No.10ベストアンサー
- 回答日時:
#9です。
#9は、
「新しい問題が解けるか」の答えになっていなかったです。
従来の知識空間の外側は「新しい問題を作る」ですね。。。
それについては、まだ解決策(教師データ)は無いので、既存のどんな解決策を使えば解決できる可能性が高いか、までしか言えませんね。
その先を考えるのは、人の創造性に依るのだと思います。
No.9
- 回答日時:
>新しい問題が解けるか
従来の知識空間の外側の問題ですが、これも研究されています。
既に、材料開発や創薬で応用が始まっています。
これも、要はどっちの方向に行けば解が存在する確率が高いか、というスコアの作り方が難しいという課題はあるものの、スコアの高い方を人間に向かって「ここ掘れワンワン」と言えばいいのです。
逆にAIが不得意なのが、スコア化できない問題ですね。選者によって評価が変わる文芸作品とか。
No.8
- 回答日時:
ありものがたり様、
大学入試は「東大ロボくん」という真面目なプロジェクトがあって、2019年の共通テストで、英語で偏差値64くらい出したとか。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9D%B1%E3%83%AD …
これは、膨大な過去問や問題集のデータを食わせてDB化し、一番マッチする問題例を抽出し、そこに紐づけられている解法を用いて解を導き出す、という方法を使っています。
未解決問題を解く道筋を見つけると言ったのは、これと同じです。
類似の問題の解決に用いられたこれまでの膨大な検討結果を食わせて、その全てを今回の問題に適用し、評価スコアが一番高いものを選び出すのです。
ただし、残念ながら解法は紐づけられていませんので、解決はできません。
でも、「そうか、その手があったか!」という有益なヒントは出てくると思いますよ。
No.7
- 回答日時:
「AI」って言葉には定義があって、ないようなものだから、
質問文でいうAIってのが、どういう範囲のものを指してるのか判らないけど...
現状でAIと呼ばれてるものの多くは、情報検索とパターン認識です。
要するに、世間で既に言われてることの膨大な情報を程好く要約してるってこと。
そういう情報収集の中から、新しい問題が解けるかっていうと、
どうも無理っぽい気がするとしか。
いや、もちろん、AIが見つけてきた証明を見たら
「ああ、これ実はこんな簡単な話だった。盲点だな。」ってことは
無いとは言いきれないのだけど。どうだかね。
高校生や大学生が解かされているような試験問題は
そう遠くないうちに全て解けるようになる(既に解いてるかも)だろうけれども、
AIが未解決問題を解くようになるかというと、(根拠は無いが)無理な気しかしない。
未解決問題というのは、将棋や碁のような、膨大なだけで原理的には解けている
問題とは本質的に違うと思います。
No.6
- 回答日時:
AIは自ら学習します。
例えば将棋のAIどおしを戦わせると、相手を倒す新しい手を編み出します。
強化学習と言います。
恐ろしいことに、どんどん強くなっていきます。
4足歩行ロボットは、最初は転びまくりますが、自ら失敗を学習して、そのうちチャンと歩くようになります。人間が教えなくてもです。
もし数学AIが出来れば、新手の問題を作り出すことも出来れば、その解を見つけることも出来るようになるでしょう。
〇〇予想とかいう世界の未解決問題を解くことは出来なくても、解決の道を見つけることが出来ると思います。
今までに検討されていないことを全部洗い出して、やってみれば良いだけです。そして可能性の高い手を抽出します。
それを人間を凌駕する速度で、休むことなくやり続けるからです。
人間が100年200年かかってやったことを、数日でやってしまいます。
でも、それでは学者の業績として残らないので、誰もやりません。
AIの答が正しいかどうかは、人間でも出来ます。代入して検算すれば良いのです。
ただ、代入するデータセットの空間網羅性とか、フォルト・インジェクション(敢えて計算間違いの結果を与えて、それを見抜けるかを調べる)のやり方が難しいです。
自動運転の実用化は、そこがネックです。どれだけの検算をすれば、安全だと認めてもらえるのでしょう。
(自動運転の場合の代入値は色々な道路シーンの組合せになります。その画像もAIが自動生成します)
No.5
- 回答日時:
創薬をAIがやることはできても、AIは治験ができないから、どうかな。
マウスでは寿命延長ができてるみたいだけど・・・。
でも、早く花粉症の特効薬を発明して欲しいです。癌やエイズも。
寿命が何倍かになるより、まずは早死を避けたいですね。
人間の脳は成長過程で形成されるので個人個人で異なります。チップを埋め込むにしても、適切なシナプスにつながるかどうか・・・。
でも、何を考えているか、何をしたいのかは脳波から分かるようになるから、それに関する情報をグラスに映し出すことは可能になるでしょう。
電脳コイルって漫画のように。
もう既に簡単な話ができるようになっているみたいで(トイレ行きたいとか)、そのうち頭で考えただけで英語をしゃべってくれるようになるでしょう。
聴いて理解する方はどうかな。方言があるし、活舌が悪い人もいるし。でも、OKグーグルやアレクサやシリは、簡単なことなら理解してますよね。
もうだいぶ前ですが、iPhoneが「サカナクション流して」を理解することに衝撃を覚えました。それがミュージシャンで、その曲を再生して、と言わなくてもいいんですよ。
あとは、感情ですね。
ところで・・・脳にチップ埋め込んだら、逆にコントロールされるようにならないかなあ。
となりの赤い国はやりそうだなあ。
No.4
- 回答日時:
想定されるAIはチャットGPTになりますよね。
それって、スタップ細胞の人の博士論文と同じで、コピペです。
これは人間では一生かかっても読み切れない量の論文を学習して関係性を見出していますので、そのうち世界の未解決問題を解く道を見つけ出すかもしれません。
ただし、現在はLSTMというDNNを使っているので、言語情報がメインで、数式を理解できているとは思えません。また、数式は論文中では画像として貼られていることが多いので、それを判読するには、大きな技術的課題があると思います。
ということで、AIに数学の問題を解かせるためには、(数学は厳密性が要求されますので)数学者の活躍する場はまだまだあります。
数学的厳密性=反例をひとつ上げれば、蓋然性が崩れる。
たとえ何万ページの答えでも、1つ齟齬が見つかれば全てパーです。
数式を判読するのは、画像と言えどもCNNでは無理なのです。
猫は猫だが、数式は添え字1つ違えば別物。
他方、自動走行などは、確率ロボティクスという技術を使っており、曖昧な中から確率的に高いところを選ぶという方法ですので、この分野では実用的な時間内で解くことが困難な数理計画法は既に負けています。
数学者は失業ですね。
No.3
- 回答日時:
>人間の寿命は何倍にも伸びてるかもしれません。
人間の寿命と AI は 直接の関係は 無い筈です。
人間の細胞は 無制限に 更新を続ける事は 出来ないようです。
細胞学的には 125年 位が 限度らしいです。
No.2
- 回答日時:
多分 AI は 自ら進んで学習はしないでしょう。
数学にしても 解き方を教えるのは 人間の筈です。
「AIの解答が、人間に理解できればの話ですが。」
これも おかしな話ですね。
人間が理解できるような 答えを出せる様に、
人間が AI に覚え込ませなければならないでしょうね。
AIの解答は、何万ページに及ぶものかもしれません。そして人間はAIの解答を理解するのに、一日、1ページがやっとの場合、人間は何万日も生きてられませんから、AIの解答を理解できないです。
しかし、将来はAIの発明した薬によって、人間の寿命は何倍にも伸びてるかもしれません。
それに将来は、人間の頭の中にAIが埋め込まれるだしょう。その場合、AIの解答は人間の頭の中で理解されるのは確かです。
No.1
- 回答日時:
数学も、教師とかそれで生活の人は解くより、仕事は問題作成や
解法説明でしょう。
だからAI(人工知能)が数学の問題を解こうが失業しません。
AIが、問題作成や解法説明書を生成すれば、かなりの影響は出そうです。
問題集の著作権収入の数学者は痛いでしょう。
また、予備校とか授業とか、AIが担当しても、教師がそのビデオ写し
たり、生徒の質問に答えたり、当面は需要はありそうです。
もっと進んで、ネットで先生以上の説明をしてくれれば、知識はAIに
任せられそうですが、まじめに取り組むには、本人の意欲が欠かせません。その部分はまた、勉強部屋のビデオでの監視など新しい技術が出てくる
かもです。
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