人工智能正在数学研究领域扮演越来越重要的角色，它不仅显著提升了研究效率，还帮助数学家发现新的定理与规律，推动数学研究进入数字化与智能化新阶段。

在传统数学研究中，研究者常常需要耗费大量时间验证定理的正确性，并反复确认某个思路是否已被前人提出。北京大学北京国际数学研究中心董彬教授指出，AI能够通过形式化验证系统，像运行代码一样检验数学结论，有效避免因自然语言表述不精确而导致的错误，极大提升了研究的严谨性与效率。

此外，AI在语义检索方面展现出强大能力，可帮助研究者快速确认某一数学命题是否已有研究，避免重复劳动。正如知名数学家陶哲轩所期待的，AI正在成为数学家精准定位“巨人肩膀”的工具，使学者能将更多精力投入真正的原创工作中。

在拓展研究思路方面，AI还能帮助研究者跨越学科壁垒，快速识别不同数学工具与理论之间的潜在关联，起到“桥梁”作用，激发新的思考方向。欧洲人文和自然科学院外籍院士金石认为，AI与数学的结合是一种“认知增强”，使研究者能够处理更高维度、更复杂的结构问题。

在实际应用中，AI与数学的人机协作已取得多项突破。例如，DeepMind团队与数学家合作，通过AI模型分析变量间的潜在关系，提出多个全新数学定理。董彬团队也借助类似方法，在ADLV维数公式研究中取得了新进展。尽管这类方法目前仍主要用于“单点突破”，但展示出AI在数学发现中的辅助价值。

更系统的解决方案可能来自于大语言模型。董彬提出，未来可培养“AI学徒”，通过模仿数学家的推理习惯和工作流程，构建出可持续学习、具有泛化能力的AI助手。DeepMind研发的AlphaProof和AlphaGeometry 2已展现出此类潜力，达到国际数学奥林匹克竞赛银牌水平。

然而，AI在数学研究中的深入应用仍面临挑战。一方面，数学自然语言表述存在模糊性，阻碍了机器的高效验证与推理；另一方面，高质量数学语料的缺乏也限制了AI模型的训练效果。为解决这些问题，研究者正推动“数学数字化”进程，将自然语言数学陈述转化为精确的形式化语言，并开发相应的推理模拟器。

董彬强调，AI并不会取代数学家，而是使其更专注于创造性工作。随着更多学者参与到AI与数学的融合研究中，以及数据基础设施的不断完善，数学研究正步入一个更高效、更具洞察力的新时代。