近期全球数学界发生了一起标志性事件——30位顶尖数学家秘密集会测试最新AI数学能力，结果令人震惊。这些数学界的权威人士在亲眼目睹AI表现后，不得不承认人工智能已接近甚至在某些方面超越人类数学天才的水平。

突破性表现：AI陶哲轩的崛起

谷歌DeepMind团队开发的AlphaGeometry2系统在测试中展现出惊人能力：

• 19秒破解几何难题：成功解决2024年国际数学奥林匹克(IMO)第四题，该题要求证明两个特定角度的和等于180度
• 超越金牌选手：Nature杂志评价这一突破标志着AI在处理复杂数学问题上达到了人类金牌得主的水平
• 专项优势明显：对比测试中，其他AI模型如OpenAI的o1和谷歌的GeminiFlashThinking在同一测试中未能解决任何题目

AI的数学能力不仅限于竞赛题目，已延伸至高等数学研究领域：

清华大学成果：

• AIMathematician(AIM)框架能够独立完成吸收边界条件等经典理论问题的求解
• 自动调用基本定理构建证明过程，完成度获得专家认可

加州理工学院进展：

• 数学与AI小组在私人捐赠支持下取得重大突破
• 与加州大学圣巴巴拉分校、中国南开大学等机构建立新合作
• 强调智能策略而非单纯计算能力，使研究成果更易于传播

著名数学家陶哲轩联合60多位全球顶尖数学家推出了FrontierMath基准测试：

• 涵盖领域：数论、实分析等多个高难度数学领域
• 测试设计：采用全新原创问题与自动化验证机制
• 当前表现：最先进AI系统通过率仅2%，但已显示出快速进步趋势
• 争议与价值：尽管存在争议，该基准为AI数学能力发展提供了明确目标和评估工具

AI数学能力呈现出明显的"偏科"特征：

优势领域：

• 几何证明(AlphaGeometry2表现突出)
• 特定代数题和数论题(AlphaProof系统3天解决竞赛中的两道代数题加一道数论题)
• 结构化问题求解

当前局限：

• 组合数学问题解决能力较弱
• 存在"输出格式执着"现象——过度追求答案形式美观而忽视严谨性
• 仍会使用未经证明的假设
• 在USAMO(美国数学奥林匹克)难题测试中表现不佳

数学界对AI能力的认知正在快速转变：

• 初期态度：Buzzard等数学家曾表示如果AI能在FrontierMath上取得满分，"数学家的时代就结束了"
• 现实冲击：当OpenAI的o3在该数据集上取得破纪录的25.2%准确率时，整个AI数学圈为之震惊
• 评价转变：多位数学家承认AI已具备"本科生或预科水平"的数学能力
• 合作趋势：越来越多数学家开始探索与AI的合作研究模式

这一系列突破标志着AI在数学领域的发展已进入新阶段，从简单的计算工具演变为能够进行创造性数学思考的合作伙伴。尽管仍存在局限，但AI展现出的潜力已经改变了数学研究的传统范式，预示着人机协作解决数学难题的新时代即将到来。