了首届「半人马象棋赛」，探索人类与AI合作的可能性。
我们正步入一个由人类与计算机共同协作的时代，我不知道这个周期会持续多久。但对于那些非常复杂的领域来说，这个时间可能会很长。比如药物研发、生物学、化学领域等，这些领域非常复杂，情况多变，而且无法验证一切。这时候就需要人类的直觉和洞察力，来决定前进的方向。
AlphaGo出现之后，AI迅速成为职业棋手的复盘工具，棋手可以用AI重新检查过去的定式，发现哪些经验其实并不可靠，也可以研究那些曾经被认为不合理的新走法。
就像李世石在退役时所说，面对一个无法战胜的对手，他已经很难继续享受曾经热爱的围棋。
当数学之外的更多领域受到AI影响，更强大的系统会让我们变得更有创造力、更高效，也更像人类吗？
那就等Al解决六大千僖年问题之一后，再来谈。目前AI的能力是知识丰富组合能力强，而且这应该就是Al的极限能力。
ai现在有解决问题的能力，但有没有提出新猜想的能力？有没有发现数学规律的能力？有没有创造新理论和新工具的能力？有没有可能像欧拉那样富裕创造的能力？
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