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人们创造出了一套庞杂且仍在扩展的公理系统，但人们研究它的目的越来越说不清楚……的确，在现代数学中，这些更高层次的理论成果实际上无法投入使用，这有可能与它们无法证明某些基本定理有关，例如黎曼假设。
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鉴于我们可能即将触及人类自身能力的极限，一些数学家已意识到，如果希望人类文明持续进步，我们将需要更多的机器辅助。就好比登上珠穆朗玛峰之巅，我们可能只需要一个氧气罐，但如果人机不能结合，我们永远无法登上月球。
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以色列数学家多伦·泽尔伯格（Doron Zeilberger）认为：数学家只用铅笔和纸张工作的日子即将结束。20世纪80年代以来，他一直使用计算机撰写论文。他将自己的由AT＆T（美国电话电报公司）生产的计算机命名为“Shalosh B.Ekhad”（希伯来语中3B1的意思），并坚持将这位机器伙伴作为论文的联合作者。泽尔伯格认为，人们之所以不愿倚重人机合作的方式，是因为“狭隘的人本主义”在作祟，这种偏执与其他形式的偏执一样，阻碍了人类发展的脚步。
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大多数数学家认为他们孜孜以求的目标非常深奥，是计算机难以企及的。换言之，他们不仅希望能得到真理，并且希望探求真理背后更多的内涵。如果计算机在无法真正理解数学的情况下就能验证数学真理，他们会觉得非常荒谬。
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获得菲尔兹奖的数学家迈克尔·阿蒂亚（Michael Atiyah）曾说过：“我们的理想是探究数学真谛，而不是利用机械执行指令的计算机推演论证。”另一位菲尔兹奖获得者泽尔曼诺夫（Zelmanov）也表示赞同：“只有所有数学家都认可的证明方法才是真正有效的，所以我对机器证明方法的前景并不看好。”当然，我们也不会认可只有一位数学家采用的证明方法。泽尔曼诺夫说的有道理吗？如果数学证明方法只有生成它的机器能够理解，我们真的可以相信吗？
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起初，多伦·泽尔伯格对这种观念也非常理解，但最终对其不屑一顾。他承认，让他乐此不疲的是在整个数学证明过程中得到所有的证据。对他来说，这就是生活，而生活是错综复杂的。他相信如果人的头脑可以找到一个证据，那么它一定是显而易见的：
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二三十年后，人类可以通过计算机轻松完成大多数事情。在数学领域里，利用计算机完成很多工作已经变成现实。现在，人类很多刚发表的论文就已过时了，其实完全可以用算法来替代人类完成这些工作。现如今我们遇到的很多问题已经变得毫无意义，但是我们还是继续在做，仅仅因为这是人类可以做的事情。
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对于数学领域的现状来说，这是相当令人沮丧的评估。但这是真的吗？我当然觉得有些论文进入期刊是因为我们需要出版物，但这并不总是坏事。为了做某事而做某事所带来的意想不到的成果已经多次证明，无目标驱动的研究有时是收集真正的新见解的最佳方式。
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像许多业界同人一样，乔丹·艾伦伯格（Jordan Ellenberg）认为人类未来在数学领域中仍然会发挥至关重要的作用：
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我们非常擅长搞定计算机无法做到的事情。想象一下未来，如果目前所知道的一切定理都可以通过计算机得到证明，那我们就可以去探索计算机无法解决的其他问题，这有可能成为未来的“数学”。
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但人类的许多研究成果不是向前而是横向平行延伸的。在某些领域我们确实达到了临界点，想要超越珠穆朗玛峰的高度就必须借助一台机器。这对保守派来说是一种震撼的观念冲击（也可能包括我自己）。他们不愿承认的是，人类再也不可能仅使用笔和纸来探求数学的奥义了。
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天才与算法：人脑与AI的数学思维 沃沃斯基的愿景
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弗拉基米尔·沃沃斯基（Vladimir Voevodsky）是明星数学家，他仅用传统的纸笔工具就在数学研究领域成绩斐然，但后来他开始倡导数学家使用计算机技术辅助研究工作。我和他是在牛津大学相见的，当时我们正在尝试请他为我们工作。人们都认为他是获得菲尔兹奖的不二人选，于是牛津大学决定尽早给他一个待遇优厚的工作职位。沃沃斯基在自己的工作研讨会上提出了一个数学研究的新理念，他似乎想引导大家使用一种能够证明那些困扰几代数学家问题的全新数学语言。他认为这种新的数学语言不是某种学术研究思路的延续，也不是几种观点的简单组合。
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我之前在书中谈到了三种创造力：探索型创造力、组合型创造力和变革型创造力。通过引入一种全新的视角来改变一个领域的面貌，沃沃斯基的创造力确实具有变革性。聆听他的观点，你不禁会问：“这是从哪里来的想法？”
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原来，激发他这种非凡创造力的竟是一些意想不到的东西。交谈期间，当我知道他在选择未来工作地点的一个重要考虑因素是能否获得他需要的药物时，我感到非常震惊。我所说的药物并不是很多数学家的首选药——咖啡因。（正如著名的匈牙利数学家保罗·厄多斯所说：“数学家是将咖啡转化为定理的机器。”）他要求我们必须源源不断地给他供应一些相当“过瘾”的B类药物作为他去牛津大学的交换条件。
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我从未真正觉得药物会对提升逻辑思维的缜密程度大有裨益，但沃沃斯基认为安非他命[1] 能使他产生大量幻觉，可以使他激发出极大的灵感。当我看到咖啡因和安非他命对蜘蛛织网产生影响时，我开始有些相信他的方法。正常蜘蛛可以迅速织出形状规则的网，而摄入咖啡因的蜘蛛织的网就像一团乱麻。沃沃斯基后来获得了菲尔兹奖，并接受了普林斯顿大学高级研究所的职位，但他早期的成功方式却引发了一场生存危机。
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他说：“我意识到下一个数学问题的证明可能在学术领域不会产生太大的影响了，因为数学即将面临一场危机，或者更确切地说，似乎是两个危机。”
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这两个危机的其中之一涉及“理论数学”和“应用数学”的分离。随着研究预算越来越紧张，政府不得不面对把科研经费投向何处的两难困境。一些政客开始质疑：为什么要把大量资金投给那些对社会没有实用价值的研究工作。因此，沃沃斯基极其重视向外界阐述他所从事的研究工作将来会对社会产生的深远影响。
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另一个危机更像是一场生存危机，它与数学研究变得日益复杂有关。即使数学家们能够精通各自研究的细分领域，但对他人的研究过程和成果缺乏足够的了解。因此，数学家正在变得越来越孤立。早在1739年，大卫·休谟（David Hume）就在他的《人性论》中阐述过社会背景也能对学术研究产生重要影响：
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在他的研究领域中，没有一个代数家或数学家能像他那样专注。他对自己发现的任何真理都充满信心，哪怕它仅仅是一种可能的存在。每当他推演出自己的证明成果，尤其在得到更多同行的赞许和学术界的普遍赞誉与认可时，他的信心就会更加坚定。
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沃沃斯基还认为，学术期刊的论文迟早会由于过于复杂而无法得到详细的论证，而这将导致期刊文献中出现未检测到的错误。从某种意义上说，数学是一门深度学科（具有复杂的层阶结构），一篇论文通常将之前许多篇论文的结论作为依据，这种错误的叠加效应将会得到非常危险的结果。
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在意识到这两个潜在的危机后，沃沃斯基决定放弃为他赢得名声和荣誉的研究领域，转而致力于研究数学如何避免发生潜在灾难的问题。他的第一个挑战是运用数学方法来解决其他领域的问题。他从小就对生物学很感兴趣，所以他想知道他开发的数学工具是否可以为公认的非数学领域提供新的见解。他花了几年时间，尝试通过分析种群的当前基因结构来追本溯源，但他试图破解生物学之谜的研究项目最终搁浅。与其所擅长的数学领域大相径庭的是，他发现自己并没有深入探究生物学问题的工具和技能。
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他说：“到2009年我才意识到我的研究成果竟然毫无用途。到目前为止，它也许是我学术生涯中最大的遗憾。虽然我为该项目做了大量的工作，但最终还是失败了。”
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