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陶哲軒油管首秀:33分鐘,AI速證「人類需要寫滿一頁紙」的證明

人工智能 新聞
人類需要寫滿一頁紙的證明,結果借助AI 33分鐘就搞定了?!

快來圍觀,陶哲軒當視頻博主了。

第一個產出就很炸裂:人類需要寫滿一頁紙的證明,結果借助AI 33分鐘就搞定了?!

整個過程看起來一氣呵成,還是全程“盲證”不用過腦子那種。

對于這一操作,網友們驚呆:這具有足夠的歷史意義。

在沒有明顯引導、宣傳之下,他的訂閱數一天時間已經有900+,觀看數超兩千,目前仍然在高速增長中。

大家趕在爆火之前留言:

今天我們相聚在這里,就是為了見證偉大數學頻道的誕生。

具體來看看是如何做到?

33分鐘盲證定理

陶哲軒這次選取了泛代數中的一個命題,即證明Magma方程E1689蘊含E2。

方程具體是什么不重要,我們只需要了解,即使是方程理論項目的合作者Bruno Le Floch,也足足人工花了一頁紙才完成證明。

而用上AI后,整個證明過程僅用時33分鐘

具體而言,陶哲軒嘗試完全基于Bruno Le Floch的草稿,逐行進行形式化。

他將草稿拆分為微小邏輯單元,交由GitHub Copilot生成代碼骨架,再以Lean的canonical策略匹配填補細節,過程中也涉及部分手動補全。

最終,整個形式化證明能夠在Lean中通過驗證。

不僅時間大大縮短了,更重要的是滿足了“人類可讀性”。

要知道Bruno Le Floch最初挑戰該問題時,曾在論文中宣稱E1689-E2的所有已知證明都依賴計算機輔助。

直到后來他使用prover9 ATP(自動定理證明器)給出了一個更具可讀性的人類版本,所以才對之前的想法產生動搖:

它是否仍然可以被認為是計算機輔助的,我不確定。

針對這一疑惑,陶哲軒提議今后可以在論文中明確說明,雖然最初的證明是由計算機生成的,但在項目進行過程中,研究者們成功地將其轉化為一個人類可讀的證明。

并且為了實際驗證AI能在多大程度上開啟自動化形式證明,陶哲軒就此開啟了本次YouTube首秀。

通過幾次親自嘗試,陶哲軒得出了如下結論:

這種半自動化的方法適用于那些技術性強、概念性弱的論證,即那些主要關注細節準確性而非整體概念理解的證明。

并且他再一次強調,AI輔助證明能夠把數學家從一些相對不重要的繁瑣事務中解放出來,“讓AI去做一些它擅長的事”。

在他看來,盡管最終的結果“并不優雅”,但它體現了AI輔助證明的巨大潛力。

最后需要說明一下,陶哲軒并非一次就成功了。

據他在視頻中透露,前兩次的證明過程都出現了一些“bug”——

第一次拿到的代碼才到第5行他就有點看不懂了,所以選擇了重開;第二次雖然完成了所有證明(用時48分鐘),但由于是新人博主不太熟悉錄屏設備,導致屏幕分享失敗,因此又只能重來。

數學證明助手迎來2.0版本

此外,還有他開發的數學證明助手迎來2.0版本升級。

根據介紹,這是一個用Python開發的輕量級證明助手,其功能遠遜于Lean、Isabelle或Rocq等完整證明助手,但(希望)它能夠輕松用于證明一些簡短而繁瑣的任務。

一個具體的目標是,為漸近分析提供支持。

兩周前,在大模型的幫助之下,他花了四個小時編程得到了這么一個概念驗證工具。

結果不到兩周,這個工具就迎來了全面改進——

首先,將其改造成一個基本的證明助手,使其能夠處理一些命題邏輯;其次,根據反饋,這個證明助手變得更為靈活(在幾個關鍵方面刻意模仿精簡證明助手)。

目前這個助手有兩種模式:假設模式和策略模式。其中策略模式作為默認模式,有點類似于Lean、Isabelle或Rocq里面那樣式兒的策略模式。

目前策略列表主要分為四類:

  • 命題策略(主要圍繞通過布爾運算操縱命題)
  • 線性算術策略(依賴于線性規劃及其變體)
  • 替代策略——用一個假設或目標替代另一個假設或目標的各種技術
  • 簡化策略——利用其他可用假設來“簡化”假設或目標的方法

當然這些還不是全部,這個助手支持擴展,大家可以在里面進行添加。

舉個例子。

如果x,y,z是正實數,且x<2y和y<3z+1,證明x<7z+2。

將它形式化就會變成:

>>> from main import *
>>> p = linarith_exercise()
Starting proof.  Current proof state:
x: pos_real
y: pos_real
z: pos_real
h1: x < 2*y
h2: y < 3*z + 1
|- x < 7*z + 2

證明助手接收到指令后,指導助手使用各種“策略”來簡化問題,直到問題得到解決。

那么這個問題可以通過線性算術Linarith()求解。

>>> p.use(Linarith())
Goal solved by linear arithmetic!
Proof complete!

如果想要有詳細解釋,也是OK的:

>>> from main import *
>>> p = linarith_exercise()
Starting proof.  Current proof state:
x: pos_real
y: pos_real
z: pos_real
h1: x < 2*y
h2: y < 3*z + 1
|- x < 7*z + 2
>>> p.use(Linarith(verbose=true))
Checking feasibility of the following inequalities:
1*z > 0
1*x + -7*z >= 2
1*y + -3*z < 1
1*y > 0
1*x > 0
1*x + -2*y < 0
Infeasible by summing the following:
1*z > 0 multiplied by 1/4
1*x + -7*z >= 2 multiplied by 1/4
1*y + -3*z < 1 multiplied by -1/2
1*x + -2*y < 0 multiplied by -1/4
Goal solved by linear arithmetic!
Proof complete!

可以看到,首先,它通過反證法進行論證,即采用否定x≥7z+2目標x<7z+2并將其添加到假設中。

然后,它將假設中所有不等式轉化為“線性規劃”形式,變量在左邊,常數在右邊。

最后,它使用精確線性規劃來尋找這些不等式的線性組合,從而導致荒謬的不等式,在這種情況下0<1。

解決完問題之后,還可以使用proof()進行檢查。

有時候,遇到證明過程會涉及案例拆分的情況,那么證明助手最終會呈現樹狀結構。

對于這個證明助手,陶哲軒表示:非常滿意,并且愿意接受進一步的建議或貢獻新的功能。比如引入新的數據類型、公例和策略,或者貢獻一些有難度的例子。

此外還計劃開發用于估算符號函數的函數空間規范的工具。例如創建部署霍爾德不等式和索博列夫嵌入不等式等定理的策略。看起來sympy框架足夠靈活,可以為這類對象創建更多的對象類。

感興趣的旁友,可以前往去體驗下哦。

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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