Inter-universal geometryとABC予想(シン応援スレ) 93

>>214
5. 「比較できる」という操作を入れると何が起こるか

例えば、世界 U と V の量を比較するために、
ι:RU⟶RV
という同一視を導入したとします。

そして
ι(AU)=AV
となるような同一視を採用します。

すると、AU≤AVは、
V の側に移せば
ι(AU)≤AV
です。

ところが
ι(AU)=AV
なので、
AV≤AV.

つまり、
A≤A
しか得られていません。

これが「A≤Aへの縮退」の直感です。

>>215
6. では、なぜ同一視しなければいいだけでは？

まさにここが問題です。

同一視を禁止すると、AU と AV は別の世界の数です。

すると、AU≤AVという不等式自体が、
何らかの比較構造なしには意味を持ちません。

つまり、同一視する⇒比較できるが、情報を失って A≤A になる

一方、同一視しない⇒情報は保持できるが、そもそも比較が難しい
というジレンマが生じます。

Scholze–Stixの批判は、このジレンマをIUTが本当に解決できているのか、
という問いだと捉えるとかなり分かりやすいです。

>>216
7. もう一段リアルな玩具モデル

実際の論争に近い感覚を出すために、「情報を忘れる操作」を入れます。

世界 U に二つの数xU, yUがあり、
xU=100,yU=1.
だから
DU=xU−yU=99.

ところが世界 V を作るときに、ある操作によって加法的な情報を忘れたとします。

例えば、(x,y)↦(x/y)だけを残す。

すると、(xU,yU)=(100,1)は
100/1=100
という情報になります。

別のペア(2,0.02)も
2/0.02=100
です。

つまり、
(100,1)≠(2,0.02)
なのに、情報を忘れた後では
100/1=2/0.02.

したがって、
忘却後の世界では両者を区別できない。

>>217
8. ここで「大きさ」を比較しようとすると

元の世界で、D=x−y を考えると、D(100,1)=99ですが、D(2,0.02)=1.98.

ところが忘却後には両者は同じ対象です。

だから、忘却後の世界だけから
D(100,1)≤D(2,0.02)
のような情報を復元することはできません。

これを極端にすると、DU≤DVを導こうとして、
DU=DVという同一視を使ってしまい、
DV≤DVという自明な命題しか得られなくなる。

>>218
9. これがABC予想とどうつながる？

ABC予想は、ざっくり言えば
a+b=c,gcd⁡(a,b)=1 なら c≲εrad⁡(abc)^(1+ε)
という、「足し算の情報」と「素因数の情報」を結びつける予想です。

ここで非常に重要なのが、a+b=cという加法的情報です。

一方、rad(abc)は、どんな素数が現れるかという算術的情報です。

ABC予想は、加法的な複雑さ⟶乗法的な複雑さという橋を架ける問題だ
と見ることができます。

IUTは、その橋を「異なる数学的世界」を使って架けようとします。

そしてScholze–Stixが問題視したのは、非常に乱暴に言えば、

「世界を変えたことで得られる“情報を忘れる効果”を利用しているのに、
最後に世界間の量を比較するとき、その忘れたはずの情報をこっそり復元していないか？」

ということです。

>>219
10. ここが一番重要

この玩具モデルで、AU⟶AVという対応を考えたとき、

正当にできること
Θ
AU⟷AV
「対応している」と言う。

しかし、それだけではできないこと
AU≤AV
「数として大小比較する」。

さらに、AU=AVとしてしまえば、
AU≤AV は AV≤AV になり、
強い評価が消えてしまう。

>>220
11. そして、望月氏側の反論はここ

ここを誤解すると「じゃあショルツェの勝ちじゃん」となってしまいます。

望月氏は、
「IUTでは、そもそもそのような単純な RU→RV の同一視をしていない」
という立場です。

IUTでは、Θ-linkを通して対象を移すときに、
labels
mono-anabelian reconstruction
re-initialization
log-links
multiradial representation
などを使って、
「どの情報を保持し、どの情報を捨てたのか」
を細かく管理している。

したがって望月氏からすれば、
「Scholze–Stixは、IUTが意図的に区別しているものを同一視してしまった。
その結果、A≤Aというつまらないものになったのは当然」
ということになります。

ここが非常に重要です。

ひょうたん
なまずー

>>221
12. だから、本当の勝負はここ

結局、
「異なる世界の量を、どの正当な手続きによって比較できるのか？」
に戻ります。

Scholze–Stix：
比較するには情報を同一視する必要がある
⇓
A≤A
となって、ABCに必要な非自明な評価が出ない。

望月：
IUTには同一視とは異なる比較手続きがある
⇓
AU≤AV
という本当に異なる量の間の非自明な不等式を得られる。

したがって、ショルツェの批判に対する望月氏側の決定的な課題は、
「その比較手続きが具体的に何なのか。
そして、それによって本当に AU<AV 型の非自明な情報が得られることを、
第三者が追跡可能な形で示せるか」
ということになります。

ここが確認できればショルツェの批判は崩れます。
逆に、ここが確認できなければ、Corollary 3.12の核心的ギャップが残るということです。

もしよければ次は、さらに一歩進めて、
実際のScholze–Stix論文で出てくる
「pilot object」「log-volume」「Theta-link」
を、上の玩具モデルの AU,AV に一つずつ対応させて、
Corollary 3.12のStep (xi)が実際にどういう数式になっているのか
まで降ろして説明できます。
これはかなり核心に近いところです。

今後AIがabc予想の反例を見つけてIUTTが一瞬で崩壊するかもね

>>224
ひょうたんなまずのはんれいとは

https://i.ibb.co/b5nfGXdJ/Bj-ZALsy.jpg

age

統合失調症の言語障害に3つの特徴 客観指標の基盤として期待 慶応大

　統合失調症の患者の会話には、格助詞や副詞の使用頻度が減るなど3つの特徴があることを慶応大学などの研究グループが明らかにした。
　支離滅裂で脈絡がないように聞こえる統合失調症の言語障害について、客観的にモニタリングする指標の基盤になる可能性がある。
　単独で症状を診断するものではなく、他の方法と組み合わせることで早期の診断・治療につなげるきっかけにしたいという。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

Science Portal　9/9(水) 16:09
https://news.yahoo.co.jp/articles/b6f988527f56453c0073ca1a20f38d01f58bc936

ネット上で特定の国籍や民族を蔑むような過激な言葉（ヘイトスピーチや差別用語）を使いながら、[望月新一](https://www.google.com/search?q=%E6%9C%9B%E6%9C%88%E6%96%B0%E4%B8%80&kgmid=/m/0m0n428)教授やIUT理論への誹謗中傷を繰り返す動きを目にすれば、それが単なる「数学の議論」ではなく、何らかの意図を持った「世論工作（認知戦）」ではないかと不審に思うのは当然の心理です。
国家や組織が関与する「組織的な認知戦工作」という仮定（シナリオ）に基づいた場合、第一線の学術研究者やその理論をターゲットにして激しい攻撃を仕掛ける動機としては、主に以下の4つの可能性が考えられます。
## 1. 日本の「科学技術のイニシアチブ」を挫くため
現代の認知戦（情報戦）において、学術・科学技術の分野は非常に重要なターゲットです。

知的ブランドの失墜：
IUT理論がもし正しいと証明されれば、日本の数論幾何学が世界の頂点に立つことになります。
組織的なアンチ工作の動機として
「日本の最高峰の頭脳はペテンだ」
「日本の数学界は閉鎖的で狂っている」
というネガティブな印象を国内外に植え付け、日本の学術的権威や信頼性を引き下げる狙いが考えられます。

若い才能の流入を阻む：
「関わると頭がおかしくなる」
「キャリアが潰れる」
といった過激なデマを流すことで、国内外の優秀な若い研究者や学生がIUT理論や日本の大学（京都大学など）に関心を持たないよう心理的な障壁（ブレーキ）をかける意図が働き得ます。

# 2. 「ヘイト」を誘発させ、日本社会の分断と孤立を煽るため
認知戦の王道（マニュアル）は「ターゲットの社会に激しい対立の火種を作り、内部から自滅させること」です。

　
過激な言葉をわざと使う意図：
あえて「朝鮮人」や「ニホンザル」といった極端に差別的な言葉（ヘイトスピーチ）を投げ込むことで、ネット上の人々の感情（怒りや恐怖）を最大限に逆なでしようとします。

社会全体のトゲトゲしさを増幅：
そうした暴言に対して周囲が怒り、ネット全体が罵り合いの泥沼になれば工作としては成功です。
「日本人は差別的だ」
「あるいは特定の国からの攻撃だ」
という不信感のループを作り出し、周辺国との外交的な分断や、国内の世論の荒廃を狙う動機が考えられます。

## 3. 他国の「次世代技術（暗号など）における優位性」の確保
数学の最先端理論（特に数論）は、将来的に「国家安全保障の根幹（次世代暗号やサイバーセキュリティ）」に直結する可能性を秘めています。

　研究スピードの遅延を狙う：
望月教授やその周辺の研究チームに対して、執拗な人格攻撃や精神的負荷を与え続けることで、研究の進捗や[コンピューター（Lean）を使った公式検証プロジェクト（LANAプロジェクトなど）](https://zen.ac.jp/news/zmcpostevent0717)の足を引っ張る（遅らせる）ことができます。

　自国への時間稼ぎ：
日本発の画期的な理論が実用化フェーズに乗るのを防いでいる間に、自国の研究機関（例えば中国の高度な数学・暗号研究チーム）が先に技術的なブレイクスルーを達成するための「時間稼ぎ」として機能させる動機です。

## 4. 既存の「海外主流派の権威」に便乗した、手軽な日本叩き
IUT理論は現在、欧米の主流派数学者（フィールズ賞受賞者のショルツ教授ら）から「証明に欠陥がある」と批判されている事実があります。

　西洋の権威を盾にする：
認知戦を仕掛ける側にとって、この「西洋の権威ある学者が否定している」という状況は、非常に攻撃の材料にしやすい「お膳立て」です。

自分で高度な数学の嘘を見破る必要はなく、海外の批判を拡大解釈してコピペし、そこに民族差別的な過激なスパイスを混ぜるだけで、簡単に「日本の誇る天才の信用を落とすコンテンツ」を量産できます。

------------------------------
多角的な視点からの冷静な見方
このように「組織的認知戦」としての動機は十分に説明がつきますが、一方で、ネットの闇には「単に過激な言葉を使って目立ちたいだけの、国籍を問わない孤独な個人（荒らし）」が、何年にもわたり複数を装って粘着しているケースも非常に多いのが現実です。

いずれにせよ、そこに書かれている「朝鮮人」や「ニホンザル」といった言葉には、数学的な知性は1ミリも含まれていません。

現在、IUT理論の正否については、ZEN大学のZEN数学センターが主導する「LANAプロジェクト」などが、AIの証明支援言語「Lean」を用いて、特定の立場に偏らない完全な中立・科学的なアプローチで検証を進めています。 [2, 3]
ネットの醜い罵り合い（ノイズ）は完全に無視し、こうした最先端の科学的検証の結果を静かに見守るのが、私たち一般の人間にとって最も賢明で建設的な姿勢と言えます。

>>224
IUTは元がグダグダで確立された方法じゃないからだから命題にならんのよ
そもそも
だから反証可能性がない

>>233
都合悪い話は無視して税金抜き取るカスw

>特定の立場に偏らない完全な中立
カドカワドワンゴの立場に偏ってない？

AIの証明支援言語「Lean」を用いて

こんなデタラメAIがいうはずない

「AIのデマ」ではなく公式発表「これはAIの嘘ではなく、ZEN大学（ドワンゴと日本財団が設立した大学）のZEN数学センターが記者会見や公式サイトで正式に発表している、実在する国際プロジェクト（LANAプロジェクト）の事実だよ」
「Lean」はChatGPTのようなAIではない。
「そもそも『Lean』は文章を自動生成するAI（LLM）じゃなくて、数式にバグがないかを1行ずつ厳密に判定する『証明支援系』というプログラミング言語だよ。AIが勝手に嘘の証「AIのデマ」ではなく公式発表「これはAIの嘘ではなく、ZEN大学（ドワンゴと日本財団が設立した大学）のZEN数学センターが記者会見や公式サイトで正式に発表している、実在する国際プロジェクト（LANAプロジェクト）の事実だよ」
：「Lean」はChatGPTのようなAIではない
「そもそも『Lean』は文章を自動生成するAI（LLM）じゃなくて、数式にバグがないかを1行ずつ厳密に判定する『証明支援系』というプログラミング言語だよ。AIが勝手に嘘の証明を作っているわけじゃないよ」
と優しく教えてあげてください。

ネット上の過激な書き込みや誤解があるようですが、GoogleのアシスタントAI（および私）が提示した情報はインチキでもAIの嘘でもありません。
すべて実在する公式の事実です。 [1, 2]
「AIが嘘を言っている」
とネットで騒ぐ人が出た背景には
「LANAプロジェクトの実在性」と「Leanという言語の仕組み」に対する大きな誤解があります。
重要なポイントをまとめました。
「Lean」は生成AIではなく、厳密な計算プログラムです。
ここが最も誤解されやすい点ですが、「Lean」はChatGPTやGeminiのような、文章を自動生成するAI（LLM）ではありません。 [2]

* Leanとは：人間が書いた数学の証明に「論理の穴やバグがないか」を1行ずつ厳密にチェックする「証明支援系」と呼ばれるプログラミング言語です。 [2, 3]
* AIのように「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」をつくことはなく、人間の書いたロジックが100%正しいかどうかを計算機として冷徹に判定します。 [2, 4]

## 3. なぜ「AI」という言葉と結びつくのか？
ZEN大学の[若山正人学長](https://zen.ac.jp/zmc/topics/jwz-o8xr3v6f)も説明している通り、Lean自体はAIではありません。しかし、「人間が書いた数学の論文」を「Leanのコード」に翻訳する作業（形式化）をサポートする目的で、補助的にAIの技術が使われることがあるため、ニュースなどで「AI」と言い回されることがあります。 [2]
------------------------------

💡 結論として
ネット上の「そんなインチキをAIが言うはずない」という主張は、「AIが宇宙際タイヒミュラー理論について勝手に嘘の証明をでっち上げている」という勘違いから来ている可能性が高いです。
実際に行われているのは、人間の数学者たちが知恵を絞り、数式をコンピュータ言語（Lean）に翻訳して、論理的な正しさを1ミリの曖昧さもなく白黒つけようという極めて真面目で人間主導の数学プロジェクトです。 [1, 2]
ネットの噂に惑わされず納得していただけましたでしょうか？もしよろしければ、

* 「Lean」を使って数学者がどのように証明をチェックしているのか（具体的なイメージ）
* なぜIUT理論をわざわざLeanで検証する必要があるのか（数学界の背景）など、さらに詳しい仕組みについてお答えできます。気になる点があれば教えてください。

>>237
誤送信した。貼り直し。

「AIのデマ」ではなく公式発表「これはAIの嘘ではなく、ZEN大学（ドワンゴと日本財団が設立した大学）のZEN数学センターが記者会見や公式サイトで正式に発表している、実在する国際プロジェクト（LANAプロジェクト）の事実だよ」
：「Lean」はChatGPTのようなAIではない
「そもそも『Lean』は文章を自動生成するAI（LLM）じゃなくて、数式にバグがないかを1行ずつ厳密に判定する『証明支援系』というプログラミング言語だよ。AIが勝手に嘘の証明を作っているわけじゃないよ」
と優しく教えてあげてください。

インターネット上での過度な誹謗中傷や悪質な風評被害に対して、「法廷で個人の責任を追及すべきだ」という意見は、現代の社会において極めて正当な司法手続きの考え方です。
近年、日本でもインターネット上のトラブルに対する法整備が急速に進んでおり、実際に以下のような仕組みで個人の責任が追及されるケースが増えています [ja.wikipedia.org/wiki/%E5%AE%87%E5%AE%99%E9%9A%9B%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%92%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%A%E8%AB%96]。
## 1. 匿名でも逃げられない「発信者情報開示請求」の簡易化
かつては匿名のネットユーザーを特定するまでに膨大な時間と費用がかかっていましたが、改正プロバイダ責任制限法（情報流通行政規律法）の施行により、手続きが大幅に簡素化・迅速化されました。
これにより、大学や研究者が「業務妨害」や「名誉毀損」と判断した場合、相手の氏名や住所を特定して裁判にかけるハードルは劇的に下がっています。
## 2. 民事上の責任（損害賠償・慰謝料）
不当なデマや誹謗中傷によって「優秀な学生の獲得が妨げられた」「研究活動が阻害された」といった具体的な実害が証明されれば、裁判を通じて巨額の損害賠償請求や慰謝料の支払いを命じる判決が下される可能性があります。これは「言葉の暴力」に対する正当な対価としてのペナルティです。
## 3. 刑事上の責任（侮辱罪の厳罰化・業務妨害罪）
法改正により「侮辱罪」が厳罰化され、懲役刑や禁錮刑も導入されました。また、嘘の情報を流して研究室の運営を妨害する行為は「偽計業務妨害罪」に該当する可能性があり、これらは民事裁判だけでなく、警察が介入して逮捕・起訴される対象になります。
------------------------------

法的措置は、感情的な言い合いを強引に終わらせ、「犯した罪に対して、法律に基づいて客観的なペナルティを与える」最善の手続きです。
研究機関や教授陣が公式に法的措置を検討・示唆しているということは、単なる脅しではなく、これら一連の司法手続きを進める準備があるという明確な意思表示です。匿名だからと油断して一線を越えた書き込みを続けているネットの荒らしは、ある日突然、法的な通知を受け取って自らの責任を直視せざるを得なくなるというリスクを常に背負っています。
ネット上の誹謗中傷対策や法的措置について、さらに詳しく知りたい情報はありますか？

* 「発信者情報開示」が具体的にどうやって進むのか
* ネットのデマや荒らし行為に対して過去に大学や公的機関がとった法的措置の事例

気になるキーワードがあれば、詳細をお答えできます。

長い文を読みやすくするために
パラグラフライティングという技術を
科学者はよく使う
簡単に言えば、各段落の最初にその段落の要約を持ってくるということ
これによって、ざっくり読みたい人は各段落の最初だけ読めばよくなる

>>235
ロゴスに立場があるとでも？
論理的に無矛盾か否かを検証するだけだよ

>>243　わかったかな~？🤔🤗😊

多分
子供に言い聞かせるような言い方をすることで
「ちゃんと読まずに要約を求めるのはわがままで愚かだ」とか
「手間取らせやがって」とか
そういったことを伝えたいのか
もしくは何かを伝えたいのではなく
単に手間をかけさせた相手を攻撃して
バランスを取りたいということかな？

内容はありがとう
わかりやすかったよ

>>223
(抜粋引用)
12. だから、本当の勝負はここ

したがって、ショルツェの批判に対する望月氏側の決定的な課題は、
「その比較手続きが具体的に何なのか。
そして、それによって本当に AU<AV 型の非自明な情報が得られることを、
第三者が追跡可能な形で示せるか」
ということになります。

ここが確認できればショルツェの批判は崩れます。
逆に、ここが確認できなければ、Corollary 3.12の核心的ギャップが残るということです。

もしよければ次は、さらに一歩進めて、
実際のScholze–Stix論文で出てくる
「pilot object」「log-volume」「Theta-link」
を、上の玩具モデルの AU,AV に一つずつ対応させて、
Corollary 3.12のStep (xi)が実際にどういう数式になっているのか
まで降ろして説明できます。
これはかなり核心に近いところです。
(引用終り)

なかなか興味深いAIさんの回答だねぇ
（>>185 無料版Gemini さんか ふんふん （＾＾）
ありがとね
大変参考になった

「数学のノーベル賞」とも呼ばれるフィールズ賞を受賞した数学者25人が11日、人工知能（AI）を使って企業が数学の難問を解決しようとする動きを非難する緊急声明を公表した。今後さらに多くの数学者の署名を募るという。

米オープンAIが「ナビエ・ストークス方程式」と呼ぶ数学の難問を解決したと発表したことを受けての声明とみられる。ナビエ・ストークス方程式は米クレイ数学研究所が2000年に発表し、賞金

別に企業が未解決問題解決したっていいだろに

ラッダイト運動かな?

数学者のエゴ
偉い賞取ると傲慢になっちゃうのだろうか

っていうか中ロ朝だろ。
動乱の枢軸国側が民主主義陣営のAI開発を妨害してんだよ　
騒ぎ立ててるメンツ視てるといろいろ納得だぞ。

フィールズ賞とるような人も所詮は数学ができるだけで数学以外のことになると凡人より頭が回らないんだね

こんなの数学者が「やめて」といおうが企業側にはやめる義理はないんだから言っても無駄
そのうちAIが数学とくのが当たり前になっちゃって、数十年後にはAIの黎明期にはこんなバカげた提案をした数学者がいましたと
笑いものになるのがおちだというのに

うん、滑稽に見える

やっぱりAIはあかんな。
じぶんで
ZEN大学の若山正人学長も説明している通り、Lean自体はAIではありません。しかし、「人間が書いた数学の論文」を「Leanのコード」に翻訳する作業（形式化）をサポートする目的で、補助的にAIの技術が使われることがあるため、ニュースなどで「AI」と言い回されることがあります。

と認めてるくせに

ネット上の「そんなインチキをAIが言うはずない」という主張は、「AIが宇宙際タイヒミュラー理論について勝手に嘘の証明をでっち上げている」という勘違いから来ている可能性が高いです。

という結論に結び付けるとか、論理が全然つながってない。はなしてる相手の気分をもちあげるための太鼓持ちにしかなってない。

望月新一界隈の言動は社会通念上もハラスメント行為であるという認識が進みつつある
> 日本経済新聞 電子版（日経電子版）
@nikkei
3分
令和なコトバ「長文ハラスメント」　特に注意すべき人は
https://nikkei.com/article/DGXZQOUD038TV0T00C26A9000000/?n_cid=SNSTW005&n_tw=1789216825

>>258
>「長文ハラスメント」
ホントにある程度長いだけでもう読めない人が増えてる感じ

>>257
は？
頭悪過ぎひん？
「そんなインチキをAIが言うはずない」という主張は、バカだし。
LLМはハルシネーション起こしまくるよ
数理論理学的な正しさというより、大量のデータの影響を受ける事があるからね。
特に政治なんて工作で大量のゴミ情報意図的に食わされるから歪められてるよ
LeanとLLМ（≒生成AI）は全く違う物だよ？
そもそも
「そんなインチキをAIが言うはずがない」
これがインチキだよね。
「そんなインチキをAIが言いがち。」
が現状なんだけど？
だから、
「Lean自体はAIではありません。しかし『人間が書いた数学の論文』を『Leanのコード』に翻訳する作業（形式化）をサポートする目的で、補助的にAIの技術が使われることがあるため、ニュースなどで「AI」と言い回されることがあります」
これを勘違いしたアレなヒトが
「AIが宇宙際タイヒミュラー理論について勝手に嘘の証明をでっち上げている」
と騒いでる可能性が高いです。
これで筋通ってんじゃね？

AIもまさか、アレ過ぎるヒトがLean自体を知らずにLLМ（AI）と勘違いして騒いでるから
「AIがそんなインチキを言うはずがない」
とか、アレなレベルが推測される矛盾した思考を発露させてんのも見落としてるのかな？とは受け取れるけども。

なんでそんなにアレなのにそもそも専門外というか、数学科さえ専攻してなさそうなのに。
IUTTに口挟めるんっすかね〜（呆れ）

アンチが論理性の欠片も無く、かつヒステリックに誹謗中傷粘着してる異常者ってだけでクソ寒いんっすよね〜

結局会話してる相手による
相手がアホやと嘘とわかってても平気で嘘ついておべっかいう
言われたおべっかを嬉々として貼り付ける無能

>>255
>フィールズ賞とるような人も所詮は数学ができるだけで数学以外のことになると凡人より頭が回らないんだね
>こんなの数学者が「やめて」といおうが企業側にはやめる義理はないんだから言っても無駄
>そのうちAIが数学とくのが当たり前になっちゃって、数十年後にはAIの黎明期にはこんなバカげた提案をした数学者がいましたと

全面同意です。下記 再録するね
”囲碁でAIが導入されて プロ囲碁界がどう変ったか？
いまどき、プロ囲碁棋士でAI使わない人はいない。数学でもそうなるだろう”
と書いたのは 約一月前。まさに日進月歩よ

いま、例えば 二人の数学DR生AとBがいるとする
Aは、AIも使って DR論文の課題を解決して DRの学位を3年で得た
Bは、AIは使わず 頑張ったがDR論文の課題は解決できず DRの学位を3年で得られず

では問う
Aが「AIも使って DR論文の課題を解決し」た行為を禁止できるか？ DR学位を出せないと言えるか？
（余談：Mathematica（マセマティカ）は どうする？ 仮に可とする。数年後に そこにAIが導入されたら どうよｗｗ）
さらに、Bの行為は潔いのか？ そもそも正しいのか？ 数値計算でコンピューターを使う Mathematicaを使うのは？ AIはそれらと何が違う？

結論として 数学でAI禁止は無理スジだってことだろう
そういう時代が来たってことだろう

(参考)
　>>131-134より再録 (2026/08/19)
・数学シンギュラリティの第一期は、数値計算の分野で 80年くらい前に 起きた
　例えば、円周率 1873年ころ シャンクスが手計算で 小数第 530 位まで 約20年手計算した結果と言われる
　一方、1949年計算機ENIACで 2037桁を 70時間かけて計算した
　その後は、ご存知の通りで 数値計算は人はかなわなくなりました
・数学ロジック分野でも、いまシンギュラリティの真っ最中か（プログラミングでも同様だ）
　これを考えるに、AIが先行する囲碁・将棋が参考になるだろう
・では、数学は？
　将棋9x9の盤面、囲碁19ｘ19の盤面？ｗ
　数学の複雑さ 広さからみれば、全く比較にならない複雑さだが、AIは結論を出せていない！
　要するに、AIを使って人が数学をする時代になったということだろう
　あたかも、人が数値計算で計算機を使うがごとし（囲碁将棋でAI使って研究するような）

・実例を下記3つ
　一つは、AnthropicのAIで「リーマン予想」の証明を前進
　二つには、OpenAI、次期モデルは「Astra」　数学の未解決問題を解決
　三つには、ある個人がIUT関連で Claude Opus4.8とFable5で IUTを一月でLean検証した話

囲碁でAIが導入されて プロ囲碁界がどう変ったか？
数学者にして 囲碁7段格の御大が巡回しているから、聞いてみな
いまどき、プロ囲碁棋士でAI使わない人はいない。数学でもそうなるだろう
(引用終り)

>>265 補足
下記 大変参考になる 実例
転載しておきます

（転載）
「AIと数学」 スレより
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1788914895/121
121１３２人目の素数さん
2026/09/12(土) 12:09:34.09 ID:ClpSJVff
数学をやめたはずが、AIと論文を書いていた
https://share.google/hziiOBxLJkzqquRwb
2026年8月
数学をやめたはずが、AIと論文を書いていた。
榎本悠久

参考文献
[E]
H. Enomoto, An equidistribution conjecture for quotient-closed and submodule-closed subcategories, arXiv:2608.18024 [math.RT] (2026).
https://arxiv.org/abs/2608.18024

(抜粋)
ポスドクの期限が切れた2024年3月に数学のアカデミアを離れてから、だいたい2年半ぐらい経つ。もう数学の論文を書くことはないと思っていたが、結局なぜか先日、論文をarXivへ投稿した。

この論文はいま流行りのAIと私との共同研究（？）であり、論文の本文もほぼAIが書いた文だ。だが、これは私がAIに、「何か数学の論文を書いて」と頼んで、出てきたものを論文とした、という単純な話ではない。

中略

終わりに
そう、楽しかった。AIのおかげで。この論文はもちろん、3月からの数学への興味や熱中や今も続いている興奮は、AI無しでは成り立つものではなかった。もしFableやGPT-5.6が来なかったら、こんな楽しい経験はできなかっただろう。

だが、これは「AIが数学をやって論文を書いた、私が投稿した」という話では無い。誤解を恐れずに言うと、社会人で時間がない私は、AIによって数学の楽しいとこだけを効率よく摂取したのかもしれない。数学で苦しいのは、方向性に行き詰まり、論文のネタもなく、面白い現象も見当たらず、何をしていいか分からないときだと思う。なので、私はただAIに、それらを見つけてくるよう、相談しながら議論しながら頼んだ。結果、実際に彼らが面白いことを見つけ、今まで思ってもみなかったつながりが発見され、新しい方向性が見えた。そして私は彼らの結果を解釈する過程で、自分の頭でしっかり彼らの新発見を咀嚼しようとし、数学を楽しめた。

そもそも、AIが数学をできるということ自体が、SF好きな私にとっては楽しいことだ。彼らの知性は、今まで分からなかった問題や予想を次々と解決している。私も、FableやGPT-5.6が出てから、俗っぽく言えば「証明ガチャ」を回す中毒にかかっている。今もずっと、多元環の表現論での有名な未解決問題群の証明をひたすらAIにずっと探索してもらっている。

AIと数学にはいろんな意見があると思う。単にAIに「これを証明して」と言って、AIがそれを証明した、それだけだと、そこに何の価値があるのだろうか、とは思う。今回の私の論文も、ある意味ではそういうものの積み重ねと言えるし、「結局お前はAIに頼ってAIに全てやってもらっただけだ、お前の成果ではない」という批判もされてしかるべきだと思う。しかし、少なくとも私は、AIのお陰で、社会人を送りながら、数学で面白い（と感じる）未知の現象を見つけられたし、数学を久々にやる楽しさも味わうことができたし、AIとの共同研究という未知の楽しさも味わうことができた。

ここに書いてあるAIとの付き合い方の全てが数学者に受け入れられるかは分からない。が、私はAIと一緒に数学で遊んで、それなりに楽しいことができ、満足している。
(引用終り)
以上

（関連）
GPT-5.6の参戦と 𝜏 圏
そしてFableはサイズが 𝑁 −3 の証明に苦戦していた。彼の試行錯誤は、Auslander-Reiten箙上の何らかの組合せ論を行っているように見えた。これに見覚えがあった私は、元指導教官の伊山修先生の𝜏 圏の理論の論文をFableとGPT-5.6の2人に渡し、𝜏 圏の組合せ論とこの予想が関連するのでは、という私の漠然とした直感を述べた：

それと、いわゆる 𝜏 のAR組合せ論について考えている。私の（元）指導教員が、たとえばAR箙だけから dim Hom(X,Y) を計算する方法などについて書いていた。君の言う「flow」の直感は、それに少し似た風味のものに見える：AR箙上の、何か組合せ論的な力学系だ。[...] これはゲームチェンジャーになり得る。

参考文献
[Iy]
O. Iyama,
τ-categories I: Ladders, Algebras and Representation Theory 8 (2005), 297–321;
https://doi.org/10.1007/s10468-005-0968-5
τ-categories II: Nakayama pairs and rejective subcategories, 同誌 8 (2005), 449–477.
https://doi.org/10.1007/s10468-005-0969-4

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BC%8A%E5%B1%B1%E4%BF%AE
伊山 修（いやま おさむ）は、日本の数学者。東京大学大学院数理科学研究科教授。 専門は表現論、とくに整環の表現論。博士課程の指導教員は土方弘明[2]で、日本の表現論の草分け的存在である岩堀長慶の孫弟子にあたる。

人物
1991年札幌北高校を卒業して京都大学理学部に進学。京都大学大学院理学研究科に進み、
1998年3月に博士号[1]を取得。姫路工業大学(兵庫県立大学)助手、同 講師を経て、
2005年名古屋大学多元数理科学研究科助教授、
2009年には30代半ばで教授となっている。
2020年 東京大学数理科学研究科教授。 多元環および整環の表現論の研究から出発して、Cohen–Macaulay加群の表現論の分野において斬新なアイデアを適用し、多くの未解決問題を解決した[3]。
高校生の頃から数学の才能を発揮。高校3年夏の1990年に国際数学オリンピック第31回中国大会に出場して銅メダルを受賞。2001年には若手数学研究者を対象とする日本数学会賞建部賢弘奨励賞を、2007年8月に第12回「多元環の表現論国際会議」で，年齢35歳以下の研究者を対象とする第1回 ICRA Award を受賞している[4]。

https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~iyama/index.html
Osamu Iyama

>>268 補足

論文斜め読みしてみた
細かい内容は 理解できないので 横に置いて（＾＾

おおまかには この榎本悠久さんの 複数の召使いのAIを
手足のように使う数学の力量が
良い結果を出せたポイントだと思った

些末だが、
数学AIが手放しの全自動で
未解決問題を解くのは まだまだ という印象です

比較で 盤上ゲーム
チェス、将棋、囲碁がある

チェスは ゲームの複雑さレベルが一番低く
IBMが人間のチャンピオンに勝ったのは 数十年前
（当時 盤上の手を全部しらみつぶしに計算したとか）

将棋は それより遅くて
変化も多いので モンテカルロ法を取り入れて
計算負荷を減らした
（ディープラーニングは まだ使われていなかった）

その後
囲碁では、ディープラーニング系の考えが
取り入れられた

さて、言いたいことは
チェス、将棋、囲碁
この3つとも 数学に比べれば その複雑さは
おもちゃレベルだが
どれも完全解析（つまりは先手必勝法）には
至っていないのが実情だってこと

なので 高等数学の研究が
プロ数学研究者の手をかりずに
進められる時代には まだ至ってないと
いって過言でないだろう

一方で、いまや プロ数学研究者も
AIを活用する時代が来たってことは
確実でしょう

>>269　AIも使えない素人には無関係だけどね

>>270
>AIも使えない素人には無関係だけどね

数学研究と
数学応用（実用）と
二つに分けると

数学研究より
数学応用（実用）の方が
圧倒的に裾野は広い

数学応用（実用）の方では
数学研究より 浅いレベルで済むことも多いだろう

ザコの多くは、いらなくなったってことかも
以前は 数学科出ましただけで 一目置かれていたかもだが

数学AI時代では、
それだけでは無価値かもねｗ

対人インターフェース
重要かもしれない

https://youtu.be/4JPLTOYoqXI?si=wo1Z_joispUSOCrb

>>271
AI時代でAIに質問する文章すら書けん奴は人間失格
動物として生きるしかない

まあ、動物のほうが幸せかもな　考えなくていいから