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数学真的重要吗？AI解Navier-Stokes方程的竞赛有没有意义

周二快乐。

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目前科技和商业领域的趋势是围绕一位数学家似乎指责OpenAI在解纳维-斯托克斯方程方面抢先于他而展开的戏剧性事件.

今日阵容

Armada联合创始人兼首席执行官丹·赖特下午12：00
移动开发备忘录分析师埃里克·苏弗特下午12：10
安提阿联合创始人哈里·梅尔索普下午12：40
Cognition联合创始人兼首席执行官斯科特·吴下午12：50
OpenAI 联合创始人兼总裁格雷格·布罗克曼下午1：10
Forus 创始人兼首席执行官萨希尔·贾吉下午1：30
分薪联合创始人兼首席执行官安德鲁·博罗夫斯基下午1：40

演出连载

数学重要吗？

今晨时间线紧张，因为大型人工智能实验室竞相证明纳维-斯托克斯.显然，多个团队正在用最优模型进行研究，谁先发表，谁先发表的人将在极少数数学家和人工智能研究者中获得很大影响力（当然前提是结果是干净的）。

类似的风波也发生在2025年国际数学奥林匹克期间，OpenAI和Google DeepMind在测试中都得了35/42，正好是金牌级别。由于OAI与前IMO金牌得主合作验证，而谷歌的结果则根据当年官方评分标准（由比赛组织内部）评分，双方双方争论不断。

我们称之为“在体育场举行的奥运会上，在停车场跑出最快的100米短跑”。

所以时间线将争论到底是谁先得出结果的，他们是如何做到的，谁在这些信息中沟通了等等。更大的问题是，这些到底重要吗？纳维–斯托克斯方程本身已经为人所知。

工程师和物理学家经常在特定情况下用数值求解它们：机翼周围的气流、管道中的水、天气模型等。这听起来令人乐观，更好的天气模型可以在飓风季节拯救生命，更高效的机翼可以节省燃料和减少碳排放，这些都是人们每天都关心的事情，尽管边际改进几乎看不出来，也不太适合放在院子里的标志上。

但证明纳维–斯托克斯方程在这些领域不太可能产生可测量的影响，因为工程师们已经如上所述用数值方式求解了这些方程。

显然，这对炒作和氛围很重要。解决难数学问题是展示模型进步速度的好启发式方法，但基准测试和原始指标的作用非常相似。听说数学突破后，相信人工智能进步迅速的人，和仅仅听到模型参数数量或数据中心中GPU数量的人相比，非常少。

总之，电脑演示对AI扩散比数学挑战更有意义。看AI在你电脑上实际操作（甚至移动光标）对大多数人来说更像是“感受AGI”的时刻。所以，我们可能暂时回到药物开发的话题。

治愈癌症，不要犯错。但即使如此也解决不了所有问题，我经常看到有人抱怨缺乏“现实世界进展”，尽管GLP-1似乎完全有望很快治愈肥胖。