第623章 研究院的后续工作 一 数学AI 1

徐辰这几天一直待在学校，这会正好抽出空，决定去一趟雁栖湖的高等研究院。

年前去合肥的事已经和等离子所的徐国成敲定，出发前，他得先把研究院这边的工作交代清楚。

虽然研究院一直以来的定位就是不干涉研究员的方向，但不干涉绝不等于没影响。

在学术界，领军人物的个人偏好，本身就是一种巨大的引力场。像徐辰这样站在世界数学之巅的人，他目光所及之处，自然会被认为是下一片最有可能出成果的肥沃土地。

只要他稍微透露出某个方向很有意思，或者在某次研讨会上多提了一嘴某种方法，底下的青年研究员就会朝那个方向扑过去。

所以，徐辰这次来研究院，除了交代年底前的一些事务外，最重要的就是找刚回华国的陶哲轩聊聊数学AI的问题。

……

自从证明NS方程后，徐辰越来越清楚地意识到一件事。

数学AI会彻底改变数学研究的生态。

但这种改变，并不是以后写证明会更快这么简单。

过去几年，AI对程序员行业的冲击已经非常典型。最开始大家以为它只是自动补全代码，后来发现它可以写脚本、改bug、生成测试、做简单架构，甚至一个人配合AI就能完成过去一个小团队的开发量。

但真正稀缺的东西并没有消失。

架构能力依然稀缺。

判断需求、设计系统边界、决定技术路线、理解复杂业务逻辑，这些东西依然不是靠多写几行代码就能替代的。

数学也是一样。

如果未来AI可以越来越熟练地补全证明、检查推导、生成引理，那么证明这件事本身的稀缺性就会下降。

数学史上每一次工具革命，都会改变什么才算核心能力。

对数表出现后，大量繁琐计算不再需要人手算；解析几何出现后，几何问题可以被代数化；计算机出现后，四色定理这种曾经不可能靠人力穷尽的证明，被机器粗暴推平。

更典型的是蒙特卡洛方法。

1946年，乌拉姆在病床上玩纸牌时突然想到，可以用随机抽样来估计复杂问题的概率。冯·诺依曼意识到这件事的威力后，将它用于曼哈顿计划后续的核物理计算。可如果没有电子计算机，蒙特卡洛方法就只是一个漂亮但几乎无法大规模执行的想法。

工具催生了方法。

1963年，洛伦兹用计算机模拟大气方程，意外发现了后来被称为洛伦兹吸引子的结构。混沌理论由此兴起。那并不是计算机把旧问题算得更快而已，而是它让人类第一次看见了某些此前根本无法感知的数学现象。

所以这一次，数学AI的意义同样不只是加速。

它可能会催生新的提问方式，新的筛选方法，甚至新的科研范式。

徐辰不希望研究院里的这些天才，在学术工业时代的轰鸣声里，还坐在那里坚持手搓螺丝。

手搓当然也有手搓的美感。

但问题是，人类文明不是靠美感赢的。

是靠效率和正确性赢的。

当然，如果能一边高效一边优雅，那就更爽了。

……

人工智能与现代数学交叉探索中心设在研究院主楼东侧的独立区域。

这片办公区刚刚重新装修过不久，走廊里还残留着一点新木材和清洁剂混合的气味。玻璃墙后面是一排排小型讨论室，每间屋子里都配着可以直接联网调用AI算力集群的大屏幕和电子白板。

相比传统数学研究所里那种纸张、粉笔、咖啡杯堆满桌面的复古气质，这里更像是硅谷顶级的互联网公司。

徐辰沿着走廊往里走，正准备找陶哲轩，迎面却碰上了一个陌生的中年白人男性。

对方戴着黑框眼镜，头发有些稀疏，手里还紧紧攥着一个印着研究院logo的马克杯。他抬头看见徐辰的瞬间，整个人明显僵了一下。

随后，那双眼睛里有什么东西涌了上来，像是难以置信，又像是压抑已久的激动。

“徐教授？”

对方的声音带着一点拘谨。

徐辰微微一愣，觉得这张脸有些眼熟，但一时间没对上号，礼貌地问了一句“你是？”

对方似乎看出了徐辰的疑惑，赶紧自我介绍：“我是理查德。真的很感谢您，徐教授！如果不是您的那封邀请信，我可能还在旧金山的破公寓里发愁。我很高兴……不，我非常荣幸能来到华国继续我的数学研究！”

徐辰这才反应过来，原来是理查德。

之前邮件里看过照片，但真人比照片上要精神一些，虽然眼底还有些疲惫，但那种从低谷里突然被人拉出来的灰败感已经淡了很多。

取而代之的，是一种小心翼翼的兴奋。

一个原本以为自己职业生涯已经彻底完蛋的二流中年学者，突然被塞进了世界最顶级的数学梦之队。开心是真的开心，窘迫也是真的窘迫。

毕竟周围随便路过一个人，可能都是菲尔兹奖得主或者未来菲尔兹奖得主。

压力大到离谱。

徐辰和他握了握手，笑着说道：“欢迎来到CIAS，理查德。希望你在这里一切适应。”

“简直不能更好了！“”理查德立刻说道，语速略快，掩饰不住眼底的狂热，“这里的环境……让人难以置信。而且陶教授非常平易近人。我以前在硅谷，从来没见过哪家机构能把顶级的数学直觉和庞大的AI底层架构结合得这么完美！”

说到这里，他像是意识到自己有些激动，略微不好意思地笑了笑。

“抱歉，我有点语无伦次……但这地方对我来说，真的就像是天堂。”

徐辰笑了笑，“习惯就好，以后大家就是同事了。”

这时，走廊另一侧传来脚步声。

陶哲轩拿着一台笔记本电脑走了过来，看到两人，打了个招呼。

“徐教授，你到了。”

“刚到。“徐辰抬了抬下巴，“正准备找你。”

“聊中心下一步的方向？”

“对。微信里说的那件事。”

陶哲轩看了一眼理查德，笑道：“理查德也一起来吧。他最近给我们提供了很多很有价值的案例，尤其是AI提示设计和错误模式分析方面。他在A社积累的经验，比我们想象中更有用。”

理查德立刻有些局促地摆了摆手，“陶教授您太过誉了，那只是一些在工业界碰壁的失败教训罢了。”

徐辰拍了拍他的肩膀，“别这么说，在数学AI这块，失败案例有时候比成功案例更值钱。走吧，一起聊聊。”

……

三人进了一间小会议室。

会议室不大，墙上是一整块电子白板，桌面中央摆着一套可以实时调用本地数学模型的终端。

徐辰坐下后，开门见山地说道：

“我希望近期内部能搞个分享会。不是那种务虚的讲座，而是实战交流。大家得提前适应AI这个新工具，不能等时代变了还在坚持手搓。”

陶哲轩点了点头。

“我同意。事实上，最近数学界已经出现这种趋势了。AI辅助证明的新闻越来越多，虽然其中不少还只是低维度问题，或者形式化验证层面的突破，但方向已经非常清楚。”

“我最近在整理一个框架：数学AI的作用不应该只被理解为证明生成器。更准确地说，它应该是一个'假设空间探索器'。“

“它可以同时展开大量可能路径，帮助数学家发现哪条路有结构、哪条路只是幻觉。”

徐辰点头。

“证明会变得越来越不稀缺，但定理的发现依然稀缺。”

“对。”陶哲轩说道，“提出问题、判断问题的重要性、决定某个猜想是否值得投入几年时间，这些能力短期内仍然是人类数学家的主场。”

理查德在旁边补充道：“还有提示设计。很多数学家低估了这一点。对普通大模型来说，prompt只是输入；但对数学AI来说，prompt本身就像选择坐标系。好的坐标系会让问题结构显现出来，坏的坐标系会让模型在错误的方向上跑很远。”

徐辰看了他一眼，笑道：“这个比喻不错。”

理查德有点不好意思地低头笑了笑。

陶哲轩继续说道：“内部讨论之后，我建议可以再组织一次国际线上研讨会。数学AI的方法和范式本来就很难保密。它不是某个具体定理，也不是某段代码，而是基于新工具自然演化出来的新形态。与其等别人几年后摸索出来，不如我们主动把讨论中心放在这里。”

“这样，全球最有价值的信息流，也会向CIAS聚集。”

徐辰眼神微微一亮。

这就是他喜欢和陶哲轩讨论问题的原因。

陶哲轩不只是会做题。

他对学术生态的理解也非常强。

数学AI这东西，越多人尝试，就越容易暴露问题，也越容易找到真正有效的方法。如果CIAS能成为最早组织这类范式讨论的中心，那么未来几年，数学AI应该怎么用这件事，很可能就会由这里定义。

这可比单纯憋几篇论文要值钱得多。

“可以。”徐辰点头，“内部先做一场，之后做国际研讨会。你来牵头，Richard负责技术案例和AI交互方法，我这边配合讲一些NS证明中的经验。”

理查德立刻坐直了身体。“我一定会非常用心准备的！”

那种表情，像极了刚入职的新人突然被老板点名参与核心项目，既紧张又兴奋。

……


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