数学是被发明还是被发现的问题是一个长期的公开辩论。从结果作为公理和定理的推论推导出和获得的方式，似乎发现了数学。从数学家选择研究的内容或他们给事物起的名字来看，它的某些部分似乎是被创造或发明的。二进制根本不清楚。

一个更严肃但讨论较少的讨论是机器是否能够像数学家那样进行数学运算。问题是关于人工智能但聪明的数学家的可能性。这并不意味着我们渴望知道机器是否可以进行复杂的操作或计算。相反，这应该被理解为机器是否能够发明或创造新的数学。令人惊讶的是，拒绝不再是可接受的选择。

根据本月第一天在《自然》杂志上公开发表、由 14 位当代学者撰写的题为“通过用 AI 引导人类直觉来推进数学”的研究文章，存在“新的基本成果的例子”在机器学习的帮助下发现的纯数学，从而展示了机器学习可以帮助数学家发现新猜想和定理的方法。”作者在论文的摘要中写道：“我们提出了一个使用机器学习来发现数学对象之间潜在模式和关系的过程，通过归因技术理解它们，并使用这些观察来指导直觉并提出猜想。”

至少可以说，这似乎具有严重的影响。数学是被发现还是被发明的问题已成为过去。热门话题是是否需要或需要数学家来发现或发明数学，无论是什么数学。这是晴天霹雳。机器是否可以复制更多同类的问题是一个问题，而现在，机器是否可以发明定理、证明和理论的问题又是另一个问题，而且几乎已经解决。

虽然理解计算机和机器在进行繁重和单调的计算时可以非常方便并不是火箭科学，但事实仍然是，直到最近才清楚人工智能可以在更有意义和更有意义的事情上非常有用。更重要的，就是被称为“直觉”的心理奥秘。令人惊讶的是，发表在《自然》杂志上的发现揭示了一些非常规和意想不到的事情。用作者的话来说，“我们的贡献展示了成熟的机器学习方法可以如何适应并集成到现有的数学工作流程中以实现新的结果。”他们进一步宣称：“人工智能还可以用于协助发现数学研究前沿的定理和猜想。通过专注于使数学家能够理解学习的函数并获得有用的数学洞察力，这扩展了使用监督学习来寻找模式的工作。”有几种方法可以查看它。一是积极的观点。一个是一个非常令人衰弱的。如果人工智能足够强大以发现定理或做出猜想，它将简化数学家的工作。然而，还有另一个危险。人类几乎一直引以为豪的一件事是这样一种观念，即机器无法实现创造力，而且它只能由有血有肉的生物垄断。这个想法似乎被打破了。人类对机器的至高无上似乎是用词不当。机器，或者更具体地说是人工智能，正在做的事情比预期的要多得多。它让我们高枕无忧，它让我们绞尽脑汁思考我们对它的力量的理解。我们对人工智能了解多少的理解一再受到质疑。用 Eliezer Yudkowsky 的话来说，“到目前为止，人工智能最大的危险是人们过早地得出结论认为他们已经理解了。”