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黎曼猜想
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张朝阳对话诺贝尔奖得主David Gross:解密“时空涌现”“质量起源”
Guang Zhou Ri Bao· 2025-07-12 13:03
7月11日,搜狐创始人、董事局主席兼首席执行官、物理学博士张朝阳和2004年诺贝尔物理学奖获得 者、2025年基础科学终身成就奖得主、美国国家科学院院士、中国科学院外籍院士戴维·格罗斯(David Gross)展开了一场知识对谈,共同探讨物质世界最基础的构成和物理理论的前沿进展。 据悉,张朝阳与格罗斯教授从自然界四种基本力的差异切入,其间讨论了强相互作用的"渐近自由"特性 ——这一突破性发现正是格罗斯教授获得诺贝尔物理学奖的关键。随着对话向理论前沿延伸,二人又从 量子引力谈到弦理论,探究时空的本质,同时也直面了暗物质探测领域的当代难题。 从量子场论的"反叛者"到渐近自由的"奠基人" 作为诺奖级成果,渐近自由的发现历程是张朝阳本次对话最关心的话题之一。格罗斯教授回忆20世纪60 年代末的"泥沼":加速器每周都能发现新粒子,但没人理解它们的本质。直至1968年,斯坦福直线加速 器中心(SLAC)意外证实质子内部存在自由运动的点状粒子——"夸克",一举逆转局面。但这又引出 了更多的矛盾,如果夸克能够自由运动,它们为何从未单独现身? 在张朝阳的追问下,格罗斯教授承认,他在29岁为此开启了一场豪赌。在长达五年的工作中, ...
AI能否解决黎曼猜想等未知难题?诺奖得主这样说
Di Yi Cai Jing· 2025-07-12 10:01
物理学诺奖是给科学还是工具?戴维·格罗斯认为当前大模型被严重高估。 "五年之内,AI能不能证明人类没有证明的猜想或者公式?比如三体问题、黎曼猜想或是流体力学问 题。" 今年5月时,中国工程院院士张亚勤透露,自己去年和中国科学院外籍院士、知名数学家丘成桐先生就 这个问题打了赌。张亚勤认为,AI在五年之内会证明一个公式或猜想,再过五年会发明一个人类可能 没有的公式。丘成桐却认为,AI还做不到。 两个月后,相似的问题又抛给了2004年诺贝尔物理学奖获得者、美国国家科学院院士、中国科学院外籍 院士戴维·格罗斯(David Gross),他直言这"难以想象"。 在一场搜狐董事长张朝阳与戴维·格罗斯的对话中,戴维·格罗斯认为,当前AI大模型被严重高估,它学 会了模仿人类,如果数据库找不到答案,它们会编造一个听起来不错的说法,但无法验证也不在意真 假,实际效果只"会取代那些只会说漂亮话的人"。 尽管对当前的人工智能保持审慎态度,但谈及算力的爆炸式增长,格罗斯教授承认算力发展极大地助力 了理论物理研究。 格罗斯教授回忆,四十年前,科学家们只能依赖计算尺进行人工运算。这一局限直接体现在QCD(量 子色动力学)理论的研究中——尽 ...
陶哲轩罕见长长长长长访谈:数学、AI和给年轻人的建议
量子位· 2025-06-21 03:57
Group 1 - The core viewpoint of the article is that AI is reshaping human scientific paradigms, and while it will become an important partner in exploring ultimate questions in mathematics and physics, it cannot replace human intuition and creativity [2][3]. - Terence Tao discusses the importance of collaboration in creating superior intelligent systems, suggesting that a collective human community is more likely to achieve breakthroughs in mathematics than individual mathematicians [3]. - The article highlights Tao's insights on various world-class mathematical problems, including the Kakeya conjecture and the Navier-Stokes regularity problem, emphasizing the interconnectedness of these problems with other mathematical fields [4][16]. Group 2 - Tao emphasizes that in undergraduate education, students encounter difficult problems like the Riemann hypothesis and twin prime conjecture, but the real challenge lies in solving the remaining 10% of the problem after existing techniques have addressed 90% [5]. - The Kakeya problem, which Tao has focused on, involves determining the minimum area required for a needle to change direction in a plane, illustrating the complexity and depth of mathematical inquiry [6][7]. - The article discusses the implications of the Kakeya conjecture and its connections to partial differential equations, number theory, geometry, topology, and combinatorics, showcasing the rich interrelations within mathematics [10][14]. Group 3 - The Navier-Stokes regularity problem is presented as a significant unsolved issue in fluid dynamics, questioning whether a smooth initial velocity field can lead to singularities in fluid flow [16][18]. - Tao explains the challenges in proving general conclusions for the Navier-Stokes equations, using the example of Maxwell's demon to illustrate statistical impossibilities in fluid dynamics [19][20]. - The article notes that understanding the Kakeya conjecture can aid in comprehending wave concentration issues, which may indirectly enhance the understanding of the Navier-Stokes problem [18][26]. Group 4 - Tao discusses the concept of self-similar explosions in fluid dynamics, where energy can be concentrated in smaller scales, leading to potential singularities in the Navier-Stokes equations [22][24]. - The article highlights the mathematical exploration of how energy can be manipulated within fluid systems, suggesting that controlling energy transfer could lead to significant breakthroughs in understanding fluid behavior [26][30]. - Tao's work aims to bridge the gap between theoretical mathematics and practical applications, indicating a future where AI could play a role in experimental mathematics [55][56].
AI成为数学家得力助手还要多久
Ke Ji Ri Bao· 2025-06-17 01:18
为了打破这一局面,美国国防高级研究计划局今年4月启动了"指数性数学"计划,旨在开发一种能 极大提升数学研究效率的人工智能(AI)"合著者"系统。 几十年来,数学家借助计算机进行辅助计算或验证命题,如今的AI或许能更上层楼,挑战那些人 类长年未解的难题。不过,从能解高中题的AI,到能协助攻克前沿数学难关的AI,中间仍隔着一道鸿 沟。 解决重大难题仍力不从心 大型语言模型(LLM)并不擅长数学。它们常常出现"幻觉",甚至可能被误导相信2+2=5。但新一 代大型推理模型,如OpenAI的o3、Anthropic的Claude 4 Thinking等,展现出的进步令数学家眼前一亮。 今年,这些模型在美国数学邀请赛中的表现接近优秀高中生水平。不同于过去"一锤定音"式的输 出,这些模型开始尝试模拟数学家逐步推理的思考过程。 同时,一些将LLM与某种事实核查系统相结合的新型混合模型也取得了突破。例如,谷歌"深度思 维"的AlphaProof系统将语言模型与棋类AI——AlphaZero结合,成为首个取得与国际数学奥林匹克竞赛 银牌得主成绩相当的系统。今年5月,谷歌的AlphaEvolve模型更进一步,在多个长期未解的数学与 ...
五年内,AI能证明人类没有证明的猜想吗?张亚勤和丘成桐打了个赌
Di Yi Cai Jing· 2025-05-17 13:05
张亚勤的观点是,AI不一定真理解,但是现在来看,任何有规则的、有答案的、有结构化的,人工智 能都会超过人类,如下棋,编码,语言。但有一些比较模糊的东西,AI就会差一些。像波粒二象性这 样的,即使AI不理解,它仍可以做出很多创新,给人类提供更多的灵感。 而在猎豹移动董事长傅盛看来,在结构化、规则化的领域,AI凭借强大的计算能力和模式识别能力, 能够快速完成推理与验证。可以说在语言认知推理层面,AI已经相当强,几乎在每个领域没有明显短 板。但在物理层面或者说具身层面,AI要真正实现理解还要很多年。 清华大学基础科学讲席教授、心理与认知科学系主任刘嘉预计,如果AI真的在人类未知的领域,没有 借助人类过去已有的积累,天马行空地从0到1做出来东西,这就是AI真正智能诞生的时间,也就是大 家所说的"理解"。 尽管对于AI未来的科学突破表示乐观,但张亚勤也提到,现在AI、人脑的区别依然很大。人类大脑经 过几十万年的进化,效率十分高,比如860亿个神经元,百万亿级的突触,只有不到3斤重,消耗20瓦的 能耗。再看前沿大模型,基本上万亿级的参数,需要超高的算力和能耗。如果把大脑作为一个参数权 重,大模型还差100倍,整个效率和架 ...