في ظل التطور السريع لذكاء اصطناعي، بدأت أدوات الذكاء الاصطناعي في المساهمة بشكل ملحوظ في فهم وحل مسائل إردوش، التي تُعد من أبرز التحديات في الرياضيات النظرية. هذه المساهمات تتنوع بين حلول كاملة، وتحسينات جزئية، وتحليلات أدبية، وصياغة رياضية رسمية، بالإضافة إلى دعم بحثي مباشر من خلال توليد أرقام وتصورات. أبرز المساهمات تأتي من أدوات متقدمة مثل AlphaEvolve، Aristotle، ChatGPT 5.2 Pro، Claude Opus، وGemini DeepThink، التي استُخدمت لاستكشاف مسائل مفتوحة، وتقديم حلول جديدة أو تحسينات على البناءات السابقة. على سبيل المثال، أظهرت أدوات مثل AlphaEvolve تقدماً طفيفاً في بعض المسائل (مثل [36] و[1097])، بينما فشلت في مطابقة البناءات السابقة في أخرى (مثل [52] و[67])، وتمكنت من عدم العثور على معاكسات (مثل [64] و[493])، مما يشير إلى إمكانية وجود حدود أو قيود ضمنية في هذه المسائل. في بعض الحالات، أُعلن عن حلول كاملة من قبل أدوات ذكاء اصطناعي (مثل [333] و[897] و[1026])، لكنها أُكتشف لاحقاً أن نتائج مماثلة كانت قد نُشرت مسبقاً من قبل بشر (مثل أعمال إردوش ونيومن 1977، وويرسينغ 1981، وتيدور ووو ويانغ 2016). هذه الحالات تُظهر أهمية المراجعة الأدبية الدقيقة، وتحذيرات من التصنيف الخاطئ للمسائل على أنها "مفتوحة" دون مراجعة كافية. كما تم استخدام الذكاء الاصطناعي لاستكشاف مسائل مُعطاة بحلول سابقة، بهدف إيجاد أدلة بديلة أو أبسط. ففي مسائل مثل [198] و[488] و[942]، نجحت الأدوات في إيجاد إثباتات جديدة لنتائج مُثبتة سابقاً، مما يُظهر قدرة الذكاء الاصطناعي على إعادة صياغة وتحليل البراهين بطريقة إبداعية. في حالات أخرى، فشلت الأدوات في إعادة إنتاج نتائج معروفة (مثل [124] و[264])، ما يُشير إلى حدود فعالية بعض الأدوات في السياقات المعقدة. أيضاً، تُستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي في مراجعة الأدبيات، حيث نجحت في اكتشاف حلول أو ملاحظات مفقودة (مثل [94] و[223] و[339])، لكنها فشلت في حالات كثيرة (مثل [124] و[203] و[700])، وغالباً ما تُقدم نتائج غير دقيقة أو مُضللة، خصوصاً عند مواجهة مسائل مُصاغة بشكل خاطئ (كما في [370] و[516]). من الجدير بالذكر أن بعض الأدلة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي تم ترجمتها إلى لغات برهان رياضي رسمية (مثل Lean) باستخدام أدوات مثل Aristotle وSeedProver، بهدف التحقق من صحتها. لكن هذا التحقق لا يضمن كاملاً من التحيزات، خصوصاً إذا تم تضمين مبادئ جديدة أو ترجمة خاطئة للمسائل. في المقابل، تُظهر مشاريع بحثية مشتركة بين البشر والذكاء الاصطناعي (مثل [848] و[1026]) نتائج مُلحوظة، حيث ساهمت الأدوات في توليد الأفكار، وتحليل البيانات، وصياغة الأدلة، ما يُظهر تكاملًا فعّالاً بين القدرات البشرية والآلية. بشكل عام، تُعد مساهمات الذكاء الاصطناعي في مسائل إردوش مبكرة وواعدة، لكنها تتطلب تدقيقاً دقيقاً، وتحذيرات من التحيزات، وتحتاج إلى مراجعة بشرية متخصصة لضمان دقة النتائج.