国际著名学术期刊《自然》最新一期封面发表一篇计算机科学论文称，科研人员研发出一个机器学习框架，能帮助数学家发现新的猜想和定理。

  该机器学习框架由知名人工智能(AI)企业DeepMind开发，已经帮助发现了不同纯数学领域的两个新猜想，这项研究展示出机器学习如何整合进现存工作流支持数学研究。

  据介绍，纯数学研究工作的关键目标之一是发现数学对象间的规律，并利用这些联系形成猜想：怀疑为真但尚未得到严格证明的叙述。从20世纪60年代开始，数学家开始使用计算机帮助发现规律和提出猜想，但人工智能系统尚未普遍应用于理论数学研究领域。

  论文通讯作者、DeepMind亚历克斯 戴维斯(Alex Davies)和数学家一起建立了一个机器学习框架，用于协助数学研究。他们的算法搜索数学对象间潜在的规律和联系，尝试寻找意义。其后由数学家接手，利用这些观察来引导他们对潜在猜想的直觉。

  亚历克斯 戴维斯和同事在论文中报告说，将机器学习框架这一方法应用于两个纯数学领域，发现了拓扑学(对几何形状性质的研究)的一个新定理，以及一个表示论(代数系统研究)的新猜想。他们总结认为，机器学习框架能鼓励未来数学和人工智能领域的合作。