随着人工智能技术的发展，AI在数学领域的应用正突破新的边界。研究人员开始探索一个更为复杂的问题：当AI在某个证明过程中遇到问题时，它是否能够调整策略，进行新的尝试或者提出可被验证的新猜想。斯图雅大学的曾仔健教授开发的“AI Has Taste”项目，正致力于将这一问题转化为一个可持续的研究体系。该项目存档了453份数学手稿，涵盖2312页内容，其中6篇被归类为“AI提出的猜想”。
曾仔健最初对AI在数学研究方面的能力持怀疑态度，然而一次偶然的测试让他改变了看法。在将一篇论文的猜想输入AI时，AI竟然没有继续进行证明，而是找到了一个反例，成功推翻了该猜想。经过与原作者的沟通，确认了这一反例的有效性。这一事件不仅让项目有了新的方向，也标志着AI有可能加入到科研的循环中。
尽管数量上453篇手稿引人注目，但项目强调这并非只是AI制造数学论文，而是包括了各种形式的研究成果，如完整证明、反例和新猜想等。AI Has Taste的创新之处在于，AI不仅能解决问题，还能主动搜索候选问题，进行多路径分析，并将失败转化为研究的新输入。
该系统通过四个不同的角色进行分工合作：选择候选问题、进行证明和反例分析、在新上下文中攻击命题以及撰写最终文稿。曾仔健还部署了多机协作，使不同的机器在各自的领域中推进研究，而不是让单一派生体完成所有任务。
随着研究成果的数量增长，如何确保这些产物的有效性也成为一个重要问题。AI Has Taste虽然有内部审查机制，但并没有将AI自审视为最终结果。曾仔健开始邀请各领域的学者参与成果的验证和讨论，进一步丰富项目的研究深度。
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