Ein 15-minütiges Spiel Honor of Kings ist zum Refugium für Doktoranden der Mathematik geworden.

Meng Xi ist ein Liebhaber des Spiels "Honor of Kings". Sein höchster Rang im Spitzenrangkampf beträgt 1955 Punkte. Gleichzeitig ist er auch ein Doktorand in Mathematik.

In den letzten zwei Wochen hat er die Kampfkraft des Yuanliu-Supports von über 9000 auf 11000 Punkte gebracht.

Der Hauptgrund dafür ist, dass die mathematische Fähigkeit der KI ihn "geistig zerschmettert" hat.

Eigentlich hat er immer geglaubt, dass er wie ein Kriegsgott ist und im Spitzenrangkampf keine Probleme hätte, er habe es nur nicht getan. Denn er glaubte, dass die kostbare Zeit eines Studenten für die Herausforderung interessanter mathematischer Probleme aufgewendet werden sollte.

Bis eine Nachricht sein Forschungsleben durcheinanderbrachte – am 20. Mai kündigte OpenAI an, dass ihr internes Modell erstmals wie ein Mathematiker einen von den Menschen fast 80 Jahre lang untersuchten mathematischen Satz widerlegt hatte, und die verwendete Methode war bezaubernd.

Dieser Satz heißt "Ebenen-Einheitsabstands-Satz" und wurde von dem legendären Mathematiker Erdős formuliert. Zusammengefasst lautet er: Wenn man auf der Ebene n beliebige Punkte gibt, ist die maximale Anzahl von Punktpaaren, deren Abstand genau 1 beträgt, n^{1+o(1)}.

Egal, ob man es versteht oder nicht. Mit den Worten des Fields-Preisträgers Timothy Gowers: Wenn man ein Mathematiker ist, wird man vielleicht schockiert auf den Stuhl fallen (die Originalworte waren: Man sollte sicherstellen, dass man fest sitzt).

Meng Xi sagte uns, dass er früher keine Zeit für Spiele hatte, weil er oft mit der mathematischen Forschung beschäftigt war. Jetzt aber scheint es ihm sinnlos, stattdessen lieber ein paar Ränge im Spiel zu machen.

01 Nur 15 Monate?

Als er mit dem Autor unterhielt, befand sich Meng Xi in einem Hotel und genoss eine lange ersehnten Reise. Davor hatte er immer gute Gewohnheiten gehabt, entweder in der Bibliothek studiert oder an der Forschung gearbeitet.

Er glaubte einfach, dass es Zeit war, mal auszufliegen. Zuerst fliege er aus Shanghai, in einen Ort, wo es keine Mathematik gibt.

Einige Leser mögen sich wundern: Als der Ort mit der höchsten Atombombenexplosionsrate auf der Welt, habt Ihr in der KI-Branche schon öfters übertrieben. Was kann die KI von Mathematik überhaupt verstehen?

Diesmal ist es aber wirklich anders.

Das "Ebenen-Einheitsabstands-Problem" ist ein Kernproblem in der diskreten Geometrie. Es lautet: Wenn man n Punkte auf der Ebene gibt, wie viele Punktpaare können maximal einen Abstand von genau 1 haben?

Obwohl dieses Problem nicht so berühmt wie die Riemannsche Vermutung oder die Goldbachsche Vermutung ist, zählt es dennoch zu den klassischen Problemen in diesem Bereich. Selbst Erdős hat für seine Lösung eine Belohnung ausgesetzt.

Erdős hat selbst eine Konstruktion angegeben, die es ermöglicht, dass die Anzahl der Punktpaare n^{1+o(1)} erreicht. Dies ist die oben erwähnte "Vermutung", die von der KI widerlegt wurde.

Der Ansatz der KI war sehr beeindruckend. Durch die Konstruktion eines Gegenbeispiels hat sie diese Vermutung erfolgreich widerlegt.

Außerdem hat sie dieses scheinbar geometrische Problem in ein scheinbar völlig unabhängiges Gebiet verschoben: die algebraische Zahlentheorie. Sie hat die vorhandenen Werkzeuge in diesem Gebiet verwendet, um ein Gegenbeispiel zu konstruieren.

OpenAI: Die KI löst das Problem wie ein Zauberer. Fühlt Ihr etwas?

Obwohl Meng Xi schon von der mathematischen Fähigkeit der KI gehört hatte, hatte er nicht gedacht, dass dieser Tag so schnell kommen würde.

Das erste Mal, dass ihm die Verwendung der KI in der Mathematik in den Sinn kam, war als DeepSeek letztes Jahr sehr beliebt war. Er hat mit DeepSeek einige Aufgaben gelöst, aber in einigen Aspekten war es sogar schlechter als ein Student.

Zur gleichen Zeit haben einige sogenannte "Amateurwissenschaftler" ihm mit KI generierte Beweise für die Riemannsche Vermutung zugeschickt. Einer von ihnen war "Beweis der Riemannschen Vermutung basierend auf einem japanischen Anime-Spiel". Damals war es für ihn am schwierigsten, sich nicht zu lachen.

Aber erst Anfang 2026 stellten Meng Xi und seine Kommilitonen fest, dass die mathematische Fähigkeit der KI einen rapiden Sprung gemacht hatte. Die KI, die früher noch bei Aufgaben für Studenten scheiterte, konnte nun Aufgaben für Master- und Doktoranden problemlos lösen.

Er und seine Kommilitonen hatten ursprünglich geplant, die Lösungen für die Übungen eines Algebra-Lehrbuchs zu verfassen. Später stellten sie fest, dass die KI dies in kürzester Zeit erledigen konnte. Also hat er begonnen, die KI zu nutzen, um diese Arbeit zu erledigen.

Er hat gerechnet: Von der Fähigkeit eines Studenten bis zur Widerlegung eines mathematischen Satzes hat die KI nur 15 Monate gebraucht.

Unter Berücksichtigung des Unterschieds zwischen dem internen Modell und der öffentlichen Version wird die Zeit für den tatsächlichen Sprung der KI-Fähigkeit auch nicht mehr als zwei Jahre betragen.

Für einen Menschen würde es mindestens 20 bis 30 Jahre dauern, diesen Weg zu gehen. Wenn es länger dauert, kann man den Fields-Preis nicht mehr gewinnen.

Wie wird es in drei Jahren aussehen? Meng Xi sagt, dass er es gar nicht erst vorstellen kann.

03 Mathematische Forschung: Traditionelle Schule vs. Reformschule?

Die Geschichte wiederholt sich immer. Auch die mathematische Forschung kann jetzt in zwei Schulen aufgeteilt werden: die traditionelle Schule und die Reformschule.

Eine Schule glaubt nicht, dass die KI irgendwelche Ergebnisse erzielen kann, die andere hat die KI bereits als unverzichtbaren Partner anerkannt. Obwohl die Reformschule jetzt bereits von OpenAI vertreten wird.

Die Zeitschrift "Fanpu" hat einmal einen Studenten namens Tang Quanyu von der Xi'an Jiaotong-Universität interviewt. Er hat schon frühzeitig die KI für die mathematische Forschung eingesetzt und ist in der Branche sehr bekannt und umstritten.

Die traditionelle Schule meint, dass er keine soliden Grundlagen hat und dass er dadurch große Probleme bekommen wird. Tatsächlich hat er später mit dem Fields-Preisträger Terence Tao zusammengearbeitet.

Aber es ist nicht so einfach, zur Reformschule zu gehören. Meng Xi sagt, dass in seiner Umgebung bereits viel Angst herrscht.

Einer seiner Freunde wollte einst an einer Universität bleiben und einen Lehrstuhl haben. Jetzt hat er diesen Plan aufgegeben und will so schnell wie möglich seinen Doktortitel erwerben, um eine Anstellung zu bekommen.

Ein anderer Doktorand hatte ein Problem, über das er fünf oder sechs Jahre lang nachgedacht hatte. Mit der Hilfe der KI konnte er es in ein paar Tagen lösen. Dann geriet er in Panik: Wenn die KI es in ein paar Tagen schafft, was sind dann meine fünf oder sechs Jahre?

Das erste Mal, dass Meng Xi die Macht der KI spürte, war in einer Graduierten-Diskussionsgruppe. Er hatte das Gefühl, dass der Professor bei seinen früheren Beiträgen nicht sehr zufrieden war.

Bis er einmal im Spitzenrangkampf so aufgeregt war, dass er keine andere Möglichkeit sah, als die KI zu nutzen, um das Thema zu untersuchen. Bei dieser Diskussionsgruppe spürte er deutlich, dass der Professor zufrieden war. Seitdem weiß er, dass die KI sehr nützlich ist.

Jetzt hat er auch die Fähigkeit des "Vibe mathing" entwickelt, genauso wie alle seine Kommilitonen.

Deshalb hat er eine eigene Strategie für das "Vibe mathing" basierend auf "Honor of Kings" entwickelt.

Da die KI etwa 15 Minuten braucht, um eine Antwort zu generieren, was genau die Dauer eines Spitzenrangkampfes ist, wählt er im BP-Stadium sofort den Yuanliu-Supporter aus, schreibt dann einen Hinweis und sendet ihn an die KI. Dann beginnt er mit dem Kampf. Wenn der Kampf vorbei ist, bekommt er die Lösung von der KI. So entsteht ein guter Zyklus.

Seitdem ist er süchtig nach "Vibe mathing" (nicht "Honor of Kings") und kann sogar bis drei Uhr nachts daran forschen.

Wenn wir weiter gucken, werden wir feststellen, dass es nicht nur ein Problem eines einzelnen ist.

Meng Xi sagt, dass ein Mathematik-Doktor, wenn er in der Universitätssystem überleben will, Ergebnisse erzielen muss.

Um Ergebnisse zu erzielen, muss er sich auf konservativere, gut etablierte Forschungsgebiete konzentrieren, damit die Ergebnisse vorhersagbar sind. Aber genau diese Art von Forschung ist auch das, was die KI am besten kann, nämlich die Integration verschiedener Kenntnisse oder die Verschiebung von Kenntnissen aus verschiedenen Bereichen, wie bei der Widerlegung des "Einheitsabstands-Satzes", und dann die Anstrengung von Arbeitszeit.

Meng Xi sagte uns, dass viele Mathematik-Doktoranden, um ihre Dissertation abzuschließen, akademische Artikel veröffentlichen, die im Wesentlichen die Methoden aus einem Bereich in einen anderen Bereich übertragen. Angesichts der gegenwärtigen Entwicklung der KI ist es nur eine Frage der Zeit, bis die KI solche "Kenntnisübertragungs"-Ergebnisse in Massen produziert.

Und solche "Kenntnisübertragungs"-Ergebnisse sind in der gegenwärtigen akademischen Bewertungssystem bereits eine ziemlich große Innovation. Der große Durchbruch von OpenAI ist ein solches "Kenntnisübertragungs"-Ergebnis.

Deshalb glaubt Meng Xi, dass wenn es so weitergeht, nur etwa 5 % der Mathematik-Betriebenen von der KI nicht ersetzt werden.

"Der größte Schlag der KI auf die Mathematik ist nicht, wie stark sie ist, sondern dass sie den meisten Menschen bewusst macht, dass sie durchschnittlich sind."

"Das ist auch eine Art Rache an der früheren "Fach-Depreciations-Kette". Früher haben Mathematiker Ingenieure verachtet, Informatiker haben Biologen, Chemiker, Umweltwissenschaftler und Materialwissenschaftler verachtet. Jetzt hat sich die Situation umgedreht. Biologen, Chemiker, Umweltwissenschaftler und Materialwissenschaftler müssen zumindest noch Experimente durchführen und werden von der KI nicht ersetzt."

03 Wird die Mathematik wirklich ausgerottet?

Nach all diesen Diskussionen, werden die Anhänger der traditionellen Schule wirklich einen großen Niederlagen erleiden?

Wir haben auch einen Dozenten der Mathematik-Fakultät der Fuzhou-Universität befragt. Interessanterweise ist die Einstellung von Professor Huang Shuqi viel ruhiger und sogar optimistischer als die von Meng Xi.

Professor Huang glaubt, dass die KI nur einen Teil der Mathematik beeinträchtigt und die Mathematiker nicht ersetzen kann, weil die Mathematiker "Ästhetik" haben.

Der Weg, wie die KI Mathematik betreibt, ist einfach gesagt: Sie liest eine riesige Menge an historischen Literaturen und bestehenden Ergebnissen, trainiert in jenen Bereichen, die bereits hochgradig formalisert sind – wie Algebra und Kombinatorik – und korrigiert sich ständig mit einem formalisierenden Überprüfungstool namens Lean. Die gegenwärtigen Durchbrüche der KI konzentrieren sich fast ausschließlich auf diese "standardisierten" mathematischen Richtungen.

Das oben erwähnte Einheitsabstands-Problem ist ein typisches Beispiel: Die KI hat die vorhandenen Werkzeuge der algebraischen Zahlentheorie in die diskrete Geometrie übertragen und eine schöne Kenntnis-Neukombination durchgeführt. Ist das beeindruckend? Natürlich.

Aber im Wesentlichen verwendet sie jedes Werkzeug, das von den Menschen bereits erfunden wurde.