人工智能为数学而来。现在它正在追赶其余的科学

上周，我参加了尼尔·汤普森在麻省理工学院的演讲，他研究计算和人工智能的进展。在短短半个小时的时间里，汤普森提出了一个令人信服的案例：人工智能即将颠覆多个科学领域。当数学家们对人工智能在其领域实现自动化的方式感到困惑时，汤普森的最新研究表明，由于前沿模型快速发展的能力，概率、统计理论、经济理论、高能理论、引力和宇宙学以及量子物理学可能是下一个。研究显示，从 2024 年中期到 2026 年中期，最好的人工智能模型从能够正确解决这些领域约 2% 的理论问题上升到约 35% 的此类问题。而且没有迹象表明这一进展会放缓。 “在短短几年内，我们预计许多理论问题将在人工智能解决问题的能力方面得到彻底改变，”汤普森说。从广义上讲，汤普森的实验室深入研究计算机科学的进步如何影响社会和创新。 Thompson 与博士生 Gabriel Manso 和研究科学家 Claudio Mayrink Verdun 一起进行了这项研究，研究了 2025 年 12 月至 2026 年 5 月期间在线发布的研究论文中提出的问题，然后测试不同的 OpenAI 模型（o1、o3、GPT-5、GPT-5.1、GPT-5.4 和 GPT-5.5）是否可以解决这些问题。至关重要的是，这些问题的解决方案是在 GPT-5.5 及之前模型的训练截止后发表的论文中找到的。这意味着他们测试的模型必须自己找出解决方案，而不是依赖于作为训练数据输入的答案。 （这些论文是测试模型解决能力的基本事实。）研究人员还阻止了互联网访问，这使得他们测试的模型无法在线查找解决方案。这项研究涵盖的领域是有限的——三人专注于人工智能模型无需运行模拟或实验即可解决问题的领域。但这项研究表明，目前在数学中感受到的那种冲击波可能会波及其他以数学和理论为主的科学探究领域。上个月，OpenAI 宣布一个未发布的模型解决了数学领域一项长期存在的重大挑战，即纳维-斯托克斯模型，该模型涉及解释流体运动行为的方程，震惊了数学界。纽约大学的一位数学家一直与另一位与 Anthropic 相关的学者合作，他指责 OpenAI 在得知他们的进展后对他们进行了迷惑，这一事件引起了极大的争议。此后，OpenAI 和其他公司针对长期存在的数学问题宣布了数百个解决方案，引发了该领域的某种危机。一些数学家呼吁限制人工智能的使用，并警告说解决问题的过程通常与获得最终答案一样有用。