新智元報道

編輯：YHluck

【新智元導(dǎo)讀】數(shù)學(xué)大神陶哲軒近期發(fā)現(xiàn)，AI聲稱破解的Erdos難題，實則是多年前已被人類解決但被遺忘的「舊聞」。這揭示了AI當(dāng)前的核心能力并非從0創(chuàng)新，而是利用超強算力掃描人類文獻的「長尾黑洞」，摘取那些被我們忽視的「低垂果實」。

(資料圖片)

最近幾周，數(shù)學(xué)界就發(fā)生了幾起這樣讓人「哭笑不得」但又極具深意的事件。

幾個大名鼎鼎的Erdos 問題（數(shù)學(xué)怪才保羅·厄爾多斯提出的懸賞問題，解決它們是數(shù)學(xué)家的榮耀），被最新的人工智能工具「自主」解決了。

全網(wǎng)本來準(zhǔn)備歡呼AI又一次超越人類，結(jié)果反轉(zhuǎn)來了。

不對啊！這些問題，早在幾年前、甚至十幾年前的冷門文獻里，就已經(jīng)被人解決過了！

這事兒就有意思了。

AI 以為自己搞了原創(chuàng)新發(fā)，結(jié)果是在搞「考古」。

但這事絕不僅僅是一個「AI鬧烏龍」的笑話。

陶哲軒在Mastodon上對此事發(fā)表了看法。

他透過這個看似「翻車」的現(xiàn)象，精準(zhǔn)地指出了當(dāng)下AI進化的真正邏輯。

今天，我們就來扒一扒陶哲軒眼中的AI真相：它到底是在思考，還是在作弊？

陶哲軒的質(zhì)疑：

是「偷看答案」還是「撿軟柿子」？

事情發(fā)生后，大部分人的第一反應(yīng)是：數(shù)據(jù)污染。

這很好理解。

現(xiàn)在的AI模型（比如GPT-4、Claude等）都是吃著海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)長大的。

大家覺得，這AI肯定是「作弊」了。

它可能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)里偷偷看過那些冷門論文的答案，把它編碼在權(quán)重里。

等到你問它的時候，它不是「推導(dǎo)」出來的，而是像背課文一樣「背」出來的。

但在陶哲軒看來，事情沒那么簡單。

他敏銳地指出一個疑點：其他的深度研究類AI工具，并沒有發(fā)現(xiàn)這些聯(lián)系。

如果僅僅是數(shù)據(jù)污染，僅僅是死記硬背，那應(yīng)該是所有看過這份數(shù)據(jù)的模型都能答上來。

但事實是，有的行，有的不行。

于是，陶哲軒拋出了一個極具洞察力的理論：「低垂果實」）。

他在文中寫道：

我的理論是，人工智能工具現(xiàn)在變得足夠強大，可以解決 Erdos 問題數(shù)據(jù)庫中列為開放問題的「最易摘取的果實」。

什么叫「最易摘取的果實」？

陶哲軒解釋得很清楚：「那些使用相當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)、通過簡單證明就能解決的問題」。

重點來了！這里有一個巨大的認(rèn)知反差：

這類「簡單問題」，恰恰也是人類數(shù)學(xué)文獻中的「盲區(qū)」。

因為證明過程相對簡單，當(dāng)年的數(shù)學(xué)家可能覺得「這也沒啥了不起的」，就沒有大張旗鼓地宣傳，或者隨手發(fā)在了一個不知名的期刊角落里。

這就導(dǎo)致了一個極其尷尬的現(xiàn)狀：

這些問題在著名的「Erdos問題數(shù)據(jù)庫」里，依然顯示為「Open（未解決）」?fàn)顟B(tài)。

但實際上，它們在幾十年前就已經(jīng)被某位無名學(xué)者解決了。

這就是陶哲軒看穿的真相：

AI 并沒有像數(shù)學(xué)家那樣發(fā)明了全新的數(shù)學(xué)大廈，它做的事情更像是「撿漏」。

這就完美解釋了為什么AI能解決這些問題，且這些問題恰好都已經(jīng)在文獻里有了答案。

不是因為AI偷看了答案，而是因為這些題目本身就是「易碎品」，AI現(xiàn)在的智商剛好夠得著它們。

AI的「超強掃雷」能力

陶哲軒的這個發(fā)現(xiàn)，實際上給全人類的知識管理體系一記耳光。

我們以為科學(xué)大廈是層層累進的，實際上，科學(xué)文獻里充滿了「長尾」。

成千上萬的論文躺在數(shù)據(jù)庫里吃灰，無數(shù)的微小進展因為沒有大佬站臺而被淹沒。

這就是陶哲軒所說的「未被充分研究的問題」。

在相關(guān)討論中，有一位網(wǎng)友提出了一個玄幻且精準(zhǔn)假設(shè)，甚至被陶哲軒的讀者們熱議：「信息黑洞」。

這些解決方案的信息，其實早已被編碼在舊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重里，或者存在于浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中。

但是，它們不是以「教科書」那樣結(jié)構(gòu)化的方式存在的，而是「非局域化」的。

就像黑洞吞噬了信息，信息還在那，但已經(jīng)亂碼了。

對于人類來說，想要從這堆亂碼里找到「這個問題在1998年被解決過」的線索，計算成本太高了，根本做不到。

你不可能為了解決一個問題，去讀完過去50年的所有論文。

但AI能做到。

陶哲軒在文中極其樂觀地預(yù)測：

「這種工具能力的進步是不可小覷的，這為自動掃描數(shù)學(xué)文獻中那些未被充分研究的長尾問題帶來了良好的前景。」

這正是AI目前的核心價值：它不是一個無中生有的「創(chuàng)作者」，它是一個擁有超強算力的「超級圖書管理員」。

短期內(nèi)，我們將看到大量此類事件發(fā)生：

AI宣稱解決了問題，然后人類發(fā)現(xiàn)這只是把舊知識重新打包。

但千萬別嘲笑它！

這恰恰證明了AI填補了人類知識體系中最大的漏洞——遺忘。

AI正在把那些散落在歷史塵埃里的珍珠，一顆顆撿回來。

陶哲軒引發(fā)的思考

看到這里，你可能會問：

這跟我們普通人有什么關(guān)系？我又不做數(shù)學(xué)題。

在陶哲軒這篇內(nèi)容的評論區(qū)里，有一個網(wǎng)友留言：

以前，想要發(fā)現(xiàn)「黎曼猜想」和「物理學(xué)」之間的聯(lián)系，你需要是頂級高校數(shù)學(xué)博士，需要讀遍過去50年的頂級期刊，外加極好的運氣。

但現(xiàn)在，因為AI能夠處理那些「被擾亂的信息」，能夠掃描那些「長尾知識」。

就有發(fā)現(xiàn)「金礦」的機會。

還有網(wǎng)友評論道：「AI到底是在推理，還是在產(chǎn)生幻覺？」

有人回答得一針見血：「它在逼近理性，但方式非常低效且容易產(chǎn)生幻覺，因為它沒有基于邏輯推理形式。」

陶哲軒通過這次事件其實在暗示我們：

AI負(fù)責(zé)在「垃圾堆」里找線索，人類負(fù)責(zé)驗證這些線索是否正確。

陶哲軒的這次「打假」行動，表面看是AI的尷尬，實則是AI的軍功章。

他讓我們看清了AI現(xiàn)階段最強大的能力，不是「寫詩作畫」，而是「知識考古」。

正如陶哲軒所預(yù)測的：這種趨勢在短期內(nèi)會持續(xù)。

AI將繼續(xù)在沒有專家監(jiān)督的情況下，橫掃那些名義上的「開放問題」。

這是一個「撿漏」的時代。

以前，撿漏靠運氣，靠家學(xué)淵源；

現(xiàn)在，撿漏靠AI，靠誰能更早地理解「長尾掃描」的價值。

參考資料：

秒追ASI

關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù) 陶哲軒 事情 問題 難題 工具 Erdo