「名誉教授」のスレ 9

>>583
>すなわち 数学ができる＝あたまが良い だったのが
>AI時代では 数学ができる≠あたまが良い の時代が
>もうすぐ そこまで来ているってことだ

100mを10秒で走れる＝足が速い
だったのが、バイクだと5秒で走れるようになったから、
100mを10秒で走れる≠足が速い
ではなくなったってか？ｗｗw

ポンコツすぎて話にならん

六冠は実は足が速い。

藤井六冠

渡辺さんは膝の調子が悪い。

かまって欲しいの？

結局（＾＾が、
数学へのこだわりを捨てて
数学板から去れば
幸せになれる

ぜひそうしたまえ
数学したくてやってる
物好きのことは
気にせんでいい

米長8段が現役だった頃、高校、大学と将棋部だった。落ちこぼれだけど

将棋世界、近代将棋を買って米長さんの棋譜並べて勉強した

株の桐谷さんは元棋士

昔桐谷八段という人がいたけど係累？

2025年に八段

引退棋士昇段規定

>>603
>株の桐谷さんは元棋士
米長に婚約者を寝取られたとかなんとか

>>604
桐山清澄（1975-1984まで八段）は強かったけど、ごっちゃにしてない？

将棋には全く興味ない

将棋は数学と関係ない

将棋が強くなっても数学は理解できない

>>607
桐谷広人で検索してみたら？

数学板で囲碁将棋の話を
ハァハァしながらしたがる人は
数学には全く興味がないのだろう
自覚はまったくないみたいだけど

evans

伊藤清三

これを擦り続けるw

SDE

＞テレ東の番組で クレーンの会社
＞設計者のおっちゃんが
＞3Dの画面で クリック一つで
＞有限要素の応力解析が瞬時にカラーマップ
＞設計者が
＞「この赤くなっているところが 応力が集中しているので 少し修正します」
＞と画面操作して また クリック一つで再計算していたので ビツクリ

そういうのが好きな人が数学板に来ても何も得るものがないよ
来る場所を間違ったね　どこに行けばいいかは・・・AIに訊けば？

最近一番書き込んでいて、一番数学の話をしていない人w

>>607
その人、昔の話をしている混同してはいない

やっぱりひねたおっさん、かまってちゃん

>>617
2025年は昔かい？

桐谷さんは七段で引退

2007年のこと

指摘されたら調べてみよう。

前スレより 転載 （＾＾

https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789890738/983-985
• 書名：孫子算経から高木類体論へ―割算の余りの物語
• 著者：大沢 健夫
• 出版社：現代数学社
• 発売日：2024年1月24日（単行本・全189〜198ページ）

類体論へ至る道 改訂新版: 初等数論からの代数入門
足立 恒雄 (著)2010年

雑学家
星5つ中3つうれしいことに最近の下記の動画でも学べます
2019年2月5日に日本でレビュー済み
中略
You tube動画で,【マスハラ】素数pに対しp=x^2+y^2を満たす整数x,yは存在するか？
：【p進数】実数と対をなす世界へのイントロダクション、これは素晴らしい動画。
：類体論の系譜　はすごい内容

https://www.youtube.com/@akito4829
AKITOの特異点@akito4829
チャンネル登録者数 6.17万人
1060 本の動画
https://youtu.be/CtFmk8q3Zlc?t=1
【マスハラ】素数pに対しp=x^2+y^2を満たす整数x,yは存在するか？
AKITOの特異点 2017/09/13
68 件のコメント
@クッキー缶-g4t 7 年前
全く異次元の世界でチンプンカンプンだけどそれを楽しそうに解説してるのを見るのが、何故か好き
一種の変態かも知れない(笑)

AkITOは真性か極か除去可能か。

>>623
雑学家（苦笑）

>>615
(引用開始)
＞テレ東の番組で クレーンの会社
＞設計者のおっちゃんが
＞3Dの画面で クリック一つで
＞有限要素の応力解析が瞬時にカラーマップ
＞設計者が
＞「この赤くなっているところが 応力が集中しているので 少し修正します」
＞と画面操作して また クリック一つで再計算していたので ビツクリ
そういうのが好きな人が数学板に来ても何も得るものがないよ
来る場所を間違ったね　どこに行けばいいかは・・・AIに訊けば？
(引用終り)

分ってないね
時代によって、数学者に求められるものが変化するって話だよ

例えば、オイラーやガウスが 小惑星の軌道計算をしたことは有名で
ナポレオン時代は、大砲の弾の弾道計算とかも 数学者の仕事

いま、それらは全部計算機がやる
公式は、すでに知られているから 数式をプログラミングすれば良い

数学者ノイマンが、原子爆弾の開発にかり出されたことは有名な逸話
彼の数学能力（および物理の能力もだろう）が求められたのだが

さて、これを 2026年のいまの数学界の情勢から
来年2027年以降の数学界の未来予測はどうなるのか？ という話よ

どこまでが、数学AIの役割で どこからが人間の役割か？
そして プロ数学者とアマ数学者の線引きは どうなる？

例えば、高校生がある本で 「数学未解決問題」を見つけて
チャッピーに教えたら ”チャッピーが解いちゃいました”の時代が 来ているのでは？

>>626
馬鹿だね、なんないよ
>例えば、高校生がある本で 「数学未解決問題」を見つけて
>チャッピーに教えたら ”チャッピーが解いちゃいました”の時代が 来ているのでは？
爺さんがいくらコピペしても数学が分かったことにならないようなもの

「数学の未解決問題が本当に解けた」と公に認められるためには、査読付きの国際的な欧文専門誌（Peer-reviewed Journal）に論文が掲載（アクセプト）され、第三者の専門家による厳しい検証をクリアすることが絶対の条件です。

>>626
ついでに
https://youtu.be/Pw6T73an83g?t=1
【AI×数学】フィールズ賞数学者ヴィラニさんが語る、OpenAIの衝撃発表と数学者たちの批判声明 / AIで数学はどう変わる？【フランス潜入】
安野貴博の自由研究
チャンネル登録者数 32万人
393,619回視聴 2026/10/16

🕐チャプターリスト（目次）
0:00 オープニング
0:50 対談VTRの前に抑えておくこと「OpenAIの発表と数学者たちの反発」
9:19 安野貴博×セドリック・ヴィラニ対談開始
10:28 科学とAI、数学への影響
20:13 9月8日の経緯と先取権
31:40 学生・PhD・教育への影響
39:05 大学と数学の未来
46:01 現地・振り返りトーク（安野貴博×志水彰太）
50:08 ヴィラニさん書籍紹介
50:27 後編の内容紹介
＜セドリック・ヴィラーニ　プロフィール＞
フランスの数学者、政治家。
2010年にフィールズ賞を受賞。2017年フランス議会総選挙で当選し、国民議会の議員を務めた。
＜安野貴博　プロフィール＞
「テクノロジーを通じて未来を描く」活動をしてきたエンジニア&起業家&SF作家。
コメント
@jow-fl8cn
2 週間前
44:54 こんな数学界の大物がパヤオとカワンゴの「極めて何か…生命に対する侮辱を感じます」の逸話を知っているというのが一番面白い

ビラニは政治家

LANAプロジェク（）

ブーメラン

瀬田爺ネタ切れで逃げた

元AI研究者、落ちこぼれだけど（笑）

あーあ、薄っぺらいやり取り（）

はいはい
もっと薄っぺらさんが ありま〜す！

https://youtu.be/nGasbc1EtM8?t=1
【数学の死】AIが超難問を88時間で証明！引用元はブラックボックス…？数学者の仕事はなくなる？AI進化の功罪を考える｜アベプラ
ABEMA Prime #アベプラ【公式】
チャンネル登録者数 213万人
1,434,993回視聴 2026/10/17

◆キャスト
MC：EXIT(兼近大樹、りんたろー)
野村泰紀(倫理物理学者 カリフォルニア大学バークレー校教授)
柴田阿弥(フリーアナウンサー 公共政策修士)
南和行(弁護士 大阪なんもり法律事務所)
ウスビ・サコ(京都精華大名誉教授)
司会進行：平石直之(テレビ朝日アナウンサー)
ナレーター：榎本温子

2,005 件のコメント
@らんるーyt
2 週間前
野村先生すごいわかりやすいねー。
AIによってメリットのほうが大きいけどいかにデメリットの部分をコントロールするかということだよね。

>>636
倫理物理学者(爆笑)

OpenAIがナビエ-ストークス方程式のミレニアム懸賞問題に関する成果を発表したことに対し、数学界や研究者からは発表プロセス、功績の帰属（データ盗用疑惑）、そして検証のあり方をめぐり、強い懸念や反発の声が上がっています。
主な懸念事項は以下の通りです。
1. 先行研究の「先取り」と功績の帰属を巡るトラブル
・未発表データの使用疑惑: ニューヨーク大学のトリスタン・バックマスター教授らがAnthropicのレヴェント・アルポーグ氏と非公式に進めていた研究（強制項付きのブローアップに関するアプローチ）に対し、OpenAIがAIツール（Codex等）に入力されたデータや情報を基に先回りして証明を出したのではないかという「成果の横取り・データ窃盗」の疑いが浮上しました。
・著者の除外や圧力の懸念: 共同研究のクレジット（著者名）を巡り、OpenAI関係者が特定の研究者（アルポーグ氏）を著者から外すよう示唆したのではないかという対立や、関係者への対応をめぐる不信感が広がりました。
2. 伝統的な科学的手続きの軽視と「スピード競争」
・論文ではなくブログやGitHubでの一括公表: 査読付きの学術論文として発表するのではなく、企業によるブログやGitHubでの突然の大量公開（数百件に及ぶ数学成果）という手法が採られたため、数学者コミュニティが内容を十分に精査・咀嚼するプロセスが無視されました。
・企業のPR・マーケティングへの利用: 数学の未解決問題が、OpenAIやAnthropicといったAI企業の間で「自社モデルの性能を誇示するマーケティング（ベンチマーク）の道具」として消費されていることへの強い反発があります。
3. 証明の範囲と「本当の未解決部分」の乖離
・限定的な解決（選択肢CおよびD）: OpenAIの主張は「滑らかな外力がある特殊なケース（ブローアップ証明）」に留まっており、真の核心とされる「外力のない3次元ナビエ–ストークス方程式の大域正則性またはブローアップ（選択肢AおよびB）」は依然として未解決のままです。
・独立検証の未了: 形式化証明（Lean 4）や原稿は公開されているものの、クレイ数学研究所や専門家による厳密な査読と検証には長い時間がかかるため、手放しで「問題が解けた」と受け取るには時期尚早との指摘がなされています。

ポイント
・同時期にアンソロピックが同様の方法をオイラー方程式に使っている
・条件がミレニアム問題と違っていること

>例えば、高校生がある本で 「数学未解決問題」を見つけて
>チャッピーに教えたら ”チャッピーが解いちゃいました”の時代が 来ているのでは？

数か月前に見た上海の知り合いからのメールには
「院生に与えた修論のための問題が
全部AIを使って解かれてしまった」とあった。

EXISTENCE AND SMOOTHNESS OF THE NAVIER–STOKES EQUATION
CHARLES L. FEFFERMAN
URI:www.claymath.org/wp-content/uploads/2022/06/navierstokes.pdf

>>640
＞「院生に与えた修論のための問題が全部AIを使って解かれてしまった」

AI時代には修士は不要ってことか　ハハハ（乾いた笑い）

みんな ありがとう

>>637
>倫理物理学者(爆笑)

ああ、”野村泰紀(倫理物理学者 カリフォルニア大学バークレー校教授)”ね
これ ハルシでなく タイポ→誤変換かな？
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%87%8E%E6%9D%91%E6%B3%B0%E7%B4%80
野村 泰紀（のむら やすのり、1974年〈昭和49年〉1月21日 - ）は、日本の物理学者。理学博士（東京大学、2000年）。専門は、素粒子論、宇宙論。
カリフォルニア大学バークレー校教授、バークレー理論物理学センター所長[1]。ローレンス・バークレー国立研究所上席研究員。理化学研究所客員研究員。東京大学カブリ数物連携宇宙研究機構連携研究員。

>>638-639
>・条件がミレニアム問題と違っていること

ありがとさん
重要ポイントだね

>>640
>数か月前に見た上海の知り合いからのメールには
>「院生に与えた修論のための問題が
>全部AIを使って解かれてしまった」とあった。

数学科で 宿題を出したら 多くが AI使って
レポート書いた の修論版かな
そして、来年からは このDR論版が始る（＾＾

>>641
ありがとう

>>642
>＞「院生に与えた修論のための問題が全部AIを使って解かれてしまった」
>AI時代には修士は不要ってことか　ハハハ（乾いた笑い）

上で書いたが
「そして、来年からは このDR論版が始る」
でも、個人的には 数学教育は必要だと思うし
プロ数学者も必要だと思うんだよね
”じゃあ どうすんの？”の部分が 不明だが
それを考えるしかないよね
PS
野村泰紀氏の理論物理でも 類似が起きるだろうが
理論物理には、多少の救いはある
物理用のAIが 理論物理問題解いても それはそれだから

>>643
>個人的には
>数学教育は必要だと思うし
>プロ数学者も必要だと思うんだよね

根拠ゼロ　🐎🦌か？

>”じゃあ どうすんの？”
>それを考えるしかないよね

数学教育も数学者も不要なら
考える必要ないけど

君　🐎🦌🐒？

🐎🦌🐒は
一方で、AI使えば素人が全く理解なしに数学の成果が得られる！と絶叫し
もう一方で、数学教育も数学者も必要と絶叫する

数学を理解しない教育？　
数学を理解しない数学者？

そんな🐒要らんだろ

🐎🦌🐒は肉体労働とセックスでもしてろ
健康にいいぞ（笑）

>>640
ID:J2WrZweX は、御大ことＯ親分かな
巡回ありがとうございます（＾＾

>>644-645
>根拠ゼロ

ふっ 根拠は単純な話だが
１）数学AIが進歩しても ハルシネーションは皆無にはできない
　（ゲーデルの 数学AI 不完全性定理より（＾＾）
２）なので、数学AIのハルシをチェックする人はほしい
　（一次審査として 別の数学AIを使って良いが やはり人間数学者養成はいるだろう）

別の問題で
数学AIに何をやらせるか？ がある
GIGO：Garbage in, garbage out:「意味のない入力からは意味のない出力しか返ってこない」
時間は有限であり 資源も有限
人間にとって 意味ある”問い”を インプットしないと
ゴミのアウトプットになる

インプットの精度を上げる 数学者も必要になるだろうね （＾＾；

>>648
＞数学AIが進歩しても
＞ハルシネーションは皆無にはできないので、
＞チェックする人はほしい

チェック出来ると思うヤツが🐎🦌

>>648
＞AIに何をやらせるか？
＞GIGO：Garbage in, garbage out:
＞「意味のない入力からは意味のない出力しか返ってこない」
＞時間は有限 資源も有限
＞意味ある”問い”をインプットしないと、ゴミのアウトプットになる

人類は何をしたほうがいいか？
これこそ大事
人生の時間は有限
有意義なことしないと
コピペに埋もれるだけの
空疎な人生で終わる

瀬田爺さんのコピペはGoogle検索で代替え可能（苦笑）

瀬田爺さん：SJ
落ちこぼれの数学者：OS
「名誉教授」："PE"

>>648
瀬田爺さんも頭を使って検索しようｗ

>>649
>＞数学AIが進歩しても
>＞ハルシネーションは皆無にはできないので、
>＞チェックする人はほしい
>チェック出来ると思うヤツが🐎🦌

簡単な確率計算

数学AIの正解率 9割→誤り率 0.1
数学者正解率 8割→誤り率 0.2
　↓
両者が同時に誤る率 0.02
つまり 0.2％
　↓
数学AIの結果を
数学者がチェックすることで
信頼性が上がるよ■

>>650
(引用開始)
＞AIに何をやらせるか？
＞GIGO：Garbage in, garbage out:
＞「意味のない入力からは意味のない出力しか返ってこない」
＞時間は有限 資源も有限
＞意味ある”問い”をインプットしないと、ゴミのアウトプットになる
人類は何をしたほうがいいか？
これこそ大事
人生の時間は有限
有意義なことしないと
コピペに埋もれるだけの
空疎な人生で終わる
(引用終り)

・『君たちはどう生きるか』（下記）
・富山の数学少年が、東大→京大→名大と流れて
　数学と囲碁三昧の人生。なんか小説も結構よんだ 教養人らしい
・それを評価する ”L^2評価式”は、まだない！ｗ（＾＾

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%90%9B%E3%81%9F%E3%81%A1%E3%81%AF%E3%81%A9%E3%81%86%E7%94%9F%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%81%8B_(%E6%98%A0%E7%94%BB)
『君たちはどう生きるか』（きみたちはどういきるか、英語: The Boy and the Heron）は、2023年7月14日に公開されたスタジオジブリ制作の日本のアニメーション映画。宮崎駿の原作・脚本・監督による冒険活劇ファンタジー

コピ平君はAIにこの質問をしたほうがいいかと

「数学の専門用語を検索した結果を棍棒と称してコピペでぶちのめす癖が治りません
そのときは快感なんですが、そのあと猛烈な量の反論が来てどん底に叩き落されます
どうしたらやめられますか？」

>>654
＞数学AIの誤り率 0.1
＞数学者の誤り率 0.2
＞両者が同時に誤る率 0.02
根拠もなく独立と思うのが素人のあさはかさ

素人ハルシネーションという奴か？
玄人には簡単にわかるが、
素人に分からせるのは至難・・・

＞『君たちはどう生きるか』（下記）
＞富山の数学少年が、東大→京大→名大と流れて
＞数学と囲碁三昧の人生。なんか小説も結構よんだ 教養人らしい
＞それを評価する ”L^2評価式”は、まだない！

神戸出身で大阪の某私大出身の一般人

数学書も読めん人がAIで数学者になれると妄想
でもそれなら誰でもできるのだから勝負にならない
まずそこに気が付くべきなのに気付かない

「自分だけは違う」と思い込む自己本位は人間を愚かにするね

Amazonの書籍レビューにおいて「雑学家」を名乗るレビュアーは、理系（数学・物理学・情報工学など）の専門書や学習参考書のレビュー欄に大量に出没することで知られていますが、ネット上の評判は極めて悪く、批判的な意見が大半を占めています。
主な評判や指摘されている問題点は以下の通りです。
☆主な評判と批判点
・内容のデタラメさと的外れな批判: レビュー対象の本を正しく理解して書かれているとは言い難く、5ちゃんねるなどのコミュニティでも「専門書に対してまったくデタラメなレビューを書いている」と酷評されています。
・本と無関係な宣伝やコピペ: レビューの記述が本自体の解説や評価になっておらず、対象の本とは関係のない別の書籍の紹介や、特定のYouTube動画への誘導・コピペなどが目立つと指摘されています。
・「おすすめ本」の紹介記事などでの注意喚起: 数学や物理の独学者向けのブログや Noteの紹介記事 などでは、「この分野の本を検索すると"雑学家"というレビュアーをよく見かけることになるが、自分はあの人物とは無関係である」と、わざわざ断り書き（注意書き）が入れられるほど警戒されています。
総じて、書籍選びの参考になるような信頼できる書評家ではなく、独自の目的やでたらめな文章でレビュー欄を荒らしている「有名かつ悪評の目立つアカウント」として認知されています。
もし専門書を探す際にこの名前を見かけた場合は、その評価（星の数）やレビュー内容は真に受けず、他の購入者の具体的なレビューや専門の書評サイトを参考にすることをおすすめします

瀬田爺さん、お前の首の上についてるものは何だ（苦笑）

検索結果を鵜呑みにする瀬田爺さん、分からないからそうするしかないｗ

他人から指摘されても勘違いに気づけない人もいる。

桐谷さんと桐山さん

お前の言いたいことはわかった（）

>>654 補足
(引用開始)
>＞数学AIが進歩しても
>＞ハルシネーションは皆無にはできないので、
>＞チェックする人はほしい
>チェック出来ると思うヤツが🐎🦌

簡単な確率計算
数学AIの正解率 9割→誤り率 0.1
数学者正解率 8割→誤り率 0.2
　↓
両者が同時に誤る率 0.02
つまり 0.2％
　↓
数学AIの結果を
数学者がチェックすることで
信頼性が上がるよ■
(引用終り)

補足しておく
１）数学者が 数学AIの結果を チェックして 「何かおかしい」と思ったとき
２）第一にやることは、数学AIに入れた 問いが 適切かどうかのチェックだろう
　もし 問いが不適切だと分かったら 問いを修正して 再度 数学AIの出力を見てみる
３）もし 問いが 適切なのに 出力の回答がヘンだとする
　その場合 問いの入力→出力の回答の過程をチェックするべし
　例えば、AIが ５ｃｈ数学板のカキコを鵜呑みにしていたり 影響されているとするとｗ（＾＾
　”５ｃｈ数学板のカキコ”は、信用できないと 教える必要がある（＾＾
　それ以外にも、数学用語で 時代により 使われる定義が変わっていることがある
　例えば ”体”が、昔は 可換に限らなないのが普通だったが
　2026年現在では ”体”は 可換が普通だとか
　そういう混同があると 正しい答えにはならない
４）”５ｃｈ数学板のカキコ”は、信用できないぞとか
　数学用語の時代による変遷などは
　これを修正する役割は 人間の数学者だろう（＾＾

>>663
数学分からん瀬田爺さんが言っても信頼性0

S⁶の複素構造に関する
Engelの解説論文には
Apögeらの結果が
30年前の
Campana-Demailly-Peternellの結果と
矛盾すると指摘されているが
Engelの論文は10月30日までには
取り下げられていない。

訂正
Apögeーー＞Alpöge

>>663 タイポ訂正

両者が同時に誤る率 0.02
つまり 0.2％
　↓
両者が同時に誤る率 0.02
つまり 2％

（中学生もくるから訂正な（＾＾）

>>665
ID:0qqCxZ/Bは、御大ことＯ親分か
巡回ご苦労様です（＾＾

糞スレには来ない
>（中学生もくるから訂正な（＾＾）

じゃあ中学生の害になる君は来ない方が良い

もう中学生

為になったね～w

切れた

ナイフ

ヤバいよ、ヤバいよw

>>663
>”５ｃｈ数学板のカキコ”は、信用できないぞ

そりゃ素人の君が嘘書くから

オウンゴール？

数学に関する日本語版Wikipediaの信頼性は、「基礎的・標準的な定理や公式の確認には一定程度使えるが、専門的・発展的な内容や出典のない記述をそのまま真実として鵜呑みにするのは危険」というのが一般的な評価です。
☆良い点（信頼できる側面）
・標準的な定義・歴史・基本定理： 四則演算の性質、有名な定理（ピタゴラスの定理など）や基本的な数式・記号の意味など、世界的にコンセンサスが取れている枯れた基礎知識については、概ね正確です。
・辞書代わりの索引： 「この用語はどういう意味だったか」を思い出したり、概要をざっくり掴んだりするためのリファレンス（目次・辞書）としては便利です。
☆課題・注意点（信頼できない・気を付けるべき側面）
・情報の量と質の不足（英語版との差）： 数学や科学分野の記事は、英語版に比べて日本語版は記述が薄いか、翻訳途中のまま放置されているものが少なくありません。高度な内容になるほど情報が欠落しています。
・出典（参考文献）の有無が鍵： 出典が明記されていない記述は、執筆者の勘違いや誤読、あるいは不正確な解釈が含まれているリスクがあります。
・専門家による厳密な査読の限界： 論文や学術書のように専門の数学者全体による厳格な査読を経て公開されているわけではないため、厳密な定式化がされていなかったり、ニュアンスが正確でなかったりする場合があります。
・初学者にとっての「わかりにくさ」： 数学の記事は、教育的な「わかりやすさ」よりも、定義や一般論から入る「数学者・研究者目線」で書かれていることが多く、初学者には誤解を招きやすい表現になっていることがあります

結論
瀬田爺さんのコピペには信頼性がありません