Google DeepMind hat ein neues mathematisches Framework namens AlphaProof Nexus vorgestellt. Dieses System konnte unabhängig neun offene Probleme von der Liste des berühmten Mathematikers Paul Erdős lösen. Einige davon waren über ein halbes Jahrhundert lang ungelöst geblieben. Das System bewies zudem 44 Hypothesen aus der Online Encyclopedia of Integer Sequences (OEIS) und löste ein 15 Jahre altes Problem der algebraischen Geometrie. Dies berichtet Ixbt.com .
Das Hauptmerkmal des AlphaProof Nexus-Systems ist die Kombination des Sprachmodells Gemini 3.1 Pro mit dem formalen mathematischen Verifizierungssystem Lean. Im Gegensatz zu herkömmlichen LLMs generiert dieses System Beweise nicht in natürlicher Sprache, sondern Schritt für Schritt in der Programmiersprache Lean. Jeder Schritt wird automatisch von einem Compiler überprüft. Tritt ein Fehler auf, gibt Lean eine präzise Meldung zurück, aus der das Modell für den nächsten Versuch lernt. Dieser Ansatz verhindert logische Fehler (Halluzinationen) der KI.
Den Forschern zufolge beliefen sich die Rechenkosten für die Lösung eines einzelnen Problems auf mehrere hundert Dollar. Das System zeigte besonders gute Ergebnisse in Bereichen, in denen die Mathlib-Bibliothek gut ausgebaut ist, wie etwa Kombinatorik, Zahlentheorie und konvexe Optimierung. Dennoch wurden bisher nur neun von 353 offenen Problemen von Erdős gelöst, was zeigt, dass für die KI noch viel Arbeit vor ihr liegt.
Die Experten von DeepMind betonen, dass AlphaProof Nexus Mathematiker nicht ersetzen, sondern als neues Forschungswerkzeug dienen soll. Alle vom System erbrachten formalen Beweise wurden auf der Plattform GitHub veröffentlicht. Diese Arbeit erfolgte vor dem Hintergrund der Fortschritte von Konkurrenten wie OpenAI in der mathematischen Forschung. So hatte OpenAI zuvor mit seinem Reasoning-Modell die Distanz-Hypothese von Erdős widerlegt.
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