ASI前瞻：符号逻辑与神经网络融合的新路径，在数学证明自动完成上表现卓越 ...

🔢 神经符号AI解决数学证明的关键挑战

• 搜索空间巨大：从已知公理和定理出发，每一步都有大量可能的推导路径，容易产生组合爆炸。
• 严谨性与灵活性的平衡：纯符号系统（如早期的专家系统）逻辑严谨但缺乏适应性和直觉；纯神经网络模型（如大型语言模型）灵活但可能产生逻辑错误或“幻觉” 。

📊 与传统方法的区别

🧠 核心融合机制与突破性应用

1. 神经语言模型充当“直觉家”：系统接收几何问题后，神经模型会分析图形，基于在海量合成几何数据上学到的模式，预测一个最有可能有用的辅助线或构造（例如，“连接点X和点Y”）。
2. 符号推演引擎充当“逻辑学家”：符号引擎接收这个构造建议，将其作为新条件，基于几何规则进行快速、严谨的符号推演，生成一系列确定的结论。
3. 循环迭代直至解决：如果推导出的结论中包含待证明的目标，则成功。如果未成功，系统会回到第一步，神经模型基于新的状态提出下一个建议，如此循环，直至证明完成或超时。

📈 未来展望与挑战

• 处理高度抽象问题：当前系统在应对非标准或高度抽象的数学概念时表现仍显不足 。
• 知识形式化的瓶颈：将浩瀚的现有数学知识转化为机器可读的形式逻辑，是一项巨大工程 。
• 迈向真正的创造性：目前的AI更擅长在既定框架内探索，还不具备提出全新数学概念和框架的“革命性”创造力​ 。