bingdada加州大学洛杉矶分校教授Ernest Ryu借助GPT-5解决了困扰数学界40年的NAG优化问题。本文深入分析了AI如何通过跨领域知识整合和快速迭代，帮助数学家突破思维局限，展现了AI与人类协作在科学研究中的巨大潜力。
2025年11月24日，一则消息在数学界和AI领域引起震动：加州大学洛杉矶分校（UCLA）的应用数学教授Ernest Ryu借助GPT-5，成功解决了一个困扰学界40年的开放性问题。这不仅是数学研究的一次突破，更标志着AI与人类协作的新范式正在形成。 每一个重大的数学问题背后都有故事——有人提出问题，有人尝试解答，有人失败，最终，或许有人成功。而这次，研究者手中的工具是一种能够快速从海量数学论文中提取思路和技术的AI系统。
故事要从1983年说起。数学家Yurii Nesterov提出了Nesterov加速梯度法（NAG），这是一种通过“前瞻”机制来加速算法收敛的优化方法。与传统算法逐步计算梯度不同，NAG在“预测点”上计算梯度，使算法能够做出更明智的最终更新。 核心问题在于：当算法使用NAG时，速度会显著提升，但增加的“动量”是否会影响算法的稳定性？与汽车引擎在过度使用后可能失效不同，NAG似乎在提供“速度提升”的同时不引入不稳定性。几十年来，研究者观察到这一现象，却无法完全解释其背后的原因——为什么NAG既能保持快速又能维持稳定？
Ernest Ryu教授在应用数学和优化理论领域深耕15年。2023年，他首次尝试使用ChatGPT-3.5解决简单的数学和逻辑问题，比如跨时区安排多人会议。他发现模型能理解隐式约束（如无人希望在凌晨12点到6点开会），但生成准确结果的能力参差不齐。 当OpenAI在2025年发布GPT-5后，Ryu听说其数学能力有了显著提升。他决定再次尝试，看看这个更成熟的模型能否处理更复杂的问题。他未曾预料到，这次尝试会为领域内一个长期未解之谜做出实质性贡献。
Ryu开始用GPT-5探索这个开放性问题。他经常在孩子入睡后工作到深夜，不断向模型提问。令Ryu印象深刻的是GPT-5的创造力和非传统方法——它提出的思路有时完全出乎他的意料。 “它采用了一种我从未想过的有趣方法，”Ryu说，“就像我珍视的人类头脑在数学头脑风暴中迸发的灵感一样。所以我决定，好吧，让我再推进一步。”
在整个过程中，GPT-5并没有发明新的数学工具或原理。它的强项在于：
Ryu将GPT-5视为可以碰撞想法的合作者。他注意到模型会持续产生创造性想法，推动他走向新的、意想不到的方向。当他提出问题时，模型会给出一个方向——无论对错——Ryu会迅速评估：如果感觉行不通，立即转向；如果显示潜力，就深入探索。 这种过程的速度将通常需要数天的工作压缩到了数小时。 “GPT-5是一个非常不寻常的合作者，”Ryu说，“因为它会提出完全出乎意料的建议。” “数学研究的方式是：你有一些想法，当你或同事提出一个粗略的想法时，你会有一种感觉，知道它是否可行。这就是AI与人类伙伴关系可以发挥特别好的地方。”
NAG是一种优化方法，通过“前瞻”机制加速算法收敛：
简化来说，优化理论家们想知道：为什么算法动量的增加不会显著影响其稳定性？在训练机器学习模型或解决工程问题时，效率至关重要，以避免浪费计算资源和产生缓慢结果。 “通过扩展优化理论中的可用理论工具，我们共同设计针对效率、稳定性和安全性进行优化的算法，”Ryu说。他和多位研究者多年前就曾尝试解开这个谜题，但未能找到揭示解决方案的数学证明。
值得注意的是，GPT-5并非发明新的数学理论，而是通过强大的知识整合能力，帮助研究者发现已有工具的新应用。这正体现了AI与人类协作的最佳方式：
Ernest Ryu教授的故事告诉我们，AI并非要取代数学家，而是成为他们强大的合作伙伴。通过GPT-5，研究者能够更快地探索想法，发现原本可能错过的路径，最终解决那些看似简单却长期悬而未决的难题。 正如Ryu所说：“这些系统当与人类专业判断相结合时，可以成为强大的探索工具。”这或许正是数学发现新纪元的开端——一个人类智慧与机器智能协同工作的时代。 随着GPT-5等AI工具的持续进化，我们有理由期待更多长期未解的数学谜题将被解开，而人类与AI的协作模式也将不断深化，推动科学发现进入一个全新的阶段。
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