人工智能正深刻重塑数学与理论物理学的研究范式。伦敦数学科学研究所等机构指出，AI并未取代人类创造力，而是成为科研的强力辅助工具。在理论学科中，AI已展现出逐行验证证明、系统搜寻反例及推导中间步骤的能力，并能有效解决跨越数十年的数学难题。过去一年，加州Harmonic公司开发的Aristotle系统成功破解多位数学家提出的埃尔德什难题；初创公司Axiom Math、OpenAI及DeepMind的模型亦在First Proof Project中攻克多项研究级挑战。 当前，AI正逐步渗透至理论科研的核心流程。在议题设定环节，AI尚缺科学直觉与领域洞察力；在形式化阶段，工具如Lean4及帝国理工学院主导的Xena项目正协助将非结构化推论转化为计算机可读的严密逻辑，加州大学洛杉矶分校数学家陶哲轩的验证经历即证明了其在暴露逻辑漏洞方面的价值。此外，基于模式识别的AI系统如Ramanujan Machine正持续提出新的数学猜想与物理公式。 尽管AI在自动化证明与猜想生成方面进展显著，但顶尖突破仍高度依赖人类学者的创造性思维与终极判断力。未来，人机协同有望大幅加速理论科学的知识发现进程。