Untuk sebahagian besar abad yang lalu, amalan matematik berubah dengan ketara sedikit. Seorang ahli matematik melihat corak, menulis tekaan, menghabiskan beberapa bulan atau tahun untuk membina bukti, dan ahli matematik lain mengesahkannya. Kini, menurut laporan mendalam oleh Benjamin Skuse dalam IEEE Spectrum, kecerdasan buatan mula memintas proses yang perlahan dan musyawarah itu dan memaksa bidang untuk menghadapi apa sebenarnya yang dimaksudkan sebagai seorang ahli matematik.
Karya itu, yang diterbitkan pada 25 Jun 2026, menjejaki betapa cepatnya model bahasa yang besar telah berkembang daripada apa yang pernah diketepikan oleh pengkritik sebagai burung kakak tua stokastik kepada enjin penaakulan matematik yang tulen dan makna peralihan itu bagi manusia yang sentiasa melakukan kerja ini. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
Jejak AI yang berkembang pesat dalam matematik
Pengiraan telah mempercepatkan matematik selama beberapa dekad. Titik perubahan berlaku kira-kira 50 tahun yang lalu, apabila komputer digunakan untuk membuktikan teorem empat warna, yang bertanya sama ada mana-mana peta boleh diwarnakan dengan tidak lebih daripada empat warna supaya tiada kawasan bersebelahan berkongsi warna. Jawapannya adalah ya, tetapi buktinya kontroversi kerana ia bergantung pada pemeriksaan 1,936 kes yang tidak boleh disahkan oleh manusia secara realistik dengan tangan.
Walaupun melalui era pengiraan itu, ahli matematik manusia kekal sebagai pusat, mencadangkan andaian, merangka strategi, dan mengesahkan keputusan. AI kini mencabar susunan itu secara langsung. Musim panas lalu, sistem daripada Google DeepMind dan OpenAI mencapai tahap yang setara dengan pelajar sekolah menengah yang paling berbakat matematik di dunia, mencapai status pingat emas di International Mathematical Olympiad (IMO), pertandingan tahunan di mana peserta mesti menyelesaikan enam masalah yang terkenal sukar.
Pencapaian itu terus meningkat. Terdahulu pada tahun 2026, sistem percubaan Google DeepMind Aletheia secara autonomi menghasilkan hasil penyelidikan peringkat PhD yang boleh diterbitkan. Walaupun kerja itu sendiri secara matematik tidak jelas, mengira pemalar struktur dalam geometri aritmetik, kepentingannya terletak pada penaakulan kompleks yang diperlukan untuk menangani masalah yang belum diselesaikan sebelum ini. Baru-baru ini, sistem AI tujuan am baharu daripada OpenAI menafikan satu tekaan penting dalam geometri kombinatorial, hasil yang dipuji oleh ahli matematik terkemuka sebagai tonggak penting untuk bidang itu dan itu layak untuk diterbitkan dalam jurnal utama.
Pembantu bukti dan kesesakan pemformalan
Peralihan kedua telah datang daripada menggandingkan model bahasa besar dengan pembantu bukti. Sistem seperti Isabelle, Lean dan Rocq ialah bahasa pengaturcaraan khusus yang menyemak bukti matematik langkah demi langkah, mengesahkan ketepatan logiknya. Selama lebih sedekad, kesesakan telah diformalkan, proses yang sukar untuk menterjemah teorem dan bukti dengan tangan ke dalam kod yang boleh dibaca mesin.
LLM mula menghapuskan kesesakan itu dengan mengautomasikan terjemahan bukti tidak formal ke dalam kod formal yang boleh disahkan oleh pembantu bukti. Pada bulan Februari, syarikat AI Math, Inc. menggunakan ejen penaakulannya, bernama Gauss, untuk memformalkan kerja yang memperoleh EPFL Maryna Viazovska a Fields Medal pada tahun 2022. Gauss mula-mula membantu ahli matematik manusia menyelesaikan pemformalkan penyelesaian Viazovska kepada masalah pembungkusan sfera 8 dimensi yang dikompilasi secara autonomi2 dalam beberapa hari sahaja, kemudian yang lebih diformalkan dalam kes 4 dimensi secara autonomi. dua minggu.
Pencapaian sedemikian menunjukkan bahawa AI sudah pun mengendalikan tugas yang telah lama dianggap sebagai manusia yang unik, dan kebanyakan kerja harian seorang ahli matematik mungkin tidak lama lagi menjadi permainan yang adil untuk automasi.
Ahli matematik berdebat sama ada mereka menjadi 'imam kepada peramal'
Melaporkan daripada Forum Penerima Anugerah Heidelberg ke-12 pada September 2025, Skuse menggambarkan kegelisahan yang ketara dalam penonton ketika penceramah menggambarkan masa depan di mana sistem AI manusia luar biasa membentuk tekaan, mencari ruang penyelesaian, membuktikan teorem, mengesahkan bukti dan membuat generalisasi keputusan tanpa penglibatan manusia.
Yang-Hui He dari London Institute for Mathematical Sciences memberi amaran bahawa ahli matematik manusia boleh menjadi "imam kepada peramal." Jessica Randall, seorang ahli matematik untuk Kumpulan Pembangun Google, berkata dia merasakan ketakutan kewujudan kolektif semakin meningkat dalam kalangan penyelidik muda. "Kami pastinya mula menyedari AI mempunyai potensi untuk menggantikan kami," katanya kepada IEEE Spectrum.
Tidak semua orang bimbang. Sesetengah ahli matematik mapan hanya mahukan jawapan kepada soalan terbuka terbesar, seperti enam Masalah Hadiah Milenium yang masih ada, tanpa mengira siapa atau apa yang menghasilkannya. "Ramai ahli matematik pragmatik dan hanya mahu memahami," kata Jeremy Avigad dari Universiti Carnegie Mellon. "Mereka akan menjual jiwa mereka untuk penyelesaian kepada masalah."
Tiga visi bersaing untuk masa depan
Laporan IEEE Spectrum mengenal pasti tiga visi luas tentang cara matematik dan AI mungkin wujud bersama.
Yang pertama ialah pandangan berpusatkan manusia yang mengutamakan pemahaman manusia dan menganggap AI sebagai alat, sama seperti kalkulator. Pemenang Pingat Fields dan ahli matematik Princeton Akshay Venkatesh berhujah bahawa matematik adalah, di hati, cara untuk mencapai persetujuan. "Kadang-kadang saya fikir apabila kita menggunakan nombor, kita tidak begitu banyak menggambarkan fenomena yang secara intrinsik berangka, tetapi kita semua boleh bersetuju dengan tepat apa maksud nombor itu," katanya.
Yang kedua menekankan pengalaman perjuangan manusia yang tidak dapat dikurangkan. Maia Fraser dari Universiti Ottawa berhujah bahawa bukti AI bagi sangkaan yang degil hanya berguna jika ia boleh difahami oleh orang ramai. "Bahawa kenyataan itu boleh dibuktikan oleh AI adalah maklumat yang berguna," akuinya. "Tetapi ia masih menjadi masalah terbuka untuk menghasilkan bukti manusia yang elegan dan cantik."
Yang ketiga, dan mungkin yang paling bercita-cita tinggi, datang daripada Terence Tao dari UCLA, yang mula-mula bertanding dalam Olimpik matematik pada usia 10 tahun dan kini merupakan salah seorang ahli matematik yang paling terkenal. Tao melihat AI sebagai pemangkin untuk apa yang beliau panggil "matematik besar," masa depan kolaborasi berskala besar dan terdesentralisasi antara manusia dan mesin di mana masalah kompleks dibahagikan kepada beberapa bahagian, dengan manusia menuntut kerja kreatif dan AI mengendalikan kerja rungutan teknikal.
Disiplin yang bertanya mengapa ia wujud
Apa yang menjadikan detik itu luar biasa ialah perbahasan itu tidak lagi bersifat hipotesis. Sistem AI sudahpun memperoleh pingat emas IMO, menghasilkan penyelidikan yang boleh diterbitkan, menyangkal sangkaan, dan memformalkan bukti pemenang Fields Medal dalam beberapa hari dan bukannya bertahun-tahun.
Bagi pelajar seperti Trill White dari Universiti Deakin Australia, yang menghadiri forum Heidelberg, kesedaran itu mendarat dengan sukar. "Itu memusnahkan," White ingat berfikir. "Apakah yang perlu disumbangkan oleh orang ramai kepada matematik? Adakah ia akan menjadi sesuatu yang tiada siapa yang faham?"
Jawapannya masih belum settle. Tetapi seperti yang dijelaskan oleh laporan Skuse, matematik, salah satu disiplin intelektual tertua manusia, kini menghadapi persoalan yang sama yang membentuk semula hampir setiap bidang yang disentuh AI: apabila mesin boleh melakukan kerja, untuk apa kerja itu sebenarnya?
Sumber: Benjamin Skuse, "Apa Ertinya Menjadi Ahli Matematik Apabila AI Melakukan Matematik," Spektrum IEEE, 25 Jun 2026.---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
