コンピュータは数学者になれるのか？

記号論理の処理系 + ディープラーニングで、相当数の数学の問題は自動で解けると思うんだが、いまだに実用化されてないってことは、やはり技術的に難しいの？

少なくとも、囲碁や将棋のAIがいまや人間よりも圧倒的に強いように、人間よりも圧倒的に強い数学AIを作ることは可能だと思うのだけど、誰もやろうとしないの？

働け獄潰し

数学辞典写経したら数学者になれる？
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1728920135/

微積極めたら最強になれる？
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1731164251/

位相やったら最強になれる？
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1730876398/

データ入力がクソめんどい

囲碁将棋ならAIの出力を棋譜や盤面で表現できるけど、実用的な数学の証明を論理記号の列の形式見せられても人間には解読不能

>>7
めんどくさがらずにやれ
数学者なぞ科学の発展のための歯車のひとつでしかない　

ミジンコがそういっている

たいていの数学者なんて歴史に残らないしょうもない論文しか書けないのだから、人類の発展のためにAIのトレーニング作業のために低賃金でこき使われるべき

歯車のにもなれないウンコの主張

ウンコ製造機は働くべき

>>10に反発をする理由がわからない
科学技術が必要ないならアフリカにでも移住すればいいじゃないか

お前が思いつく程度のことは、すでにOpenAIやMicrosoftやGoogleがやってる
いずれにせよ、金出す連中に学問の知識の無い日本じゃ実現不可能

「数学」をプログラミングするには
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1710585705/

How to do Math in programming
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1710981703/

マジレスすると噛みつかれるスレ

まったく関係ない
>数学者なぞ科学の発展のための歯車のひとつでしかない　
>コンピュータは数学者になれるのか？

ハイ論破

コンピュータは物理者になれるのか？

コンピュータは化学者になれるのか？

コンピュータは生物者になれるのか？

コンピュータは経済者になれるのか？

コンピュータは社会者になれるのか？

>>7
藤井聡太は、盤面を脳裏に描かずに符号を直接処理してるらしいから、数学でもそういうのが出てくる可能性がある

コンピュータは計算者になれるのか？

コンピュータは者になれるのか？

>>1
多分今のモデルでlean食わせたら部分的には数学者超える
もうそういう段階

それ国家プロジェクトとしてやるべき
目の前に100%成果出る課題あるのに金注ぎ込まない馬鹿

大学院生を奴隷のように使えばいい
どうせ99%は数学者にはならないんだし、leanに訓練させる過程で数学の知識と実力が身につくやも知れぬ

イキルミジンコ

既存の枠組で推論して解けるなら、んなもん自動で解けるべき。それは英語の翻訳みたいなものであって、AIがそれを完璧に出来たからって数学者の立場を脅かすものにはならない。

劣等感の塊

落ちこぼれに嫉妬は醜い

いつもより威勢がいい
よほどこの話題が気に障るみたいだ

マジレスするだけ無駄

ここまで反論無し、終了

学部の数学をLeanのライブラリにするのさえ一大プロジェクトなので、その先はまだ夢だな

ID:FoJIvMvb
こいつなに？障害でもあるのかね

自己紹介乙

>>38
住所とかも正規化せずに自然言語処理に任せるみたいだし、
数学も、正攻法ではなくただの文章生成で終わりそう
ネットで学習できる情報しか生成できない

Googleは地図作るのに世界中を撮影して回ったのに
そういう地道な努力を厭うからいけないんだよ

>ネットで学習できる情報しか生成できない

ガロア理論までくらいなら
高校生がネットで学習できるらしい

性能はChatGPTよりも上…無料の中国製AI「DeepSeek」がヤバすぎる！東大の入試問題を解かせてわかった「驚異の実力」
https://news.yahoo.co.jp/articles/cae9a3445e7f8f1994b824a561c17f3874df7dab/comments?order=newer

数オリの問題でOpenAI o1 vs DeepSeek(R1)
https://zenn.dev/mutex_inc/articles/gpt-deepseek

てん

日本の大学の数学研究の国際的な評価は近年やや下降気味だと言われています。これは、研究資金の減少、人材流出、大学の研究環境の変化などが影響していると考えられます。

1. 研究資金の減少

日本の研究費（特に基礎研究への投資）は、1990年代や2000年代と比べて減少傾向にあります。大学の運営費交付金も削減されており、研究者が安定した資金を得るのが難しくなっています。その結果、長期的な視野での数学研究が困難になっている面があります。

2. 若手研究者の減少と人材流出

日本国内で数学の研究を志す若手研究者が減少しており、また、優秀な研究者が海外（特にアメリカやヨーロッパの大学）に移るケースが増えています。海外の方が研究環境や待遇が良いため、国内に優秀な研究者を留めるのが難しくなっています。

3. 大学の研究環境の変化

日本の大学では、近年、研究よりも教育や管理業務の負担が増えているため、研究に十分な時間を割けない状況が生まれています。また、国際的な共同研究の機会を増やすための支援が不足していることも課題です。

4. 数学分野での国際的な評価

国際的な論文数や被引用数のデータを見ても、日本の数学研究のプレゼンスは相対的に低下傾向にあると指摘されています。例えば、中国や韓国の数学研究のレベルが急速に向上しているため、日本の相対的な順位が下がっている面もあります。

日本の大学の環境と、優秀な人材が海外流出してることが問題なら、
イランのテヘラン大学学士からイギリスに渡ってフィールズ賞を得たコーチェルビルカーのような日本人がいないのはなぜ？

今の数学は3年生のころから、（人によってはもっと前から）、特定の分野にだけ焦点を絞って
そればかりを勉強してほかの分野になるべく関心を持たずに、大学院に行って論文をさっさと
数こなして書いて博士号をとることが職を得る為に必要となるようだ。

いい傾向ではないが、こういう見方はありうる

いい傾向ではないが、こういう見方はありうる

代数は代数ばかりをやる。解析は解析だけをやる。。。あるいはもっと狭く特定の領域だけを。
流行りのテーマだと関心を持っている人が多かったり、掲載されやすかったり、引用されやすい
ので、みなが流行り物に向かう。大勢が参加して金鉱を掘ると掘り尽くすのも早い。それまでに
パーマネントで良い職位を得ていれば、かつての華やかだった分野がほとんど廃れていても、
停年までは居られる。