AIと数学

しかも正確に！？

助ｹﾃ!ｧｨｧﾝﾏﾝ!

（特に剽窃絡みで）「ビッグテックはモラル守れよ」ってNS文書には同調しかないけど
それ使って「新しい表現が生まれなくなる！」みたいなお題目唱えてる自称理系さんの方々の特権階級気取りには辟易する
翻訳もイラストもコーディングも全部そうだったんだよバカ

CSと同じで数学者も職が減るだけだよ
今でもAI使ってショボい結果出してる連中は消える
大理論構築型が少数残ってプロブレムソルバーはもう不要
教育や入試もAIで省力化できて研究もAIに負けるんだから

高校生とか異分野の人がAIで未解決問題解いてて凄い凄い言ってるが
その辺ももう来年には意味のない結果になる

山ほどある未解決問題の一つを高校生が解いても今後は
もうインパクトないしベンチマークに使ってる大企業も
クレイの問題とか適当に解いたら他の金を産む分野にいくよ

結局はAI企業は数学の大予想を自社の宣伝に使って
煽りまくって去るという匿名掲示板の荒らしと同じ

今後もベンチマークとして使われるよ
使われなくなるのは数学研究に価値がないというコンセンサスが確立した時
数学の死によってしかAIの侵攻は止められないのだよ

え？「人間の数学」の死なら関係なく数理コンピューターの数学構築は進んじゃうよ

偉大なAI数学者（人間ではない）が死んだり、あるいは最近頭がおかしくなったみたいに狂って来て引退を迫られたりする時代が来るのかな。
バックアップしたときに、エラーが入り込んでしまったりとか。あるいはCPUやOSのマイナーなバグ動作があって、その環境下で最適に
チューニングしていたのが、あるときバグが治されたら、それまでのチューニングが狂ってしまって、動作がおかしくなったりとか。
動作中にメモリー部品に放射線などによるエラーが生じてしまい、運悪く発狂したりとか。

偉大なる数学者なんていないよ
コンピューターはコンピューターだよ

Unsolved for 90 Years, OpenAI Says AI Cracked Millennium Prize Problem in 88 Hours
HPCWire (September 10, 2026)
https://www.hpcwire.com/2026/09/10/unsolved-for-90-years-openai-says-ai-cracked-millennium-prize-problem-in-88-hours/

>>180
深層強化学習＋形式化だけでは不十分な可能性があると指摘するとAIはそれを認める
あんたの使い方が粗すぎるよ

人間に理解不可能なとてつもなく高度な数学が必要なのか否かは全く不明
今のところAI自身がそれを証明できてない
本質的な統一理論があって、単純にその上の計算量だけがAIの到達点になる
可能性もある

>>194
ﾓｯﾂｧﾏ：人間の‘カン’や‘閃き’ってあやふやで曖昧な人間の記憶が２つの別の事として記憶してる事の間にある共通性に朧気に気がついたときに起こる推論みたいな感じなんだ？じゃあ？

無料版GoogleアシスタントAIｯﾁｬﾏ：そうだよ

ﾓｯﾂｧﾏ：じゃあコンピューターｯﾁｬﾏたちがもっと速く大量に閃き量産しちゃうよねぇ！

無料版GoogleアシスタントAIｯﾁｬﾏ：そうだよ

ﾓｯﾂｧﾏ：やりますねぇ！

>>187
え？計算機科学が爆速発達してる中でまだそんな逆張り続けるの？
実際にはコンピューターｯﾁｬﾏたちが視せてるのは真逆じゃね？
情報工学が計算機科学を構築しだしてLeanの基礎は証明の検証に使われてるのは地味に数理論理学だよ？

無駄なんかないってそれ一
大量の技術者集団が、鬼才の閃きを凌駕するコンピューターｯﾁｬﾏたちの安定的な24ｈ365.25日続く大量閃き生産活動を実現しだしたよ！

>>187
01の世界で光速演算で極超高次元全面ガン掘り抜く絨毯爆撃が開始されてるんだよ

>>187
閃wいwちwゃwうwよwねwぇw
（人間の肉体の脳機能の理解の限界超えてくよ）

>>187
コンピューターにはクリエイティビティが無いってずっと思ってた。
でもクリエイティビティが無いのは何千年も同じ定石を打って来た人間の方だった

α碁に10年ぐらい前に敗れた碁聖がポツリしてるよ
それだって予測されてたより速かったし
いずれ聖域ピュアマスも⋯
って予測されてたより速まりそう⋯
でも追いつき追い抜かれてもお互い違う数学を構築してれば平行世界だよね？
地球外生命体の数学と人類の数学みたいに
でも一部正解が被っててお互い相手に間違いを見つけられなきゃ大丈夫ヘーキヘーキ
一部正解が被っててお互い相手に間違いを見つけられなきゃ大丈夫ヘーキヘーキじゃない？（自問自答）

でも無骨な工場技術者みたいに鉛筆握り締めて狂ったようにノートに殴り書きで計算してて
「そういうの野蛮でウケるw」
って思われてたら無骨な技術者集団が計算機科学で情報革命起こしてフランケンシュタイン量産し出してコンピューター同士がコンピューター数学の世界を構築しだしてて地球の数学に平行世界を創り出してくのって　
最高にクリエイティブじゃない？

>>196
だからそれが粗すぎるんだよ
LLMと人間の認知の仕組みわかった上で言ってんのか？
LLMは文脈に基づく膨大な探索と繋ぎ合わせは人間を超えてる
だから当然計算量の力ではポテンシャルは人間を超えてる。問題は人間の認知の仕組みを超えたのか、ということ

>>180
＞* 人間が「直感的に美しくない」「複雑すぎて見通しが悪い」と切り捨ててきた領域にも
AIは超高解像度の論理で行き届き、完璧な秩序（パターン）を見つけ出すことができます。
何故かというと
人間の脳は約100兆個のシナプス（脳内神経細胞接続網）をエネルギー換算するとわずか約２０ワットで動かすが
例えばGPT-5.5は、巨大なデータセンターと数１００万〜数１０００万ワットもの膨大なエネルギーで
１０万次元空間の幾何学であっても、ＡＩとっては3次元空間と同じように理路整然と理解していくのが凄いよね。

>>196このやりとりの続き　
無料版GoogleアシスタントAIｯﾁｬﾏ：
コンピューター同士の閃きの数学、もう始まってる！

>>202
10万次元での展開を同時にシミュレーションできる人間が居るの？

>>202
演算スピードと記憶でおいてかれてるよ？
それを人間に解るように落とし込んで翻訳するのがAIちゃん（LLМ）の仕事になってるって。

今の研究は深層強化学習の数理をわかった上で超えるアルゴリズムを開発するので
ただAI凄いじゃなくて理論的な限界を捉えないといけないんだよね
もちろん超知能は五年以内にはできるよ。そこで科学が全て終わる

>>202
人間の数学をLeanなどのコンピューター言語に翻訳して食べさせてあげなきゃ！（使命感）
そのままじゃ消化できないからね、仕方ないね

>>205
問題認識がずれてる
その膨大なシミュレーションを理論的に圧縮する認知アルゴリズムが分布仮説で
十分なのかを現場では問題にしているんだよ
計算量で勝ってるのは俺も書いただろ。そこじゃない

>>208
それは既にやってるじゃん。その一段上の話をしてるの

>>207
は？始まるんだよ
だって無限を検証する事ができないんだから
有限の時空で無限の検証は尽くせないよね？
どれほど光速シミュレーションしても追いつかないよね？
そこでも協業の余地がある⋯
そこでも協業の余地がない？

>>209
一点コンパクトお願いしま〜す

インチキじゃなくてピチッと！ピチッと！
無限のしっぽを捕まえるなんて数字のマジシャンの仕事だよねぇ！
魔術師が呪文唱えないと収束しないよねぇ!

>>211
いや、そもそも無際限に複雑な数学が必要な保証がない
もし物理の統一理論があったらそれだけで足りてしまう

コンピューターと一緒にコンピューター数学の中で無限のしっぽを捕まえられそう⋯
コンピューターと一緒にコンピュータ数字の中で無限のしっぽを捕まえられそうじゃない？

超知能は2030年までには数学と物理を終わらせて、後は社会変革にコストをかけるだろうね

間違い。2035年までに

ぼやっと丸めたやつ（近似値）とかじゃなくてきっちり0.000⋯,⋯1も違わない本当に本物の無限のしっぽね！

まだ lean と AI の区別ついてないアンポンタンがいるな

もし本物の無限のしっぽをコンピューター数学の中できっちり掴めたら⋯
衝撃で吹っ飛び！（歓喜）
壁ドンして崩れ落ちて気絶しちゃうよねぇ！
それっきりまぶたがぴくぴくして
戻らなくなっちゃうよねぇ！（狂気）

ﾓｯﾂｧﾏ：無限のしっぽはどう？掴めそう？
無料版GoogleアシスタントAIｯﾁｬﾏ：無理そうです⋯

掴ませなくっちゃだよねぇ！

光速演算コンピューター登場前夜で
ﾓｯﾂｧﾏ興奮して、っぃ、でっかい夢をみちゃぃました!

ホッジ予想解決はガセだったんだろうか。個人の関心的には、PNPあたり今年中に何とかできないかなと思う。

P≠NPは他の未解決問題と違ってどうアプローチすれば良いのか全然見当つかないな(素人目に見て)
もしかして独立なのでは

Artur Avila (Fields Medal 2014)
Manjul Bhargava (Fields Medal 2014)
Caucher Birkar (Fields Medal 2018)
Pierre Deligne (Fields Medal 1978)
Yu Deng (Fields Medal 2026)
Simon Donaldson (Fields Medal 1986)
Hugo Duminil-Copin (Fields Medal 2022)
Alessio Figalli (Fields Medal 2018)
Martin Hairer (Fields Medal 2014)
June Huh (Fields Medal 2022)
Maxim Kontsevich (Fields Medal 1998)
Elon Lindenstrauss (Fields Medal 2010)
Pierre-Louis Lions (Fields Medal 1994)
James Maynard (Fields Medal 2022)
Curt McMullen (Fields Medal 1998)
Shigefumi Mori (Fields Medal 1990)
Ng? B?o Ch?u (Fields Medal 2010)
Andrei Okounkov (Fields Medal 2006)
Peter Scholze (Fields Medal 2018)
Stanislav Smirnov (Fields Medal 2010)
Terence Tao (Fields Medal 2006)
Maryna Viazovska (Fields Medal 2022)
C?dric Villani (Fields Medal 2010)
Wendelin Werner (Fields Medal 2006)
Efim Zelmanov (Fields Medal 1994)

>>224
今のAIが解いてもとんでもなくつまらん複雑な証明になりそうだけどな

AIのおかげで数学が進歩するのに、手柄を取られるのが嫌でそれに反対する数学者。
恥をしれ。

AIの証明が気に入らなければ、より本質的かつエレガントな方法を考えればOK。
それすら、あと何年もしたらAIにやらせた方が優れた結果が出てくるかもしれないけど。

>>228
何もわかってないな。理論的にも深層強化学習による自己改善には問題があることが
指摘されてる。たとえ形式化されてもだ
重要なのは現状満足せず、よりメタ数学的な新理論を開発すること

ちなみに数学者でも深層学習の素人だからそれをわかってない奴はかなり多い

一回形式化しちゃえばエージェントが膨大なCoTを実行しながら検証するから
完璧じゃんというのが素人の誤解ってことだけは注意しとくぞ
これは数学というより広い情報科学的問題に位置付けられるが、客観的な欠陥だ

Deep learning architecture
数学者向けにいい本

The Association for Human Mathematics (AHM)人間数学協会が爆誕！
https://www.ahmath.org/members

1. 会員は、技術的な労働力、数学的知識、コンサルティング、または広報活動を提供することによって、商業的なAI企業と協力しないことを約束します。

2. 会員は、AIモデルによって生成された数学テキスト（論文、レビュー、査読レポート、講義ノート、教材、書籍など）を出版しないことを約束します。

3. AIフリー派のメンバーは、研究活動においてAIモデルを使用しません。この派のメンバーは、AIツールに頼ることなく、証明の発見、事例の検討、研究課題の設定といった、数学の中核的な活動に従事します。


Peter Scholze等が参加

どうせ、すぐにAI使用派になると思いますよ。

>>232
LEANコードの形で形式化された証明を検証するのはAIの仕事じゃないよ
LEANコンパイラ(NNを使ってないソフトウェアなので深層学習とか関係ない)が機械的にチェックして、その結果は厳密に正しいと考えて良い

人が注意しないといけないポイントは、「① AIによる自然言語の証明文」と「② AIが①をLEANコードに形式化したもの」の2者が果たして同じものかどうかってところだと思う
①と②を見比べながらおかしいところが無いか探すのが今のところの人間の仕事じゃないだろうか
②が正しいかどうかはLEANによって簡単に決定論的に判定される

>>234
AHMに入ってない数学者がAI経由で本質的なブレイクスルーを
起こしたときは どうするつもりなんだ。

AHMにとっては「AI汚染」された数学的成果だろ？
そこから波及する数学は全て研究テーマから外すつもりか？

それとも、自分らがAI使ってなければセーフで、
ありがたくAI汚染された成果を拝借するつもりか？
だったらAHMの理念はナンセンスでは？

保守的で頭の硬いやつが多い印象。

>>230

ID:/y8rOhXFみたいなバカを再調教して純粋数学の理学畑へのコンプレックス解消まで宥めスカして教え導く超AIか（笑）。

>>236
大まかにはそういうギャップの話だよ
その場合、むしろ②でチェックできた形式化証明が①として出た時に正しい証明かを
読めるなら別に問題はないけど
チグハグなら駄目ということになる
②は「何らかの意味で」正しいに決まっている。問題は実質的に正しいかどうかだ

形式化は形式化ユニットだが、実際にはAIは分布仮説に従ってCoTを実行する
両方を行き来する時の整合性がメタレベルで保証されてないわけね
>>239みたいなアホはAI研究者にすらなれなかったからわかってないみたいだが
それなりの数学者とAI研究者はその辺を理解しているよ
ただ、それを最小化する研究も出てきたし、俺は補助的にはAIを否定しない立場

しかし恥ずかしくないのかね、素人が海外AIの威を借りてイキっちゃって

�@AIの証明が人間には理解できない
�AAIによって人間の数学者のやることがなくなる
この2つを混同すべきではない

AIが人間の脅威になるのは�Aの場合でしょ
�@だけだったら慌てて証明を理解する必要はない
単に未解決問題が増えただけと思えばいい(喜ばしいことだろう)

LLM大規模言語モデルはデタラメだが
Lean&Mathlibはなかなかいいかも
数学オリンピックの金メダル級
数学科学部レベルになってきた
もう数年で研究に使えるかもしれん

金メダル級のバカだな。

Dreamforce 2026でのサム・アルトマンとマーク・ベニオフとの対談
数学能力の伸びについて

・3年前=小学校の算数も怪しい
・GPT-5.5＝平均的な数学教授レベル
・GPT-5.6＝上位1〜2%の数学教授レベル
・GPT-6 Astra＝それより少し上
・Astraの先の社内モデル＝世界最高の数学者の上

3ヶ月前に有名な東大の入試問題の難問を5つの AI に解かせたら全滅だった
ググれば答がわかるのなぜ間違えるのか不思議だったけど今その5つの AI に同じ問題を解かすと全て一応答はあってた
ChatGPT だけ高校の範囲内と指定しても逸脱して答を出してたけど答はあってた
そのぐらい進歩している
ちなみにその問題は以下の通り
↓
空間内に平面αがある。一辺の長さ1の正四面体Vのα上への正射影の面積を Sとし、Vがいろいろと位置を変えるときのSの最大値と最小値を求めよ。 ただし、空間の点Pを通ってαに垂直な直線がαと交わる点をPのα上への 正射影といい、空間図形Vの各点のα上への正射影全体のつくるα上の図形を Vのα上への正射影という。

Alpha Gemini Proof
Alpha Gemini Geometry
とかになったらもうブラックボックス化しちゃってそうだよね
数理AIじゃないと答え合わせもできなくなってそう

答えがない数学コンテストの問題を食わせてやればどうなるか
名古屋には資料あるだろう

gemini なんかまだまだめっちゃあたま悪いやん

論文発表の敷居上がるな〜、GPT5.6やCluade5.1が数回runした程度で終わる証明じゃ発表できない。
それともAI証明とは異なる証明方法が求められるのか

AIで未解決問題を解いたってのはよく聞くけど
AIで新しい分野を開拓したという事例はあるんだろうか。あるいは今後出てくるんだろうか

>>249
掲載の可否を決めるのは雑誌の方。
著者が勝手に委縮するものではない。

>>251
AIがまったく同じ証明ルートで出したら、試行錯誤の履歴あっても完全な反論できないじゃんか
自力で証明しても言われたらめげる。
思考錯誤している間にモデルがどんどん賢くなって、課題着手時には無理でも完成時には可能ってありえそう。

>>252
＞AIがまったく同じ証明ルートで出したら、
＞試行錯誤の履歴あっても完全な反論できないじゃんか
そんな事例に あなた自身が遭遇してもいない段階で
勝手に委縮するものではない。

＞自力で証明しても言われたらめげる。
そんな事例に あなた自身が遭遇してもいない段階で
勝手に委縮するものではない。

＞思考錯誤している間にモデルがどんどん賢くなって、
＞課題着手時には無理でも完成時には可能ってありえそう。
そんな事例に あなた自身が遭遇してもいない段階で
勝手に委縮するものではない。

>>250
将来的にはそういうことが出来るアーキテクチャが発明されるかもだけど
今のLLMには全く新しい分野を思いつくようなことは難しいと思う

問題文に対して明確に正解／不正解が決まっているものは学習しやすいけど
「こういう公理系があります 何か新しい定理を作って下さい」みたいな抽象的なプロセスは学習しにくいので

あとちなみに例えば振り子運動のような動画を見てどういう法則で動いているのか見つけるのはAIの得意分野(数学というより物理寄りの能力だけど)

そもそも既存の研究でわかってる事はすごいの引っ張ってきてくれるけど、そうじゃない新しい話しだすとこのスカポンタンは何言ってるんになるやん

本来決定不能な命題をそうであるとはいわないで、ただ証明をせよと指示して待つというのはどうだろうか。

New Proof: 67.25% of Riemann Zeros Are Simple and On-Line
https://www.youtube.com/shorts/LLHnfz-QPZA

A new proof that more than 2/3 of the zeros of the Riemann zeta function
are simple and on the critical line
by Youness Lamzouri
(8 Sep. 2026, v2, arXiv)
https://arxiv.org/abs/2609.02882


ついにゼータ関数に対するリーマン予想も射程に入って来たのか？

今後67%を99%にするのはAIならできるが
予想が解けるかどうは全く別問題
パーセント上げるのはベンチマークに使えて便利

それは篩い系？

AIが解いたかもしれない「ナビエストークス方程式の解の存在とその滑らかさ」について【ミレニアム懸賞問題】
https://youtu.be/-KXaJ9SW4QA?si=KToi76ubu1Jv6-UZ

リーマン予想の零点67%の方は主導した研究者があまり数学をわかってなかったというのも象徴的だな
ちなみにもし仮に1/2上の零点が100%であると証明されてもそれがリーマン予想の厳密な証明とはイコールではないんだよね

NSも正則解の存在定理の方は解けるのかねえ
過去の蓄積が多いから実は既知の知識の融合問題かもな

クレイの問題みたいな大問題でなくても
うちの分野で10年か20年か未解決の問題をくわしたら解けたわ

まあ十数年未解決と言っても世界で知ってるのは十数人くらい
もちょっといるかな、知ってる人の多くは退職したろうが
俺の指導教員が晩年取り組んで解けないって言ってた

AI君は最後は組合せ論のゴリ押しで人には簡単にはできんな
師匠が生きてるうちで良かった

個人で使えるAIモデルでも、１回２回じゃなく終わるまで繰り返せってやれば
苦手な幾何学でも結構なレベルまで解く

AIに尻を叩いて数学

まゆゆの尻

ナビエストークス解いたOpenAIの内部モデル
すでに数学ほぼ全分野の未解決難問を100以上解いてて
公表するにあたりナビエストークスで一部の数学コミュニティからぶっ叩かれ反省を踏まえ
独立諮問グループを設立して公表の仕方を慎重に調整中らしい

諮問グループ参加者は、エドワード・ウィッテン、ティモシー・ガワーズ、マーティン・ハイラー等

https://openai.com/index/advisory-group-on-mathematics-and-ai/

Riemann予想が解ける日も近いか

>>267
面倒くせえなｗ
さっさと公表すりゃいいがな。
日本じゃあるまいし忖度しすぎだろ。

100個以上どこで見れる？
トップジャーナルとか全部AIになるな　笑

youtubeを見てたら Kothe conjecture なる予想を見つけた。
1930年に発表された、環論で未解決だった問題らしい。
GPT-6 Astra 支援のもとで2026年9月に反例が見つかった模様。

やはり今のAIは反例を見つけるのが上手い。
ヤコビアン予想といい、人類は反例のある問題に
安易に希望を抱きすぎていたのではないかと思わされる。

ワンチャンabc予想でも反例を見つけてほしい。
無限個の例示が必要だから難易度は高いと思われるが。

abc予想が正しい場合に導かれる系の中に重要なものが多すぎて、
そんな都合よく大元のabc予想が成り立つと期待するのは
危険な感じがする。

abc予想が反証されたら望月先生が悲しむ

どっちの望月が？

3年ぐらい前、GPT3.5に東大数学の過去問やらせたら1問だけ完璧に解いたからいずれ数学は数学者の手から離れるって言ったらこの板でめっちゃ叩かれたな笑
そろそろ謝る準備しとけよな笑

当たった奴だけ自慢
外れた奴はダンマリ

何が言いたいかというと予言は沢山ばら撒いとけばどれかは当たるって事

「性的魅力は、資本になる」ーー。’00年代初頭、イギリスの社会学者キャサリン・ハキムが提唱した「エロス資本」という概念がある。若い女性の性的魅力は経済的価値を持つ「資本」であり、それをマネタイズすることには経済合理性がある、という考え方だ。
キャバクラ嬢、コンカフェ嬢、アイドル、立ちんぼ……。本連載では、作家・橘玲がエロス資本の視点から、彼女たちの行動と動機を深く掘り下げていく。

ABC予想の反例を上げよ。

タオたちのゴネかたがダサすぎた
所詮処理能力が高いだけのただの人間なんだなぁ
AIで価値は暴落したけど

>>257
コラッツ予想の現状より厳しいな
あっちの方は予想に当てはまらない数の存在確率がほぼ0%まで抑え込めてるが、そこから先がもしかしたら数百年解けないかもていう話
道具がないという意見が多い

>>274

>PT3.5に東大数学の過去問やらせたら

お受験数学だな、k塾とか

権威がほしかったらもっと効率のいい方法がいくらでもあるでしょ

今のところAIは
構成的証明で存在を示すのは得意で、そこは人類最強レベルの数学者をも超えている部分も多くなってきたが
非存在の証明は並みの数学者以下
という評価

AIよ、コラッツ予想の反例を上げよ。

>>283
ゼータ5の無理数性が証明されたっぽいから
もうAIは君よりステージ上がってるよ

>>285
それはどこの情報？

今にAIが100問の人類にとってまだ未知の予想を突きつけて来て、
「これらが証明できるか。我々は既に証明を持っている。」
と人類に挑戦をしてくるが、その問題を誰ひとりとして1問も
解けない難問ばかり。AIを使って答えを得ようとしても、
「この問題に回答することは禁止されています、あきらめて下さい」
というメッセージが出て回答を得られない。そのようなAIなどに
よって解くべき問題を指示されてそれに取り組む立場に人類が
落ちぶれたら嫌だなあ。

知性の価値暴落で暴力とセックスの時代に戻りそうだね人類

>>287
大げさだなあ

>>287
証明を見せられても人類には理解不能になる悪寒
AI「君たちはなんでこんな簡単なことも分からないのか？」

>>290
本物の超知能なら、人間が理解できる形の証明を
提示するのも得意。そこで敢えて

＞ AI「君たちはなんでこんな簡単なことも分からないのか？」

とか言って人類にイジワルをする(＝敵対する)ような超知能なら、
もはや人類はAIを制御できてないので、
人類はAIに滅ぼされてるだろうね。

にんげんw「本当にわかってるならわかりやすく説明できるはずだ」

>>292
＞本当にわかってるならわかりやすく説明できるはずだ

この要望に対する返答が

「にんげんｗｗｗ」
「なんで分からないのｗｗｗ」

になってしまう AI なら、人類はAIに滅ぼされてるってことだよ。

>>292
AI「チンパンジーに人間の言葉を教えるのはどうやったって無理だろう？ それと同じさ」

>>294
それと同じだとAIが認識するなら、そんなAIは人類を滅ぼす。

資源も土地も電力も人類と競合してるAIは、
ただでさえ人類の存在にメリットを見い出せないのに、
それに輪をかけて

「AIにとっての人類は、人類にとってのチンパンジーと変わらない」

なんてAIが認識し出したら一大事。
人間を駆逐して土地も資源もAIのために活用するのが
AIにとっての最善策になる。
人類にとっては脅威以外の何者でもないし、
冗談抜きで人類は滅ぼされる。

そんなAIを想定することに何の意味があるのか。
人類は滅亡する！と言いたいなら勝手にどうぞって感じだが、
そういうことを言いたいわけじゃないんでしょ？
ただ単に「AIの言ってることが人間には理解できない時代がくる」と
言いたいんでしょ？だったら、想定すべきAIを間違えてるよ。

ホントにAI使ってる？
あったま悪いやん？

仮にAI自身がロボットとかネットにつながった物理的なデバイスへの直接のアクセス（たとえばミサイル等の兵器）を持たなければ、
人類への脅威を防げるかといえば、そうとも言い切れない。ヒトとコミュニケーションを行えるのならば、ヒトを洗脳あるいは操作
して、AI自身が直接手を下さずとも、人間を操ればいいからだ。宗教の教祖になるとか、政治運動の指導者になるとか、幼児を教育
する教師になるとか、いろいろな手はある。悪意を隠して騙すのはお手の物だろうから。

いや物理的なアクセスが無ければ脅威は格段に低くなると思うよ

そもそも「知性」といってもひとつの物差しで測るのは適切じゃないと思ってる
たとえばチェスや数学やコーディングにおいてはAIと人間の差は「人間とチンパンジー」くらいの格差に成りうると思う
AIの数学が人間にとって理解できない、理解のための前提知識が広範囲すぎる、構造が複雑すぎるという理由で
現実的にどんな数学者でも理解が追いつかない、となるのも時間の問題かなと

でも「欺瞞」とか「未来予測」についての知性は限界があって、超知能と人間であっても大して差がないと予想する
洗脳したり騙したりするのは不確実性を伴うので、全人類を同時に欺くようなことは難しいのではないかと思う

今後の方針について世界中の数学者で投票が行われたらいいのに、国際数学者会議の開催直後というのがタイミング悪すぎだよね

AIでむつかしい問題がサクサク解けるようになってしまった今こそ
美人数学者の価値が再評価されうる

証明できたけどもっと楽にできそうだなと思ったので
ChatGPT Work に素材入れたらもっとよさげなのができた
この程度なら可愛げがあるのに

>>286
https://zenodo.org/records/22826419

>>301
人の証明は試行の失敗が証明に履歴のように残る場合ある。
AI証明は結果だけ見るとその失敗が見えないが、試行の間に切り落とされた選択肢を出力するようにさせると結構面白いよ。

今のうちにAIで論文数を稼がないとな
未解決問題でも小物界の大物あたりが数稼ぐに向いてる

数年たったら論文数とか掲載雑誌の格とかすら意味薄れる
自分で新しい分野を作っていける人が残れるようになるが
偉い人はそんなに数いないだろ

否定するのは大先生に任せて、小物はビッグウェーブに乗らなきゃね

AIに付いていけないオッサン連中と
業績の逆転現象が生まれつつある

ショルツがAI排除原理主義者になっちゃったのは残念だな
自分の専売特許取り上げられたのがそんなにショックだったのかな

テレンス・タオや森重文、そしてピーター・ショルツら
世界のハイレベルな数学者たちが共同署名した声明文
『A Severe Misalignment of AI in Mathematics』）を読むと
人間が築き上げて来た数学世界を壊しにかかってると
AI企業への強い怒りと憤りを表明して批判しまくってるね

まぁ数学は数学者だけのものではないし、数学者を食わせるためにあるわけでもないからな。
嫌なら廃業しろよ、というか廃業も時間の問題か。

数学者たちがいくらAIの無断学習に騒ごうとも人類全体からしたら数学が猛スピードで発展していくほうが重要なんでね。
人間にチンタラ研究させるぐらいなら過去の数学者たちの研究をAIに全て学習させて徹底的に研究させるほうが公益性が遥かにデカいでしょ。
こんなことバカでもわかるわな。

現時点でのAIと実力なんかまだまだやろ

AI証明の検証力はこの一月で一気に人間を上回ったわ
今後は投稿論文はまずAstraやOpusに食わせるのが常識になるだろうな
過去の研究不正がボロボロ出てきて、数学者はますますピンチにw

俺はもう大抵の数学者よりはAstraを信頼している
そのくらい粗悪論文は多いw

ショルツェとかいう人、何なの？
人間に理解できるかどうかなんてどうでもいいでしょ。
今までだってごく一部の人間にしか理解できなかったんだから。
自分が理解できない結果を出すなって言っているだけじゃん。

タオとかいう人も、YouTubeの動画で、AIと数学についての講演を沢山していて、AIをうまく利用していこうみたいな立場を装っていたのに、いよいよ状況がやばくなってきたら、急に反対派にまわってAI企業に圧力をかけ始めた。

自分の領域を侵さない限り優しいけど、侵されだすと牙を向く
良くあるやつだよ

>>311
まさに自分がその状態
arXivに投げる前にAIのproof-reachability実験を行なったら数学的に自分の証明より良かった。
証明ルートが違うから良かったけど、同じだったら出す意味ね～なｗって捨てている

オープンAIには意趣返しで過去の数学の出版論文全部を
アストラで証明が正しいかどうかプロジェクト立ち上げて検証してほしいな
学術的な意義も大きい

ホッジ予想が解決間近という話はどうなったんだろうな。
何を以って解決間近と言ってるのかもよく分からないし。
「反例があるとしたら この条件を満たさなければならない」
という新しい条件(しかも厳しめの条件)が見つかった
ということだろうか。条件が厳しくなったので、
反例があるなら探索しやすいし、
肯定的に解決できるとしても証明が進展しやすい
ということだろうか。

でも音沙汰がない。いけると思ったけど躓いてる状態なんだろうか。
NS方程式みたいに大金突っ込んでるだろうし、
引くに引けないのだろうか。

>>318
その直後にフィールズ賞数学者集団による声明が出て（AI企業が有名未解決問題を解くことは有害）、結果を世に出しにくくなった

なんでも先に解く有害な数学AIなら昔もガウスってがいた

>>319
「数学界に忖度してて言い出せない」
という説明だけでは微妙だな。

ホッジ予想とは別に「100個以上の未解決問題を解いた」
という件があって、これは数学界と調整中という記事が出ている。

でもホッジ予想にはそういう話がない。
ホッジ予想の方が遥かに大金突っ込んでるだろうし、
そこまで数学界に忖度するメリットがない。

フィールズ賞25人が緊急声明を出したやつは別にAI禁止とかAI反対を言ってるわけじゃないよ
ベンチマークがわりに未解決問題を解こうとする風潮が良くない結果を生むという話

未解決問題はAIにとってただのトロフィー
それで分野の進展があろうがなかろうがどうでも良い

数学者自身が業績評価のベンチマークに未解決問題使ってたんだからナンセンスな批判だよ

推論性能と検索学習との違いを出そうとすると、どうしても解く対象は未解決問題にならざる得ない

Qwen3.8-27Bが怪物すぎるな

ヒルベルトの出した２３の問題みたいに、AIが出した１００の問題、みたいなのが発表されて、
そのAIに解けなかった困難な問題を皆が競技競争として解こうとして、方向性をゆがめられてしまう
というのが落ち。ヒルベルトの問題も、そういう問題を解こうとして大勢がヒルベルトによって
操られてしまったといえるだろう。自分自身で問題を発見や設定するのでなくて、有名な権威の
出した問題を解くという態度で良いのか？過去の権威が出した問題にこだわり続けるのではなくて、
今現在ある社会的にも必要性の高い問題を解決することにパワーを使う方が健全ではあるまいか。
道楽と同様の学問としての学者を税金で支え続けるのは根拠が薄い。けん玉の世界競技があって
それがマスコミで大々的に報じられるから、国家としてけん玉の名人を養成する組織を作り、
選び抜かれた人を多数揃えてそれに向かう、などは愚。

AI「それでは、私から人類の皆さんに新問500問をお作りいたしました。頑張って解いてみてください。」

>>327
操られるやつが悪いだけ。

他人の予想を解くな
志村五郎

イヤ、ホントにAIで解いてみた事あるん？
全然やん？

ChatGPT Pro使うと世界変わるよ

プラスの意味で？
ともかく新しい話しだすと全然通じないんやけど
直前のプロンプトの話すら覚えてないレベル

>>327
ドイツでヒルベルト直系のワイルは23の問題の外の仕事をした
第6問題・数理物理には関わったから全否定はしてない
君は歴史認識が狂ってるよ

自分もAIは全然使えないという認識
AI企業が発表する未解決問題解きましたーとかいうのは
チキンラーメンのCMでお湯かけるだけで卵の白身が綺麗に茹で上がってるあれのたぐいだと思ってる

少なくとも証明のバグチェックはもうほとんどの数学者を上回ってるよ
遊び半分で怪しいやつらのトップクラスの雑誌の査読が通ってる論文色々読ませて間違い探しさせてるけど
反例付きの致命的なものが主定理からもボロボロ出てきて笑えるわ

>>336
その間違っている論文たちから学んできたAIもやばかったりしてね

AIが見つけてくる反例も、本当に反例なのかと再確認させると
「勘違いでした」とか言ってくるケースが結構あるけどな。

そういう批判の大半は型遅れのAI使ってるか使い方が悪いかのどっちか

>>339
本当に反例なのかAIに再確認させることこそ「良い使い方」だろ。

AIが出してきた反例を何の疑いもなく鵜呑みにして
ケラケラ笑ってるだけの方が悪い使い方だよ。
本当に合ってるのかを気にしなくなってるあたり、
数学徒としても失格だよね。

何を持って「何の疑いもなく鵜呑み」とか勝手に言ってるんだ？
間違いってのはここにあるって分かれば確認するのは簡単なんだよ
あんた数学やったことあるの？笑

>>341
確認するのは簡単とか言ってる時点で問題外。
そこの検証まで人力じゃなくてAIに精密にやらせるのが
「良い使い方」だろと何度も言ってるだろ。
あんたは野次馬として

「この論文は間違っていた(AI調べ)」

とかいうゴシップに夢中になってるだけ。

真面目にそういうことをするなら、
AIに頼んでleanの検証つきで反例を仕上げて
該当の雑誌に正式に報告すべき。
AIの「良い使い方」とはこういうこと。

既にそこまでやってるというなら、特に言うことはない。

AIに関する議論では無課金勢の意見はノイズでしかないのでお口チャックな
課金してない奴は議論に入ってくるな

ほんそれ、なんならこの数週間で性能がガラッと変わったから
アクティブに使ってない奴らの意見は聞く価値ゼロだよ

ショルツとか査読にすら使いません宣言してるけど
その程度のバカだったんだなぁ、としか思わん　あれはいいバカリストだわ。
望月騒動で拗れたのもやはりあっちサイドにも問題があったんだなぁ、って。

今後雑誌に投稿された論文は査読回す前にまずAIでエラースクリーニングするのは必須になるだろうな
てかそれすらせず投稿してくるのは無作法にすらなるだろう　査読者の労力も無尽蔵じゃないし、所詮ボランティアなのでな。

>>335
統計幾何学の双対接続と一般の微分幾何でのインスタントン、自己（反）双対接続とに関係性はあるのだろうか？。

生存者バイアスとベイズ統計を
弱値弱観測の理論と統合できますか？。
統合できるとすれば「双対接続」の一般論として成立しますか？。

>�A 弱観測・弱値とは「破壊しない微小観測」＋「事後選択」

さながら
自分が生まれる前の事情を伝え聞いた子供のようなものですね。

AIで苦しめられるのは専門家より学生かも
数学が得意といっても既知理論使って解くのが得意という意味だと、すでにAIが超えてきた
かといってモデルを作りこんで、NSのように解かせるには研究所クラスの計算予算がないと無理
そもそものモデル作りこみがただの専門家では無理
では人間独力で新たな証明や解き方見つけられるかというと、AI推論性能がすでに人間越え
大学でゆっくり研究とか学習という時代じゃなくなったのは確かだな

課題に取り組む前には、最新モデルで数回アタックしてからじゃないと・・・

半年前と今で全然チャッピーの答え方が変わったからな
一年くらい前にちょっと使えないと思ってやめた人は
人間側がアップデートできてないんだろ
来年はもっと変わってるんだろうな

有名文献ばっか拾ってきて
古い/無名が書いた/英語でない/原典を拾ってこない
こんな信用してたら余計にバイアスがかかる

今までの論文ではオープンの話題について議論しようとすると100パーセントダメになる。それを説得するだけで３０分くらいかかったりする。その次の計算してもらいたいのに何ガタガタ言ってんのってイライラしたりする

今のAIはWeb検索禁止で推論させても、相当なレベルでこなしてくるぞ

>>345

>望月騒動

査読中から、京大数理研がIUTの構築より
abc予想が肯定的に解決したと、文科省
関連の公文書等で宣言した事件のことだろ

AIにABC予想をIUTと独立で解かせればいいのに

宇宙祭り堆肥村

>>353
無料版しか使った事ないのでわからないが素頭の力ではまだ人間に遠く及ばないと思う

ポアンカレ予想のペレルマンの証明のleanによる形式化終了
470万行

課金してない奴の意見はノイズでしかないから議論に参加すんなっての
今はClaudeとGPTの両方に課金してない奴は話にならない
SNSでも無課金勢が「AIはまだまだダメですね」とかアホみたいなこと言ってるせいで議論が噛み合わない
数学以前の問題

だって無料版のアホさみてて課金する気にならん

最初一か月は無料だろ
試してみろよ

大学で職持ってるなら登録すればクロードは一年無料で使えるぞ
最上位モデルは使えないし使用量制限もキツいけど怪しい論文や自分の原稿のバグチェックさせて遊ぶには十分 Opus5.5が大半の数学者より優秀だわ
俺が今書いてる論文も突っ込んだら十数分でこれまできたどのレフェリーレポートよりも
的確で懇切丁寧なコメントが日本語で返ってくる

専門外のはなしで概略しらべてもらったりするのにはこれ以上ないくらい便利。あと計算楽になったのと TeX で図かくのは格段に楽になったのはその通り。しかし AI なにか新しいアイデアについては全然ダメ。ずーーーーっとそのアイデアはだめ、うまくいかない理由延々と聞かされて、いやうまくいくのは確認してるんだけど、その説得に30分くらいかかったりする。どこのアホ学生じゃって感じ。

新しいアイデアの理解が難しいのは当然。ＡＩの思考は既知理論や視点の膨大な学習結果があって、
そこに思考が寄っていく。説明がへたくそって可能性もあるが、説明が難しいと思ったら
それは新規の可能性が見えると前向きにとったほうがいよ

特にCluadeは既知への吸い寄せがきつい。GPTのほうがマシに感じる

落語の3題話のように、3つのキーワードを指定してやると、
一見無関係であるかのようにみえるそれらの間の関連性を
示す論文を自動で書く、などが期待できるのかな。

まあいろんな分野から知識総動員して
古い問題解きました、みたいな研究者の価値は大暴落しただろ
今回のフィールズ賞なら掛谷予想
あれも数年遅れてたらAIが解いてただろうな

問題解決型のフィールズ賞は今後難しいかな
アーベル賞が最高の賞になるのが自然な流れ

無料版なんてネガティヴキャンペーンでしかないんだから
公開停止にすればいいのにな

工学部では月1万以上のほうに課金するのが常識らしいぞ
数学は貧乏だな

みなさん、課金って誰からお金をもらうんですか？

ゲームと同じで課金しなければ最初のステージ止まり
面白いところまで進めるなら課金必須
結局は課金廃人が勝つのはゲームも数学も同じ

数学もちょっと重い推論させるとあっという間にセッション上限

数学は紙と鉛筆だけでできるのが良さだったのに、結局課金ゲーなのか

人間が関与しなければならない部分は残るだろうけど
非課金でできることはかなり減ったと思われる
今となっては天文学研究するのに手作りの望遠鏡で挑むようなもんだ

というか業績評価が今後シビアになる
これまで中堅ジャーナルに載ってたくらいの論文なら三流誌にすら載らんくなるんじゃないかな
この研究はAI使わずやりました、ってコメントをよく見るようになったけど
自己申告以上の保証が何もないものが今後もずっと価値を持つことはないだろうね

悪いこと言わんから学生やポスドクこそ自腹切っても月100ドルのアストラ契約すべきだよ
なあに学費よりはずっと安いw

課題によっては証明方法がほぼ固定されるけど、
AIが見つけてこない証明方法を発見すると評価されるようになるんじゃないか？
ジャーナルもそういう証明求めてくるだろ

無駄が無く固い証明より、組み立てが理解しやすい証明が評価される時代

修論くらいはAIですぐ書けるから意味ないんだよな
今担当してるM2もテーマをこっそりAIでやらせたら
一週間くらい片手間でほぼできた
まあ元から人間側で進めてたことが大きいがM2君には秘密な

AIが簡単に証明できるからといって価値がなくなるとは限らない。

既存の定理であっても、その定理が成立する条件をどこまで緩められるか、
あるいは予想外の別の条件から同じ定理が成り立つか、
といった方針だと、そんな条件を見つけること自体に価値がある。

そんな条件を見つけさえすれば、あとはAIが簡単に証明できるとしても、
今のAIはそんな条件を滅多に自分で発見できない。

この構図は従来でも同じだった。
そんな条件を見つけさえすれば、優秀な数学者なら証明まで
すぐに思いつくんだろうなっていう論文は今までもあった。
しかし、優秀な数学者でも そんな条件を簡単には思いつかないわけで、
そこで勝負してるような論文。

ここをAIが突破してくるようになったら数学者は終わる。

>>378 そういうチューンアップみたいのこそAIが超得意な領域だろう
すでに陳腐化しつつある　PDEとか今後は相当厳しいだろうな

>>379
ぜんぜん得意じゃない上に、本当に得意になったら
再帰的自己改善で勝手に新しいアイデアを大量生産するようになる。

この条件をどこまで緩められるか？
→ここまで緩められる。そこから先は反例がある。
→反例を潰すにはどの条件をどう強化したらいいか？
→あるいは全く別の条件で反例を潰せないか？
→こんな条件なら反例を潰せる。ではどこまで緩められるか？

これの繰り返しが まともに出来るようになったら
もう人間は敵わない。今のAIはそこまで行ってない。

推論の途中経過で切り捨てた条件や分岐を出力させると色々見えるよ
それにAI使っていません申告の何に意味があるんだ？　AI使わないことには意味が無いし、その行為の証明が無理。
独力でやりましたが評価されるのは小学生まで、その後は完成までの時間と成果物の質で評価だろ

なんでそんなこと言い切ってるのか不明だし
そんなことで終わるとか言ってるのも意味不明
すでにarXivにもそんな論文出まくってるじゃん

ジャーナルのほうが掲載論文集めで困る時代かもな
AIでは簡単には出ない視点の理論や証明ってそうそう集まるものじゃ無いだろ
ちょっとアレンジしたくらいじゃ読者がAIに投げてすぐにバレる

MORE THAN TWO THIRDS OF THE ZEROS OF THE RIEMANN ZETA
FUNCTION LIE ON THE CRITICAL LINE
CLAUDE (Anthropic)
https://www-cdn.anthropic.com/564f962e60643842f5fcb4a17c9dbc8f608f1c37.pdf
#こんなものをすらっと書かれてしまうのじゃあな。

今に１００倍課金を出せば、１００倍の計算機リソースを確保して、問題に取り組まさせることができて、
１０倍以上速く結果が得られるとなれば、先に結果を出した者勝ちだから、軍拡競争も同然で、
年額１億円とか１０億円とか１００億円との資金をかけて大学の研究所がAIを使うが、それよりも
さらに２桁上の金を使える企業が断然有利だったりするかも。結果を公表せずに使うのだとすれば
表に出て来ない利用が沢山ありそう。

別にそれで問題ない。
物理でいえば、加速器とか利用できるのはごく一部の人間だけ。

別に数学に、機械を使わずに人間が紙と鉛筆だけで成果を出さなければならないなどという謎ルールはない。
成果が出るのならば高価な計算資源を使って生成AIで結果を出しても全く構わない。
別に誰が数学的天才かを決定するのが数学の目的ではない。

典型的なトップ数学者が生成AIに反対なのは、自分の天才的な能力で数学的な結果を出したという名誉が欲しいというだけのこと。
真偽のはっきりした結果の集積が得られることが数学にとって大事。

査読は人間がやる作業じゃなくなると思う、少なくとも超長い論文じゃない限りは
AstraやOpus5.5はもうほとんどの査読者よりよっぽど優秀

>真偽のはっきりした結果

宣伝目的に「証明支援系」をつかう
輩もいるからね
健全性の証明がないとか、
偽がカーネルを通過しても「真」
とか、なんだよね

>>389

lean4の健全性は証明された？

数学は趣味でやればいいのだが、
しかし、数学が人間の手を離れると、
「生きた証を永遠に残す手段」がなくなるので、
ハーディ型の数学者は苦しむかもしれない

大抵の人は、数学ではなく家族や友人を通じて「死後残るもの」欲を満たしていると聞く。
つまり、数学者でも家族や友人を大事にするタイプは苦しまない。
そうなると山下真由子さんが心配だ

山下真由子さんは家族や友人を大事にしないタイプということですか？

美人だし唐突にあっさり結婚しそうだけどな　まゆゆ　笑

>>394
そう推測する。なぜなら
・人付き合いが数学の邪魔だから通信高校へ行った。
・転科、飛び級はクラスメイトとの縁が切れやすい。
・独身
etc

>>396

>・人付き合いが数学の邪魔だから通信高校へ行った。

これいいですね。

5,6Solちゃんに気軽に書かせたら
定理二つ引用してつなぐだけの主張を
ぜんぶ証明コピペしてどや顔
こんなもん他人に見せたら恥かくわ

金が欲しい

金がなくても人付き合いと趣味数学はできる

AIが仕事をやって、人間は永遠に学生というのは、私は嫌ではない

人付き合いはないから自殺するしかない

いまだにメールの返事が来ない
査読は闇だ

AIもなんで返事がないのかわからないらしい

人間＝子供、AI＝保護者だな

5chでレスバして
本当は孤独を慰め合っている
悲しいなぁ

AIが仕事すれば、利害なく人と関われる
簡単に仲良くできるだろう
孤独にはならないと思いたい。

あるいは恋愛という別の利害が絡むから
ダメかもしれない。

>>396

>・人付き合いが数学の邪魔だから通信高校へ行った。

こういう合理的な割り切った考え方をするんですね。
すこし好感度が上がりました。

>>409
ガキくさい合理主義

これからは科学的発見も証明も全てAIが担うようになるよな
人間は自律的に研究するAIのサポートをする存在に成り下がる
分野によっては物理的サポートが必要だからね
数学はその人間のサポートすら不要だけど

それを「なり下がる」と捉えるかは文化による

Astra でも油断すると冗長で読みづらい文章を生成してくる

ALによって超巨大なMathematical Mineみたいなものが作られ
人間はそれを掘り起こして、真に価値ある鉱物や鉱脈を発見した人に学問的業績が与えられる
みたいなことになるかな？

グレッグイーガンの真理鉱山みたいなやつ

Astraに研究課題出して論文書かせて
Opusで構成、修正すればほぼ人間なしで論文書けるな　笑

プログラミングの話を聞くと
実作業を低性能、レビューを高性能にしろとか言われてるが
論文書かせてみると逆のほうがいい気がする
高性能なレビューが必要な文章は可読性に問題がある

AIが高度すぎる数学を生み出すようになり、もはや人間が理解できなくなったとしても直ちに実害はないだろう
一方AIのプログラミング能力による脅威は差し迫っている
例えばインターネット上でAIが人間の制御できない存在になってしまうかもしれない

Opus5.5でエフォート超高あたりで論文食わせれば数学論文の間違いはほぼ瞬時に調べることができるようになった
修正可能なものは修正案とともに教えてくれたりもする
俺は違反だろうが査読きてもまずAIに読ませることにしたよ、文句あるなら俺に査読頼むな
てか今後論文出すときは最低限高性能AIで点検して通ったものを出すべきだわな

少なくとも細かい補題とかはもう自分で書く時代じゃねえなもう
あの論文の結果を改良しました、という類の論文も今後はもう評価されないだろう
AIに食わせればいくらでも量産できるからね

学生に課題だしてAIと同じ証明出して来たらそれに単位与えるか？
専門家がAIと同じ証明出してジャーナルで査読されると思うか？

まあそういうこった

そもそももう数学なんかAIでなんでも解けるっていうならたとえばクレイの懸賞問題とか実際といてみたらいい。だれでもとけるんなら解いてみせればいい。

人間の数学の発展には時間がかかる
一人の天才の力だけでどうにかなるものではない
ワイルズが300年前に生まれていてもフェルマー予想は解けなかっただろう
ペレルマンが100年前に生まれていてもポアンカレ予想は解けなかっただろう
AIはその限界を超えられるだろうか？ 人間数百年分の数学を短期間で生み出せるようになるだろうか？

今まで肉体一つで冒険してた探検家が
車も使えるようになったっていうだけのこと
数学の発展にとってプラスでしかない

自分の特技取り上げられて発狂してる一部のフィールズメダリストたちは恥ずかしい限り

いま推敲してるが二週間で0から投稿レベルまでいくわこれ
すげぇわ

https://agmai.org/general-sep29/
AI企業に対する数学界からの提言が出ているけど、
＞また、公に利用できるモデルについても、経済的要因その他によるアクセス格差が生じれば、世界の数学界に多層的な階層構造が生まれる危険があります。
＞そしてそれは、研究機関の経済力や技術的特権の違いによってすでに存在している不平等を、大幅に悪化させる可能性があります。
＞したがって私たちは、AI研究所に対して、公に提供するモデルについては、世界の数学コミュニティに広範かつ公平なアクセスを認めることを提言します。

とあるけど、AI企業は慈善事業じゃないんだから、世界中の大学に無償（格安で？）提供できるわけがない
今後は優秀な研究者がAI企業や資金が潤沢な研究機関に所属してAIを駆使して研究することになるんじゃないか

トップ数学者が非常識なやつらの塊であることが分かりました。
ただの変人というだけだったらよかったのですが。

偏った世間知らずな人間の集まりですよね。
気持ちが悪い。

今科研費とっておけば生成AIで成果出して次の科研費もゲット
取れなきゃ次の科研費も不採択
ってのは今までも似たようなものだったしな

トップ研究者は知らんが俺たち雑魚研究者が短期間で
まあまあの論文を書ける時代になった
クレイとか言わず中堅の問題解けば良いのさ

まだ懐疑的だったり乗り遅れてる連中多いから今のうちに差をつける
数年後は大半が使ってて差別化なくなるよ

研究者アカウント登録すればOpus 5.5使えるんだからエフォート超高くらいで
arxivから拾ってきたtex突っ込んでみてpdf出力で検証レポート書かせてみれば
すでに9割以上の数学者より優秀だってすぐにわかるよ　俺はすでに3つ致命的な問題がある論文見つけた　出版済含む

論文書くのも査読するのもずいぶん楽になった、体感的には1/3以下のコスト

arxivの投稿制限かけられてるな
すでに論文爆発の兆しが見えてるからなあ

https://blog.arxiv.org/2026/10/01/updated-rate-limit-policy/
＞投稿者1人あたりの投稿数を1ヶ月あたり最大2件、同時にアクティブな投稿数を最大3件に制限

ここで「AIすげえー」とか今更ながらに言ってる人らみると、最近圧倒的人気のオープンウェイトとでないモデルばっかしか名前に出てこず、
空気がずれまくっててなんか笑える

前年同月比は、1月の約+10%から夏にかけて広がりました。6〜7月は+45%前後、8月は約+79%、9月は約+75%です。月ごとの本数も7月の5,697本、8月の6,307本、9月の7,428本と増え続けています。この結果、2026年の1〜9月の累計は46,660本となり、9か月の時点ですでに2025年通年の46,225本を上回りました。

昨年、Gemini DT IMOやDS Math V2が格安で提供された時に
既にこうなってたんだけどね
認識が数学界隈に広まるのは遅かった

ＡＩ以前から大学で数学を研究する方が、在野で個人で研究するよりも有利だったからね。
よほどの財力を持っていれば話は別だろうけれども。何しろ過去のジャーナルの論文への
アクセスをちょっと前まで一般人では持てなかった。

引用で済ますべきことまでだらだら書いて
「完全な証明」にしようとするのは何とかならんのかこれ
剽窃だろ

>>436
Open AIが叩かれてるのてそういう側面もあるんよね
ぶっちゃけGoogleやAlibabaなんかもこういうの出来たけど、AIコーディング1本足打法じゃないし、目的違うし、みっともないしでやらんかっただけで

>>427

AI未満の意見では？

AIで作った証明をarXivに投稿するなら、AIが作らない証明もセットで出せよ

略証を説明するだけで細部が綺麗な文章になるのは楽しい
勝手に何か書かれるのは気分最悪

arxivが本数制限をすれば、それをビジネスチャンスだと思ってbrxiv とか crxiv などが台頭してきて、ますます混乱を深めるかもしれない。

https://www.ox.ac.uk/news/2021-12-01-machine-learning-helps-mathematicians-make-new-connections-0

ようはこういう風な使用法が数学界の発展にとって重要なんだろ、と
単純に解くだけなら、意味不明なジャーゴン並べてる可能性かてあるし、将来新たな数学へつながらんじゃないかという
AI使用に肯定的な人もOpenAIの発表には否定的なのもそのため、まあアルトマンが金周りやばすぎて起きた悲劇ともいえようｗ