作者jackliao1990 (j)
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標題[其他] DeepMind:AI接解決七大數學難題之NS方程
時間Thu Jun 26 17:15:21 2025
https://digitrendz.blog/?p=20417
39歲西班牙數學家哈維爾·戈麥斯·塞拉諾與Google DeepMind合作,試圖快速解決人類
已知最棘手的謎團之一—納維-斯托克斯方程式,他本人也向媒體透露了這消息。這是七大
千禧年大獎難題之一,美國克萊數學學會為其解答提供100萬美元獎金。
他透露被稱為「納維-斯托克斯行動」的計畫已進行三年,由20人組成的團隊迄今為止一
直保持完全保密,儘管Google DeepMind的負責人(去年諾貝爾化學獎得主)在一月份的採訪
中無意中透露他們「接近解決一個千禧年大獎難題」,但沒有說明是哪一個。他表示:「
我們將在未來一年或一年半內看到。」
戈麥斯·塞拉諾在布朗大學任教,這是他首次公開談論這項研究。他解釋說:「現在學界
普遍認為這個問題很快就會解決。」這個挑戰可以追溯到19世紀,當時法國的亨利·納維
和愛爾蘭的喬治·加布里埃爾·斯托克斯分別於1822年和1845年獨立發表了描述水和空氣
等流體運動的方程式。根據流體溫度、黏度和初始速度,這些方程式可以計算流體在之後
某時間的速度。自這些方程式被提出兩個世紀以來,仍不清楚其解是否始終保持規律性或
者是否會發生爆炸(行為的突然變化),就像平靜海面上突然引發海嘯一樣。這些方程式對
於預測天氣、洪水、飛機運動或血液流動等相關現象至關重要。
這個謎團似乎即將迎刃而解。戈麥斯·塞拉諾與其他四位學者構成團隊,他們在普林斯頓
大學相識,現在分散在美國各地的不同機構。其中包括兩位地球物理學家—來自台灣的賴
景堯和中國的王永吉-他們是計算南極洲冰融化的複雜模型的專家、三位數學家:澳英雙
國籍的Tristan Buckmaster、西班牙的Gonzalo Cao Labora以及戈麥斯·塞拉諾本人-他是
在馬德里工人階級社區巴列卡斯橋長大的。
2014年加州理工學院的侯一釗團隊確實取得了重大突破,這要歸功於對問題的預先簡化。
侯的團隊沒有使用納維-斯托克斯方程式,而是使用瑞士數學家歐拉於1752年提出的一個
早期版本,該版本描述了理想、無黏性流體的運動。研究人員模擬了圓柱體內部的流體,
在某些初始條件下似乎產生了奇點。戈麥斯·塞拉諾的團隊用機器學習神經網路來改進解
決方案並了解奇點的形成位置和方式。他們三年前發表的結果被視為是百萬美元問題即將
解決的跡象。
這位西班牙數學家認為,世界上只有另外三個團隊有可能解決這個謎團:前面提到的侯一
釗;埃及裔美國人Tarek Elgindi和義大利人Federico Pasqualotto 組成的搭檔;以及由
Diego Córdoba領導的團隊,這位53歲的馬德里人在十多年前曾指導戈麥斯·塞拉諾在馬
德里數學科學研究所的博士論文,內容是關於海浪如何破碎。
戈麥斯·塞拉諾剛與Google DeepMind參與了另一項歷史性突破:AlphaEvolve,一個新的
高效解決複雜數學問題的AI。這位西班牙教授和他的美國同事陶哲軒(被視為當今最偉大
數學家)對該程式進行了四個月的訓練,解決了50個難題。戈麥斯·塞拉諾說:「在75%
的案例中,它與人類的最佳結果相符。在另外20%的案例中有所改進。」
他認為:「我認為一個受過訓練的人,如果閱讀相關文獻、大量編程並準備數月,或許可
以實現這一點。但AlphaEvolve在一天內就完成了。這才是真正的優勢。它能成為極大加
速研究的工具。它將改變我們進行數學研究的方式。」
Google DeepMind負責人Demis Hassabis去年因創建AlphaFold2而贏得諾貝爾化學獎,這
是能預測所有2億種已知蛋白質複雜結構的AI。該程式能在幾分鐘內完成過去需要數月工作
才能實現的任務。新型AlphaEvolve系統的革命之處在於它不是為了解決具體問題而創建的
系統而是廣泛的語言模型,無需專業知識即可解決各種數學分支中的問題。
Hassabis預測AGI將在2030年左右問世。戈麥斯·塞拉諾則更為謹慎「有些人比我更大膽
,他們預測在五年或十年內AI將達到史上最偉大數學家的水平。我不確定但我知道它的進
步速度極快。」
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1F:推 j0958322080 : 有解了什麼新的問題嗎 06/30 08:36