2027年までに、ワイルズによるフェルマーの最終定理の証明以前に使われ、見た目が何だったかのほんの数%しか形式化できていないでしょう また、2035年までにAIが斬新で実際の数学研究を行うことはないでしょう(ほとんどのERDOやIMOの問題セットは全く異なります)。つまり、何が本当に重要なのかを見極め、真に創造的であることという全ての意味と難しさが伴います。それは人間がほとんど関心のない部分(形式的な部分)を加速させるだけです。数学の研究は、何が正しい質問か、何が面白くて何が些細なのか、そしておそらく最も重要なのは、結果がなぜ重要なのか(!!)を実際に理解することに関わることです。 また、数学のすべての分野が同じ計算上の「アクセス性」を持っているわけではないことも言及していません 私たちはまだまだかなり遠い(ですが)研究、特に数学研究がAIに「主導」されていることには近づいています。そうでないと言う人は、この「信じられないほど退屈な研究の定義」を意味しているか、嘘をついているか、愚か者だとか、その三つをそこからだ 2027年までに新しい数学結果の半分がAI生成だという考えは滑稽だと思いますが、私たちが数学の結果を単純なルールに基づく形式的な記号や論理的推論の列として定義するほどの精神的に障害がない限りは。 はっきりさせておくと、私の言いたいのは「数学の自動フォーナリゼーション」が無効だということではなく、多くの理由で非常に価値があるということです。主に人間がより良い数学をしたり、時間を有効に使ったりするためです。しかし、それ自体には価値がなく、したがって「数学研究を自動化する」わけではありません。私の言いたいことは、AIが実際の数学研究を不可能にできないというものではないということです。私はできると信じていますが、2020年から2025年の現行技術から2年以内に完全に抜け出すことはないでしょう

本物の数学の人間は反対するかもしれませんが、私は本物の数学者ではありませんが、純粋なコンピュータのゴブリンや純粋な数学のゴブリンが反対できるとは思えません。なぜなら、彼らはどちらの立場についても十分に知らないからです

はっきりさせておくと、現在はAIが人間と組み合わせて新しい証明を提供できる時代であり、自己形式化は今後も発展し続けるでしょうし、GDMも近いうちにNavier-Stokesを導入するでしょう 私の言いたいのは、AIが役に立たないということではなく、根本的で最も難しい部分は、AI研究に大きな進歩がない限り(デコーダーのみの自己回帰ブームが今後も続く)人間主導であり続けるということです。

@nasqret私は特に「現在の技術スタック」に限定しました。これは自動回帰的なデコーダーのみのトランスフォーマー+10000ものを接着またはボルトで固定するものですが、私の知る限り2027年(または2030年)までにこれを可能にするような商品化されるようなものは何も起こっていません