AI はまだ数学者を置き換えない — Terence Tao

I'm very curious when you expect AIs that can like actually do frontier math better than the at least as good well as the best human mathematicians. すごく気になってるんですが、AI が実際にフロンティア数学を、少なくとも最も優れた人間の数学者と同じくらいか、それ以上にこなせるようになるのはいつ頃だと予想されていますか？ I mean in in some ways they're already doing frontier math まあ、ある意味ではすでにフロンティア数学はやっているんですよ、 that is super intelligent that humans can't do but it's a different frontier from what we're used to. 超知能的なもので、人間にはできないことを——ただそれは、我々が慣れ親しんだフロンティアとは違う方向のものなんです。 Um I mean you could argue that calculators were doing frontier math えっと、極端な話、電卓だってフロンティア数学をやっていたと言えますよね—— uh that that humans um could not accomplish but it was but it wasn't you know number crunching it あの、人間には達成できなかったことを、と。でもそれはまあ、結局は数値計算に過ぎなかったわけで。 um but um えっと、でも—— but but replacing Terry Tao completely でも、Terry Tao を完全に置き換えるという話なら、どうですか。 I mean what do you want me for? えっと、それなら、私に何を求めているんですか？ Uh I um あの、私は、えっと—— you'll just go on all the podcasts after. そのあとは、いろんなポッドキャストに出まくればいいじゃないですか。 [laughter] [笑い] I'm not sure we've 我々は—— it might not be the right question to ask. そもそもこの問い自体が、正しい問いではないのかもしれません。 Um えっと—— I think with within a decade a lot of things that mathematicians currently do um what we spend a lot of the bulk of our time doing and a lot of stuff we put in our papers today can be done by AI. 10 年以内に、数学者が今やっていることの多く——我々が時間の大半を費やしていることや、今の論文に書いている内容の多く——は AI にできるようになると思います。 Um but we will find that that actually wasn't the most important part of what we do. でも、実はそれが我々の仕事で一番大事な部分ではなかった、ということになるでしょうね。 Um you know um 100 years ago um a lot of mathematicians were just solving differential equations. えっと、100 年前は、多くの数学者がただ微分方程式を解くだけの仕事をしていたんです。 Um like people needed physicists needed some exact solution to to to to some system and and they were just they hired a mathematician labor to go through the calculus and work out the solution to this fluid equation 物理学者がある系の厳密解を必要として、それで数学者を労働力として雇って、微積分を一通りやらせて、その流体方程式の解を導かせる—— whatever. そんな感じで。 um a lot of what um uh a 19th century mathematician would do um you could make a call to uh Mathematica or or Wolf Alpha or or a computer algebra package or more now more recently NAI and it would just solve the problem you know in a few minutes um but we we moved on we we we worked on different types of problems after that um you know once computers came along you know computers used to be human right people used to laboriously create log tables and and and and and work out primes as scouts did and that has all been outsourced to computers. 19 世紀の数学者がやっていたことの多くは、今なら Mathematica や Wolf Alpha、あるいは何かの計算代数パッケージ、さらに最近なら NAI を呼び出せば、数分で解いてくれるわけです。でも我々はそこから先へ進んで、別のタイプの問題に取り組むようになりました。コンピュータが登場する前、「computer」というのはそもそも人間のことだったんです。対数表を丹念に作ったり、昔の先駆者のように素数を手で計算したり——そういう仕事はすべてコンピュータに外注されました。 Um but but we we moved on um in genetics you know um to to to sequence the the genome of a single organism that was an entire PhD of a geneticist you know still carefully you know separating all the chromosomes and and and whatever. えっと、でも我々は先へ進んだ。たとえば遺伝学では、単一の生物のゲノムを解読することが、遺伝学者一人の博士課程まるごとの仕事だったんです——染色体を一つひとつ丁寧に分離したりね。 Um and now you can just spend $1,000 and send it to a sequencer and and and get it done. それが今では、1,000 ドル払ってシーケンサーに送れば済んでしまう。 But genetics is not dead as a subject. でも遺伝学という学問が死んだわけではない。 You you move to a different scale. スケールが変わっただけなんです。 You know maybe you study whole ecosystems rather than individuals. 個体ではなく、生態系全体を研究するようになるかもしれない、というように。 I I take your point but on the question of well when is most mathematical progress or almost all mathematical progress happening by AI so if you find out oh this year millennium price problem has been solved you would put you know a 95% odds that an AI did it autonomously おっしゃることはわかります。でも私の質問は、数学的進歩のほとんど——というか、ほぼすべての進歩が AI によって行われるようになるのはいつか、ということなんです。たとえばある年に、ミレニアム懸賞問題が解決されたとします。そのとき「95% の確率で AI が自律的に解いた」と答えるような、そんな年が—— surely there will be such a year きっと訪れるでしょう？ um prIce problem has been solved you would put you know a 95% odds that an AI did it autonomously surely there will be such a year um I guess I mean I I I I do believe that that hybrid um human plus AIs will will dominate mathematics for a lot longer it it's it will depend えっと、ミレニアム懸賞問題が解決されて、95% の確率で AI が自律的にやった、そんな年が必ず来る——ええ、私としては、人間と AI のハイブリッドが数学界をかなり長いあいだ主導する、と本当に思っているんです。それがどうなるかは—— it will require some additional breakthroughs be beyond what we already have. 我々が今持っているものの先に、いくつか追加のブレークスルーが必要になるでしょう。 Um so it's it's going to be sarcastic. えっと、ですから、これはちょっと皮肉なことになるかもしれませんね。 Um you know I think you know AI currently are very good at certain things but but really terrible at others. えっと、思うに、AI は現時点で、ある種のことはとても得意ですが、別のことは本当に苦手なんです。 Um and and while you can sort of add more and more frameworks on top to kind of reduce the error rates and and and make them uh uh work with each other a bit more and so forth. で、上にフレームワークをどんどん積み上げていって、エラー率を下げたり、互いにもう少しうまく協調させたりする、みたいなことはできるんですが。 Um I I um it feels like we are we don't have all the uh the ingredients to like really have a truly satisfactory sort of uh replacement for all intellectual tasks. えっと、私は——我々にはまだ、あらゆる知的作業を本当に満足のいく形で置き換えるだけの材料が、全部は揃っていない気がするんですよ。 Um it's it is complimentary currently. えっと、現時点ではあくまで補完的なんです。 Um it's not not uh um it it is not a replacement. 置き換えではなくて。 Um えっと—— but maybe I mean でも、まあ—— because current level AIS will accelerate science in so many ways. 今のレベルの AI でも、科学をいろんな形で加速させるでしょうから。 Hopefully, you know, I mean, new discoveries, new breakthroughs will happen um more uh more quickly. 願わくば、新しい発見や新しいブレークスルーが、もっと早く起こってくれれば、と思います。 I mean um it's possible that also by somehow destroying serendipity, we we actually inhibit certain types of progress. いや、えっと、セレンディピティを何らかの形で壊してしまうことで、逆に特定のタイプの進歩を阻害してしまう、という可能性もあるんですよ。 Um anything is possible really at this point. えっと、今の時点では何が起きても不思議ではない、ということです。 I think this u the world is very very unpredictable at this point. 世界は今、本当に予測不可能な状態にあると思います。 If you enjoyed this clip, you can watch the full episode here and subscribe for more clips. このクリップを気に入っていただけたら、こちらから本編をご視聴いただけます。他のクリップもぜひご登録ください。 Thanks. ありがとうございました。