新闻丨何杨辉教授讲述“AI助力的理论发现”

本次报告由何杨辉教授系统阐述了AI重塑数学与理论物理研究范式的三条路径。背景方面，传统数学物理研究面临形式化成本高、语义建模困难等挑战。研究目的旨在探索人机协作的新模式，通过"自下而上"的形式化验证、"自上而下"的数据驱动发现以及"元数学"的大语言模型应用，突破研究边界。结论指出，AI应服务于从提出问题到完成可验证证明的全链条，关键在于合理划分人机任务边界，建立共同语言体系，目前尚无成果完全通过衡量AI创新的"伯奇测试"。报告通过Lean数学库实践、椋鸟群飞猜想等案例，展示了数据驱动发现与形式化验证相结合的可能路径。