본 논문은 인공지능(AI)이 수학 연구에 적용된 사례들을 종합적으로 개괄하고, AI가 수학 분야에서 변혁적인 역할을 시작했음을 강조합니다. 전통적으로 AI 발전은 수학과 통계학에서 제공하는 이론적 토대에 크게 의존해왔지만, 강화학습(RL)과 대규모 언어 모델(LLMs)과 같은 최근 AI 발전은 유연한 알고리즘 프레임워크와 다양한 수학 연구 측면을 지원하는 강력한 귀납적 추론 능력을 제공함으로써 AI가 수학에 기여할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 이 논문은 AI와 수학 간의 가교를 구축하여 상호 이익에 대한 통찰력을 제공하고 심층적인 학제 간 이해를 촉진하는 것을 목표로 합니다. 특히, 현재 AI와 LLMs는 복잡한 연역적 추론에 어려움을 겪을 수 있지만, 얕은 패턴 인식을 기반으로 높은 처리량으로 출력을 생성하는 능력인 "내재된 창의성"은 수학 연구를 지원하고 고무하는 데 상당한 잠재력을 가지고 있다고 주장합니다. 또한, 수학자들은 AI의 최신 발전을 완전히 이해하지 못할 수 있고, AI 연구자들은 종종 최첨단 수학 연구에서의 실제 응용보다 벤치마크 성능을 우선시하는 학제 간 소통 부족 문제를 다룹니다. 본 논문은 AI 기본 원리, 강점 및 수학 과학 분야에서의 새로운 응용 분야에 대한 자세한 탐구를 제공하여 이러한 간극을 해소하고자 합니다.
