天南海北新年味｜刷新“亲吻数”纪录的“新年礼物” 揭秘PackingStar背后的科学浪漫

近日，上海科学智能研究院联合北京大学、复旦大学研究团队正式宣布，团队设计的多智能体强化学习系统PackingStar，在多个维度刷新了困扰数学界数百年的“亲吻数”纪录，助力实现了数学结构领域的系统性突破。

对于这个平均年龄只有30岁左右的科研团队来说，这不仅是一项“硬核”的突破，更是一份献给科学界的“新年礼物”。当千家万户在爆竹声中祈愿新岁时，PackingStar已化身为一艘“宇宙飞船”，带人类抵达了那些遥不可及的“数学星系”。

(资料图片仅供参考)

与AI“较劲” 把人类直觉注入算法“血液”

“菲尔兹奖得主Thurston曾留下过一句话，‘数学不是关于数字或算法的，它是关于理解的艺术’。在PackingStar的研究中，我们对这句话有了切身的体会。”上海科学智能研究院AI科学家陶兆巍说道。

1694年，牛顿和格雷戈里在剑桥提出一个问题：在一颗中心球周围，最多能紧贴放置多少颗相同的球？这就是三维空间的“亲吻数问题”。后来，数学家对于“亲吻数”的研究拓展到31维乃至更高维度。

“如果把数学看作一个由逻辑法则构成的、近乎无穷的虚空，那么那些真正有意义的数学结构，就像是散落在深空中的零散星系。以往，我们只能靠纸笔和有限的想象力去远眺；而 PackingStar 就像是我们的‘哈勃望远镜与宇宙飞船’，它不仅让我们看清了那些遥远结构的轮廓，更带我们真正抵达了那里。”陶兆巍说。

对于“亲吻数问题”这样的高维组合优化问题，本质上与新材料设计、药物发现等重大挑战同属一类，都要在指数级增长的搜索空间中寻找最优解。长期以来，人类数学家往往依靠对称性来搜索高维结构。但PackingStar找到的解则往往处于一种奇异的状态——拥有明确的几何规则，却又破坏了全局对称性。起初，这些结构对于人类如同乱码，但通过深入分析，团队发现它们在几何上不仅是可解释的，甚至蕴含着新的数学构造逻辑。

“PackingStar真正的意义，不在于它找到了一组漂亮的数据，而在于它开启了一种‘人机’互促进化的科研范式。人类提供数学直觉和对问题的洞察，然后是AI构造结构和搜索证明，再让人类理解结果，抽象出理论，并进一步改进自身的直觉和AI的系统。”陶兆巍说。

在这个过程中，数学家的角色发生了根本性的转变：从繁琐的计算乃至构造证明的尝试中解放出来，转变为“数学观察者”和“直觉设计者”。

陶兆巍表示，在这个过程中，自己最迷恋的部分其实是那种“智力的拉锯战”。“我会和AI较劲。就像是同步出发去搜索宝藏，如果我在某一步比AI表现得更好，我会尝试把这种人类独有的直觉转换成算法，再次注入AI的‘血液’。这种‘互相反哺’的过程，让AI越来越聪明，也让我的数学直觉被不断重塑。”

从规律发现到“无中生有”的科学智能进化

谈及为什么要推进这项关于“亲吻数”的数学研究，上海科学智能研究院院长漆远表示，十多年前，他就在思考，人工智能能否发现未知规律。数学正是这样一类问题的集中体现。

要理解 PackingStar 的意义，可以对比曾在生物学界引起轰动的AlphaFold（蛋白质结构预测模型）。漆远表示，AlphaFold 可看作“科学智能1.0”的代表，依赖的是海量已知数据。而数学问题几乎没有现成训练数据，需要通过人工智能进行搜索、生成与合成数据，要在“无中生有”的过程中逼近未知结构。这要求人工智能专家与数学家深度协作，任何一方单独都无法完成突破。

漆远坦言，这次在数学领域的尝试，是一次冒险。“更深层的压力来自行业里一些大数学家的断言——人工智能在短期内不可能真正解决有意义的数学问题。如果这个判断是真的，我们的努力或许在一年或两年之后证明是个失败。”

2024年1月份，漆远遇到了正在进行“亲吻数”研究的马成栋，“他讲到自己正在研究的问题时，整个人眉飞色舞，流露出那种发自内心的热爱。作为一个从事人工智能研究的人，他讲的那个问题让我觉得特别有意思。我当时意识到，这可能是一个非常好的切入点。”

这次见面，促成了后续PackingStar项目的推进。“我并不相信大数学家们的那个断言。但所有的东西都要加上一个时间的期限。我们有可能五年之后能够做出来，但可能我们给的时间只有三年或者只有一年。所以我们要直面的一个问题是，如何用人工智能来加速这个过程。”漆远说。

答案是“工程+算力”。漆远介绍，过去更多是靠人的灵感来发现新的东西、新的结构、新的科学规律。人工智能，是一个工程性的平台。“我们希望用这种强大的工程性的平台来加速数学的发现，用工程化的稳定性，来对冲科学发现的不确定性。”

科学家提供问题理解与判断边界，AI专家设计搜索与学习机制，工程团队支撑规模化计算与系统实现，三者紧密协同，构成“AI—科学—工程”的三位一体。在PackingStar的研发过程中，上海科学智能研究院形成的这种协作，标志着科学智能正式进入2.0阶段。

站在科技与人文的十字路口

在漆远看来，顶尖的科学突破往往不只取决于聪明与否，更取决于一种单纯的专注和跨界的碰撞。

这让人联想到科学史上著名的剑桥大学“老鹰（Eagle）酒吧”——当年，背景迥异的年轻人沃森和克里克就是在那里通过不断的跨界聊天，最终推开了DNA双螺旋结构的大门。

如今，在上海徐汇西岸，类似的浪漫正在上演。PackingStar团队里没有学科的界限：有研究物理出身、跨界强化学习的马成栋；有在人工智能与数学之间自由切换，始终保持对生活与审美敏感的陶兆巍；有热爱户外、极度自律的李鹏宇……这群年轻人散步在公共艺术装置之间，突然联想到 12 维空间的数学最优解，科学、技术与艺术在同一座城市自然交汇。

“PackingStar”这个名字里，藏着两层深意：第一层是研究本身，在高维空间填充球体，每个球在科学家眼里都像一颗星星；第二层是情怀，在这个团队里，每一个跨界的年轻人都是一颗新星。

这正是上海在科学智能时代独特的人文底色。真正动人的创造往往诞生于“科技与人文的十字路口”，在这里，AI不再是“冰冷的”工具，而是合作伙伴。人类定义问题，AI 协助解决，这种“人机协作”的科学研究范式，让人类能够更快更深入地探索宇宙的奥秘。

关键词：