Isang machine ang nakakasolve ng mga problema sa matematika na nagpahirap sa mga tao sa loob ng dekada. Ang AlphaProof Nexus ng Google DeepMind, isang sistema na nagpapagsasama ng malalaking language models at ang Lean formal proof assistant, ay nakakamit na lutasin ang 9 sa 353 bukas na problema ni Erdős at patunayan ang 44 sa 492 bukas na konjektura mula sa Online Encyclopedia of Integer Sequences (OEIS).
Ang gastos bawat problema: ilang daan na dolyar. Ang mga problema mismo, sa ilang mga kaso, ay hindi pa nalutas nang higit pa kaysa sa haba ng buhay ng karamihan sa mga nagbabasa nito.
Ano talaga ang ginagawa ng AlphaProof Nexus
Lumalampas sa AI hallucination ng AlphaProof Nexus sa pamamagitan ng pagpapairal ng kakayahang mag-generate ng isang AI model sa pagsusuri ng pormal na patunay sa pamamagitan ng Lean proof assistant. Ibinibigay ng AI ang patunay, at pagkatapos ay isang hiwalay na sistema ng pagsusuri ang tumitingin sa bawat lohikal na hakbang. Kung hindi magtatagumpay ang patunay, ito ay tatanggihan.
Nadokumento ang mga resulta sa isang arXiv preprint (2605.22763v1) na ipinakalabas noong Mayo 21, 2026. Lahat ng pormal na patunay at piniling bersyon sa natural na wika ay naging magagamit sa isang GitHub repository na isinapanatili sa pagitan ng Mayo 20 at 22, 2026. Ang mga halimbawang problema na tinugon ay kasama ang mga variant #125, #138, #741, at #12 mula sa Erdős problem catalog, na ibinahagi sa pamamagitan ng mga diskusyon sa erdosproblems.com.
Gumagamit ang sistema ng ano ang tinatawag ng DeepMind na “agentic loops” na kaugnay sa pag-check ng patotoo, pag-itera at pagpapabuti ng mga patotoo laban sa pormal na checker hanggang sa umabot sila sa pagpasa o hanggang sa makakabuo ang sistema na hindi ito makakasolve ng problema.
Isang pangunahing bersyon ng agente ay nakakasolve din ng 9 mga problema ni Erdős, ngunit sa mas mataas na computational cost, na nagpapakita na ang buong Nexus architecture ay mas epektibo kaysa sa mas kakayahang pang-tekno sa mga pangunahing termino.
Bakit mahalaga ang mga problema ni Erdős
Si Paul Erdős ay isa sa mga pinakamalikhaing matematiko sa kasaysayan, responsable sa pagtatala ng mga hundreds na problema sa kombinatoriks, teorya ng bilang, at teorya ng grap. Marami sa mga problema na ito ay may perang reward na idinagdag niya mismo.
Ang paglutas ng 9 sa 353 bukas na mga problema ni Erdős ay humigit-kumulang 2.5%. Bawat isa ay kumakatawan sa isang hangganan ng kaalaman sa matematika kung saan ang mga propesyonal na matematiko ay nakagawa ng kaunting pag-unlad o walang pag-unlad, minsan para sa mga dekada.
Ang pagpapatotoo sa 44 sa 492 bukas na konjektura ng OEIS, humigit-kumulang 9%, ay nagpapakita na ang sistema ay maaaring magtrabaho sa isang saklaw ng mga matematikal na larangan kaysa maging makitid na espesyalisado.
Binubuo ng AlphaProof Nexus ang nakaraang trabaho ng DeepMind sa AlphaProof, na nakamit ang antas ng pilak na medalya sa 2024 International Mathematical Olympiad. Ang paglakas mula sa solver ng Olympiad patungo sa prover ng antas ng pananaliksik ay malaki: ang mga problema sa Olympiad ay disenyo upang makuha sa loob ng ilang oras ng mga may talentong tao, habang ang mga bukas na pananaliksik na problema ay walang ganitong jamin.
Ano ang ibig sabihin nito para sa AI verification at crypto
Wala ang AlphaProof Nexus sa direktang ugnayan sa cryptocurrencies, mga digital asset, o mga token. Ibinuo ito ng DeepMind para sa matematikal na pananaliksik, na may inaasahang aplikasyon sa kombinatoriks, alhebraikong heometriya, at optimisasyon.
Ang pangunahang teknolohiya, ang AI-driven formal verification, nasa intersection ng ilang mga problema na pinapahalagahan ng industriya ng cryptocurrency. Ang smart contract auditing, zero-knowledge proof generation, at cryptographic protocol verification ay lahat ay nakasalalay sa parehong pangunahing kakayahan: ang pagpapatunay na tama ang mga pahayag na lohikal.
Ang formal verification ay ang proseso ng matematikal na pagpapatotoo na ang software ay gumagana ayon sa layunin. Ito ay nakaranas ng mataas na gastos at mabagal sa nakaraan, kailangan nito ng espesyalisadong eksperto. Isang sistema na makakagawa at mapatotohanan nang awtomatiko ang mga formal proof para sa ilang daan-daan dolyar bawat problema ay nagbabago sa ekonomiks ng ekwasyon na iyon.
Ang zero-knowledge proof, ang kriptograpikong teknik na nagtataguyod ng mga blockchain na nakatuon sa privacy at mga solusyon sa pag-scall ng layer-2, ay nangangailangan ng masusing matematikal na pagbuo. Ang mga pagkakamali sa disenyo ng ZK circuit ay maaaring magpababa sa privacy at seguridad.