凤凰网科技讯 9 月 9 日，据《纽约时 · 报》报道，OpenAI 于周二宣布，其最新人工智能技术已解决一个"千禧年问题"——纳维 - 斯托克斯存在性与光滑性问题。该问题由克莱数学研究所（Clay Mathematics Institute）于 2000 年列入七个"千禧年问题"之一三大配资，此前仅有一个被解决。该研究所由美国商人兰登 ·T· 克莱（Landon T. Clay）创立，为每个问题的首个正确解答提供 100 万美元奖金。
OpenAI 称，一个尚未向公众发布的新模型仅用88 小时便完成了证明。纳维 - 斯托克斯问题基于一组描述水流等流体运动的方程，也被用于天气预报。问题本身没有明确实用价值，它追问的是：这些方程是否会在某些特殊情形下完全失效。OpenAI 的证明声称定义了这样一个失效情形，理论上意味着物理定律可能在特定条件下不再成立，例如水可以自发爆炸。不过，数学家与物理学家并不认为这种数学意义上的"失效"真的会导致物理世界中的此种后果。
与一组流体力学方程相关的"纳维 - 斯托克斯存在性与光滑性问题"长期以来名列数学界最重要的未解问题之一
报道称，AI 正在从根本上改变数学研究的"上层领域"，而数学长期被视为人类智力的巅峰之一。过去一年，AI 系统已成功解决多道困扰数学家数十年的问题，但这些问题的复杂程度和受关注度都无法与此次相提并论。
OpenAI 研究员塞巴斯蒂安 · 布贝克（Sébastien Bubeck）说："这是过去十二个月我们所看到轨迹的一个惊人顶点。"
美国加州大学洛杉矶分校教授陶哲轩（Terence Tao）被认为是同代最杰出的数学家之一。他将这些问题称为"灯塔"："它们是吸引人类科学家努力投入的伟大的聚焦点。"但他同时多次公开警告，最新的 AI 系统最终可能损害数学领域。他表示，如果 AI 技术能在人类数学家几乎不参与的情况下解决最困难的问题，就可能削弱人类对数学的理解。"解决问题所需的努力往往很有启发性，它能教会你一些东西。就像去健身房，目标是把一个重量举一百次。现在，AI 可以解决问题，却无法从中真正获得任何价值，就像有机器替你在健身房举重。"
OpenAI 研究员塞巴斯蒂安 · 布贝克
元股证券:ygzq.hk正如陶哲轩等人指出的，在 AI 系统处理这些问题的过程中，数学家仍在提供"帮助之手"。OpenAI 表示，它部署了多达1 万个" AI 智能体"协同工作，研究人员在这些团队之间传递关键想法。OpenAI 研究员丹 · 罗伯茨（Dan Roberts）说："我们的角色就像一只蜜蜂，在不同小组之间异花授粉，传递不同的信息片段。"
重庆证券配资网AI 系统也可能借鉴顶尖数学家先前取得的关键突破，或者独立重复他们的工作。在 OpenAI 宣布前一晚，纽约大学数学教授特里斯坦 · 巴克马斯特（Tristan Buckmaster）在社交媒体上发文称，他一直在与另一位在 OpenAI 最大竞争对手 Anthropic 工作的数学家探索类似研究。OpenAI 在周二博客中承认，在听说其他数学家也在探索相似研究后，它把资源集中到该问题上，但表示"没有通过任何方式看到他们的任何工作"。
OpenAI 说，为解决此问题，它最多动用了 1 万个 AI 智能体并发运行，而运行如此大规模 AI 系统很可能花费了数百万美元，因为这些驱动 AI 技术的专用芯片需要消耗大量电力。OpenAI 研究科学家诺姆 · 布朗（Noam Brown）称这是一个"非常昂贵的过程"，但他补充说，随着 OpenAI 等公司提升效率，运行 AI 技术的成本往往会下降。
这类 AI 系统基于神经网络，通过分析海量数据学习技能。约两年前，科技公司开始引入"强化学习"进一步打磨。AI 系统通过大量试错，可以学会哪些方法通向正确答案、哪些不能。研究实验室构建复杂的反馈机制，向 AI 系统显示何时做对、何时做错。强化学习在创意写作、哲学、伦理等领域难以完善，因为对错难以客观定义，但该技术非常适合数学。
通过强化学习，AI 系统还可以使用名为 Lean 的计算机编程语言编写数学证明。Lean 最初是为人量身打造的工具，如今 AI 已能自己生成代码，也能使用 Lean 生成自己的数学证明。
今年 1 月，OpenAI 与另一家初创公司 Harmonic 曾共同宣布，它们的两套 AI 技术解决了一个"埃尔德什问题"（Erd ő s problems）。该问题集合源于 20 世纪学者保罗 · 埃尔德什（Paul Erd ő s）提出的一系列悬而未决难题。一些数学家当时指出，AI 生成的解法与早前无 AI 协助的工作并没有太大不同。陶哲轩当时对《纽约时 · 报》评价说："它给我的感觉就像一个非常聪明的学生，为考试记住了所有内容，但对概念没有深刻理解。"但此后数月，OpenAI 等公司的技术继续解开更多问题，有时方式更为令人印象深刻。
对于本次纳维 - 斯托克斯问题的证明，陶哲轩认为三大配资，它仍然无法完全替代人类独立解决问题的过程。他把 OpenAI 比作一位找到通往隐秘瀑布路径的荒野向导："这有一些价值。但一旦有人展示出通往瀑布的具体路径，人们就直接走那条路，不会花那么多时间寻找其他路径。"（作者 / 于雷）
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