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4月6日，記者從北京大學北京國際數(shù)學研究中心了解到，該中心董彬教授課題組與合作者組建的AI4Math團隊用自主構建的自動化AI框架解決了交換代數(shù)中一個開放問題——Anderson猜想，并在Lean 4中完成了約19000行的形式化驗證。這是國內(nèi)首次以AI框架攻克交換代數(shù)開放問題并實現(xiàn)大規(guī)模形式化驗證，開辟了數(shù)學與AI深度融合的更多可能。

Anderson（安德森）猜想由美國數(shù)學家D.D.Anderson于2014年提出，它關注的是“準完備局部環(huán)”的一類性質(zhì)——這類環(huán)旨在用代數(shù)工具刻畫幾何對象局部（如某點附近）的無窮小結構與變形。該猜想提出后十余年始終無人突破。

此次解決Anderson猜想，北京大學AI4Math團隊搭建的雙智能體協(xié)作框架功不可沒。該框架由自然語言推理智能體Rethlas和形式化驗證智能體Archon組成。

研究中，Rethlas通過團隊自研的Matlas自然語言語義檢索系統(tǒng)，從上千萬條數(shù)學陳述中精準定位到與猜想看似無關的整環(huán)完備化理論成果，以此構造反例。隨后，Archon將證明轉化為約19000行Lean 4代碼，并在過程中自主發(fā)現(xiàn)初始方案存在隱含的邏輯漏洞，重新設計了形式化證明的整體技術路線，還在所需數(shù)學概念于Lean形式化數(shù)學庫中尚未收錄時，自主找到等價替代路徑，最終完成的代碼覆蓋6篇外部論文關鍵結果，完成同等規(guī)模形式化工作的效率較經(jīng)驗豐富的Lean專家提升至少10倍。

該成果的背后是團隊三年的技術積累與跨學科協(xié)作。2023年，北京大學AI4Math團隊正式組建，它由一群對這個方向有共同判斷的人逐步自然匯聚而成，團隊成員來自代數(shù)與數(shù)論、優(yōu)化、機器學習與人工智能等方向。

董彬告訴科技日報記者，團隊認為，讓AI做嚴肅數(shù)學推理，檢索最為關鍵。他們打造了雙引擎檢索架構——LeanSearch和Matlas。LeanSearch用自然語言描述需求即可語義檢索出相關定理，現(xiàn)已被Lean官方社區(qū)廣泛使用。Matlas則覆蓋上千萬條數(shù)學陳述，支持命題級語義檢索。在這些基礎設施之上，他們搭建了前述兩個AI智能體。

北京大學數(shù)學科學學院院長、中國科學院院士劉若川指出，此次探索不僅解決了具體數(shù)學問題，更驗證了AI與數(shù)學融合的新研究范式。中國科學院院士田剛由此呼吁，應鼓勵和支持青年學者大膽創(chuàng)新，進一步推動AI與數(shù)學的深度融合，并在國家急需解決的重大科技問題中發(fā)揮關鍵作用。