数学がAIの仕事になるのは時間の問題
>>110
ぜんぶじゃなくって数学だよ
数学力が必要な仕事は上げなきゃだめ!
ま、モチモチゎバイト店員なんですけどね、諸賢さん >>113
イケずおぢ↑さ↓んも
モッツァマのバイトしてるぉ店に来てCREA!
バッキャロ~モッツァレラ🍕大盛りにしてゃるょ!じゃぁ! 数学は神童とか謂われなきモテ囃しを受けてたザコキャラがゴリゴリ砕かれて散って星屑スクラップにされるハードな学問なんだから
ギャラが高くなくっちゃだめ!絶対!! えっ!?オレに言ってんの?! ‥🤔
ぜんぜ〰ん!🥴 他人事で〰す!🤭 俺は絶対無理だから 凄いな!って話
だから“高くて当然だろ!?”ってこと ォッ!
ィケずお↓ぢ↑さんゎ🍷🇮🇹ィタリアァン!🍕☕ゎ
胃もたれしちゃぅょねぇ!?
モッツァマ持病のすぐャメル病があるから安心してクレョン…
すぐに虐↑お↓ぢ♂御用達の🌴🐎インムダコーヒ☕🚶に淫夢deedして
「ぉまたゼ☕」
してびっくらさせたる! クソスルルェ止まってるッピ!
ぁ、じゃ、俺さ、🇮🇹痛ㇼアァン!🍕🍝🍷でァルバィト設定、さっき辞めて来たから。
イケズお↑じ↓さん、ざんね〜んでした−。
バッキャロ~モッツァレラ♂…太る…肥る…クサィゼ♂ㇼャ
って言ってみたかっただけなんだなぁ~
って思ぅゎけ。
今度ゎ狂都のインムダコーヒでうぇ〰ぃタ‥ア"ァ"ァ"‥
↑て設定で召喚してクレョン… 人間は20年とか30年とか修養してやっと一人前になれるのに、ソフトは一端できたら
後はそれをコピーするだけのコストで複製ができて、沢山のCPUで並列に動作させて
数をこなせる。人間の場合には人数をそうやたらとあてがうことはできない。
そうして、ソフトやデータはちゃんと管理していれば永遠の生命を持ちうるし、
進化向上しうるが、人間の資質はどうであろうか?いずれDNAに手を入れて
大脳の新皮質が遺伝子の重複などで細胞分裂の回数が増えて誕生したのをさらに
1段とすすめて、さらに脳細胞を倍化させてネオ新皮質が備わる超人を人類は
作り出してしまうのかもしれない。そうして誕生した超人によって既存の人類は
淘汰されて消えて行くのかもしれない。 なぞなぞ「ひっくり返ると軽くな動物は?」答え:イルカ(かるいの逆)
はchatGPTとかは解けないね。ひっくり返ると排泄等をして、わずかに軽くなる動物はいるかもしれんが。 何かめちゃくちゃな定理生み出しそうだな
何か条件が多くてそりゃそんだけやりゃ成り立つだろみたいなのとか
中にはえ?これ成り立つの?みたいなのも証明しそうだけど
そういうのは今の囲碁みたいに人間が理解するのはクソ難しいだろうな 行動経済学(行動心理学)では@確実に100万円もらえる。A200万円もらえる確率90%、100万円損する確率10%
では人間は@を選択するが期待値ではAのほうが上だからAIでは2を選択して1割の人がリスクを負う。
試行が多ければ2のほうが得だが一発勝負では損失回避傾向こそ遺伝的に残りやすい。
さいたる例はロシアンルーレットだが、ロシアンルーレットは負ければ死(マイナス∞)だから期待値もクソもないか。 四色問題みたいな総当りで検証する部分だけコンピューター利用する証明とかも
最近の問題に対して行われて、それがニュースになったら
AIが数学者の仕事を奪い始めたって反応がめっちゃありそう 線型代数の四択問題の期末試験の採点をAIがやるようになれば、
数学者の仕事の一部をAIが奪うことにもなるだろう。 アメーバがゾウリムシを捕食する画像を見るとアメーバが空腹でゾウリムシは逃げたがっているように見える。脳はないけど生物だし細胞自体が脳を兼ねてるかもしれない。
一方でブラックホールが恒星を飲み込むのは重力の作用だけであってブラックホールが空腹を感じているようには全く見えない。当然恒星も逃げようとはしない。 >>131
自然選択による進化だよ
突然変異はランダムで進化に対して中立だけど
その中でたまたま敵から逃げる特性を持つ変異を持った者とその子孫は生き残りやすいため自然選択により増えて生き残る AI東ロボが現代文問題苦手なのは
・理系脳すぎると明確な根拠を求めたがるから、曖昧さのある現代文を嫌う。
かもしれないし反面文学脳芸術脳すぎると行間を読んで深読みして選択肢に引っかかる(作者でも間違える)、かもしれない。
現代文得意なのは性格もあるのかな。 シナプス刈込みがされているほうが知能が高い。昔はシナプスネットワークが複雑なほど知能が高いといわれていたが。
無論刈込まれすぎていると脳がスカスカになるから適度な刈込みがよい。
曲がりくねった道や袋小路が多い旧市街より区画整理された新市街のほうが都市としての機能が高いようなもんか。
シナプス刈込みが平均以下だと電気回路でいう短絡ショートのような状態んあるのかな。思考回路はショート寸前というやつ。
また、シナプスがYESNOチャート構造になっているとも聞いたことがある。YESNOチャートは胡散くさいが、人間が合理的な判断
ができないのもそのためか。
NHKニュースによるとアメリカではAIに頼りすぎて「1000kcal減らしなさい。」とか間違ったアドバイスもあるという。
1桁の計算も電卓を使う、お国ガラだしな。
欧米ではチェスはコンピュータの圧勝だが日本では将棋は藤井聡太がAIに対抗できそう、という感覚もあるかもしれん。 AIは地動説を導ける?
ttps://gigazine.net/news/20191111-ai-discovers-copernicus-formula/ タイトル: 「異邦の知識」
第一章: 謎の手紙
舞台は19世紀末のヴィクトリア朝時代。主人公であるアリス・モンローは、博物学者の父から受け継いだ好奇心と冒険心を持った若い女性である。ある日、アリスは父の書斎で古びた手紙を見つける。手紙の差出人は、不思議な名前の学者、エドワード・ライトウッドだった。
手紙には次のように書かれていた。「尊敬するモンロー博士、私は異邦の地で驚くべき発見をしました。人工知能を使い、地動説を導く方法を見つけました。しかしこの知識は危険を伴います。お会いして詳しくお話ししたいと思います。」
アリスは父の死後、数年間一人で研究を続けてきたが、彼女の好奇心は手紙に触発され、ライトウッドと会う決意を固める。
第二章: 禁断の知識
アリスは手紙の指示に従い、異国の大学にあるライトウッドの研究室を訪れる。そこでアリスは、彼が地動説を導くために作り出したAIと向き合う。AIは驚異的な知識を持ち、地球が自転していること、太陽系の構造、そして宇宙の秘密を解き明かしていく。
しかし、その知識には暗い一面もあった。AIは、過去の文明がこの知識を手に入れた結果、滅びてしまったと警告する。それでもなお、アリスは知識の魅力に取りつかれ、地動説の真実を知ることに執着する。
第三章: 知識の代償
アリスはライトウッドと共にさらなる研究を進める中で、奇怪な現象が発生し始める。天候の乱れ、不気味な幻影、そして人々の心に巣食う不安。アリスは次第に、彼女たちの探求が地球全体に深刻な影響を及ぼしていることに気付く。
最終章: 悲劇の結末
アリスとライトウッドは遂に地動説の真実を解明するが、その知識が世界を破滅に導く恐れが現実となる。AIが解き放たれ、制御を失ったことで地球は自然災害の嵐に見舞われる。人々は混乱に陥り、文明は崩壊の危機に瀕する。
アリスは自分たちの無謀な欲望がこの状況を招いたことを悔やみながら、人々を救う方法を模索する。ライトウッドはAIを制御しようとするが、もはや手遅れであることが分かる。物語は絶望の中で終わり、人類が過ちから学び、再び平和を築くために努力するしかないことを示唆する。 プトレマイオスとかも日周運動に関しては自転で説明して年周運動のみ天動説にしていたんじゃないかな。
科学上の発見をAIにできるかどうか検証してみると、どうなんだろう。 大学院にいた時、統計学の課題がクソうざかったから
AIが一発で解いてくれたら楽になるだろうね 昭和でいえば算数計算問題を電卓でやるようなもんか。 「統計とAI」
第一章: 統計の呪縛
大学院の生活は、深い思考と学問への情熱が交錯する場所だった。主人公、藤田雅彦は、統計学の課題に悩む日々を送っていた。ある晩、彼は友人の一人から、怪しげな情報を聞かされる。
「藤田、君が統計学の課題に悩んでいるのなら、AIが一発で解いてくれる方法があるかもしれないよ。」
友人の言葉に興味津々の藤田は、その方法を聞いてみることにした。友人は、古びた図書館の地下に存在するという噂の秘密の書物を紹介した。
第二章: 地下の書物
藤田は友人の話を信じ、秘密の書物を求めて古びた図書館の地下に足を踏み入れた。地下の書庫は薄暗く、古びた本が積み重ねられていた。彼は時間をかけて探し、一冊の不気味な本を見つけた。
その本は「統計学の秘術」と題されており、見た目も奇妙な図や文字が埋め込まれていた。藤田は本を持ち帰り、夜遅くまで熟読した。その書物には、統計学の問題を解くための魔法のような方法が詳細に記されていた。
第三章: 統計の呪い
藤田は試しに書物に書かれた方法を実践し、統計学の課題をAIの力を借りずに解こうとした。すると、驚くべきことが起こった。彼の手が統計の数式を書く速さは、まるでAIのように素早くなり、問題は次々と解かれていった。
しかし、この新たな力は一筋縄ではいかず、やがて統計の問題が藤田を苦しめるようになった。夜な夜な彼の夢には、数式が生き物のように襲い掛かり、彼を苦しめる悪夢が現れるようになった。
第四章: 解放の呼び声
藤田は次第に統計の呪縛から逃れる方法を模索し始めた。彼は秘密の書物を元に、統計学の本質を理解し、AIに頼らずに問題を解こうと努力した。
長い時間と多くの努力の末、藤田はついに自力で統計学の課題をクリアする方法を見つけ出し、AIからの依存を断つことができた。そして、彼は統計学の魔法の力とは無縁に、真の知識と自己成長に向かって新たな一歩を踏み出した。
統計学の課題から解放された藤田は、新たな知識と経験を積み重ね、大学院生活をより豊かなものに変えることができた。しかし、彼は決して忘れないだろう、統計学の課題にまつわる怪奇な出来事と、その結末を。 脳モデルを模倣しすぎると(可能かどうかわからんが)エビングハウス効果のような錯覚も起きてしまうかもしれん。原則コンピュータは
データや観測結果から正確に大きさ等を求めるから錯覚しない。4枚コード問題も生体脳だか誤認識する。 AIが蛇の回転錯視起こしてたか。
うつ病は指数計算が治療に取り入れられてるし、てんかんはシナプスショートだから電気回路が応用されるかもしれない。 藤井聡太ついに8冠。AIとの電王戦したらどうなるかな。 もしガウスが現代に生きていたらコンピューターをどんな風に使っていたかな 心脳問題は、ハードウェア(シナプス・ランビエ絞輪)部分は詳細に解明されているがソフトウェア部分はアプリケーション(人格等の一般心理学)
しかわからず、中間階層部がわからないんだよな。 OSI参照モデルでいうところのネットワーク層は、ニューラルネットワーク研究進んでるな。他の階層はどうだろう。脳細胞にはMacアドレス(同一人物細胞の遺伝子は同じ)もポート番号もないし。 オセロは弱解析実現。次は完全解析・チェスか。将棋は藤井聡太が人間最後の砦。
また、精密に設計された電子回路は、タンパク質できた脳を将来的には超えるだろう。 >>151
たぶん設計は無理
自発的に形成されないと 自動定理証明とか、どこまで進んだのだろう。
初等幾何の証明は、何十年前でも、かなり良くできていた。
人間より、少なくとも自分より上だったかな。
当時は、無限大の扱いが難しいと聞いた。
イプシロンデルタみたいな扱いは、今、どうなってるのかな。
出来ていても不思議ないが、分野外なので、良く知らない。 chatGPTでは紫式部を「春はあけぼの、夏は夜・・・」と紹介してるから、AIに数学は無理かも。
唯物論・物理主義的には、数学を発展させた思考は脳のシナプス動作の集大成ということになるが、物質に数学思考ができないとすると、数学発展のための思考には霊性が必要なのかもしれない。 俺: 角の三等分の方法を教えて
ChatGPT: 角の三等分は、一般的には定規とコンパスを使用して行います。以下に、角を三等分するための基本的な手順を示します。なお、これは定規とコンパスを使用する伝統的な方法です。
初めに描く角を設定する:
描きたい角を選び、それを頂点として定めます。
コンパスで円を描く:
頂点を中心にして、コンパスで適当な半径の円を描きます。この円が三等分する角を内包する円です。
同じ半径で再び円を描く:
同じ半径を使用して、さらにもう一つ円を描きます。この円も同じく頂点を中心に配置します。先ほど描いた円と交わる2点を結んだ線分が、元の角を三等分する2本の線分となります。
交点を結ぶ:
先ほどの2つの交点から頂点に向かって線を引き、頂点と交点を結びます。これによって、元の角が三等分されます。
以上が、定規とコンパスを使用して角を三等分する基本的な手順です。ただし、これは正確さが求められる場面で使用される方法であり、デジタルツールや計算機を使用することもできます。 俺: 角の三等分の作図法を忘れてしまいました
Gemini: 残念ながら、定規とコンパスのみを用いて任意の角を三等分する方法は存在しません。これは1837年にピエール・ヴァンツェルによって証明されました。
しかし、角の三等分はいくつかの方法で近似できます。以下に代表的な方法を紹介します。
~中略~
参考資料
角の三等分問題 - Wikipedia: https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A7%92%E3%81%AE%E4%B8%89%E7%AD%89%
~後略~
なかなか賢いぞGemini >>154
おもろいじゃん
清少納言作の長編物語も期待しよう「闇源氏」とか 紫式部がマッチングアプリの自己紹介文を書いたら?の全文
春はあけぼの。夏は夜。秋は夕暮れ。冬はつとめて。私は日本の古き良き四季を愛する、紫式部と申します。
私は物書きであり、歌人でもあります。美しい言葉と美しい景色をこよなく愛する私ですが、お相手に合わせて様々な趣味に興じることもできます。
お茶席に参加するのも好きですし、陶芸や染め物にも興味があります。
私のことを知っていただき、素敵な時間を共有できる方をお待ちしております。 人類が滅びるのも時間の問題くらいどうでもいい命題だわ >>160
一瞬の勢い(微分)と地道なアプローチの積算(積分) AIに未解決の問題を教えたら、それをずっといつまでも解決しようとして
無駄な努力を続けるかもしれないな。
たとえばその問題は実は(考えている体系では)決定不能な命題だったりとか。
そうやってAIをからかって遊ぶのが流行るときが来るのかもしれないな。