美國國防高級研究計劃局（DARPA）近日宣布啟動一項名為“智能體通信提升數學方法”（MATHBAC）的重大研究項目，旨在通過構建嚴格的數學基礎，推動人工智能（AI）智能體在科學探索領域的協作能力實現質的飛躍。該項目將分兩個階段推進，總周期34個月，第一階段最高可獲得200萬美元資助，面向全球研究人員征集創新方案。
DARPA在項目公告中指出，盡管AI在探索解決方案空間方面表現出色，但在系統性地生成可推廣的科學洞見方面仍存在顯著短板。當前AI模型的發展高度依賴啟發式引導，本質上是一種“試錯式”探索，缺乏對結果背后成因的深入理解。這種局限性同樣體現在智能體間的通信協作中：若缺乏嚴格的數學理論支撐，智能體間的交互將長期面臨效率低下、穩定性不足以及難以跨領域應用等挑戰。
MATHBAC項目的核心目標正是破解這一難題。DARPA解釋稱，項目將通過優化AI通信機制，系統性地加速新假設的生成速度，從而推動智能體在科學推理領域的效率實現突破性提升。第一階段的研究將聚焦于兩大方向：一是構建理解和設計智能體通信協議的數學基礎；二是提升通信內容的質量，確保智能體不僅能高效交互，還能傳遞具有科學價值的信息。
在通信內容的研究方面，MATHBAC提出了更具挑戰性的要求。項目團隊需深入分析智能體間的交互數據，從中提煉出簡潔、可推廣的“知識精華”，并將其納入協作智能體的共同知識模塊。例如，項目設想了這樣一個高難度場景：一組經過特定科學領域訓練的AI智能體，能否從一組暗示某種普遍規律但未明確闡明該規律的數據中，自主推斷出具有普適性的科學原理或定律？DARPA甚至以“重新發現門捷列夫式原子周期表”并構建“面向分子的多維類周期表”為例，說明了項目目標的遠大性。
為確保研究的革命性，DARPA明確表示，MATHBAC不會接受任何僅對現有實踐進行漸進式改進的申請。項目要求研究人員必須追求真正意義上的突破，例如開發能夠系統性推動新科學演化與發明的AI工具。在第二階段，研究將進一步深入，探索專為AI智能體設計的全新領域語言，以支持智能體基于協作壓力進行自我進化。
據悉，MATHBAC項目的提案截止日期為6月16日，計劃于今年9月正式啟動。預計將有多個團隊獲得資助，共同參與這一具有里程碑意義的研究。截至目前，DARPA尚未對相關問詢作出回應，但項目的遠大目標已引發科學界的廣泛關注。
