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      AI與人類協作在數學領域迎來里程碑時刻 ——21世紀菲爾茲獎獲獎證明首次完成形式化驗證——IEEE Spectrum

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      獲菲爾茲獎的高維最優球堆積問題相關數學研究成果,如今由人類與AI人工智能協作完成了形式化驗證。

      作者:Benjamin Skuse(本杰明·斯庫斯)

      & IEEE Spectrum

      & Math.inc 2026-3-2

      譯者:zzllrr小樂(數學科普公眾號)2026-3-14


      圖源:Quanta Magazine

      2022年7月,烏克蘭數學家 Maryna Viazovska(瑪麗娜·維亞佐夫斯卡) 榮獲菲爾茲獎(該獎項被廣泛譽為 “數學界的諾貝爾獎”),這一消息曾轟動一時。她不僅是該獎項 86 年歷史中第二位獲獎的女性,更是在祖國烏克蘭遭俄羅斯入侵僅數月后摘得這一殊榮。參閱:。時隔近四年,Viazovska 再次引發關注。如今,在人類與人工智能的協作下,她的證明完成了形式化驗證,這標志著人工智能輔助數學研究的能力取得了飛速發展。https://cacm.acm.org/research/formal-reasoning-meets-llms-toward-ai-for-mathematics-and-verification/

      “這些新成果令人嘆為觀止,無疑標志著該領域的發展邁出了跨越式的步伐?!?普林斯頓大學博士后、人工智能推理領域專家 Liam Fowl 如此評價,他并未參與此次研究工作。

      在這項斬獲菲爾茲獎的研究中,Viazovska 攻克了球堆積問題的兩個難題。球堆積問題的核心是:在 n 維空間中,相同的圓形、球體等幾何體的堆積密度能達到多少?在二維空間中,蜂窩狀結構是最優解;在三維空間中,金字塔式的球體堆疊方式為最佳。但隨著維度增加,尋找最優解并證明其最優性的難度會急劇攀升。

      2016年,Viazovska解決了兩個維度下的球堆積難題。她運用名為(擬)模形式的強大數學函數,證明了被稱為 E?的對稱排列是 8 維空間中的最優球堆積方式,隨后又與合作者一同證明,另一種名為利奇格(Leech lattice)的球堆積結構是 24 維空間的最優解。盡管這一成果看似抽象,卻有望為解決現實生活中與密堆積相關的問題提供幫助,其中就包括智能手機和空間探測器所使用的糾錯碼技術。

      該證明已通過數學界的驗證并被認定為正確,這也為 Viazovska 贏得了菲爾茲獎的認可。但形式化驗證 —— 即讓計算機對證明進行驗證的過程,則是另一項極具挑戰性的工作。2022 年以來,人工智能輔助的形式化證明驗證技術取得了諸多進展。

      一次偶遇促成形式化驗證項目落地

      數年后,在瑞士洛桑,大三本科生 Sidharth Hariharan 與 Viazovska 的一次偶遇,重新點燃了她對球堆積問題證明進行形式化驗證的興趣。盡管職業生涯尚處于起步階段,Hariharan 已在證明形式化領域展現出出色的能力。

      “對證明進行形式化驗證,就如同蓋上一枚橡膠圖章,是對推理邏輯正確性的正式認證。”Fowl 說。

      Hariharan 向 Viazovska 分享了自己如何通過證明形式化的過程學習并深入理解數學概念。對此,Viazovska 出于好奇,表達了對自己的證明進行形式化驗證的意愿。由此,2024年3月,“基于 Lean 的球堆積問題形式化驗證項目” 正式啟動 https://thefundamentaltheor3m.github.io/Sphere-Packing-Lean/ 。Lean 是一款廣受認可的編程語言兼 “證明助手”,數學家可借助它撰寫證明,再由計算機對證明的絕對正確性進行驗證。

      研究團隊展開協作,撰寫了一份便于人類閱讀的 “藍圖”。這份藍圖用于梳理 8 維球堆積證明的各個組成部分,明確其中哪些部分已完成形式化驗證或證明、哪些尚未完成,進而在 Lean 中對缺失的內容進行證明和形式化驗證。

      “我們為該項目搭建代碼庫耗時約15個月,直至2025年6月才開放公共訪問權限。” 如今已是卡內基梅隆大學一年級博士生的 Hariharan 回憶道,“同年10月末,我們首次收到了Math, Inc. 公司的聯系?!?/p>

      人工智能助力研究提速

      Math, Inc. 是一家初創企業,正研發一款名為 Gauss(高斯)的人工智能系統,其專門用于自動完成證明的形式化驗證。“Gauss 是一種特殊的推理智能體語言模型,能將傳統的自然語言推理與完全形式化的推理相結合?!?該公司首席執行官兼聯合創始人 Jesse Han 解釋道,“因此,它能完成文獻檢索、調用工具、用計算機編寫 Lean 代碼、做筆記、啟動驗證工具、運行 Lean 編譯器等一系列操作?!?/p>

      此前,Math, Inc. 就曾登上頭條 —— 該公司宣布,Gauss 僅用三周時間就完成了素數定理強形式(PNT)的 Lean 形式化驗證,而這一工作此前菲爾茲獎得主 Terence Tao(陶哲軒) 與 Alex Kontorovich(亞歷克斯·康托羅維奇)也一直在推進。此次,該公司同樣聯系了 Hariharan 及其團隊,表示 Gauss 已證明了與他們的球堆積項目相關的數個結論。

      “他們告知我們,已經解決了 30 個待證問題(sorrys),也就是證明了我們想要驗證的 30 個中間結論?!盚ariharan 解釋道。研究團隊共享了其中一部分待證問題的驗證結果,并將其與自身的研究成果整合。“其中一個驗證結果還幫助我們發現了項目中的一處筆誤,我們隨后對其進行了修正?!盚ariharan 補充道,“這次合作的成效十分顯著?!?/p>

      從8維到24維的突破

      就在此次合作后,Math, Inc. 突然杳無音信,仿佛對該項目失去了興趣。但當 Hariharan 及其團隊仍在潛心研究時,這家公司正著手打造升級版的 Gauss 系統。“1 月中旬,我們取得了一項研究突破,研發出性能大幅提升的 Gauss 新版本。”Han 表示,“這個新版本僅用 2 至 3 天,就重現了此前耗時三周完成的素數定理強形式形式化驗證成果?!?/p>

      數日后,升級后的 Gauss 系統重新投入到球堆積問題的形式化驗證工作中。依托 Hariharan 及其團隊分享的珍貴前期藍圖和研究成果,Gauss 僅用 5 天時間,不僅自動完成了 8 維球堆積證明的形式化驗證,還發現并修正了已發表論文中的一處筆誤。

      “1月末,當他們聯系我們并告知研究完成時,毫不夸張地說,我們感到無比震驚。”Hariharan說,“但歸根結底,這項技術讓我們滿懷期待,因為它擁有創造非凡成就、為數學家提供卓越助力的潛力?!?/p>


      夕陽落在卡內基梅隆大學哈默施拉格大廳的身后,Sidharth Hariharan 正投身于球堆積證明的驗證工作。(配圖:Sidharth Hariharan)

      2月23日,8維球堆積證明的形式化驗證成果正式公布,這一成果本身就標志著自動形式化驗證技術與人工智能 - 人類協作模式迎來了里程碑時刻。而如今,Math, Inc. 又公布了一項更令人矚目的成就:Gauss 僅用兩周時間,就完成了 Viazovska 提出的 24 維球堆積證明的自動形式化驗證,相關代碼量超 20 萬行。

      8維和24維球堆積證明在基礎理論和整體論證架構上存在共性,這意味著 8 維證明中的部分代碼可經過重構后復用。但此次驗證 24 維問題時,Gauss 并無現成的藍圖可循。“而且這項工作的復雜程度遠高于 8 維的情況,因為關于利奇格的諸多性質,尤其是其唯一性,有大量背景資料亟待補充完善?!盚an 解釋道。

      盡管 24 維球堆積證明的形式化驗證是由人工智能自主完成的,但 Han 和 Hariharan 均認可人類為這一成就奠定的諸多基礎,認為這歸根結底是人類與人工智能協作的成果。

      而在 Han 看來,這一成果的意義遠不止于此:它標志著數學領域革命性變革的開端,超大規模的形式化驗證將成為常態?!斑^去,程序員需要在穿孔卡片上編寫程序,而如今,編程行為早已與記錄程序的物理載體相分離?!?他總結道,“我認為,這類技術的最終價值,是讓數學家擺脫繁瑣的機械性工作,全身心投入到他們最擅長的事情中 —— 構建全新的數學世界。”

      Math.inc相關報道

      完成高維球堆積問題的形式化證明

      借助 Gauss 人工智能系統,我們助力完成了 8 維和 24 維球堆積問題的形式化驗證,證實 E?格與利奇格能在對應維度中實現無重疊球體的最密堆積。

      上述成果最初由 Maryna Viazovska 與其合作者證明,也讓 Viazovska 斬獲了 2022 年國際數學家大會的菲爾茲獎。這是本世紀首個完成形式化驗證的菲爾茲獎獲獎成果。

      問題背景

      在 n 維空間中,相同球體的堆積密度能達到多少?一維空間中,該問題的解答顯而易見;二維空間的初等證明也已問世數十年。三維空間的相關猜想由 Kepler 于 1611 年提出,直到 1998 年才由 Thomas Hales 完成證明 —— 這一證明高度依賴計算機輔助,后續又耗時十余年才完成形式化驗證。

      此后,該問題在其他維度一直懸而未決,直至 Viazovska 發現了其與模形式理論的驚人關聯,率先攻克了 8 維空間的難題。短短數日內,Cohn、Kumar、Miller、Radchenko 與 Viazovska 攜手,沿用相似方法解決了 24 維空間的球堆積問題。時至今日,該問題在其余維度仍未找到答案。

      Peter Sarnak 曾這樣評價 Viazovska 的精妙論證:"大道至簡,偉大的成果皆如此"。這一研究也為她贏得了被譽為 "數學界諾貝爾獎" 的菲爾茲獎。此后,Viazovska 進一步完善了自己提出的理論,證明了包括泛最優性在內的更多結論。8 維和 24 維球堆積問題的解法,融合了離散幾何、調和分析與數論的深度交叉應用,是 21 世紀最具突破性的數學成果之一。

      形式化驗證過程

      2024 年,Sidharth Hariharan 與 Maryna Viazovska 聯合發起 8 維球堆積問題的形式化驗證項目。他們與 Chris Birkbeck、Seewoo Lee、Gareth Ma、Bhavik Mehta 攜手,撰寫了詳盡的研究藍圖,并開發了龐大的代碼庫 —— 其中包含了球堆積、格、(擬)模形式相關的全新定義與定理,而這些內容均未收錄于 Mathlib 數學庫中。

      2025年11月,我們首次與球堆積項目維護團隊展開合作。通過初代 Gauss 系統,我們成功證明了模形式、徑向施瓦茨函數、基礎球堆積理論的多個關鍵結論,隨后便將目標鎖定在更具挑戰性的方向:完成該項目的剩余驗證工作。

      僅用 5 天時間,Gauss 就自動證明了 8 維球堆積驗證所需的全部剩余結論。據球堆積項目團隊估算,若使用現有工具完成 8 維空間的驗證工作,還需額外投入 6 個月的時間。在此之后,Gauss 僅以原始論文為輸入,在必要時自主開展文獻檢索,耗時兩周就完成了 24 維球堆積問題的自動形式化驗證。這也讓球堆積問題形式化驗證的代碼總量從 7 萬行增至約 20 萬行。

      驗證過程中,Gauss 自主證明了模形式、離散幾何、圍道積分、傅里葉分析領域的諸多重要結論。它為該項目帶來的貢獻,以前所未有的速度推動了這一重大數學成果的驗證進程,成為自動形式化驗證領域的一座歷史里程碑。

      項目規模

      3500行代碼 —— 德布魯因相關成果形式化驗證(2025年6月)

      25000行代碼 —— 素數定理強形式形式化驗證(2025年9月)

      約20萬行代碼 —— 球堆積問題形式化驗證(2026年2月)

      人類團隊開展的單一目標形式化驗證項目,往往需要研究者投入整個職業生涯,耗時十余年甚至更久,其代碼量也鮮有超過 50 萬行的情況。Mathlib 數學庫自 2017 年起由 600 余位貢獻者共同搭建,目前代碼量約為 200 萬行。而借助 Gauss 系統,三周時間就能完成的工作,在不久前還需要耗費數年才能實現。

      未來展望

      數學的形式化驗證,能讓所有已知研究成果實現可檢索、可組合、可機器解析,進而推動數學研究的提速。對 8 維、24 維球堆積這類成果開展形式化驗證,能嚴謹證明看似獨立的數學領域之間存在的深層結構關聯,讓我們對數學知識的整體性有更深刻的理解。

      無錯誤編譯的形式化證明并非研究的終點,更艱巨、更具深遠意義的挑戰還在后續:在全球范圍內對形式化數學知識進行整理、整合與維護。未來數年,隨著人工智能系統生成的證明成果不斷增多,這將成為全世界共同面對的課題。將這些證明成果整合到持續拓展、兼容互通的知識庫中,很快會成為規模化開展形式化驗證的基本要求。我們將繼續與球堆積項目維護團隊及其他形式化數學庫合作,確保 Gauss 生成的代碼能長期為后人所用、便于維護。作為該方向的第一步,我們已借助 Gauss 對其生成的形式化驗證代碼進行自動重構、優化與風格改進,將代碼量從峰值時的 50 萬行精簡至發布版本的約 20 萬行。

      致謝

      本研究工作得到美國國防高級研究計劃局(DARPA)指數性數學(expMath)項目的資助,在此致以誠摯的感謝。同時,感謝 Lean 社區的所有合作者,包括以 Chris Birkbeck、Sidharth Hariharan、Seewoo Lee、Bhavik Mehta、Maryna Viazovska 為核心的研究團隊;也感謝 Jeremy Avigad、Kevin Buzzard、David Loeffler、Gareth Ma、Pietro Monticone、Mathlib 數學庫維護團隊以及數學計算機輔助推理研究所提供的寶貴支持。

      參考資料

      https://spectrum.ieee.org/ai-proof-verification

      https://www.math.inc/sphere-packing

      https://github.com/math-inc/Sphere-Packing-Lean

      https://www.math.inc

      https://thefundamentaltheor3m.github.io/Sphere-Packing-Lean/

      https://cacm.acm.org/research/formal-reasoning-meets-llms-toward-ai-for-mathematics-and-verification/

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