DeepMind maakte bekend dat zijn nieuwe AI, AlphaProof Nexus, formele bewijzen heeft geleverd voor uiteenlopende wiskundige vraagstukken die tot nu toe openstonden. De resultaten staan in een peer-reviewed artikel in het tijdschrift Science. Het systeem gebruikt Gemini 3.1 Pro om bewijzen te schrijven in de formele taal Lean en controleert elke stap automatisch.
Wat AlphaProof Nexus heeft bereikt
Volgens het artikel loste AlphaProof Nexus negen van de 353 Erdős-problemen op die nog als open staan geregistreerd, waaronder twee problemen die 56 jaar onopgelost waren gebleven. Ook bewees het 44 vermoedens uit de OEIS-database met gehele getallenreeksen, loste het een open vraag in de algebraïsche meetkunde op en verbeterde het een bekende grens in min-max-optimalisatie – een methode die wordt gebruikt bij het trainen van sommige AI-modellen.
Hoe het systeem werkt
AlphaProof Nexus is gebaseerd op Gemini 3.1 Pro, dat bewijsvoorstellen opstelt in Lean en direct feedback krijgt van de Lean-verificator. Als een voorstel niet klopt, geeft Lean een foutmelding die richting geeft aan de volgende poging. Voor bijzonder lastige deelproblemen kan het systeem een beroep doen op een gespecialiseerde tool genaamd AlphaProof. Het team deelde de negen oplossingen voor de Erdős-problemen online voordat het artikel werd gepubliceerd.
Waarom het ertoe doet
Voor wiskundigen biedt de AI een nieuwe manier om moeilijke problemen te onderzoeken en bewijzen automatisch te controleren, wat onderzoek mogelijk kan versnellen. Voor gebruikers van AI-tools kan de verbetering in min-max-optimalisatie leiden tot efficiëntere training van toekomstige modellen. De publicatie in een peer-reviewed tijdschrift laat zien dat door AI gegenereerde bewijzen serieus worden genomen door de wetenschappelijke gemeenschap, al is bredere validatie nog nodig.
