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17歲高中生用AI解決數(shù)學(xué)界難題,陶哲軒、Jeff Dean點贊

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編輯|楊文

你的童年我的童年好像不一樣。

我的 17 歲,是坐在教室里苦哈哈地刷數(shù)學(xué)卷子;而這個名叫 Enrique Barschkis 的高中生,利用課間休息時間,成功解決了困擾數(shù)學(xué)家多年的埃爾德什第 347 號問題。



這一成就不僅在社交平臺 X 上引發(fā)熱議,更得到了谷歌首席科學(xué)家 Jeff Dean 的盛贊。

什么是埃爾德什第 347 號問題?

埃爾德什第 347 號問題,最初由埃爾德什和格雷厄姆在 1980 年提出,核心問題是:是否存在一個整數(shù)序列,其中相鄰項的比值趨近于 2,并且對于該序列的任何余有限子序列,其有限子集和構(gòu)成的集合在自然數(shù)中的密度都是 1?

這個問題觸及了數(shù)論中完全序列理論的核心,其難度在于需要在嚴格的增長率限制下,保證幾乎所有足夠大的正整數(shù)都能表示為序列中某些項的和。



去年 10 月,著名數(shù)學(xué)家、菲爾茲獎得主陶哲軒在 Erd?s 問題網(wǎng)站的討論區(qū)里,用 ChatGPT 搜索相關(guān)文獻,找到了一篇 Burr 和 Erd?s 的舊論文。



然而數(shù)學(xué)家沃特很快發(fā)現(xiàn),那篇論文中的結(jié)果使用的是相鄰兩項的比值條件,與本問題要求的相鄰項比值條件略有不同。



陶哲軒提出了一個巧妙的構(gòu)造思路:將序列分成若干個區(qū)塊,每個區(qū)塊長度緩慢增長,通過精心設(shè)計每個區(qū)塊內(nèi)的元素比例和區(qū)塊之間的連接,使得序列既滿足比值趨近于 2 的要求,又能保證其子集和覆蓋幾乎所有自然數(shù)。這個想法基于一種類似進位制的表示方法,通過在每個區(qū)塊末尾添加調(diào)整項,為數(shù)的表示提供足夠的靈活性。



17 歲少年完成完整證明

這個構(gòu)想在討論區(qū)掛了三個月,直到 2026 年 1 月 21 日晚上,這個 17 歲的高中生 Enrique 發(fā)帖宣布:他完成了完整的證明。

他在陶哲軒和沃特的思路基礎(chǔ)上,構(gòu)造了一個具體的序列:將序列分成若干區(qū)塊,第 n 個區(qū)塊的長度大約是對數(shù)的對數(shù)級別增長,區(qū)塊內(nèi)部由幾何級數(shù)構(gòu)成,區(qū)塊之間通過精心設(shè)計的調(diào)整項連接。這種構(gòu)造確保了相鄰項比值在整體上趨近于 2,同時通過「進位調(diào)整」機制,使得幾乎所有正整數(shù)都能表示為序列中某些項的和。



他還使用人工智能工具 Aristotle 將這個證明完全形式化為 Lean 語言代碼,這是數(shù)學(xué)證明可以被計算機嚴格驗證的形式。

陶哲軒在看到 Enrique 的證明后評論道:「干得漂亮!你處理 k 隨 n 緩慢增長的方式在我看來是合理的,而且很高興看到 Lean 確認了所有各種簿記和邊界情況。」

他隨即詢問:「創(chuàng)建非形式證明時使用了 AI 工具嗎?」Enrique 坦誠地回答,他使用了 GPT Codex 來編寫 LaTeX 代碼并改進部分內(nèi)容,同時得到了數(shù)學(xué)家 Bartosz Naskr?cki 的大量幫助。



Bartosz Naskr?cki 隨后轉(zhuǎn)發(fā)并評論:「Enrique 幾周前給我發(fā)郵件,隨意聊了聊橢圓曲線離散對數(shù)問題。我們用模型和 Aristotle 測試了他的許多想法。我為他感到非常自豪,在高中課間休息的間隙,他在 17 歲時就開辟了通往數(shù)學(xué)前沿的道路!我的建議只包含適度的提示和鼓勵。Enrique 理應(yīng)獲得全部榮譽,他的勇氣和熱情值得贊揚。好運,伙計 —— 向星辰進發(fā)!」



谷歌的 Jeff Dean 也轉(zhuǎn)發(fā)了這條消息:「愛看這種事,17 歲的 Enrique 解決了一個有趣的數(shù)學(xué)問題,與陶哲軒討論,并感謝 Bartosz Naskr?cki 給予的『 大量幫助 』,而 Bartosz 說他實際上提供的幫助很少。這種廣泛分享榮譽的本能真是太棒了!」



目前 Erd?s Problems 網(wǎng)站已經(jīng)將問題 #347 標記為「肯定解決」,這意味著 Enrique 的解決方案得到了數(shù)學(xué)社區(qū)的認可。

這件事的意義遠不止一個少年解決了一道難題那么簡單。它標志著數(shù)學(xué)研究正在進入一個新階段:年輕研究者借助 AI 工具,能夠更快地觸及學(xué)科前沿。

隨著 AI 工具的不斷進步,類似的突破可能會越來越多。未來的數(shù)學(xué)研究,或許將是人類創(chuàng)造力與人工智能計算力深度融合。

https://x.com/JeffDean/status/2014195425277100251

https://www.erdosproblems.com/forum/thread/347

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