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技術的特異点/シンギュラリティ【総合】避難所 25
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数論や幾何学の難問を解くGoogle DeepMindの「AlphaProof」 2024.07
https://wired.jp/article/google-deepmind-alphaproof-ai-math/
──重要な限界
しかし、シルヴァー(強化学習の専門家)も認めているように、今回のシステムには重要な限界がある。
数学の解答は正解か不正解かのどちらかであって、AlphaProofとAlphaGeometryは正解に向かって作業を進めることが可能だ。
＞これに対して旅行の行程を立てるような多くの現実世界の問題には、“正解”となる可能性のある多くの選択肢があり、どれが理想的なのかは不明確かもしれない。
より曖昧な質問に対する解決策についてシルヴァーは、言語モデルがトレーニング中に何が「正解」を構成するのかを判断しようとすることかもしれないと説明する。「試せるさまざまなことがあります」と、シルヴァーは言う。
さらにシルヴァーは、Google DeepMindが人間の数学者の仕事を奪うわけではないことについても、慎重に指摘している。
＞「わたしたちは何でも証明できるシステムを目指していますが、それが数学者のすることの終わりではありません」と語る。
＞数学の大部分は、問題を提起し、何が興味深い問題であるのかを見つけ出すことです
↑OpenAIよりも先を行っているGoogle内部の研究者の言うことは信用できる
結局は数学に特化したAIはその領域で能力を発揮できる、ただし日常では素早く理想的な判断をスムーズにこなすという別の能力が必要になったり
科学者は新しい何かを発見する必要がある
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