[일반] 갤러들은 인공지능을 수학연구에 있어서 어떻게 생각해?

[익명(125.139)]

미래에  수학연구의 패러다임을 바꿀것이다. 인간은 질문하고 검증하고  계산 및 풀이와 아이디어 제공은 인공지능이할것이다 vs 미래에도 계속 수학연구는 인간이 할것이고 과거의 수학연구방식과 별반 다르지 않을것이다.

[Illdefined(designer2119)]

체스도 이해못시키는걸 어떻게. 아예 새로운 혁신이 일어나지 않으면 불가능이라고 믿음

[익명(211.215)]

?체스나 바둑같은 완전정보게임은 지금 ai가 압도적 1등인데

[Illdefined(designer2119)]

@ㅇㅇ(211.215) 스톡피쉬가 인간을 이기지 지금 인류가 미래를 걸고있는 chatgpt재미나이 등은 체스 이해도 못한다. 대화형 ai가 체스 봇의 힘을 빌려서 체스를 하는것과 대화형 ai가 스스로 체스를 하늨것은 큰 차이가 있음

[익명(211.234)]

@ㅇㅇ(211.215) ai랑 계산기 엔진은 다르지. 체스 엔진은 ai가 아니라 계산기임.

[수갤러 1(180.70)]

잘하는분야가있는거같음

[익명(125.139)]

Pde같이 정답이 어느정도 유추되는 분야는 좀더 빨리 변할것같긴한데

[아핀스킴(gasoline4886)]

질문도 아이디어가 있어야 하는거임

[아핀스킴(gasoline4886)]

이게 그로텐디크 나무위키에도 나와있는 헤이스케의 “배고픔"

[익명(125.139)]

근데 그 아이디어도 진짜 유료저널에나온것까지 다 학습시키면 그냥 혹시 기본적인 지식만 가지고 온갖질문 다 올리면 ai가 스스로 해결할수있지않을까?

[수갤러 2(211.118)]

난 llm은 질문을 던져야만 일을 하고 사람처럼 가치있는 질문을 선별하는 자아? 능동성은 거의 별로라고 봄.. 그건 llm이 아니라 뭔가 다른 형태의 ai여야 할것 같은데. 적어도 한동안은 사람이 뭐가 가치있다는 등의 방향성은 잘 던져줘야되는 시기가 한동안 가지 않을까함. 걍 내 의견임.

[익명(125.139)]

@수갤러2(211.118) 일단 논문은 자기의 한계점은 언급을 안하지. 그래서 저자랑 토크한번안해보고 그 분야 지식에 대해 깊이있게 공부해본적없는 저자는 일단 ai에게 질문할때 의미없는 질문을 할수밖에 없지. 근데 ai랑 대화가 길어지면 결국 의미있는 질문이 나올수있고 그 ai가 새로운 문제해결의 모티베이션과 해결을 할수있지않을까? 물론 해본적은 없음. 왜냐하면 유료 ai 구독도안했

[익명(125.139)]

@수갤러2(211.118) 또 ai는 유료 책이나 논문을 학습할수없어서 아직 연구레벨에서 의미있는 대답을 할수없다고 생각해서. 근데 시중에나와있는 책과 논문을 다 학습하고 그런 ai가 무료가된다면 학부부터 박사까지 10년이상 공부한 사람이 몇년연구할문제를 학부1학년이 며칠만에 논문쓸수도 있지않을까 이런생각도드는데

[아핀스킴(gasoline4886)]

@ㅇㅇ(125.139) 책은 립젠같은 데서 긁어다 다 학습하고 모든 논문들이 arxiv에 올라오는 시대임

[아핀스킴(gasoline4886)]

@ㅇㅇ(125.139) 연구에서 질문을 한다는게 어떤 의미인지도 크게 오해하고 있는듯 보임

[익명(125.139)]

@아핀스킴 립젠 아직 열렸음? 거기 무슨 성인사이트 됬던데

[익명(125.139)]

@아핀스킴 립젠 이거 이용가능한 주소알고있으면 링크좀

[아핀스킴(gasoline4886)]

@ㅇㅇ(125.139) 난 분명 립젠 같은데라고 했다 그리고, 그렇게 쉽게 구할 수 있는 자료들은 진작 다 긁어서 학습시켰음

[익명(125.139)]

@아핀스킴 그니까 립젠같은곳 알고있으면 어딘지알려줘 나도 예전에 립젠이용했었는데 언제부터인가 막혀서

[익명(125.139)]

@아핀스킴 근데 학습시켰으면 유료논문이나 유료책 몇장 몇페이지 이거 무슨내용이냐고 물어보면 대답해줌?

[익명(106.101)]

@ㅇㅇ(125.139) 학습시킨 데이터가 얼마나 많은데 그걸 정확하게 답해줄수있겠음

[수갤러 3(222.235)]

분야 by 분야겠지만 난 아직은 많이 멀었다고 생각함 결국 LLM의 지금 작동 원리가 쉽게 한마디로 말하자면 가장 그럴듯한 단어를 내뱉는다임. 물론 그걸 졸라게 잘 만져서 o3도 만들고 하지만 어쨌든 근본 원리는 앞의 문장이랑 같음. 그래서 LLM 특성상 음 쉽게 예를 들자면 전제지식을 하나의 평면이라고 생각해봐. 반지름 1짜리 단위원에 점이 여러개 찍혀있으면 그 점사이들을 잘 매꾸는 것은 LLM 구조로도 충분히 잘 할 수 있음 하지만 그 단위원을 벗어나서 졸라 먼 곳에 새로운 점을 찍는 것은 LLM 구조상 어렵다고 생각함. 그래서 이러한 점을 찍어주는건 결국엔 사람이 해줘야하는거고. 다만 그 이후에 파생되는 기존 분야와 연계되는 사소한 연구드릉ㄴ ai들이 해내지 않을까?

[수갤러 1(180.70)]

근데 ㅅㅂ그건사람도못하잖음....

[ALTa(tladud123)]

ai를 그냥 ai로 뭉뚱그려 말하는건 별로 의미가 없는데 예를 들어 첫댓글의 ai가 체스바둑 못한다는 얘기는 LLM같은 (챗지피티나 제미나이 그록 등) 애들에게는 맞는 말이지만 (얘네들은 바둑체스를 못 함) 알파고나 그 이후 바둑 모델들(절예 등)같이 바둑의 기보만 학습시킨 전용 ai들은 바둑을 잘하지 체스는 ai가 나오기 전부터 스톡피쉬등이 인간을 압도했고 지금은 인공신경망을 도입했다는데 정확한건 잘 모르겠고

[ALTa(tladud123)]

ai가 수학연구에 사용되려면 전용으로 학습시킨 모델이 필요할거라고 생각함

[수갤러 4(42.82)]

본문과는 별개로 이미 만들어진 수학들을 거진 다 습득하는데는 얼마나 걸릴지 궁금해. 학부 수준은 이미 다 습득했으려나