「名誉教授」のスレ 9

くらだん

>>771
そして今、自民党がポンコツ（笑）

>>765
>テレンス・タオが Math2.0という題目の講演をしてるね
>イマジネーション豊かにAIを利用することで、新たな数学が開けることに期待している

それいいね さすが テレンス・タオだね
下記のスライド図が面白い “big picture”、”メンタルピクチャー”の時代が来たようだ（＾＾

https://i.imgur.com/rgPzpJj.png
youtube t=540 Terence Tao Math 2.0 261103
https://youtu.be/aHpPoNNTOKY?t=540
SAIR
Outline
00:00 Why mathematics is moving from Math 1.0 toward Math 2.0
04:04 From proof scarcity to proof abundance
07:05 Looking beyond problem-solving and social-media success stories
10:48 Experimental mathematics and data-driven discovery
15:16 Pure and applied math: why understanding matters
21:27 Answers without insight and the search for fruitful problems
24:51 Using AI to strengthen human understanding in Math 2.0

(参考)
<big picture>
https://terrytao.wordpress.com/career-advice/theres-more-to-mathematics-than-rigour-and-proofs/comment-page-1/
There’s more to mathematics than rigour and proofs Terence Tao
3. The “post-rigorous” stage, in which one has grown comfortable with all the rigorous foundations of one’s chosen field, and is now ready to revisit and refine one’s pre-rigorous intuition on the subject, but this time with the intuition solidly buttressed by rigorous theory. (For instance, in this stage one would be able to quickly and accurately perform computations in vector calculus by using analogies with scalar calculus, or informal and semi-rigorous use of infinitesimals, big-O notation, and so forth, and be able to convert all such calculations into a rigorous argument whenever required.) The emphasis is now on applications, intuition, and the “big picture”. This stage usually occupies the late graduate years and beyond.
https://terrytao.wordpress.com/career-advice/
Career advice Terence Tao

https://note.com/katobungen/n/nccba3ef014f6
note.com
なぜ微分積分学は不完全なのか？
加藤文元20250223
メンタルピクチャー
私は数学や数学の理解に関するいくつかの概念とその用語を導入したいと思う。そのうちのひとつは「メンタルピクチャー（MP）」というものだ
形式化された理論
メンタルピクチャーの対極にあるのは、形式化（formalize）されコード化された理論だ
数学の研究論文における形式的●●●議論は、例えばLean4やCoqなどのコンピューター言語による形式化からすれば、まだまだ「非形式的（informal）」なものだろう。人間のやる数学はまだまだインフォーマルであり、行間が広く、とてもとても形式的議論とは言えない。
とはいえ、ここで「メンタルピクチャー（MP）」の対極にある概念としての「形式化された理論（FT）」は、人間の書いた論文の議論のようなものも含む、広い概念である。そして、数学の厳密化とか精密化とは、このような緩い意味での形式化
(*)MPーー形式化ー＞FT
のことである

今時自民党支持する奴って、バカか
バカをたぶらかす極悪人かのどっちか

>>776　高卒で数学終わった一般人の君には全く無関係

今時てw
いつなら良かったのか…。

>>777
ふっ

AI時代の数学は、コンピューターソフト開発の
バイブコーディングと同じ（下記）

数学科オチコボレさん <<　高卒＋数学AI = バイブmath！ ｗ（＾＾

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%90%E3%82%A4%E3%83%96%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0
バイブコーディング（英:Vibe coding、別名、雰囲気コーディング[1][2]）はAI支援ソフトウェア開発（英語版）の一種で、ソフトウェア開発者がプロジェクトやタスクを、コーディングに特化した大規模言語モデル（LLM）へのプロンプトとして自然言語で記述する。LLMによるソフトウェアの生成が可能となったことで、プログラマの役割は手作業によるコーディングから、AIがソースコードを生成する際のガイドと生成したコードのテスト・改良へと変化してきている[3][4][5]。そのためバイブコーディングの支持者は、これまでソフトウェア工学で必要とされてきた広範なトレーニング経験やスキルを持ち合わせていない素人のプログラマであってもソフトウェアを作成できると主張している[6]。

この用語は2025年2月に、OpenAIの共同創設者であり、テスラの元AIリーダーであるコンピュータ科学者のアンドレイ・カーパシーによって提唱された[7][8][9][10]。翌月にはウェブスター辞典の「スラングとトレンド」に名詞として掲載された[11]。また、2025年の『コリンズ英語辞典』における今年の言葉（Word of the Year）にも選ばれた[12][13]。