数学と物理学の研究でAIが証明検証と問題解決を支援、人間の創造性を補完

Harmonic（パロアルト）の Aristotle、OpenAI（サンフランシスコ）、Google DeepMind（ロンドン）などの企業が開発したAIシステムが、数学者Paul Erdősの難題や研究レベルの未解決問題、First Proof Projectの課題など複数の数学問題を解いている。

AIは証明を1行ずつ検証してエラーを検出し、反例を体系的に探索し、論証の中間ステップを提案することで、数学と理論物理学の研究をサポートしている。一方、AIは研究課題の選定や、問題が学界でいかに位置付けられるかという文脈判断では限界があり、人間の創造性と判断が依然として必要とされている。

形式化（非形式な議論をコンピュータで処理できる形に変換する作業）では、数学者Terence Tao（カリフォルニア大学ロサンゼルス校）が自身の論文をproof assistant（Lean4）で検証した際、論理的なギャップを発見するなど、人間の労力を削減しながらより正確な数学の蓄積につながっている。