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一、S級周度排名獎
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二、A/B 等級瓜分獎
根據各位動態大使發帖數量及帖子內容質量獲評等級,按評定等級獲獎:
A級:每週至少5日完成發帖且整體帖子內容質量90>分數>80可獲A級,從A級用戶中選出5名大使每人$20手續費返現券
B級:每週至少3日完成發帖且整體帖子內容質量80>分數>60可獲B級,從B級用戶中選出10名大使每人$10手續費返現券
📍 活動規則:
1.每週至少3日完成發帖才有機會獲獎。
2.根據發帖天數和整體發帖內容質量分數給予等級判定,分爲S/A/B等級,在各等級下選擇幸運大使獲獎。
💡 帖子評分標準:
1.每帖不少於30字。
2.內容需原創、有獨立見解,具備深度和邏輯性。
3.鼓勵發布市場行情、交易知識、幣種研究等主題,使用圖例或視頻可提高評分。
4.禁止發布FUD、抄襲或詆毀內容,違規將取
陶哲軒轉贊! ChatGPT自動證明重大突破,10年後AI將稱霸數學界
**來源:**新智元
**導讀:**儘管許多人並不願意承認,但是很可能,AI會在十年內赶超人類數學家。
前幾天,一篇加州理工和MIT研究者用ChatGPT證明數學定理的論文爆火,在數學圈引發了極大關注。
纽约时报近日也发文,称数学家们做好准备,AI将在十年内赶上甚至超过最优秀的人类数学家。
**AI也來顛覆數學界了! **
如今,數學家們不得不正視一股最新的革命性力量——AI。
2019年,谷歌前僱員、現任灣區初創公司員工的計算機科學家Christian Szegedy預測,計算機系統將在十年內趕上或超過最優秀的人類數學家解決問題的能力。而去年,他把目標日期修改為2026年。
2018年菲爾茲獎得主、普林斯頓高等研究院的數學家Akshay Venkatesh目前還對使用AI不感興趣,但他十分熱衷於討論AI相關的話題。
去年的採訪中,Venkatesh表示,「我希望我的學生意識到,這個領域會發生非常大的變化。」
而最近他的態度是:「我不反對通過深思熟慮、甚至刻意地使用AI,來輔助人類的理解。但我堅信,對於我們使用它的方式,我們需要保持正念,慎之又慎。」
在今年二月,加州大學洛杉磯分校理論與應用數學研究所,曾舉行了一場關於「機器輔助證明」的研討會。
他指出,用AI輔助數學證明,其實是非常值得關注的現象。
直到最近幾年,數學家才開始擔心AI的潛在威脅,無論是AI對於數學美學的破壞,還是對於數學家本身的威脅。
而傑出的社區成員們,正在把這些問題擺上檯面,開始探索如何「打破禁忌」。
從歐幾里得幾何原本到計算機代碼
幾千年來,數學家已經早已適應了邏輯和推理的最新進展。不過,他們準備好迎接人工智能了嗎?
2000多年來,歐幾里得的文本一直是數學論證和推理的範式。
卡內基梅隆大學邏輯學家Jeremy Avigad說,歐幾里得以近乎詩意的「定義」開始,在此基礎上建立了當時的數學——使用基本概念、定義和先前的定理,每個連續的步驟都「清楚地遵循」以前的步驟,以這樣一種方式證明事物。
但是到20世紀以後,數學家們不願意再將數學建立在這種直觀的幾何基礎上了。
相反,他們開發了正式的系統,這個系統中有著精確的符號表示和機械的規則。
會抱怨的AI:抱歉,我看不懂你們的定理
有這樣一個數學小工具,被稱為證明助手,或交互式定理證明器。
數學家會一步一步地將證明轉換為代碼,然後用軟件程序檢查推理是否正確。
驗證過程會累積在一個動態規範參考庫中,其他人都可以查閱。
最近,開源證明助手系統Lean再次引發了大量關注。
Lean使用的是自動推理,由老式的AI GOFAI提供支持,這是一個受邏輯啟發的象徵式AI。
而在參加研討會後,約翰霍普金斯大學的數學家Emily Riehl也嘗試了一把。
她用了一個證明助手小程序,來證明自己此前發表過的文章中的定理。
使用完後,她大為震驚。 「我現在很深入得了解了證明的過程,比我之前的理解要深刻得多。我的思路如此清晰,以至於我可以向最蠢的計算機解釋清楚。」
暴力推理——這很不「數學」
另一個計算機科學家們經常會用來解決一些數學問題的工具叫做「暴力推理」,但是數學界對於這種方法卻常常嗤之以鼻。
卡耐基梅隆大學的計算機科學家Heule曾經在2016年用一個200T的「SAT 求解器」文件去解決「布爾畢達哥拉斯三元組問題」。
DeepMind發表了一篇論文,認為他們取得這些成果的方式,是通過AI來引導人類的直覺,從而推進數學發展。
未來,他希望這個項目能成長為一個「自動化數學家」,可以作為一個通用研究助理來「獨立解決數學問題」。
數學是一個試金石
另一方面,很多深度接觸過AI技術的數學家也對AI在數學研究中不被重視提出了擔心。
他們認為,人工智能技術經常能夠「直接地」幫助數學家們「找到」自己想要的答案。
雖然數學家或者AI專家們都搞不清楚AI是如何找到這個答案的。
他在和DeepMind合作的過程中,DeepMind發現的一個神經網絡可以預測他認為很重要的數據值,而且異常準確。
但他最後還是沒辦法搞懂AI的邏輯,而且DeepMind的人也沒法做到。
另一方面,從這位數學家的角度看來,推理是數學的精髓,但卻是機器學習中一直缺少的一塊拼圖。
在科技圈中,如果有一個黑箱在大部分情況下都能提供解決問題的方法,科技圈就會非常滿足了。
AI就是這樣一個黑箱。
這位數學家看來,嘗試理解神經網絡的原理會引發出令人著迷的數學問題。
而解決這些問題,會讓數學家「為世界做出有意義的貢獻」。
假如AI能證明數學定理
如果AI生成的假設定理充斥整個世界,我們該怎麼做?
網友對此發出靈魂拷問,我對AI系統提出新的假設/公式是第一步有所懷疑,因為DeepMind早已在紐結理論中做到了。
我想知道,社區將如何應對AI輸出的大量新假設。 check人工智能創建的邏輯論點是一回事;被數百萬個「哦,這可能是真的」建議淹沒是另一回事。我不認為我們現有的評論和出版系統為此做好了準備。
這會對人們對數學的信任產生什麼影響?
參考資料: