據DeepMind稱，他們的人工智能首次解決了一個長期困擾人類數學家的著名難題——如果這一成果經得起審查，那將是一個重大突破。

在接受《麻省理工科技評論》（MIT Technology Review）和《衛報》（The Guardian）采訪時，谷歌DeepMind的研究人員詳細介紹了他們的新AI工具。他們聲稱，該工具生成了一個全新的解決方案，用于解決所謂的“帽子集問題”（cap set problem），該問題涉及不斷增加點的數量，而這些點卻從不形成一條直線。

研究人員在《自然》（Nature）雜志上發表的論文中宣布了這一新發現，這將標志著人工智能首次做出了獨特的科學發現，而這一發現之前是未知的，因此不在其訓練數據中。考慮到人工智能在其訓練數據中即使有正確答案，也被認為會產生無意義的杜撰內容，這將是一個相當大的成就。

DeepMind開發的這一工具被稱為“FunSearch”，這個名字是指數學函數（而不是其他意義上的樂趣），它基于其AlphaZero AI構建，該AI解決數學問題就像在玩游戲一樣。它使用的大型語言模型（LLM）名為Codey，它接受計算機代碼的訓練和磨練，被編程為拒絕錯誤答案并將正確答案反饋到其模型中。

僅僅將代碼輸入人工智能是一回事，但讓它提出一個著名謎題的全新解決方案——盡管如MIT Tech指出的那樣，這花了幾天時間——則是完全不同的事情。

DeepMind的研究副總裁普什米特·科利（Pushmeet Kohli）告訴該網站：“這不在訓練數據中。它甚至是未知的。”

DeepMind科學家所聲稱的有一種神秘的質感：LLM或許——只是或許——自己思考了。

DeepMind的研究科學家阿爾胡賽因·法茲（Alhussein Fawzi）告訴MIT Tech：“說實話，我們有假設，但我們不確切知道這為什么有效。在項目開始時，我們不知道這是否會起作用。”

雖然顯然需要更多的研究來驗證這些說法，并試圖弄清楚FunSearch是如何生成其對帽子集問題的新解決方案的，但其創造者顯然非常興奮。

科利告訴《衛報》：“當我們開始這個項目時，沒有跡象表明它會產生真正新穎的東西。據我們所知，這是第一次由一個大型語言模型做出真正新穎的科學發現。”