未解決問題と予想・証明の違い
パッションを持ってやってた数学者たちからしたらさ、どんどん今までのなんちゃら問題とかがさ、AIに解かれちゃってたらさ、面白くなくない?
どうなんだろうなぁ。
僕が解きたかったのに、ってなんない?
わぁ、僕が解きたかったのになる人はいいそう。
レンです。
エマです。サイエントークは、夫婦で科学をエンタメっぽく語るポッドキャストです。
最近、世の中ずっとAIの話してるじゃないですか。
なんか、あれだよね。人類を滅ぼすとかさ、怖いニュースとかもありますよね。
あるね。今、結構話題。
だけど、科学の世界でもさ、当然AIはめちゃくちゃ使われてるわけで、いろんなジャンルで相棒として使ったりとか、データ解析させたりとかしてると思うんだけど、
結構最近、面白いニュースがあって、ちょっと今日その話したいんだけど、数学の未解決問題ってあって、
聞いたことある?
なんか、いろいろあるよね。数学の未解決問題って。
いろんなのがあると思うけど、何を解いたのかな?
なんちゃら予想とかさ、
フェルマーの最終定理はさ、すごく有名だし、サイエントークでも昔扱ったことがあるんだけど、
フェルマーの、詳しくはフェルマーの回を聞いてください。
それはね、一応ね、人間は358年かけて解けたんですよ。
難しい、なんか、証明が難しい数式があって、で、それを解いたっていう、証明したっていうのがあるんだけど、
AI使ったら、そういう今解かれてない数学で未解決の問題、解けるんじゃないっていう。
解けそう。
なんか、解けそうじゃん。
解けそう。うんうん。
だけど、これね、結構単純な話じゃないんだよね。
解いたって言ってるケースが最近ちょこちょこあるんだけど、
これ本当に解けてるのかって検証するのもまた難しいとか、そういう話があって、
だから今日はね、ちょっとその数学の未解決問題は、AIに解けるのかっていうのをひたすら話してみたいと思います。
はい。
そもそもね、ちょっと未解決問題ってなんだっていうところからいきたいんだけど、
一言で言うと、たぶん正しいとみんな思ってるけど、まだ誰も証明できてない問題っていう感じなのね。
なるほどね。じゃあ、なんだろう、その予想が、外れたケースが今まで見つかったことがなくて、
だからこの予想、絶対正しそうだけど、でも証明できないみたいな。
そう。有名なやつで、ちょっとわかりやすいやつ紹介してみると、たとえばゴールドバッハ予想ってやつがあって、
これは4以上の偶数は、必ず素数足す素数でかけるっていう、めっちゃシンプルなんだけど、
たとえば10だったら、3足す7っていう2つの素数の足し算でかける。
これは絶対そうなのかっていう。
へー、おもしろ。
なんかさ、簡単そうじゃん。考えることは誰でもできるし。
しかもそうなの?4以上の偶数は、必ず素数足す素数なんだ。素数2つってこと?
素数2つの足し算でかける。
へー。
これ未解決らしい。これはもしかしたら、そうじゃない数字もどっかにあるかもとか。
あー。
あとは、これもシンプルでおもしろい、コラッツ予想ってやつがあるんだけど、
これはね、ある数字に対して、偶数だったら2で割る。奇数だったら3倍して1を足す。
っていうのをくり返すと、必ず1になるっていう。
ん?偶数だったら2で割る?
うん。
まあ、たしかにずっと2で。え?ずっと2で割る?
えっとね。
あ、2で割って、たとえば奇数が出てきたら、6とかで、6偶数だから2で割ったら3が出てくるから、
3で、3かけて、
3は3倍して1足す。
10。
うん、10。
10をまた2で割る?
そう。
5。
5。
5かける3足す1。
16。
16を2で割ると、8。
8を2で割ると、4。
4を2で割ると、2。
2を2で割ると、1。
そう。
あ、そういう感じか。
そうそうそう。
へー。
絶対1に行くんじゃない?っていう。
え、よくこんなん考えつくな。
いや、おもしろいよね、これ。
これ、コラッチさんが予想したの?
これ、コラッチさんが予想してるやつで。
へー。
おもしろいんだけどね、まあまあ、これ確かめるの結構大変なの。
今だって6でさ、結構計算してるじゃん。
うん。
あの、たとえばもう27とかだと、111回ぐらい計算すると。
おー。
で、途中でね、もう9000なんぼとかまで行くんだけど、絶対最後は1になるっていう。
おー。
そういうね、おもしろい問題があるんだけど。
うんうんうん。
まあ、これもね、未解決問題として、結構有名な問題だったりしますね。
そっか、じゃあその予想自体はさ、結構簡単で、誰でも理解できる予想だけど、
うん。
なんでかっていうのの証明が難しいのか。
うんうん、そうそうそう。
まあ、これをね、まあまあ、ちょっと今予想とか、あと証明とか言ったけど、
うん。
この言葉もね、結構しっかり理解しておくと、なんつーの、こういう数学のニュースが結構おもしろくなると思ってるんだけど、
うん。
まあまず、だから未解決問題は、たぶんみんな正しいんだろうなっていうやつって言ったけど、
まあ予想もそうだよね。予想も、たぶん正しいと思われてるけど、まだ主張、あ、証明されてない、主張のことを予想って言ってる。
ほうほうほう。
だから、まあこれちょっと山登りで例えてみるんだけど、山登りだとして、
まあ、あの山頂には登れるはずだっていうのが予想。
うん。
で、証明っていうのは、まあ誰もが認めるルールから一歩ずつ、その山頂にたどり着くルートっていうのを見つけたら、それが証明。
誰もが認めるルート?
誰もが認めるルールから、
ルールから?
一歩ずつ、論理で結論にたどり着くっていうその道筋ができたら証明っていうことなんだけど、だから、
AはBです、BはCですって言ったら、まあAとCが繋がるわけだ。
うんうんうん。
まあ言ったら、証明ってそれを繰り返していって、最終的にみんな認めてるところから、ああじゃあこれをたどり着けるよねっていう。
ああ、なるほどなるほど。
それが証明ですよね。
ふんふんふんふん。
だから、あの山頂登れそうだなって言って、ちゃんと登るルートが見つかりましたって言った証明。
ふんふんふん。
で、その証明されたことがまたみんなが認めるルールになるわけじゃん。
うんうん。
それが定理ってやつですね。
定理。
定理。
うん。
なんつうの、三平方の定理とかみんな習ってると思うんだけど。
ああ、はいはいはい。
ピタゴラスの定理ね。
うんうんうん。
っていうのは習ったりするけど、それはもう頭頂済みの山だよね。
なるほどね、そっかじゃあ、定理イコール山ね、頭頂済みの。
そう。
で、まああとは、これ証明以外にも予想っていうのを確認する方法がある。
ほう。
それは予想が間違ってるっていう場合もあるよ。
うんうんうん。
たぶん正しいんだろうなって思われてるけど、実は違いましたっていうパターンもあって。
うんうんうん。
これ反例っていうやつなんだけど。
うんうんうん。
実はその山、山頂ありませんでしたみたいな。
うんうんうん。
そういう事実が見つかったりする。
うんうん。
それが反例で、だから証明より反例の方がしやすいんよね。
1個の例外を見つければ、この予想は間違ってましたっていう結論になるわけなんで。
はいはいはいはい。
で、まあさっき言った、素数足す素数のやつとか、2で割って3かけてみたいなやつも、
コンピューターとかでめっちゃ計算とかされてるんだけど、いまだにその反例が見つかってないから予想のままって感じ。
うーん、そっか、じゃあ正しいって証明するか、反例を見つけるかってことね。
うん。
で、現代はさ、もうコンピューターとかがあるから計算能力むちゃくちゃすごいわけですよ。
はいはいはい。
だからさ、言ったらさっきの4以上の偶数は素数足す素数ですみたいなやつも、
うん。
頑張ったらなんかさ、めっちゃ計算して例外見つけれそうじゃん、もしあるんだったら。
そうだよね、なんかそれってAIとかが来る前からもうなんかスーパーコンピューターとかでね、すごく計算できそうだよね。
そう。で、これ実際ね、400桂ぐらいの桁まで計算されたりしてるんだけど、さっきの素数足す素数っていうのは。
おー。
意味わかんないんだけど、400桂って、10の18乗とか。
えー、すご。
数まで全部確かめて、例外がないってなってる、今。
あ、そうなんだ、へー。
でさ、正直さ、いやもうこんだけあったらさ、もう正しいじゃんって思うじゃん。
いや、もう400桂以上はもういいわって思うよね。
いや、思うじゃん。これたぶんね、言ったら数学者が怒ると思う。
あ、そっかそっか、お数学の世界では、ちゃんと証明しなきゃいけないんだ。
そう、もう正しいっていいんじゃね?ってめっちゃ思うんだけど、でも証明はできてないわけ。
うんうん。
もしかしたら、1個例外がその先にね、あるかもしれないっていうケースをね、数学の世界だとやっぱ考えないといけないみたいで。
うんうん。
これはね、大変なことなんよ。
大変だね。
それを永遠と考えるのも大変だよね。
フェルマーの最終定理を証明したワイルズ
まあね、だから、いくつかさ、証明の仕方っていうのはいろいろあって。
証明された例を、じゃあ言うけど、
はいはい。
これ、さっき最初に出したフェルマーの最終定理。
はい。
これは、もう一応証明はされてる、定理になってるんだけど。
うん。どういう定理だっけ?
3以上のnっていう数字があったときに、xのn乗たすyのn乗イコールzのn乗を満たす性の整数はない。
うーん、はいはいはい。
っていう、まあだから、3平方の定理みたいなさ、x二乗たすy二乗イコールz二乗みたいなのはあるんだけど、それが3以上になったらないよっていう。
なるほどね。
すごいシンプルなやつなんだけど、これは言ったら、まあ実際いろいろ確かめてて、やっぱないなってなってるけど、まあそのないっていうのを証明するの難しいと。
難しいね。
うん。で、これはね、まあ今この音声コンテストで伝えるのは不可能なんですけど、この証明。あとまあ僕もね、理解できてないです、これ。
うん。
難しすぎて。だけど、やったこととしては、みんながこれはもう正しいよねっていうルールを組み合わせて、いろんな違う分野のルールとかを組み合わせて、やっと証明したっていうことが起きてて。
はいはい。それいつだっけ?
これ、1995年に一応言われてる。
それは誰かがやったってことだよね。
イギリスのアンドリュー・ワイルズさんっていう人がやったんだけど、もうほんとにね、数学って言ってもさ、ただのこういう足し算とか引き算みたいな式だけじゃなくてさ、
グラフだったり、あとなんか立体の形を決める式だったりとか、いろんなジャンルがあったりするんだけど、
それをもう組み合わせて組み合わせて、最終的にこのフェルマの最終定理を証明しましたっていうのを出してんだけど。
めっちゃ頭いいじゃん。
めっちゃ頭いい。このワイルズさんの話は結構ね、有名だっけ?どっかでしたっけ?
したっけ?わかんない。
なんかチラッとしたような気がするな、フェルマのところで。ちょっともう2年以上前だから忘れちゃったけど。
うんうんうん。
7年間ぐらいね、部屋にこもって、このワイルズさん。
ひたすら部屋にこもって考え続けて、実践解いたと。
はいはいはい。
ということなんだけど、これはね、AIというか人間が全く違うジャンルから持ってくるっていうアイディアがあったから解けたとは言われてるよね、一応。
なるほどね。一つの分野だけじゃなくて、もう本当にいろんな分野を知っとかなきゃ解けないってことだよね。
そうそうそうそう。まあなんか、実際これどのジャンルでもそうなんだけど、アインシュタインの一般相対性理論とかもそうなんだけど、
全く関係ないジャンルのルールを引っ張ってきたら、意外とそれ使えましたみたいな。
これはね、結構やっぱ難しいって言われてる。
AIは数学オリンピックと未解決問題に挑む
人間には難しいけど、AIは得意そうだね。
いや、AIでも難しいんじゃないかな、まだ。
あ、そうなの?
いろんな分野のさ、もう限りなくさ、取ってこれるじゃん、AIって。
うんうんうん。
探す能力は絶対人間よりもさ、高いじゃん。
まあでも、まあこれちょっとここからAIの話していくけど、すごい単純に言うと、AIって、次の、まあ生成AIとかだとさ、
私ってきたら次は私、我が来るとかさ、そういう、まあ確率高いやつを埋めていくみたいな話なんだけど、
まあその、飛んだ発想っていうのがめっちゃ得意かって言われると、結構難しかったりもする。
ああ、はいはいはいはい。
っていうのがある。まあ今の段階だとね、まあこれそのうち全然変わったりすると思うけど。
うんうんうん。
っていうのがあるからね、やっぱりAIにもね、得意不得意があるっていうことを言えるんですよ。
そっかそっか、じゃあ全く関係なさそうな式を取ってくるのはまだできないんか。
うん、そう。だから、一応ね、最近の、えっと2025年とかに、
AIに数学オリンピックの問題を解かせて、どれぐらいの成績取れますかっていう。
はいはいはい。
をやってみたりすると、もう2025年時点で金メダル相当の成績を出せると。
おお。ちなみに2024とか2023年はどうだったんだろうね。
あ、これはなんかもうちょっと低かったんじゃなかった?ちょっと正確なやつ調べてないけど。
あ、そうだよね。なんか出てきた当初はさ、なんかまだ東大に合格できないみたいな感じじゃなかったっけ?
あ、そうそうそうそう。
だよね。でももう今数学オリンピックの金メダルだもんね。
うん。だからもう頭良くなってるんだけど。
うん。
で、数学オリンピックはでもね、一体答えが保証されてる問題。
うん。
だから、まあまあその解く道筋は、AIは結構得意なんだけど、答えがあるかすらわかんない問題とかって、まあまた別の話だよね。
ああ、確かに。AIってなんか、今すでにあるデータからいろいろとってくるみたいなイメージがあるから、そのデータがなかったらわかんないのかな。
そうそうそう。ある意味、究極の経験則をさ、叩き込まれたやつがAIって考えると、
そうね。
まあまた難易度が上がるよって言われてて。
うんうん。
で、まあこの同じ去年、2025年の10月に、これ面白いニュースがあって、オープンAIの副社長が、
はい。
この、チャットGPTが、この未解決問題を解きましたってSNSに投稿したと。
おお。
おおってないじゃん。
うん。
で、そしたら、まあまあとある数学者の人が、これは誤解だと反論したと。
あ、そうなの?
うん。
で、よくよくこれ見てみると、まあ確かにAIは解けましたっていうので、確かに結果を出してきたんだけど、
うん。
実は、昔の古い論文を見つけてきて、それを提示しただけだったと。
うんうん。
要は、なんかね、未解決問題のリストみたいなのがバーっとあって。
うん。
で、その未解決問題、その中からAIが解きましたって言ったんだけど、そもそもその未解決ってなってたのは、単にそのリストで論文が漏れてたと。
ほんとは、もう解決したっていう論文があったんだけど、未解決ってことになってて、で、それをAIが解いたって言ったから、未解決問題解きましたって。
ああ、じゃあ未解決問題で解けましたってやつは、未解決じゃなかったってことね。
そう。
で、解決されたやつを提示したってことね。
そうそうそうそう。
うん。
単純に論文が埋もれてただけで、で、その論文が見つからなかったから、これは未解決問題だって言ってただけみたいな。
ああ。
そういうね、ちょっと勘違いみたいなことが発生したりして、結局これは、オープンウェアの副社長は投稿削除して。
あ、そうなんだ。
そう。っていうのを、そういうね、賃事件みたいなことも起きてたりするんだけど。
うんうんうん。
でもその、見つかってなかったね、過去の論文を、さも正解のように引っ張り出してきたAIはすごいんだけど。
しかも、よかったね、そのさ、未解決問題とされてるけど、本当は解決してたやつが、世の人に認識されてなかったわけでしょ。
まあまあまあ、そう、世の人っていうか、たぶんもう、これはもともと問題リストを管理してたところから、ちょっとおかしかったのかな。
うーん、昔のリストだったりしたのかな。
わかんないけど、まあ、とりあえずよかった、そのちゃんと解決した人の名誉というか。
そうね、間違いがちゃんとこう、訂正されてよかったと思ったんだけど。
Leanによる証明検証とAIの進展
っていうのが去年あって、で、もう今年入って、えっと、2026年の1月とか、もうこれ結構すごいスピードで今起きてるよね。
うんうん。
で、まあ今度また、えっと未解決問題、50年ぐらい未解決問題って言われてたやつが、AIが解きましたっていう発表がまた出て。
ほうほうほう。
で、この時は、ちゃんとというか、AIが数学の問題を解いていくときに、さっきも言ったけど、わかってるっていう定理とかを使って、組み合わせて積み上げていくみたいな話じゃん。
うんうん。
で、その時に、まあいいんじゃ、AはBです、BはCですっていうときの、その1段階ずつをちゃんとチェックするっていうプログラムを作った人がいるよね。
うん、AIで?
いや、これはね、AIじゃない。
AIじゃなく。
うん、AIじゃなくて、まあその証明を、まあこれちょっと特殊なプログラムの形って言われてるんだけど、それをチェックするDEANっていうソフトがあるらしくて。
え、それどんなさ予想とかにも使えるってこと?
どんな予想とかにも使える。
すげえ。
まあその証明の中で、AはBです、BはCです、CはDですってずっとやっていくわけじゃん。
うん。
その各工程が本当に正しいですかっていうのを判定する、そういう道具らしい。
へえ、すげえ。
っていうのをわざわざ作って、AIがバーッと計算させたやつをそのソフトでちゃんとチェックして、各段階絶対間違ってないかっていうのを見て、で、本当に証明できてますかっていうのを判定する。
うんうんうん。
そういう方法が、まあ今年できたと。
うんうん。
できたのはもうちょっと前かもしれないけど、まあ今年そういうのが使われて未解決問題って言われてたやつが、ちゃんと解けて、このDEANっていうやつで各段階、ちゃんと証明されてるかっていうのも確かめて、できましたっていう、まあ結構ちゃんとステップ踏んでやってたやつが、今年になって出てきたっていう。
いや、それなんかAIもすごいけど、そのDEANもすごいな。
DEANもすごい。
DEANは最近できたって言った?2026年にできたって言った?
DEANができたのはもうちょっと前だと思うけど、使われてるのが今だから。
うーん、そうかそうか。まあでもそれは、もう世の数学者たちが認める、この証明が正しいかを証明するソフトウェアみたいな感じで、それは信頼できるものっていうのはあるのか?
らしいよ。
ただその記述方法が特殊っていうのが結構難点って言われてて、まあこれもね、ちょっと説明難しいんだけど。
いや、何の記述方法?
言ったら、リーン語みたいなやつがあるの。機械でしか、特殊な機械言語みたいなやつがあって。
プログラム言語的な?
みたいな感じだと思う。
うんうん。
で、だからまず、それを使って証明していくみたいなことが必要らしい。
うーん。
だから、なんつーの、すごい単純に数学の証明問題とかもさ、まあ言葉で記述したりするわけじゃん。
うん。
人によって言葉ぶれたりするじゃん。
うん。
そういうのがないような、記述形式があるらしい。
ほうほうほうほう。すごいね。
うん。まあ確かに、だからそういう、なんか絶対、誰が見ても解釈一致しますみたいな言葉をまず作るところから始めるっていうのは大事だと思うんだよね。
うんうんうんうん。
っていうので、積み上げていくっていう。
そっか、じゃあ、まあリーンもそもそもめっちゃすごいけど、で、AIで解けちゃったのもやっぱすごい。
うーん、そうね。
それ初めて、AIが未解決問題、数学のやつを解いたの?
これが初めてなのかな。初めてって言っていいかわからんけど、まあAIがほぼ自律的に解いたっていうのが初めてかな、これが。
へー、どういう予想というか、どういう問題なんだろう。
これはね、ちょっと複雑すぎて無理だね。
すげー。
うーん、まあそうね。もう言うのやめとくわ。
オッケーオッケー。
うん。ここからね、結構言うのむずいなっていうやつは、そんな中身の話細かいのは言わないけど。
どっちかというと、この起きたことが重要かなって気がしてて。
え、これは何を意味すんの?
これは、まあAI何でもできそうだよねって言ってるけど、実際このリーンっていうやつを使って、正面を確かめていくという方法は、まあ現役のちゃんとした数学者とかもちゃんと担保している方法になってるから、
まあそういう、だから業界のコンセンサスっていうのを、どういうも得られてるような形で、未解決問題にもどんどんチャレンジしていけるようになってきたっていう。
だからAIの能力が一歩ステップアップしたってことだよね。
そうそう、ステップアップしたっていうのがある。
だからこれまでのデータとか文献とかを取ってくるだけじゃなくて、一個一個のABCCDみたいなのを積み上げて、未解決な問題も解決しちゃう。
そうそうそうそう。でさ、AIってさ、一発で正解出すのはそんな得意じゃないよ。まあ間違ったりもするわけじゃん、AIって。
うんうんうん。
だし、問われた、何か問われたものに対して、毎回出力が変わったりとかするわけじゃん。
する、うん。
だけど、数学はそんなん起きちゃダメなわけよ。
うんうん。
毎回必ず同じようにアウトプットが出てきて、証明していかないといけないわけじゃない。
それが、この今言ったリーンみたいな、ちゃんと証明1個、1段階で確かめるやつがあると、それをまたフィードバックしてAIに。
うん。
っていうループが回り始めたってことだよ。
リーンみたいに、一通りのアウトプットしか出せないやつと、AIのループが回り始めた。
回り始めてる。
うん。
だから、これは何か今年起きてることだから。
それは、じゃあ何?AIが1つのアウトプットを出せるようになったってこと?
ああ、まあそうだね。
数学界において。
数学界において、そう。
だから、未解決の問題にもAIがチャレンジしていける土台が整ってきたよ、みたいな、そういう感じかな。
うーん。
単位距離問題とAIが見つけた反例
まあ、もっと最近、2026年5月とかに、もうまた別な問題で、一応未解決問題解けた。
へー。
で、これはちょっと説明頑張ったら、雰囲気伝えられそうかするんだけど、単位距離問題っていうのがある。
単位距離問題。
うん。意外とシンプルで、紙とペンがあったら考えれるんだけど、紙の上に点を打っていくっていうのがあって、
その点と点の距離は、ちょうど1センチじゃないといけないです。
うんうんうん。
で、1センチの距離離れた点と点をピッと線引きますと。
うん。
で、この線をできるだけたくさん引くには、点をどうやって並べればいいのかっていう問題なんだ。
うんうんうん。
まあ、わかりやすいのは、例えば、点を9個紙の上に打つとしますと。
うん。
で、その9個の点を直線みたいな感じに1センチバーっと並べていったらさ、
うん。
その間に引ける線って8本になるわけ。
うん。
わかる?伝わる?
うん。
だけど、例えば3×3のマス目みたいな感じに点を打つと、
うん。
マス目状にこう1センチの、要は1個の点から2本線が引けたりするわけじゃん。
はいはいはい。
で、まあ、3×3だったら12本線が引けます。
うんうんうん。
っていうのが、まあ一応、点が9個だと一番いい並べ方だよね。
一番線をいっぱい引ける並べ方だねっていう、まあこれが単位距離問題っていう。
あー、じゃあ、点が何個っていうののその、何個はいろいろ設定可能で、
その何個って設定した中で、一番線の数が多いようにするためにどうやって点を配置するかみたいな。
そうそうそうそう。
そういう問題。
そういう問題。
これ伝わるかな?
これ予想じゃない?予想じゃなくて、ただの問題。
まあ、これがまず問題。
あ、これ問題。
これに対して予想がある。
はいはいはい。
で、まあ予想はすごいシンプルで、こういうマス目状に点を配置するのが、一番線いっぱい引けるよっていうのが、一応予想としてあったらしいね。
うんうんうん。マス目状。さっきだったら、なんか三角形、正三角形のマス目だった。
いや、えーと四角形みたいな。
あ、四角形みたいな。あれ、点が9個だったら、なんか三角形のマス目かと思った。
点が9個は、えー、田んぼの田みたいに、なんつーの。
あ、そっか、そういうやつか。
そう、田んぼの田のさ、交差点のところって、9個点打てるわけじゃん。
あ、はいはいはいはい。そっかそっか、でもほんとに、あのー、よくあるマス目の。
そうそうそうそう。
ただ、その9個の場合は、あの田んぼの田みたいな形が、一番線いっぱい引けるっていう結論で、まあこれだから、どんどんどんどん点を増やしていって、
結局こういうマス目状に並べるのが最強っていう、一番線を引きますよっていう予想がありましたと。
はいはいはい。
まあこれね、あの、ガチ数学者からしたら、たぶんいや、もっとちょっと違う言い方あるって思うかもしれないけど、
僕、僕があの、なんつーの。
わかりやすく。
わかりやすく、こうギリ伝わるぐらいの感じで言って、結論、まあこれはAIがやったことは、
そのマス目状じゃなくても、いっぱい線を引けるパターンがありますよっていう例外を発見した。
おー。
案例を見つけたっていう感じなんだけど。
はいはいはいはい。
で、まあこれはね、80年間ぐらいずっとこれマス目が一番いいよねっていうのを言われてたんだけど、
そのなんか抜け道みたいな、ものすごい点いっぱい増やしたときに、抜け道みたいなやつをAIが見つけたっていう。
へー。
簡単に言うとそういう感じらしい。
じゃあ1月のやつはさ、証明したパターンで、最近の5月のやつは案例見つけたパターンか。
そうそうそうそう。まあでも案例見つけたってことは、その予想が違いましたよっていう証明になってるわけなんで。
うんうん。
まあまあこれも未解決問題を解決したってことにはなってる。
そうだね。だから両方できるんだね、もう。
うん。
で、まあこういう例がね、最近結構いろいろ出てきてる。
これだけじゃないの?この2例だけじゃなくて。
これだけじゃない。
おー。
たくさんこういう例が出てきてて、じゃあAIにどういうことできそうかなっていうのを今の段階で言えるのは、得意なのは反例だよ。
反例のほうが得意なんだ。
そう。予想をぶっ倒す、その例外を見つけるっていうやつにAIめっちゃ使えるよねっていうのが今。
うーん、そっか。でも昔はさ、過去のデータしか取ってこれなかったけど、
反例見つけるってことは、もう自分自身で新しい例を作り上げて、これ反例ですよって言わなきゃいけないんだよね。
うんうん。
それもすごいよね。
そう、それはね、言ったらさ、忍耐力とかめっちゃすごいわけよ。
うんうんうん。
でも、AIってさ、疲れを知らないからさ、もういくらでもパターンを試して抜け道探すみたいなことがやっぱ得意で、
うーん。
で、それが人間だと今までできてなかった。で、コンピューターもうまいこと計算膨大すぎてできてなかったっていうのをAIが見つけたよっていう。
うーん、すごいね。コンピューターはできないのにAIできるの、なんでだろうね。
まあ、考え方みたいなのからいくらしいんだけど、AI。その、コンピューターってさ、単純に一直線で計算するっていう感じ。
確かに。コンピューターはもう一個一個数字積み重ねていって、このパターンのときはダメ、じゃあ次は次もダメかみたいな感じで、もう一個一個しかできない。
そう、そしたらさ、もう計算時間も膨大になっていくわけよ。
うんうんうん。
だったら、これもう現実的じゃないなっていうことはたくさんあるわけで、で、さっきの点を打つみたいなやつでいうと、
もうAIは、なんかあくまで紙の上の点の話なんだけど、なんか次元とかを増やして、
で、その増やした次元の、なんか影みたいなのを使って、紙の上にここに点を置いたらいいんじゃないかみたいな、なんかそういう考え方をした。
へー、そっか。
よくわかんないんだけど。
わかんないけど、とりあえず考えるから効率いいんだ。
そう。っていうのがあって、もうすごい、言ったら効率よく、その点を打つべき場所っていうのを弾き出してきた。
ほー。
で、他の数学書とかも、これ、やっぱ一流の数学雑誌に乗るレベルの、やっぱり結果をもうAIで出せるようになってるっていうふうに、この例で言われてて。
言ったらさ、人間、コンピューターはさ、人間がこういうふうに計算してねっていうのを渡して計算させたりするわけだけど、
うんうんうん。
AIはそこがなくて、自律的に自分で道を探してやっちゃうっていう。
うんうんうん。
それがすごいところ。
すごいね。
っていうのがね、できてきてるから、まあ、なんつーの、まあ、やっぱ確実にフェーズは変わってきてる感じですよね。
ほー。
え、じゃあもう数学書いらないじゃん。
いやー、これはでもね、これだけでね、数学書いらないっていう結論はね、違う。
ここで、ノードVPNのご紹介です。
ノードVPNは専用アプリからたった1タップでインターネットのセキュリティ対策ができるサービスです。
ってことで、これ僕たちも今まさに使ってるサービスなんですけど、
そうですね、めっちゃ使わせていただいてますね。
そう、そもそもVPNって、バーチャルプライベートネットワークの略で、まあ、ネットで買い物したりとか、動画見たりとかするときに、こう、安全にインターネットを使うっていう、そういうシステムなんですけど。
会社とかでね、VPN必ず繋いで、自分たちの情報を守ったりしますよね。
そうそうそうそう、なんかね、そこら辺のカフェのネットとか普通に繋いだら、情報漏洩しちゃったりするんでね。
例えばなんかクレジットカードとか、そこら辺のWi-Fiで入れるときとかは、こういうの使わないとっていうので、もう最近は常にオンにしてますね。
そうですね、特にね、なんか海外に住んでるとちょっと怖いよね。
まあね、日本でも怖いけどな。
日本でも怖い。どこでも怖い。
私も実際、送金サービスを普通に使ってたんですけど、そのサービスで、なぜかアメリカで私のクレジットカードが使われて、お買い物がされたってことがあって。
うん、ヤバすぎるね。
そうそうそう。しかもそのせいで、残高足りなくなって、クレジットカード止まりそうになったっていう事態に発展したことがあって、すごい大変だったの。
いや、マジでヤバいよね。てか、笑い事じゃないよね、これ。
笑い事じゃない。クレジットカード会社に電話とかして、めっちゃお願いして、私のクレジットカードの信用度を下げないでくださいってお願いしに行ったぐらいなんだけど。
いや、それ結構しんどいよな。カードなくした時とかも焦るけど、不正使用されるのは怖いよな。
そうそうそう。で、もうどこで漏れたかわかんないっていうのもすごい怖くって。でもそれぐらい、そこら辺のWi-Fiって結構普通に使うじゃん。だから多分どっかで漏れたんだと思うんだけど。
そうだよね。だからこういう多分保護するサービスは絶対重要なんじゃないかなっていうのはありますよね。
で、それでこのnordvpnさんのサービスを使うと、そういう心配はなくなるっていう感じですかね。
で、今回ちょっとnordvpnさんにスポンサーしていただいて、サイエントークをお聞きのあなたに特別なクーポン発行してもらってます。
で、一応概要欄にリンクがあって、リンクもなんか特別なリンクみたいなの用意してくれてて、それから申し込むと2年プランが大幅割引になると。
使ってみて、30日間で全額返金保証とかもあるんで、割とノーリスクで試すだけ試すっていうのもできますね。
素晴らしい。
いや素晴らしいですよ。一応そこのリンクから入れば勝手にクーポンコード入るらしいんですけど、クーポンコードサイエントークになってますんで。
それでもいける。ありがたい話ですよ。
そうですね。
なんでね、セキュリティ怖いなっていう人がいれば、ぜひちょっと試してみるだけでも概要欄のリンクからnordvpnチェックしてみてください。
はい、よろしくお願いします。でも今の時代結構必須だと思う。もう自分の身を守るために。
これはマジでスポンサーだからっていうわけでもなく普通にそう思うんで。
普通にそう思う。っていうかこういう、まあ私の場合は大丈夫だったけど、こういう事故が起きてからじゃあ間に合わないぐらい大きな被害に遭う可能性とかもあるじゃん。
ガチ被害者だからね。
そうガチ被害者ですね。すごい大変だったっていうところからしても、やっぱり保険として流行っておくのはめっちゃいいなって思う。
まあぜひお試しで使ってみてください。
はい。
数学者に残る仕事と数学の応用
わかんない。私そもそも数学者が何をやってるのかとかがよくわかってない。
まあでも実際こういう問題の証明考えたりとかしてるわけ。
ほうほうほう。
だから、
AIも解けない数学の未解決問題とかを、数学者だからこそ考えつくみたいなこともある。
ああそうそうそう。だし、AIが出してきたやつって本当に正しいのかなっていう最終的に確認するところって、これはやっぱ人間なんよね。
うん。
あくまでそこを判断する数学者っていうのはやっぱいるし、
うんうん、そりゃそうだね。
AIができた風に出力してただけでしたってなったらさ、
うんうんうん。
それはもう学術的には間違ってるっていうことなんで、
数学者はやっぱそういうところは必要っていうのはあったりしますね。
で実際に最近もね、他の未解決問題で、まあ細かいこと言わないけど、
うん。
一応証明できたっていうナビエストークス方程式っていうのがあるんだけど、もうこれめっちゃ有名なんだけど、
ほう。
それを証明、それの中でとある問題があってAIが解決できたよって言ってるんだけど、
うん。
実際それを検証するのがまだ難しい。
うんうん。
本当に解けたってこれ言っていいのかなみたいな、
うん。
状態らしくって。
あ、じゃあまだわかんないんだ。
うん。
うん。
で、これね数学あるある、あるあるでもないかな、なんだけど、
なんか解けたって言った人が本当に解けてるのかを検証するのに、なんか年単位で時間かかってるんですよ。
おー。
その検証に。
それもAIにやらせるとか。
ああ、まあまあ、そういうのもあるかもしれないけどね、今後ね。
うんうんうん。
だけど、解けたって言ってるけど、本当に解けたって言っていいのかな、これみたいな状態。
おー、なるほどね。
すごい微妙な状態らしくて、なんかねじれてる感じだよね。
ほう。
っていうのがね、ちょこちょこ出てきてる。
え、じゃあさ、数学者からしたらおもしろくないよね。
あとはその、何をやらせるかっていうのをAIに渡すっていうのは、数学者やることではあるかもしれないけどね。
うん、だけどさ、未解決問題とかをさ、解くためにいる人とかっているわけじゃん。
で、ほかの分野だったらさ、なんかこの生活をちょっとよくしたりとかさ、
こう実用的な観点でAI使ってそれ解けたら、それはさ、その実用に一歩近づくからいいわけだけどさ、
数学のさ、そういうなんちゃら予想とかなんちゃら問題って、
結構その実用っていうよりは、もうなんか興味とか、基礎的な部分の謎を解くため。
だからさ、それに楽しみを見出してるわけじゃん、その人たちはたぶん。
うん、楽しみ見出してたりとか、あとはそれが役に立つかどうかって、わかんないけどね。
確かに、それなんか昔やったね、サイエント学でも。
科学全般にあることで、これ数学に限らずね。
やっぱね、明日すぐ役に立つ的な、役に立つゴールが見えてるケースもあるけどもちろん、
そういうとこにお金いったりもしやすいんだけど、必ずしもそうじゃないよね。
まあ、だとしても、役に立つなったら、じゃあそのAIがすぐ解いてくれたからハッピーだねってなるけど、
その役に立つかわからなかったりとか、もうほんとにただただ興味で、
これを解きたいっていうふうにパッションを持ってやってた数学者たちからしたらさ、
どんどん今までのなんちゃら問題とかがさ、AIに解かれちゃってたらさ、面白くなくない?
どうなんだろうな。
僕が解きたかったのにってなんない?
まあ、僕が解きたかったのになる人はいそう、確かに。それはいそうだね。
まあ、あとは、実際証明したとして、どうしてそうなるのかとか、
その中身、仮定みたいなのが、やっぱりあってるのかなとかって、
なんか人間じゃないと考えられないというか、そういうところももちろんあるし。
あとは、本当の数学者の人、どう思ってますかっていうのを、
これ聞いてる数学者の人いたら、ぜひ教えてほしいんだけど、今どう感じてるかとかね。
そうだよね。てか、数学者の人としゃべってみたいかも、なんか。
ああ、それはわかる。面白そうだよな。
なんか数学って、ほかの学問とはちょっと一歩違うというか、
ほかの学問って、さっきも言ったけど、結構実用につながる可能性が高いけど、
数学って、それがけっこう遠いように見えるから、なんかモチベーションとかさ。
でもさ、例えばこういうアイディア出しとか、こういう解き方の部分をAIと一緒に考えるみたいな、
それによって、たぶん今いる数学者にとってプラスなこととか、
よりその数学者が本当にやりたいことを、AIのサポート的に使ってやるとか、そういうケースもあると思うんだよね。
まあね、うんうんうん。だから。
だからその人によってね、どこを楽しいと思ってるかは全然違うから。
そうね、いろんなパターンがあるね。
うん、考え方が変わってくんだろうなーっていう感じ。これだろうなーでしかないけどね。
うんうん。
僕が実際やってるわけじゃないんで。
うんうんうん。
あとAIにもやっぱり限界あったりするから、さっきも言ったけど、反例見つけるのは得意だけど、
じゃあ、証明として違うジャンルの理論を持ってきて、それを組み合わせて使うとかって、
やっぱ人間にしかできないみたいなところがまだあるらしくて、数学の世界でも。
うーん。
今の段階ではね。
今のかね。
そう。っていうのがあるから、まあそれはやっぱ人間なのかなっていうのことと、
あとは、その出てきた答えをじゃあどうやって使えるのかとか、さっき言ったように、世の中にもし使えるかもしれないっていうときに、
うん。
例えば、前インターネットの暗号みたいな話したけど、
はいはいはい。
あれは素数の性質を使ってたりするわけで、
うん。
だからそれって、やっぱ応用先を考えたのは人間だし、
うんうんうん。
それがちゃんと成り立つかっていうのも、当然数学の観点から見れないとわからないわけで。
そうだね、たしかにそういうところは、絶対人がまだいるりそう。
そうそうそう、いると思うし。
うん。
だから結構歴史見ると、そういうパターン多いんだよな。
だって数学の、なんか空間のすごいマニアックな計算式みたいなやつがないと、
アインシュタインが、結局相対性理論を完成させられてないっていうのがわかってたりするんだけど、
で、その相対性理論も結局ね、GPSで役に立ってますよとかあるからさ、
うんうんうん。
どうなるかわかんないよね、役に立つからね。
そうだね、逆にさ、そういうさ、発想の転換とかさ、
うんうんうん。
これを、これに使うんだみたいな応用的な発想みたいなのが、
うん。
AIができるようになっちゃうと、人間いるんかなってなってくるかもしれないね。
うーん、まあでも、そういう頼れるところは頼ったらいいんじゃないかなって気はするけどね。
まあね、人間にとってはプラスだよね。
プラスだと思う。
それで、実用につながって、便利になったらね。
そうそうそうそう。
まあそのね、山登りで言ったら、山登りがさ、すごいしやすくなったらさ、
じゃあ、どの山登ろうかなって考える方は、人間がやるわけじゃん。
うんうんうんうん。
まあまあ、そういう役割が変わってくって話だと思うんだよな。
うんうんうん。
でもなんか、数学ってやっぱり、紙とかコンピューター上で考えるやつだな。
うん。
他の科学の分野ってさ、結構実験が必要だから、
なんか他の科学の分野よりは、結構数学の方が、AIが入っていきやすそう。
ああ、まあそうだね。
うん。
まあ、AIもね、数学使ってるからな。
うん。
ベースはね、やっぱ似てるとこあるだろうし。
うんうんうんうん。
楽しみですよね。
あと意外とそういう数学の問題って、何にでも使えるっていうのもあるから、
うん。
今、AIが数学得って話だったけど、逆にそこでAIが見つけた数学のルールとか、
そういうのをまた今度、AIが計算をする時にもっと効率よくするっていうのにフィードバックして、
うん。
計算もっと早くするとかね。
うんうんうん。
っていうのが回り始めてるらしいとか、
うん。
あの、リーンっていうやつで、証明できてるか確かめながら回答作るって言ったけど、
それも、なんかね、それ応用されて、例えば医療機器のソフトウェアが本当に間違ってないですかっていうのを確かめるとか、
うん。
だからそういうのにも応用できるんじゃないっていうのが言われてるらしくて、
へえ。
多分数学の研究って、その数学の未解決問題解ける解けないだけじゃなくて、
なんか応用先はすごいいっぱいあったりとか、
うんうんうんうん。
するからね、もうそこは今後も変わんないんじゃないかなと思うんだよね、AIがやったとして。
いや、そうだね、だって、
会話できてる?これ今。
あんま会話できてないかも。
うん。
いや、でもそうだね、だって数学がさ、これまでさ、
うん。
いろんな実用に役立ってきてたから、
うん。
それをAIを使って、
うん。
あの、どんどんどんどん応用先を見つけたりだとか、
うん。
するのっていうのは、いいことなんじゃん。
と思うけどね。
うん。
まあ、だから今回言いたかったのは何かというと、
うん。
未解決問題、AIが全て解決できるかって言ったら、まあ意外とまだそうじゃないとこもあると。
うんうんうん。
AIにも得意不得意があったりしますよっていうこと。
だけど、まあ結構そのAIがやったやつを、人間側がどう担保するかとか。
うん。
それが今、リーンみたいな仕組みとかね、例えば。
うん。
そういうの進んでいってるんで、今後もっと解けるかもしれない。
そうだね。
うん。
まあ、みたいなのが今年すごい起きてる。
うんうんうん。
っていうのがね、まあある意味面白いポイントでもある。
まあ、これはあとは僕が数学者じゃないから、まあまあそれは、いい方向なのかなと思ってるんだけど。
うんうんうん。
科学が発展するっていう意味ではね。
うん。
まあ、じゃあ人間にできることは何だろうって考えてるみたいな感じじゃないかな、今きっと。
そうね、うん。
うん。
でもさ、
うん。
フィジカルAIと制御・倫理
さっきの話にちょっと戻るけどさ、
うん。
他の科学の分野、
例えば化け学とか、
うん。
生物学とか医学とかって、
うん。
まだそのコンピューター上以外のところ、実験があるから、難しそうってさっき言ったけどさ。
まあ、物理の実験、物理的な何かが必要とか。
そうそうそうそう。
うん。
でもさ、フィジカルAIとかがさ、
うん。
すごく発達していったらさ、
うん。
自分で考えて、自分で実験しちゃって、
自分で新しい物理法則とか、
自分で新しい何か、生物学のこういうメカニズムとか、
見つけちゃったりする時代が来るんかな。
いや、その未来、全然あるよね。
全然あると思う。
ああ。
まあ、生物とかの実験とかも、結構もうロボットとかで代替されたり、単純作業とかはね、
うんうんうん。
されたりする例も増えてるから、
あり得るよね、今後、長い目で見ると。
そうだね。いや、どうなっていくんだろうね。
まあ、でもそのやった結果を解釈するのが、結局人間みたいな感じになってくんじゃないかな。
なってくんのかな。まあ、まあ、そりゃそうだよね。
うん。
でもさ、どんどんAIが賢くなっていってるって言うからさ、
うん。
もうその解釈もさ、AIに任せるとかさ、
まあね。
とか、あとはその解釈をしようとしても、
ちょっとなんかAIが高度すぎて人間理解できないとかあるんかな。
それはありそう。まあ、あとはだからそれがさ、AIが人類を滅ぼしちゃうんじゃないかとか言ってる人もさ、
うんうんうん。
結局AIがやることで人間がどういう影響を与えられるかまで、本当に考えるかわからないというか、
うん?
例えば人間世界のリソースとかをさ、
うん。
使って最適化に出してって言ったら、人間滅ぼした方がいいじゃんみたいな結論になって、動き始めたらおかしいことになるわけじゃん。
うん。
それは人間がちゃんと制御しなきゃいけないわけじゃん。
うん。
そこは必要なんじゃない?人間が。
制御する?
すべてAIに任せた結果、人間の不利益になりますみたいな。
ああ、それはならないようにね、したいよね。
そう、今たぶんその議論結構されてるんだと思うけど。
うんうんうんうん。だから今はまださ、パソコン上とかインターネット上とか、だからいいかもしれないけど、
これでもうロボットAI、フィジカルAIがどんどん発展していって、フィジカルAIが新しいフィジカルAIを作れますとかなっていったら、
うん。
まじで、なんか人間が、人間に被害及ぼす可能性あるよね。
まあ、なんかその規制とかが大事とか、そういう話になってくんじゃないかな。
ね。
うん。その作るロボットを、ロボットを作る段階で、そういう変な事故とか、例えば起きないようにするとかをさ、
うん。
ちゃんと設計しないと危なかったりする可能性もあるよね。
ね。
どうなんだろうな。
いや、でもなんか、今後のこの議論がどうなっていくのか楽しみだね。
実際にAIがどれぐらい人間に被害を及ぼすのか、みたいな、そういう例がさ、
なんか今って、たぶんサイバー攻撃ぐらいだよね。
サイバー攻撃はそうだね、一番あるね。
うんうんうん。
その、セキュリティ勝手に突破しちゃって、とかね。
いや、サイバー攻撃ってだいぶでかいよね。
だいぶでかいよ。個人情報とかね、全部出たりとか。
インターネットみんな使ってるもんね。
うん。なんか勝手にお金引き出すとかさ、もし発生したらね。
やばい、やばい。
結構社会パニックになっちゃうような気がするから。
うんうんうん。
うーん、まあ、それはむずいよね。だから、本当にこのまま発展させていいのか議論はしたほうがいいと思う、ちゃんとね。
したほうがいいけど、なんかちょっと、その、ちょっと見てみたい気もする。わかる?
あんまり言っちゃいけないのか、不謹慎かもしれないけど、
実際にAIがどこまで人間に不利益をもたらすんだろう?みたいな、ってちょっとなんか。
うんうんうん。
その、いや、人が死ぬレベルとかではなかったら、ちょっと興味あるかも。
ああ、いや、なんかその。
ちょっとSFの世界を生きてるみたいな。
いや、SFだよ、これ。
てか、もうSFじゃないよね。現実だよね。
そうそう、だからSFの世界が現実になってるっていうのを、ちょっと楽しみたいというか、楽しんじゃいけないかもしれないけど。
何を楽しいと思うかじゃん、それ。
すげえなってなりそうじゃない?
すでになってるけどな、すげえなって。
まあね。
AIが変える社会とエネルギー問題
いや、なんかね、倫理みたいな話になっていく気がする。
うんうん。
どこまでAIにやらせていいんだっけ?みたいな。
うんうんうんうん。
全部やらせるやらせる方向で、それって結局人間はそれは知って幸せなのか?みたいなさ、感じじゃん。
うんうんうん。
結構倫理だよなって思っちゃう。
いやー、どうなっていくんだろうね。
わかんないね、これね。
AIがどんどん発展していくことによって、人間の生活がどう変わっていくのか楽しみであるよね。
なんかもうさ、みんな働かなくてよくなったりとか、みんな食糧問題の不安から解き放たれたりとかさ、したらいいのね、AIで。
そうね、その時に社会構造どうなってるかとかはあるよな。
だって、みんな働かなくていいってなった場合って、なんかそれはそれでさ、戦い発生したりする気するよな。
どうなんだろうね。
うん、みんな遊んで暮らすってなるかな?
いや、わかんない、わかんない。
でもさ、昔はさ、そのテクノロジーとかがなくて、狩猟とかしてた時代があったわけじゃん。
それが、今全く変わって、今こうやってみんながさ、普通に働いてっていう時代になってて、だからさ、なんか変わる可能性あるよね、また。
また私たちが想像しないような社会に。
そうだね、全く想像できないな。
しかも、加速度的にさ、変わっていってるからさ、もしかしたら私たちが生きてる間に、結構な変化起きるかもしれないよね、社会構造みたいな。
いや、起きそうだよね。
だって、よくみんなベーシックインカムとか言ってるもんね。
ベーシックインカム、どうなんだろうな。
それで成り立つんかな?っていう疑問だけど。
だって、経済とかってまた別じゃん。
国と国とかもさ、関係していきたりするけどさ。
うん。
世界が同時になんかいい感じになるんだったらさ、いいかもしれないけどさ、
たぶんそんなこと起きないと思うんだよね。
やっぱ、今もさ、AIで権力争いをしてるというかさ、開発競争してるわけで。
で、やっぱ揉めるじゃない。
揉める。
結局人間揉めちゃうよね、みたいなの。
確かにね、結局揉めたりとか、いまだに宗教的な問題とかね、で、戦争とかあったりするから。
そこらへんって、いくらAIがいても変わらないのかな?
うん、だと思う。
うん。
やっぱそれぐらい、歴史見てたらやっぱ人間は愚かなわけじゃない。
うん。
それは変わらないと思うんだよね、本質的に。
うん。
そこをAIがそういう人間よりめっちゃ頭いいやつがいたら解決するかって言ったら、
結局、そのAIを使う人間が愚かである限りは、争いは起きてしまうんじゃないかみたいな、そんな気はする。
そんな気はする。
うん。で、その中で多分、より個人個人がどういい暮らしをするかとかさ、結局帰ってくるよね。
帰ってくる。
あとはそのAIを、AI前提の社会になったら、そのAI前提の社会を成り立たせるための人間は絶対必要だから。
うん。
だって今だって、ものすごいさ、データセンターいっぱい作ってますとかさ、
あったりするけど、それは人間にしかできないからね、今んところ。
うん。
とかあるんじゃないかな。エネルギー問題とかに行き着く気するんだよね、もうすぐ。
いや、めっちゃ便利になってるけど、エネルギー足りなくねっていう壁は来そうな気する。
もうじゃあ、AIがもっともっと頭良くなってもらって、核融合を実現してほしいね。
そういうのもあるかもしれない。エネルギー問題がどっか立足になったりとか。
あー、そうね。
そういうのはあったりするんじゃないかな。
そっか、今逆に立足があんまない状況なのかな。
いや、あるよ。
あるか、それ。
それはあるよ。で、めちゃくちゃさ、投資しまくってさ、AIのために半導体集めてとかやってるけど、
うんうん、確かに半導体の量もね。
無限じゃないからね。無限だし、そういうお金持ってる人しか今できないとかね、あったりするから、どうなっちゃうんだろう。
いや、楽しみですね、未来が。
数学とAIについてのまとめ
うん。数学の未解決問題って、全然関係ない話になっちゃった。
ごめんなさい。
いや、でも、
AIがね、おもしろいからね。
社会の未解決問題を解決するのに、もうAIが今使われていってるって感じだからな。
そうなの?
え?あ、いやいや、そうじゃん。なんでも。エネルギー問題とか未解決問題じゃん。環境問題とかも全部そう。
それにAI使われてんの?今。
使われてるでしょ、もちろん。
まあ、使われてるかもしれないけど、解決はしてくれてないよね、たぶん。まだ。
解決はしてくれてない。
なんなら、AIによってさ、めっちゃ環境問題がさ、進行していってんじゃん。
ああ、そうそう。そういう側面も、たぶん考えなきゃいけないと思う。
もう、全部AIに考えてほしいわ。AIを使ったら、環境破壊とかになっちゃうかもしれないけど、じゃあ、AI、あなたどうしたらいいと思いますか?ってのを言って、それで自己解決してほしいわ。
いや、もう今、それやってるよ、たぶんもう。
やってるとは思うけど、でもまだ解決してないじゃん。
してないね。そこはまだ人間の力が必要ですね。
うん。
それを正しく導く人が必要だな。
うん。
うん。っていう感じかな。
はい。
ちょっと壮大な話になっちゃったけど、数学の未解決問題とAIというお話でした。
はい。
たぶんね、これは今後もこういう話はね、ちょこちょこ出てくると思う。
うんうんうん。
これみんなで考えるのはね、結構いいと思うんだよね。これどう思ったかとか、やっぱ聞いてみたいし、いろんな人に。
うんうんうん。
その数学の問題しかり、社会の発展の仕方しかり、本当に正解はないんで、みんなで考えていきましょうという感じですね。
そうですね。
はい。もしそういうご意見、ご感想などある方いましたら、お便りフォーム、Googleのフォームであったりもしますし、SNSでぜひ、ハッシュタグ再演トークでポストしてもらえるとありがたいです。
いつも見てます。
あとは、誰でも無料で入れるオープンチャットもありますし、それにね、感想ちょこちょこいただいたりする方、本当にありがとうございます。いつも。
ありがとうございます。
はい。
見てます。
まあね、なんかこういう話題とか盛り上がりそうなんで、こうやって思ったよっていうのをぜひ聞かせていただけたら嬉しいです。
はい。
はい。で、コミュニティの方でもこういう話したいなと思いますね。
毎月一応オンラインミーティングしてたりとか、サイエントクラボというオンラインコミュニティもやってますので、そちらもぜひ気になった方は概要欄からチェックしてみてください。
はい。
最近、Spotifyのフォロワー数が1万人を超えまして。
おめでとうございます。
本当ね、おかげさまで、皆さんありがとうございます。
ありがとうございます。
すごいことだと思うよ。Spotifyだけでだからね、1万人って。びっくりだよ。
そうだね、1万人が登録してくれる?
フォローしてくれて。
おー。
ほーって。プラス、他のやつで聞いてる人もまだいるからさ。
そうだよね、うんうん。
あんまりね、ポッドキャストって数字出ないんですけど、YouTubeみたいに登録者とか。
いわゆるというか、見えちゃってるんで、Spotifyのフォロワー数実は。
うんうんうん。ある時から見えるようになったよね。
なんかね、見えるようになってる。
うん。
本当に嫌なんだけど。
見えないのがいいじゃんと思ってたんだけど、
見えちゃうんで、1万人超えましたよってお祝いをしたいなって思いました。
ありがとうございます。
ありがとうございます、本当に皆さん。引き続きよろしくお願いします。
お願いします。
ということで、それでは皆さん。
ウルトラフォー。