三年多前 ChatGPT 还分不清楚 0.10 和 0.1 哪个大的时候，谁也没想到今天的 AI 可以证明连顶级数学家都束手无策的难题了。试想三年后，或十年后，AI 将能做什么？据说最恐怖的事就是怎么也看不明白是怎么发展的事。

“教会徒弟，饿死师傅” - 到AI有了数学灵感，可以整体的提出 新的问题（猜想），发现新的体系的时候，就饿死师傅了。

没有灵感和穿行问题的传统数学家，会渐渐是变成AI 成果审理人员，这个是无可辩驳的。这个很像，很多程序员今天的主要任务是审理AI程序输出，而不是自己动手来写程序。

从 Substack上读来的 - 大致如下，

AI证明数学的核心工具 是 Lean （Lean 4），Lean 是一种开源数学推理证明工具包。如果讲问题准确的 翻译成 Lean4 的问题，AI可以利用其训练，和Power，做非常多远超人类个人脑力的搜索。 （好比一个人拿铲子 挖金子，vs 那铲车挖金子，前提是 你去找的和铲车找的都确实是一种矿物）。 只要Lean4 翻译过程略有bug，结果就是无法相信。 另外AI搜寻过程中，会需要数学家来 根据阶段成果，来Prompot（提示）

所以，山一样的AI证明， 需要1） verify - 审核。 这个谁来做？哪有这摩多数学家来干这事？2）那些中间的 prompt，是不公开的。所以，传统数学界无法明白，“发现证明”过程中的思索过程。3）模型本身也是不公开的，这就是太上老君的数学炼丹炉，是数学还是玄学？4）尽管如此，现在数学家还是在 审阅 Open AI那些海量的证明，并非为对错（因为不可能一下判断对错），而是先看这个AI生成文字的思路和数学方法 （看看“发现”走的是哪条路）。

能够坦然地说一句“值了”。这两个字背后，既有对过去的释怀，也有对自己的肯定。愿往后的日子，多一份从容，少一些辛苦。?

如今的一句云淡风轻，确实道不尽当年的筋疲力尽。可要不是有当年的筋疲力尽，那绝不会有今天的云淡风轻，值了！谢谢留言、分享！

【从逻辑上来说人类发展的技术还是应该为人类服务为基本价值原则才好】可实际上人类发展的技术可以彻底毁灭人类的机会也曾出现过。核武器是最典型、最有说服力的例子。62年的古巴导弹危机，要是赫鲁晓夫或肯尼迪不够理智，或者换上斯大林和川普，那今天就没有咱们在这聊 AI 的机会了。当年是一帮核物理学家最先对未来的核军备竞赛发出了严重警告，但被政治家忽视了。现在是一帮 AI 专家提出了类似的警告，政治家们，不管是习近平还是川普，好像也没当回事。

有时候，玩笑之所以好笑，是因为它足够真实。你说那是你这辈子最努力的两年，语气像是在调侃自己，可只有你知道，那两年究竟花掉了你多少力气。如今再提起，或许已经不需要刻意渲染什么了。轻描淡写的一句话，就足以概括当时那个拼尽全力的自己。有些岁月，只有回头看时，才敢承认自己当年真的很不容易

AI关键是费电费算力，真正的还是效率取舍，现在就提发展的瓶颈的确为时太早。从逻辑上来说人类发展的技术还是应该为人类服务为基本价值原则才好。

【AI缺乏自主意识】而且经常犯错，一本正经地胡说八道，但 AI 在不断进步，速度之快，令人咂舌。“意识”这东西到底是什么，到现在我们自己也闹不清楚，可我觉得因为意识从所产生的结果是可以模仿的。比如张三可以模仿李四的酒后失态，那 AI 应该也行，而且我相信不久之后还能模仿得更好。至于是不是有意识地模仿，倒不太重要了。这个问题好像一时半会儿说不清楚，慢慢看吧。

有时候我会调侃我自己，说那是我这辈子最努力的两年了，虽是说笑，但相当确切。

AI缺乏自主意识，很多真正的数学证明往往是错的，在海量的学习中AI也学到了很多不严谨的推导，而在离散化的数值模拟中，AI有精度局限，又有很大的发展空间，在世俗社会中觉得AI特别能干的原因实在是世俗社会太乱太蠢，比如一个四川龙门阵就够浪费全体简体中文世界的求真努力。

一位北大数学力学系的高材生，因为时代的原因被安排在工厂清理铸件，却依然在简陋的小木桌前钻研数学。那份对知识的执着，远比他的学历更令人敬佩。而你当年白天工作、晚上自学，在缺少教材和老师的条件下坚持考大学，也让我看到了那个年代的人对知识和改变命运的渴望。

那恐怕就要看到底谁是“Idiot”。下面这段话里的“他”好像说的是本人？

结合数十年严谨的学术探索与大学教学经验，他的工作将基础数学原理与现代计算范式紧密相连。通过将数论和复变函数分析等经典方法与先进的统计学习架构相结合，他深入探索了驱动人工智能与人机系统的数学结构，致力于推动计算机科学的理论严格性及其在学术与现实环境中的广泛应用。

那恐怕就要看到底谁是Idiot？　下面这里的“他”好像说的是本人？

结合数十年严谨的学术探索与大学教学经验，他的工作将基础数学原理与现代计算范式紧密相连。通过将数论和复变函数分析等经典方法与先进的统计学习架构相结合，他深入探索了驱动人工智能与人机系统的数学结构，致力于推动计算机科学的理论严格性及其在学术与现实环境中的广泛应用。

谢谢澄清。

AI，AGI，ASI，Trump's SI, 现在你又说“计算智能”（CI ？）。估计以后还得让AGI 或者 ASI 来统一口径 。再往后， I 就会是 idiot 而不是 intelligence :-)

应该说我评论中马虎了，没有完全说清楚。我说没有你这个担忧，是指没有“计算智能”代替“人类”的可能性。我那里有一篇博文“战略定位等”，就是在教育界将使用“计算智能”代替工商界可以使用的“人工智能”这个容易引起误会的用词。

这是“政策宣示”不是研究，说“战略定位”也就是说政策上将会做出这个决定。那个机构不是纯学术机构，而是美国为了因对信息时代的科技发展而即将建立的国家级政策研究与决策机构。我评论中登出的演讲摘要不是在“探讨”，而是在向工商界“解释”为什么不要使用“人工智能”这个用词。那里有一句话，就是【虽然计算智能在规模、检索和跨领域重组方面表现卓越,但人类在识别重大问题、提供亲历经验、衡量价值取向以及通过证明与事实检验确立获证实之真理方面,依然承担着不可替代的责任。】　那里错写了两个“字”智能写成了“系统”，这等同于解释为什么你的担忧是不必要的。

你会看到这个变化。因为之前学术界还几乎没有开始这方面的研究。以后在教育界都将使用“计算智能”这个用词，不会继续使用“人工智能”那个用词。

【没你说的那个担忧】但愿如此！不过根据你对那个研究项目的描述，怎么觉得你这个结论下得有点早似的。

【专门从事相关政策和（的？）学术研究】既然是学术研究，那就是还没有结论，怎么就能说：“没你说的那个担忧”呀？

至于其他有价值的追求，当事人除了谨慎地做出人生计划外就是可以从社会中寻找机会。对个人来说，找不到资金来源我不会追求任何实现不了的目标。我的人生路是碰巧我学的东西遇到了需求，这个世上恐怕没有多少人碰巧就跨越了四个需要协调联合起来制定政策和从事教学和研究的方向。然后我不需要寻找机会它自动地来到我面前，除了因此受尽熬煎以外。

有关其他的可能性，那个拟建立的机构可能也包括４个博士后位置分别属于数学，应用数学，计算机科学，和计算机工程学四个方向。所以它应该具有足够的行政和研究基金，其资金来源大部分估计来自相关的几个部门比如国防部和其下属的一个研究所，科学院和与之有关的自然科学基金会，教育部和其他政府部门，以及不少私人企业。这就是为什么它具有一个专职“协调主任”负责与各部门联络。

没你说的那个担忧（我可能即将带领一个数学家，应用数学家，计算机科学家，和计算机工程师的团队专门从事相关政策和学术研究，被邀请４５分钟演讲核心内容如下）：

随着生成式计算智能变得日益流畅与即时,高等教育与学术研究领域正面临一个根本性的张力:误将流畅的文本输出等同于真正的理解、人类意识或负责任的主体性。本演讲将计算工具定位为非主体性的交互式认知工具(non-agentic interactive cognitive tool),其拓展的是人类的创作与思考过程,而非人类意识本身。

依托于“交互式生成”(interactive generation)的机制——即人类的问题构建与机器的结构重组之间进行反复的反馈循环,从而产生未完全包含于初始输入中的新结构——我们阐明了人类与计算能力之间的本质不对称性。虽然计算系统在规模、检索和跨领域重组方面表现卓越,但人类在识别重大问题、提供亲历经验、衡量价值取向以及通过证明与事实检验确立获证实之真理方面,依然承担着不可替代的责任。

猜想变定理，新的推论即将爆发，定理应用全面展开。