第四幕：数字与抽象宇宙——优化代码与发现数学

在征服了游戏世界和生物分子世界之后，Alpha血统向着人类智慧的另外两个巅峰发起了冲击：计算机代码和抽象数学。这标志着其通用学习框架的终极泛化，从模拟物理世界的规则，转向理解并优化由人类逻辑和理性构建的符号世界。

1.AlphaDev：教AI优化代码

计算机算法是现代数字社会的基石，从搜索引擎排名到手机上的数据处理，无处不在。即使是这些基础算法中最微小的效率提升，在每天数以万亿次的调用中，也能累积成巨大的性能和能耗节省。DeepMind将这一优化问题，巧妙地转化成了一场AI可以玩的游戏。

AlphaDev由此诞生。它玩的是一场名为“汇编游戏”（Assembly Game）的单人游戏。游戏的目标是，从最底层的计算机指令——汇编语言（Assembly）开始，构建出一个程序，这个程序不仅要能正确完成任务（如排序），而且要比人类专家编写的现有最优版本更快。

选择从汇编语言入手是一个极具战略眼光的决定。相比于Cpp等高级语言，汇编语言更接近计算机硬件的本质，提供了更大的优化空间，但也因此对人类程序员来说极其复杂和反直觉。这正是AI可以大展身手的领域。

AlphaDev的成就斐然，并已产生了切实的现实影响：

• 更快的排序算法：AlphaDev发现了针对短序列（3到5个元素）的全新排序算法，速度比之前Cpp标准库中的实现快了高达70%。由于这些短序列排序是大型排序算法（如快速排序、归并排序）中的核心组成部分，这一优化使得对超过25万个元素的大规模数据进行排序时，整体效率提升了约1.7%。
• 更快的哈希算法：它还发现了一种新的哈希算法，在特定场景下比原有算法快了30%。

最关键的是，这些由AI发现的、更优的算法并非停留在论文中。经过严格的审查和验证，它们已经被正式整合到全球广泛使用的开源Cpp基础库中，如LLVM的libc+和谷歌的Abseil库。这意味着，今天全球数十亿台设备和服务器上运行的软件，都可能在不知不觉中受益于AlphaDev的智慧，变得更快、更节能。这充分证明了Alpha的方法论不仅能用于科学发现，还能在工程实践中创造巨大的价值。

2.AlphaGeometry与AlphaProof：AI推理的新前沿

如果说代码优化是AI在应用逻辑上的突破，那么形式数学则是对AI纯粹抽象推理能力的终极考验。数学，特别是证明，被认为是人类最高形式的智力活动之一，它要求严密的逻辑、创造性的洞察和对抽象概念的深刻理解。

为了攻克这一难题，DeepMind开发了AlphaGeometry和AlphaProof，并引入了一种重要的架构演进——神经符号系统（neuro-symbolic system）。这种混合方法旨在结合两种AI范式的优点，以克服传统大型语言模型（LLM）在数学推理上的致命弱点——“幻觉”（hallucination）。

该系统的架构可以理解为模拟了人类的两种思维模式：

1. 神经网络（基于Gemini）：扮演着“快速、直觉的思考者”的角色。它负责从海量数据中学习模式，当面对一个复杂的数学问题时，能够快速地提出“直觉上”有用的解题思路或需要添加的辅助线等几何构造。
2. 符号引擎（基于Lean等形式化语言）：扮演着“缓慢、审慎的思考者”的角色。它是一个基于严格逻辑规则的推理系统。当神经网络提出一个想法后，符号引擎会用形式化的方法一步步进行推导和验证，确保每一步都符合逻辑公理，最终给出的证明是100%可验证和正确的，从而彻底杜绝了错误和幻觉。

为了训练这个系统，DeepMind再次展现了其强大的创造力。由于形式化数学的人类证明数据非常稀少，AlphaGeometry通过一个巧妙的程序，从零开始生成了1亿个独特的几何问题及其机器可验证的证明，构建了一个庞大的高质量合成数据集。

这一神经符号融合的方法取得了惊人的成果。在针对国际数学奥林匹克竞赛（IMO）级别难题的测试中：

• AlphaGeometry在30道IMO几何题的基准测试中，成功解决了25道，其表现已经达到了人类金牌选手的平均水平。
• AlphaProof则专注于代数和数论等其他领域。在2024年的IMO竞赛中，它与AlphaGeometry 2（AlphaGeometry的升级版）联手，成功解决了6道题中的4道，取得了相当于“银牌”的成绩。

AlphaGeometry和AlphaProof的成功，可能为未来高级AI的发展指明了一条重要道路。通过将神经网络的创造性直觉与符号系统的逻辑严谨性相结合，AI有望在需要绝对正确性和可解释性的关键领域（如科学、工程、法律）发挥更重要的作用，成为既强大又值得信赖的智能伙伴。