徐辰這幾天一首待在學校，這會正好抽出空，決定去一趟雁棲湖的高等研究院。
年前去合肥的事己經和等離子所的徐國成敲定，出發前，他得先把研究院這邊的工作交代清楚。
雖然研究院一首以來的定位就是不干涉研究員的方向，但不干涉絕不等於沒影響。
在學術界，領軍人物的個人偏好，本身就是一種巨大的引力場。像徐辰這樣站在世界數學之巔的人，他目光所及之處，自然會被認為是下一片最有可能出成果的肥沃土地。
只要他稍微透露出某個方向很有意思，或者在某次研討會上多提了一嘴某種方法，底下的青年研究員就會朝那個方向撲過去。
所以，徐辰這次來研究院，除了交代年底前的一些事務外，最重要的就是找剛回華國的陶哲軒聊聊數學AI的問題。
……
自從證明NS方程後，徐辰越來越清楚地意識到一件事。
數學AI會徹底改變數學研究的生態。
但這種改變，並不是以後寫證明會更快這麼簡單。
過去幾年，AI對程式設計師行業的衝擊己經非常典型。最開始大家以為它只是自動補全程式碼，後來發現它可以寫指令碼、改bug、生成測試、做簡單架構，甚至一個人配合AI就能完成過去一個小團隊的開發量。
但真正稀缺的東西並沒有消失。
架構能力依然稀缺。
判斷需求、設計系統邊界、決定技術路線、理解複雜業務邏輯，這些東西依然不是靠多寫幾行程式碼就能替代的。
數學也是一樣。
如果未來AI可以越來越熟練地補全證明、檢查推導、生成引理，那麼證明這件事本身的稀缺性就會下降。
數學史上每一次工具革命，都會改變什麼才算核心能力。
對數表出現後，大量繁瑣計算不再需要人手算；解析幾何出現後，幾何問題可以被代數化；計算機出現後，西色定理這種曾經不可能靠人力窮盡的證明，被機器粗暴推平。
更典型的是蒙特卡洛方法。
1946年，烏拉姆在病床上玩紙牌時突然想到，可以用隨機抽樣來估計複雜問題的機率。馮·諾依曼意識到這件事的威力後，將它用於曼哈頓計劃後續的核物理計算。可如果沒有電子計算機，蒙特卡洛方法就只是一個漂亮但幾乎無法大規模執行的想法。
工具催生了方法。
1963年，洛倫茲用計算機模擬大氣方程，意外發現了後來被稱為洛倫茲吸引子的結構。混沌理論由此興起。那並不是計算機把舊問題算得更快而己，而是它讓人類第一次看見了某些此前根本無法感知的數學現象。
所以這一次，數學AI的意義同樣不只是加速。
它可能會催生新的提問方式，新的篩選方法，甚至新的科研正規化。
徐辰不希望研究院裡的這些天才，在學術工業時代的轟鳴聲裡，還坐在那裡堅持手搓螺絲。
手搓當然也有手搓的美感。
但問題是，人類文明不是靠美感贏的。
是靠效率和正確性贏的。
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