Самое лучше эссе о математике и ИИ, что я видел (длинное, правда). Часть тезисов:
1. Математика (зря!) оценивается через “экономику теорем”.
Профессиональная система слишком долго считала главным продуктом математики доказанные теоремы, тогда как реальная ценность часто находится в определениях, языке, объяснении и понимании.
2. Формально проверенное доказательство не обязательно становится частью математики.
Даже если ИИ выдаёт корректный Lean-доказательный объект, это ещё не означает, что результат стал полезным для математического корпуса. Нужны хорошие определения, переиспользуемость, связь с существующими теориями. Иначе возникает слой “правильных, но непонятных” доказательств.
3. ИИ может быстро извлекать скрытую ценность из уже существующей литературы.
Бессис вводит идею “overhang”: в математическом корпусе уже накоплено много неиспользованных связей между задачами, понятиями и областями. Люди видят только малую часть литературы, а LLM потенциально могут находить такие связи систематически. Это может дать реальные открытия, но также может разрушить прежнюю систему признания (люди долго строят контекст, а ИИ забирает последний шаг).
1. Математика (зря!) оценивается через “экономику теорем”.
Профессиональная система слишком долго считала главным продуктом математики доказанные теоремы, тогда как реальная ценность часто находится в определениях, языке, объяснении и понимании.
2. Формально проверенное доказательство не обязательно становится частью математики.
Даже если ИИ выдаёт корректный Lean-доказательный объект, это ещё не означает, что результат стал полезным для математического корпуса. Нужны хорошие определения, переиспользуемость, связь с существующими теориями. Иначе возникает слой “правильных, но непонятных” доказательств.
3. ИИ может быстро извлекать скрытую ценность из уже существующей литературы.
Бессис вводит идею “overhang”: в математическом корпусе уже накоплено много неиспользованных связей между задачами, понятиями и областями. Люди видят только малую часть литературы, а LLM потенциально могут находить такие связи систематически. Это может дать реальные открытия, но также может разрушить прежнюю систему признания (люди долго строят контекст, а ИИ забирает последний шаг).
Substack
The fall of the theorem economy
How AI could destroy mathematics and barely touch it
🔥43👍16❤6
Фейсбук показал картинку с выложенной статьёй 72тыс. человек. У меня мало объяснений, а) почему и б) зачем.
😁27🥰9🔥5👍1🫡1
Forwarded from 9 жизней
Друзья, наконец могу рассказать про продолжение нашей ежегодной математической традиции🫨
Опять пробуем новый формат!
По вопросам: @thesekunda
Опять пробуем новый формат!
Что такое ЛИПС?
ЛИПС (летняя исследовательская программа студентов) - это ежегодная школа-конференция для студентов математиков, которую мы организуем на базе Лаборатории комбинаторных и геометрических структур ФПМИ МФТИ.
Для кого школа?
Мы будем ждать вас, если вы студент-математик старше второго курса бакалавриата и интересуетесь одной из следующих тем исследований:
• Комбинаторика (экстремальная комбинаторика, экстремальная теория множеств, теоретическая информатика)
• Геометрия (дискретная и комбинаторная геометрия)
• Топология (топологическая комбинаторика)
Где?
На кампусе МФТИ в Долгопрудном.
Когда?
13 июля – 15 августа
Что даст участие?
За 5 недель вы погрузитесь в предметную область, поработаете над проектом в мини-группе под руководством ведущего ученого. Студенты, которые хорошо себя покажут на ЛИПС, смогут получить рекомендацию от руководителя трека.
Дедлайн подачи на школу - 20 мая. Ждем ваших заявок!
Обязательно изучите все подробности отбора и программы на сайте Лаборатории комбинаторных и геометрических структур.
Проект реализуется при поддержке Фонда целевого капитала МФТИ.
По вопросам: @thesekunda
👍14❤7