Neuro-Symbolic AI在解决数学证明问题中的应用 各位听众，大家好。今天我将为大家带来一场关于Neuro-Symbolic AI在解决数学证明问题中应用的讲座。我们将深入探讨如何将大模型的强大推理能力与符号系统的精确性和可靠性相结合，以应对数学证明这一极具挑战性的任务。 1. 数学证明的挑战与传统方法 数学证明是形式化地验证一个数学命题的过程，它要求逻辑严谨、推理清晰。传统上，数学证明主要依赖于人工完成，这需要高度的专业知识、创造性思维和长时间的努力。自动定理证明（Automated Theorem Proving, ATP）是符号AI领域的一个重要分支，旨在开发能够自动生成和验证数学证明的系统。 传统的ATP方法，例如基于逻辑规则的推理系统（如Resolution, Paramodulation）和基于搜索的证明方法（如A*算法），在处理结构化的、定义明确的数学领域取得了不错的成果。然而，它们在处理复杂的、非结构化的数学问题时面临着诸多挑战： 组合爆炸： 证明空间随着问题复杂度的增加呈指数级增长，导致搜索效率低下。 启发式不足： 难以设计有效的启发式函数来指导证明搜索，尤 …