一个困扰数学界整整80年的难题，被人工智能解开了。这件事让埃隆·马斯克说出了一句意味深长的话。
OpenAI的一个内部推理模型近日给出了平面单位距离问题的完整证明。这道由数学家保罗·埃尔德什于1946年提出的组合几何难题，难倒了几代顶尖数学家，而AI用的方法出人意料：它将离散几何与代数数论中的Golod-Shafarevich理论联系起来，这是该领域此前从未有人尝试的路径。菲尔兹奖得主蒂姆·高尔斯看完证明后，将其称为"人工智能数学领域的一个里程碑"。
马斯克对此的反应是："我们的大脑缺少一个数学协处理器，但Neuralink或许有一天能够提供这个功能。"
这句话，值得认真对待。
AI的数学能力，已经不是"会做题"那么简单
在理解马斯克这句话之前，有必要先弄清楚这次AI的突破到底意味着什么。
过去三年，AI在数学领域的进展速度让很多人猝不及防。OpenAI的模型在国际数学奥林匹克竞赛中摘得金牌，GPT-5.2帮助破解了埃尔德什问题系列中的第281题，据报道就连计算机科学泰斗唐纳德·克努特也对Claude解决了他钻研数周都未能攻克的难题感到震惊。
但这些成就和埃尔德什单位距离问题的证明有一个本质区别。竞赛题目和已知框架内的难题，本质上是在寻找人类已经知道存在的答案。而这一次，AI找到了一条连领域内专家都从未想到的推理路径，发现了一个全新的数学结构。它不是在已知地图上找到了终点，而是画了一张没人见过的新地图。
曾联合创立Writely（后成为Google Docs）、同时也是两届国际数学奥林匹克银牌得主的史蒂夫·纽曼，给出了一个尖锐的判断：越来越多的证据表明，人类大脑可能远非高等数学的最佳载体。他用了一个生动的比喻，"长臂猿会嘲笑奥运攀岩选手，人体本来就不是为攀岩设计的"。
纽曼还援引了莫拉维克悖论来定位数学在人机竞争中的处境。这个悖论说的是：对人类来说容易的事（比如感知、运动）对机器来说反而很难，而对人类来说困难的事（比如逻辑推理和数学计算）机器往往更擅长。数学，恰恰处于机器最容易超越人类的那个区间。
"硬件升级"，马斯克给出的答案有多靠谱
面对这种局面，马斯克给出的答案不是"放弃竞争"，而是"升级硬件"。
他的逻辑其实并不复杂：AI之所以在数学上超越人类，本质上是因为它拥有人脑没有的计算架构。人脑在语言、情感、社会判断等方面仍然具有独特优势，但在纯粹的数学运算和符号推理上，生物神经网络先天存在瓶颈。既然如此，能不能给大脑接一个外挂模块？
Neuralink目前的实际进展是：植入设备可以读取神经信号，通过蓝牙传输，帮助瘫痪患者用意念控制电脑光标和机械臂。这在医疗领域已经是了不起的突破，但距离"数学协处理器"还有相当大的距离。用意念移动光标，和在脑海中调用代数数论模块解决组合几何问题，这中间横跨的不只是技术难度，还有对人类认知机制的根本性理解鸿沟。
不过，马斯克从来没有把Neuralink仅仅定位为医疗设备。他最初构想这家公司的出发点之一，就是应对AI带来的人类"落伍"风险，让人类在机器智能规模膨胀的时代保持某种竞争力。数学协处理器的提法，与其说是技术预告，不如说是对这一长期愿景的又一次公开表态。
当然，这个愿景面临的挑战是多层次的。神经接口的读写带宽、生物安全性、以及如何在不破坏现有认知网络的前提下嵌入新的计算模块，每一个问题都是尚未解决的重大课题。
人类还剩什么？
即便承认AI在数学推理上已经或即将全面超越人类，这场讨论还有一个更根本的问题没有答案：选择哪些问题去解决，构建新的数学语言，判断什么方向值得研究，这些能力目前仍然属于人类。
埃尔德什的证明固然令人震惊，但那道题是人类提出的。AI解决了问题，但问题本身的价值是由数学共同体判断的。在这个意义上，人类在数学中扮演的角色，或许正在从"计算者"转向"提问者"和"裁判员"。
这种分工能否长期维持，取决于AI是否最终也能在"选择问题"这件事上超过人类。目前没有人知道答案。
马斯克的"补丁"方案，或许是一个合理的备案，也或许只是一个乐观的时间表。但它至少说明，关于人类与AI如何共存这个问题，已经不再是哲学思辨，而是正在被当作工程问题来对待了。
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