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Case study: proving sqrt(2) irrational with LPTP and an LLM

本文通过一个案例研究展示了如何在一个由基础逻辑编程定义引导并经由 LPTP 定理证明器验证的大语言模型(LLM)指导下,成功生成关于 2\sqrt{2} 为无理数的完整且具备人类可读性的形式化证明。

原作者: Fred Mesnard, Étienne Payet, Wim Vanhoof

发布于 2026-07-24
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原作者: Fred Mesnard, Étienne Payet, Wim Vanhoof

原始论文采用 CC BY 4.0 许可(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性,请参阅原始论文。 阅读完整免责声明

想象一下,你是一名正在试图破解一个困扰了人类两千多年的谜题的侦探:2\sqrt{2} 是一个“有理数”吗?在数学世界里,有理数就像是一个完美的切片,是完美的饼干(比如 3/43/45/25/2)。而无理数则是混乱、永无止境的小数,永远无法写成一个简单的分数。2\sqrt{2} 是一个边长为 1 的正方形的对角线长度,古代数学家已经证明它是“混乱”的——它无法表示为一个分数。

现在,想象你有两个截然不同的工具来帮助你解决这个问题。第一个工具是一个超级严格、像机器人一样的裁判,名叫 LPTP。它使用一种非常精确、逻辑严密的语言(基于 Prolog),只有当每一步在数学上都完美无瑕时,它才会接受一个证明。如果你犯了哪怕一个微小的错误,它就会落下法槌并宣布:“不对,无效。”第二个工具是一个大语言模型(LLM),它就像一个超级聪明、极具创造力的学生,几乎读过人类写过的所有东西。这个学生擅长猜测故事或数学问题的下一步,但有时它也会“幻觉”——编造一些听起来很有道理但实际上是错误的事实。

现在的科学界面临的一个大问题是:我们能否将这两者结合起来?我们能否让这个富有创造力的学生负责繁重的写作工作,同时让这个严格的裁判检查每一句话,以确保这个学生没有撒谎?这篇论文正是通过这个案例,探讨了这种伙伴关系,并以 2\sqrt{2} 的无理性作为测试用例。


伟大的证明检查协作

在这篇论文中,作者们试图探索是否可以使用一种现代 AI(具体来说是一个名为 Claude 的模型)来帮助证明 2\sqrt{2} 是无理数,但有一个转折:证明必须以一种非常特定、严格的格式编写,以便让机器人裁判(LPTP)能够理解并验证。他们不仅仅是想让 AI 说“它是正确的”;他们希望 AI 能够写出实际的逐步逻辑,然后由裁判进行评分。

故事始于一个简单的想法。要证明 2\sqrt{2} 是无理数,通常你会假设其相反的情况:即它一个由两个整数 ppqq 组成的分数,且这两个数没有公因数(它们是“互质”的)。如果你进行计算,最终会遇到一个矛盾:这两个数都必须是偶数,这意味着它们确实有一个公因数(2)。这打破了它们是互质的规则,从而证明了最初的假设是错误的。

作者尝试让 AI 用 LPTP 的严格语言来编写这个证明。起初,这个 AI 就像一个知道故事内容却无法按照要求的格式写出论文的学生。它会试图跳过步骤或进行逻辑飞跃,而这些行为是不会被裁判接受的。

这就是协作发生的地方。作者建立了一个反馈循环:

  1. AI 尝试编写一个证明步骤。
  2. 裁判(LPTP)对其进行检查。
  3. 如果裁判发现错误,它会指出逻辑出错的具体行。
  4. 作者将这个错误展示给 AI。
  5. AI 再次尝试,修正特定的错误。

这个过程就像是在玩一场“热与冷”的游戏。裁判不仅仅是说“错了”,它还会说“你在第 4 步犯了错”,从而让 AI 能够纠正航向。

结果:部分的胜利

实验取得了成功,但也存在一些限制。AI 能够独立完成许多较小、较简单的部分。例如,它成功证明了“如果一个数是偶数,那么它的平方也是偶数”或者“2 倍于一个数也是偶数”。作者称这些为“引理”(小的辅助证明)。AI 成功完成了这些任务,有时甚至能提出一些人类并未想到的新的辅助思路。

然而,对于证明中最难的部分——即展示为什么 2\sqrt{2} 不可能是一个分数的特定逻辑——AI 卡住了。它无法靠自己找到正确的路径。因此,人类作者不得不介入,给 AI 一个“提示”,甚至亲自编写了证明的主干结构,然后要求 AI 去填充其中的微小间隙。

最终,他们完成了一个完整的、形式化的证明,证明了 2\sqrt{2} 是无理数。这个证明部分由 AI 编写,并由机器人裁判进行了全面检查。裁判给了它一个合格的分数,确认了逻辑是严密的。

这意味着什么

这篇论文并不声称 AI 现在可以独立解决所有的数学问题。事实上,作者明确指出,如果没有人类的引导和严格工具的检查,AI 可能会产生一个虚假或破碎的证明。

相反,这篇论文提出了一种新的工作方式:AI 作为草稿撰写者,人类作为编辑,而形式化工具作为事实核查员。 AI 快速且富有创造力,能够生成想法并填充细节,而形式化工具(LPTP)则扮演着一个不眨眼的眼睛,捕捉幻觉和错误。

作者还测试了其他自动化数学工具(称为 ATP),看它们是否能更快地完成工作。这些工具虽然速度快且免费,但它们生成的证明难以被人类阅读,也无法轻易添加到经过验证的数学库中。相比之下,AI 的方法虽然较慢且需要人类协助,但它生成的证明具有可读性,并且可以安全地存储以备后用。

简而言之,这篇论文表明,我们不需要在人类直觉和机器精度之间做选择。通过让 AI 承担繁重的起草工作,让严格的工具进行评分,我们可以建立一个系统,让 AI 帮助我们证明复杂的数学真理,只要我们保持人类在其中引导方向,并配备一名严格的裁判来检查地图。2\sqrt{2} 依然是无理数,但现在我们有了一种全新的、协作的方式来证明它。

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