英國《自然》雜志1日發(fā)表了一個機器學習框架，能幫助數(shù)學家發(fā)現(xiàn)新的猜想和定理。該框架由深度思維(DeepMind)開發(fā)，已經(jīng)幫助發(fā)現(xiàn)了純數(shù)學領域的兩個新猜想。這項研究展示了機器學習可以整合進目前的工作流中，支持數(shù)學研究。這也是計算機科學家和數(shù)學家首次使用人工智能(AI)來幫助證明或提出紐結(jié)理論和表示論等復雜數(shù)學領域的新定理。

純數(shù)學研究工作的關鍵目標之一是發(fā)現(xiàn)數(shù)學對象間的規(guī)律，并利用這些聯(lián)系形成猜想：懷疑為真但尚未得到嚴格證明的敘述。從20世紀60年代開始，數(shù)學家開始使用計算機幫助發(fā)現(xiàn)規(guī)律和提出猜想，但人工智能系統(tǒng)尚未普遍應用于理論數(shù)學研究領域。

此次，深度思維團隊和數(shù)學家一起建立了一個機器學習框架，用于協(xié)助數(shù)學研究。他們的算法會搜索數(shù)學對象間潛在的規(guī)律和聯(lián)系，嘗試尋找意義。其后由數(shù)學家接手，利用這些觀察來引導他們對潛在猜想的直覺。

人工智能專家艾利克斯·戴維斯及其同事報告說，將這一方法應用于兩個純數(shù)學領域，他們發(fā)現(xiàn)了拓撲學(對幾何形狀性質(zhì)的研究)的一個新定理和一個表示論(代數(shù)系統(tǒng)研究)的新猜想。

這其中，澳大利亞悉尼大學數(shù)學研究所所長喬迪·威廉森教授使用該AI，接近證明了一個關于卡茲丹—盧斯提格多項式的古老猜想，這個猜想已經(jīng)有40年沒有解決了，其涉及高維代數(shù)中的深度對稱性。

論文合著者、英國牛津大學馬克·拉克比和安德拉斯·尤哈斯將這一過程向前推進了一步，他們發(fā)現(xiàn)了拓撲學紐結(jié)的代數(shù)和幾何不變量之間的驚人聯(lián)系，從而在數(shù)學中建立了一個全新的定理。

紐結(jié)理論可幫助數(shù)學家理解紐結(jié)的特性以及它與其他數(shù)學分支的關系，在生物、物理學科中也有無數(shù)應用，如理解DNA鏈、流體動力學等。

深度思維團隊總結(jié)說，他們的框架能鼓勵未來數(shù)學和人工智能領域的進一步合作。

(記者張夢然)