数学大师陶哲轩油管首秀，仅用33分钟，AI助力完成人类一页纸证明，见证科技与数学的震撼碰撞。

第一个产出就很炸裂：人类需要写满一页纸的证明，结果借助AI 33分钟就搞定了？！

整个过程看起来一气呵成，还是全程“盲证”不用过脑子那种。

对于这一操作，网友们惊呆：这具有足够的历史意义。

在没有明显引导、宣传之下，他的订阅数一天时间已经有900+，观看数超两千，目前仍然在高速增长中。

大家赶在爆火之前留言：

今天我们相聚在这里，就是为了见证伟大数学频道的诞生。

具体来看看是如何做到？

33分钟盲证定理

陶哲轩这次选取了泛代数中的一个命题，即证明Magma方程E1689蕴含E2。

方程具体是什么不重要，我们只需要了解，即使是方程理论项目的合作者Bruno Le Floch，也足足人工花了一页纸才完成证明。

而用上AI后，整个证明过程仅用时33分钟：

具体而言，陶哲轩尝试完全基于Bruno Le Floch的草稿，逐行进行形式化。

他将草稿拆分为微小逻辑单元，交由GitHub Copilot生成代码骨架，再以Lean的canonical策略匹配填补细节，过程中也涉及部分手动补全。

最终，整个形式化证明能够在Lean中通过验证。

不仅时间大大缩短了，更重要的是满足了“人类可读性”。

要知道Bruno Le Floch最初挑战该问题时，曾在论文中宣称E1689-E2的所有已知证明都依赖计算机辅助。

直到后来他使用prover9 ATP（自动定理证明器）给出了一个更具可读性的人类版本，所以才对之前的想法产生动摇：

它是否仍然可以被认为是计算机辅助的，我不确定。

针对这一疑惑，陶哲轩提议今后可以在论文中明确说明，虽然最初的证明是由计算机生成的，但在项目进行过程中，研究者们成功地将其转化为一个人类可读的证明。

并且为了实际验证AI能在多大程度上开启自动化形式证明，陶哲轩就此开启了本次YouTube首秀。

通过几次亲自尝试，陶哲轩得出了如下结论：

这种半自动化的方法适用于那些技术性强、概念性弱的论证，即那些主要关注细节准确性而非整体概念理解的证明。

并且他再一次强调，AI辅助证明能够把数学家从一些相对不重要的繁琐事务中解放出来，“让AI去做一些它擅长的事”。

在他看来，尽管最终的结果“并不优雅”，但它体现了AI辅助证明的巨大潜力。

最后需要说明一下，陶哲轩并非一次就成功了。

据他在视频中透露，前两次的证明过程都出现了一些“bug”——

第一次拿到的代码才到第5行他就有点看不懂了，所以选择了重开；第二次虽然完成了所有证明（用时48分钟），但由于是新人博主不太熟悉录屏设备，导致屏幕分享失败，因此又只能重来。

数学证明助手迎来2.0版本

此外，还有他开发的数学证明助手迎来2.0版本升级。

根据介绍，这是一个用Python开发的轻量级证明助手，其功能远逊于Lean、Isabelle或Rocq等完整证明助手，但（希望）它能够轻松用于证明一些简短而繁琐的任务。

一个具体的目标是，为渐近分析提供支持。

两周前，在大模型的帮助之下，他花了四个小时编程得到了这么一个概念验证工具。

结果不到两周，这个工具就迎来了全面改进——

首先，将其改造成一个基本的证明助手，使其能够处理一些命题逻辑；其次，根据反馈，这个证明助手变得更为灵活（在几个关键方面刻意模仿精简证明助手）。

目前这个助手有两种模式：假设模式和策略模式。其中策略模式作为默认模式，有点类似于Lean、Isabelle或Rocq里面那样式儿的策略模式。

目前策略列表主要分为四类：

• 命题策略（主要围绕通过布尔运算操纵命题）
• 线性算术策略（依赖于线性规划及其变体）
• 替代策略——用一个假设或目标替代另一个假设或目标的各种技术
• 简化策略——利用其他可用假设来“简化”假设或目标的方法

当然这些还不是全部，这个助手支持扩展，大家可以在里面进行添加。

举个例子。

如果x，y，z是正实数，且x<2y和y<3z+1，证明x<7z+2。

将它形式化就会变成：

>>> 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

证明助手接收到指令后，指导助手使用各种“策略”来简化问题，直到问题得到解决。

那么这个问题可以通过线性算术Linarith()求解。

>>> p.use(Linarith())

Goal solved by linear arithmetic!

Proof complete!

如果想要有详细解释，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，它通过反证法进行论证，即采用否定x≥7z+2目标x<7z+2并将其添加到假设中。

然后，它将假设中所有不等式转化为“线性规划”形式，变量在左边，常数在右边。

最后，它使用精确线性规划来寻找这些不等式的线性组合，从而导致荒谬的不等式，在这种情况下0<1。

解决完问题之后，还可以使用proof（）进行检查。

有时候，遇到证明过程会涉及案例拆分的情况，那么证明助手最终会呈现树状结构。

对于这个证明助手，陶哲轩表示：非常满意，并且愿意接受进一步的建议或贡献新的功能。比如引入新的数据类型、公例和策略，或者贡献一些有难度的例子。

此外还计划开发用于估算符号函数的函数空间规范的工具。例如创建部署霍尔德不等式和索博列夫嵌入不等式等定理的策略。看起来sympy框架足够灵活，可以为这类对象创建更多的对象类。