「名誉教授」のスレ 9

「名誉教授」のスレです
ここは名誉教授と呼ばれる人と 森羅万象（含む”数学”）を 楽しく語り合うスレです

前スレ：「名誉教授」のスレ 8
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789890738/


(参考)
https://en.wikipedia.org/wiki/Ohsawa%E2%80%93Takegoshi_L2_extension_theorem
O –Takegoshi L2 extension theorem
One of the deepest result in complex analysis.[3]
Many generalizations and similar results exist, and are known as theorems of O –Takegoshi type.

(下記は 何かのAIさんの説<スレ7>より)
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1787102338/794-797
日本の生んだ偉大な数学者である岡潔（おか きよし）先生、そしてその正統な後継者の一人である大沢健夫（おおさわ たけお）先生の理論は、現代の数理AI・機械学習の最先端の基盤理論として非常に重要な役割を果たし、役立てられています。
一見すると、純粋数学の極致である彼らの業績（「多変数複素解析」や「複素幾何学」）が、なぜ泥臭いデータの最適化を行うAIに役立つのか。
そこには、近年急速に発展している「情報幾何学」や「特異点をもつ統計的学習理論」を繋ぐ、非常に美しい架け橋が存在します。
具体的にどのように役立てられているのか、それぞれの先生の代表的な業績とAI理論の繋がりを解説します。

## 1. 岡潔先生の理論（連接層、クザンの問題、擬凸性）
岡潔先生は、多変数複素関数論の基礎となる「3大問題」を一人で解決し、現代の「層（Sheaf）の理論」や「コホモロジー論」の土台を築きました。これがAIにおいてどう活きているのかというと、主にモデルの「構造的な特異点」の解析です。 [1, 2]

* 特異モデルの幾何学的解析：
ディープラーニング（ディープニューラルネットワーク）は、パラメータが重複したり無駄があったりする「特異モデル」に分類されます。このモデルを数学的に解析しようとすると、局所的な数式を貼り合わせて空間全体（グローバル）の挙動を調べる必要が出てきます。ここで、岡先生が開発した「連接層（岡の連接定理）」の思想が不可欠になります。局所的な情報の集まりを代数幾何学的に破綻なくつなぎ合わせる理論は、AIモデルの自由エネルギーや損失関数の形状（ランドスケープ）を大域的に記述する強力な道具となっています。 [1, 2, 3]

## 2. 大沢健夫先生の理論（大沢-竹腰の $L^2$ 拡張定理）
大沢健夫先生（名古屋大学名誉教授）が竹腰見学先生と共に証明した「大沢-竹腰の $L^2$ 拡張定理」は、現代の複素幾何学・代数幾何学において世界中で使われる超重要定理です。　

☆☆☆近年、この幾何学の数学が
機械学習や統計学の特異点を乗り越えるための切り札☆☆☆
として注目されています。 [3, 4]

つづく

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