Izbor

youtube · interview · 2026-10-26 · Curt Jaimungal

Scott Aaronson o tem, da je umetna inteligenca prehitela ljudi v matematiki, in kaj ostane ljudem

Izvirni naslov vira: Pravkar se je zgodil najpomembnejši trenutek v zgodovini matematike

Po njegovem postanejo razumevanje, razlaga in odgovornost človeški del matematike.

Video1 vir2 neodvisni priči

Kako stojijo trditve
  • Potrjeno pri drugem viru: 2
  • Le tu: 55

Kaj pravi

  1. Scott Aaronson trdi, da matematični dosežki umetne inteligence zahtevajo trajen premik od iskanja dokazov k njihovemu razumevanju in razlaganju. Poroča, da je OpenAI objavil več sto domnevnih rešitev, vključno z dokazom domneve o enoličnih igrah, ob tem pa poudarja, da so ideje, razvite med raziskovanjem, pomembnejše od samih odgovorov. Primerja objavne prakse podjetij in zagovarja človeško avtorstvo, ki temelji na razumevanju, razkritju uporabe umetne inteligence in odgovornosti, ter opozarja, da mladi raziskovalci še vedno potrebujejo temeljno usposabljanje in priložnosti za uveljavitev. Odprtih problemov ni mogoče rezervirati za izbrane reševalce, podjetja na področju umetne inteligence pa kljub temu ostajajo odgovorna za varnost. Praktičen algoritem, ki bi dokazal P = NP, bi lahko ogrozil kriptografijo in pospešil razvoj umetne inteligence, kar odpira težka vprašanja o njegovem razkritju. Poroča tudi, da rezultati o unitarni sintezi, doseženi s pomočjo umetne inteligence, povezujejo P = PSPACE z učinkovitim dekodiranjem Hawkingovega sevanja, zaradi česar je računska zahtevnost ustvarjanja ognjene stene odvisna od še nedokazane ločenosti razredov zahtevnosti. Opisuje še, kako bi lahko P = NP v ustreznih klasičnih sistemih razkril navidezno entropijo kot stisljivo psevdoentropijo, ne da bi s tem kršil drugi zakon termodinamike. Nazadnje zavrača teorijo integrirane informacije, ker preprostim mrežam logičnih vrat pripisuje več zavesti kot človeškim možganom.
  2. Scott Aaronson pravi, da je Dana Moshkovitz dokazovala domnevo o enoličnih igrah ves čas, odkar jo pozna, vse od začetka njunega ljubezenskega razmerja leta 2009. u7–8 ·
  3. Scott Aaronson poroča, da je OpenAI objavil skoraj 400 rešitev pomembnih odprtih problemov iz matematike in teoretičnega računalništva, ki jih je odkrila umetna inteligenca, med njimi tudi domnevni dokaz domneve o enoličnih igrah, ki jo je postavil Subhash Khot. u8–10 · Aaronson objavo umešča nekaj tednov pred pogovorom in pravi, da so problemi videti rešeni, njihove rešitve pa še vedno skušajo razumeti.
  4. Scott Aaronson pravi, da Dana Moshkovitz uporablja Astro za pojasnjevanje posameznih mest v dokazu domneve o enoličnih igrah, ki ga je izdelala umetna inteligenca. u32–33 ·
  5. Scott Aaronson pravi, da je OpenAI svojim modelom očitno predložil približno 4,000 odprtih problemov, modeli pa so jih rešili približno 10 odstotkov, pri čemer so bile vsakemu problemu namenjene tri ure računskega časa. u45–46 · Aaronson število problemov in delež uspešnih rešitev navaja približno; časovna omejitev velja za vsak problem posebej.
  6. Scott Aaronson poroča, da je OpenAI imenoval zunanji odbor, v katerem sta bila tudi Timothy Gowers in Edward Witten, da bi svetoval glede objave matematičnih rešitev. Odbor je po več tednih priporočil objavo, ne da bi ravnanje OpenAI podprl ali obsodil. u46–48 ·

    1 vir1 neodvisna priča

  7. Scott Aaronson poroča, da je Anthropic sklenil pogodbo z raziskovalcema Virginia Vassilevska Williams in Josh Alman, da bi razumela izboljšave za 3SUM in problem najkrajših poti med vsemi pari vozlišč, ki jih je odkrila umetna inteligenca, ter pod svojima imenoma napisala ljudem razumljivo razlago. u49–51 · V prikazanem članku je navedeno polno ime Virginia Vassilevska Williams; Aaronson jo imenuje Virgi Vassilevska.
    arXiv paper on truly subquadratic 3SUM and subcubic APSP
  8. Scott Aaronson pravi, da je bil v rokopisih, ki jih je objavil OpenAI, kot avtor večinoma naveden OpenAI, ker rezultatov še ni razumel noben človek. Nekateri rokopisi so vsebovali certifikate v sistemu Lean, ki so zagotavljali določeno obliko formalnega jamstva za pravilnost. u67–68 · Aaronson razlikuje med formalnim potrjevanjem pravilnosti in človeškim razumevanjem ter pravi, da so certifikati obstajali le v nekaterih primerih.
    GitHub CONTENTS.md: Mathematics manuscript collection
  9. Scott Aaronson poroča, da številni njegovi študenti niso prepričani o svoji dolgoročni prihodnosti, čeprav umetno inteligenco veliko uporabljajo za pisanje člankov in reševanje problemov. u122–123 ·
  10. Scott Aaronson pravi, da sta z Gregom Kuperbergom problem unitarne sinteze zastavila približno dvajset let prej. Problem sprašuje, ali je mogoče vsako unitarno transformacijo na n kubitih izvesti v polinomskem času s kvantnimi poizvedbami do ustreznega oraklja za klasično Boolovo funkcijo. u161–164 · Orakelj je na voljo brezplačno in omogoča poizvedbe v superpoziciji.
  11. Scott Aaronson poroča, da iz izboljšav rezultata o unitarni sintezi, doseženih s pomočjo umetne inteligence, sledi, da je mogoče ob P enakem PSPACE učinkovito izvesti vsak unitarni operator, katerega matrične elemente lahko opiše algoritem s polinomsko prostorsko zahtevnostjo. u169–171 · Aaronson navedbo omeji z besedo »očitno«; trditev velja pod pogojem, da je P enak PSPACE.
    Complexity Zoo entry for PSPACE (Polynomial-Space)
  12. Scott Aaronson ocenjuje, da bi zbiranje zadostne količine Hawkingovega sevanja iz astrofizikalne črne luknje za obravnavani poskus dekodiranja trajalo vsaj 10^67 let. u182–183 · Aaronson predlagano zbiranje in kvantno obdelavo sevanja izrecno umešča med miselne poskuse.
  13. Scott Aaronson pripoveduje, da sta Daniel Harlow in Patrick Hayden leta 2013 trdila, da bi hitro dekodiranje Hawkingovega sevanja zahtevalo reševanje kriptografskih problemov, ki veljajo za težke tudi za kvantne računalnike. Njuna utemeljitev je ponudila računsko oviro za ustvarjanje ognjene stene črne luknje. u183–187 · Zadevno dekodiranje bi bilo treba opraviti, preden bi črna luknja povsem izhlapela.
    The Firewall Paradox black hole slide
  14. Scott Aaronson pravi, da ima s sodelavci še neobjavljeno utemeljitev, ki opredeljuje posebne primere navideznega povečevanja entropije, za katere bi se ob P enakem NP lahko pokazalo, da so iluzorni. Pravi, da bi ti primeri dopuščali Maxwellovega demona, ki toploto pretvarja nazaj v delo, kot okolje zanje pa predstavi klasične reverzibilne celične avtomate. u193–195 · Rezultat je opisan kot še neobjavljen in se nanaša na posebne primere, ne na neomejeno kršenje drugega zakona termodinamike.
    Smiling man waving in front of a chalkboard
  15. Scott Aaronson navaja, da je Giulio Tononi začetnik teorije integrirane informacije, katere namen je razlikovati med zavestnimi in nezavestnimi fizikalnimi sistemi. u220–221 ·
    Smiling man in front of a math-covered chalkboard
  16. Scott Aaronson pravi, da se je definicija fi med različicami teorije integrirane informacije spreminjala. u224 ·
  17. Po besedah Scotta Aaronsona se je Giulio Tononi na njegovo kritiko odzval tako, da je sprejel možnost, da ima stena vrat XOR 1,000-krat več zavesti kot človek, in trdil, da mora imeti teorija prednost pred intuicijo. u230–231 · Tononijevo stališče je predstavljeno prek Aaronsonove pripovedi, ne kot neposreden Tononijev prispevek.
  18. Scott Aaronson dopušča možnost, da bodo modeli umetne inteligence v enem letu svoja odkritja pojasnjevali bolje kot ljudje, kar bi še zmanjšalo vlogo matematikov. Ljudje bi še vedno lahko izbirali zanimiva vprašanja in smeri raziskovanja. u26–28 ·
  19. Scott Aaronson priporoča, naj bodo izjave o uporabi umetne inteligence na začetku raziskovalnih člankov in ne ob zahvalah, saj je obseg njene vpletenosti pogosto prva stvar, ki jo želi izvedeti. u62–63 · Izjave navajajo, kateri modeli so bili uporabljeni in kateri prispevki so delo ljudi.
    Smiling man blended with paper text overlay
  20. Scott Aaronson napoveduje, da zgolj vnašanje številnih odprtih problemov v model in objavljanje njegovih rešitev pod svojim imenom, ne da bi jih razumeli, ne bo prineslo veliko priznanja. u71–73 ·
    Two smiling men in split-screen video call
  21. Scott Aaronson napoveduje, da bodo ljudje še naprej uživali v matematiki in znanosti, si zastavljali svoja vprašanja ter jih bodisi reševali sami bodisi prosili umetno inteligenco, naj jih reši in pojasni. Kot razlog za upanje navaja, da ljudje še vedno igrajo šah kljub premoči računalnikov. u125–129 ·
    Smiling man with glasses before a chalkboard of equations
  22. Scott Aaronson poziva k resni obravnavi možnosti, da bodo modeli umetne inteligence v naslednjem letu ali dveh zlomili enega ali več široko uporabljanih kriptografskih sistemov. Opozarja, da hiter klasičen algoritem za faktorizacijo ali napad na kriptografijo eliptičnih krivulj ne bi zahteval, da je P enako NP. u136–139 ·
    Video frame blending Project Zero disclosure policy with speaker
  23. Scott Aaronson pojasnjuje, da bi bila praktična vrednost dokaza rezultata, kot je P ≠ NP, predvsem v novih idejah, potrebnih za dokaz, in ne v potrditvi pričakovanega odgovora. u19–22 · Sam odgovor morda ne prinese intelektualnih koristi, zaradi katerih je bil odprti problem sploh zastavljen.
    Man speaking in front of a mathematical chalkboard
  24. Scott Aaronson domneva, da je dokaze umetne inteligence težko brati, ker modeli nimajo dobre predstave o znanju svojih bralcev. Rokopisi lahko standardni snovi namenijo cele strani, ključne korake pa komaj pojasnijo. u29–31 · Aaronson to primerja z izjemno nadarjenimi študenti na začetku podiplomskega študija, ki prav tako napačno presodijo, kaj je treba občinstvu pojasniti.
  25. Scott Aaronson meni, da modeli umetne inteligence razumejo matematiko, saj njihovi dosežki izpolnjujejo skoraj vsa operativna merila razumevanja. Trdi, da slaba sposobnost pojasnjevanja ne izniči razumevanja in da je zavest ločeno vprašanje. u37–40 · Aaronson opozarja, da tudi izjemno nadarjeni ljudje včasih slabo pojasnjujejo svoja odkritja.
  26. Scott Aaronson trdi, da študenti še vedno potrebujejo izkušnje z reševanjem matematičnih nalog na nižji ravni, tudi kadar jih umetna inteligenca rešuje bolje. Te izkušnje jim pomagajo odkrivati napake umetne inteligence in presojati na višji ravni. u88–89 · Avtomatizacija reševanja problemov ne odpravlja potrebe po razvijanju sposobnosti, s katerimi vrednotimo rezultate.
  27. Scott Aaronson trdi, da bi bilo že sklepanje na ravni študenta na začetku podiplomskega študija izjemno, če bi ga združili s poznavanjem celotne matematične literature, neutrudnim delom ter vzporednim raziskovanjem tisočev problemov in strategij. u103–105 · Aaronson obseg in vztrajnost obravnava kot vira matematičnih zmožnosti, ne kot razloga za njihovo razvrednotenje.
  28. Scott Aaronson nakazuje, da bi praktičen algoritem, ki bi pokazal, da je P enako NP, lahko še pospešil razvoj umetne inteligence, saj bi precej hitreje našel parametre modelov in morda odpravil potrebo po učenju, ki stane milijarde dolarjev. u142–143 · Hipotetične posledice bi segale dlje od razbijanja kriptografije.
    Man in glasses before chalkboard with logic notation

    1 vir1 neodvisna priča

  29. Scott Aaronson hitrejši napredek umetne inteligence v matematiki kot v fiziki pripisuje jasno formuliranim matematičnim domnevam in mehansko preverljivim rešitvam. Fizika pogosteje zahteva presojo o smiselnih približkih in modelih, preverljivi matematični odgovori pa omogočajo obsežno učenje in spodbujevalno učenje. u151–154 · Aaronson pravi, da je matematična fizika, v kateri je mogoče želene trditve natančno opredeliti, že doživela pomemben razvoj s pomočjo umetne inteligence.
  30. Scott Aaronson pojasnjuje, da so po sodobnem razumevanju informacije o snovi, ki je padla v črno luknjo, shranjene v močno premešanem, kvantno prepletenem Hawkingovem sevanju. Če kvantna mehanika velja univerzalno, mora unitarni razvoj te informacije ohranjati, čeprav sama kvantna teorija polja ne pojasni, kako so zakodirane. u176–181 · Pridobivanje teh informacij je naloga kvantnega dekodiranja, ne zgolj branje klasičnega sporočila.
  31. Scott Aaronson pojasnjuje, da Maxwellov demon navidezno zmanjšuje entropijo plina tako, da selektivno odpira vratca molekulam, ki potujejo v eno smer. Po standardni razlagi, ki jo začne opisovati, se navidezno izgubljena entropija prenese v demonov spomin, zato drugi zakon ni kršen. u198–203 · Odlomek se konča, preden Aaronson dokonča razlago, kako mora demon te informacije hraniti oziroma z njimi ravnati.
    IEEE-style page for Landauer's "Irreversibility and Heat Generation in the Computing Process"
    Man gesturing in front of a mathematics chalkboard
  32. Scott Aaronson pojasnjuje, da z iskanjem začetnega stanja z nizko entropijo, ki je skladno z demonovimi opažanji, dobimo stisnjen opis demonovega spomina. Bite spomina, s katerimi smo prej pojasnjevali entropijo, je nato mogoče s stiskanjem odpraviti. u209–212 · Demonu izkoriščanje krajšega opisa preprečuje računska zahtevnost rekonstrukcije.
    First page of "A Pseudorandom Generator from Any One-Way Function"
  33. Scott Aaronson psevdoentropijo opisuje kot informacije, ki so videti enakomerno naključne, a imajo v resnici precej krajši opis, podobno kot izhod generatorja psevdonaključnih števil. u214–215 · Navidezna termodinamična naključnost bi torej lahko odražala skrit kratek opis namesto prave entropije.
    Man speaking in front of math-covered chalkboard
  34. Scott Aaronson trdi, da so stroji pri iskanju rešitev jasno opredeljenih matematičnih problemov presegli ljudi in s tem trajno spremenili delo matematikov. u16–17 ·
    Man with glasses in front of a chalkboard
  35. Scott Aaronson trdi, da reševanja problemov z umetno inteligenco ni mogoče odpraviti, ne da bi ustavili umetno inteligenco samo, zato se mora matematična kultura prilagoditi tako, da v središče postavi človeško razumevanje. u23–25 ·
  36. Scott Aaronson opisuje nastajajoče merilo, po katerem se ljudje lahko navedejo kot avtorji, tudi če glavne ideje članka odkrije umetna inteligenca, pod pogojem, da delo v celoti razumejo, ga razložijo s svojimi besedami in zanj prevzamejo odgovornost. u65–66 ·
  37. Scott Aaronson trdi, da je omalovaževanje vsakega dosežka umetne inteligence po tem, ko se zgodi, drža zanikanja: kritiki svoje zgrešene napovedi nadomestijo s trditvami, da je bil dosežek neustvarjalen, rutinski ali da nikoli ni bil težaven. u100–102 ·
    Smiling man with glasses in front of chalkboard
  38. Scott Aaronson trdi, da matematiki odprtih problemov ne morejo rezervirati za reševalce, ki jih sami odobravajo: z njimi se lahko ukvarjajo tudi podjetja. Pravi, da se morajo matematiki prilagoditi temu, da umetna inteligenca rešuje probleme, obenem pa od podjetij na tem področju še naprej zahtevati varnost in usklajenost s človeškimi cilji. u118–120 ·
  39. Scott Aaronson pravi, da bi praktičen algoritem, ki bi dokazal, da je P enak NP, zlomil tako rekoč vso kriptografijo, ki se uporablja na internetu, vključno s podpisi kriptovalut in zaščito HTTPS. To obravnava kot hipotetičen scenarij in izrecno pove, da ne verjame, da je P enak NP. u133–136 ·
    Video frame blending Project Zero disclosure policy with speaker
  40. Scott Aaronson pravi, da iz nedavnega napredka, doseženega s pomočjo umetne inteligence, sledi, da bi bil ob P enakem PSPACE Harlow–Haydenov problem dekodiranja lahko rešljiv. Dokaz, da je ustvarjanje ustrezne ognjene stene črne luknje računsko zahtevno, bi zato zahteval dokaz, da se P razlikuje od PSPACE, kar ostaja nerešen problem teorije računske zahtevnosti. u189–192 ·
    Man gesturing in front of a mathematics chalkboard
  41. Scott Aaronson trdi, da bi lahko P = NP v ustreznih klasičnih sistemih Maxwellovemu demonu omogočil, da navidezno termodinamično entropijo razkrije kot psevdoentropijo in tako drugi zakon termodinamike obide, ne pa zares krši. u208–218 ·
    First page of "A Pseudorandom Generator from Any One-Way Function"
    Man speaking in front of math-covered chalkboard
  42. Scott Aaronson zavrača teorijo integrirane informacije, ker lahko njena mera fi preprostim mrežam logičnih vrat pripiše več zavesti kot človeškim možganom. Tak sklep je po njegovem odmaknjen od tega, kar naj bi zavest pomenila. u227–230 ·
    Blog text critiquing Integrated Information Theory of consciousness
  43. Kaj bi pomenilo odgovorno razkritje, če bi umetna inteligenca odkrila način za zlom globalno uporabljanega kriptografskega sistema, kot sta RSA ali Bitcoin? u139–141 · Aaronson kot možnosti navaja dokaz, da imaš rešitev, ne da bi jo razkril, ali predhodno obvestilo vladi, vendar vprašanje izbire pušča odprto.
  44. Če teorija integriranih informacij mreži vrat XOR pripisuje visoko stopnjo zavesti, česa se ta mreža zaveda? u219–220 ·
  45. Jacob Tsimerman opisuje žalovanje ob morebitnem izginotju dolgotrajnih raziskovalnih projektov, ki napredujejo po majhnih korakih in so osrednji del njegove poklicne identitete. u75–76 · Odlomek razlikuje med razcvetom matematike in ohranitvijo matematikovega ustaljenega načina dela.
    Split-screen video call between two men, chalkboard behind one
  46. Scott Aaronson pravi, da ne more biti več tako prepričan, da je nenaročeno poslani dokaz neznanega amaterja napačen, saj bi ta lahko pravilen dokaz dobil od umetne inteligence. u94–96 · Aaronson je desetletja rutinsko zavračal nenaročene trditve o rešitvah pomembnih odprtih problemov.
  47. Scott Aaronson poroča, da je eden od 372 člankov OpenAI, objavljenih dva tedna prej, rešil problem unitarne sinteze v nasprotju z domnevo, ki sta jo postavila z Gregom Kuperbergom: ustrezen orakelj za Boolovo funkcijo vendarle omogoča učinkovito izvedbo vsake unitarne operacije. u165–168 · Aaronson in Kuperberg sta pričakovala, da bo tudi ob domiselnih kodiranjih unitarne operacije še vedno potrebno eksponentno število poizvedb oraklju.
    Man speaking in front of mathematical chalkboard, video still
  48. Scott Aaronson poroča o zaskrbljenosti, da bi umetna inteligenca lahko prinašala odgovore na matematične probleme, ne da bi morali ljudje razviti uvide, ki so jih tradicionalno pridobivali med reševanjem. u22–23 · Pridobivanje rešitve in razvijanje človeškega razumevanja morda ne bosta več isti proces.
  49. Scott Aaronson pravi, da Anthropic z vključevanjem človeških strokovnjakov zagotavlja ljudi, ki prevzemajo odgovornost in lahko pojasnijo rezultate umetne inteligence, raziskovalcem pa daje občutek, da je delo njihovo. Slaba stran je, da Anthropic izbira, kdo dobi te priložnosti. u51–53 · Aaronson odobrava izbiro strokovnjakov, vendar opozarja, da bi si to vlogo želeli tudi številni drugi.
  50. Scott Aaronson pravi, da bi uveljavljen raziskovalec, kakršen je sam, lahko nadaljeval kot razlagalec, poljudni predstavljavec ali snovalec domnev, mladi raziskovalci pa bi lahko izgubili jasno opredeljene odprte probleme, s katerimi so tradicionalno dokazovali svoje sposobnosti. u79–84 · Aaronson izkušenim raziskovalcem pripisuje odgovornost, da najdejo pot naprej, ki bo ohranila matematično kulturo.
    Blog post on AI breakthroughs in mathematics, with update
  51. Scott Aaronson trdi, da je treba varovanje matematične kulture, prijetnih izzivov in vstopnih poti za mlade uravnotežiti z možnostjo, da umetna inteligenca pospeši pridobivanje razumevanja in uvidov, ki jih matematika daje družbi. u91–93 · Aaronson se sprašuje, ali imajo matematiki pravico odvračati od uporabe umetne inteligence, če ta prispeva k razumevanju.
  52. Scott Aaronson pravi, da ugovor, ki temelji na tem, da umetna inteligenca nima zavesti, zadeva metafiziko, ne pa tega, kaj bo umetna inteligenca počela v opazljivem svetu. Poziva, naj razprave ti vprašanji izrecno ločujejo. u106–107 · Ugovor glede zavesti ne obravnava praktičnih zmožnosti, o katerih teče razprava.
  53. Scott Aaronson poudarja, da dokaz, da je P enako NP, ne bi nujno prinesel uporabnega algoritma: polinomski čas izvajanja bi lahko še vedno imel ogromen eksponent ali konstanto. Neposredne praktične posledice so odvisne od tega, ali je algoritem dejansko hiter. u131–132 · Nepraktičen algoritem bi še vedno pomenil pomemben teoretični rezultat in spodbudil poskuse izboljšav.
  54. Curt Jaimungal se sprašuje, ali je preživetje šaha ustrezna analogija za akademsko matematiko, ki ima univerzitetne oddelke in raziskovalno poslanstvo. Scott Aaronson priznava razliko, vendar trdi, da je odkrivanje resnic o vesolju razlog za sprejetje orodij, ki razkrijejo še več resnic. u145–147 · Ohranjanje človeških vlog pri reševanju problemov je lahko v nasprotju s prizadevanjem za čim več odkritih matematičnih resnic.
  55. Scott Aaronson opozarja, da P = NP ne bi nujno pomenilo, da je demonova strategija fizikalno izvedljiva: kaotična dinamika bi lahko zahtevala neskončno natančnost, nova kvantna negotovost pa bi lahko preprečila rekonstrukcijo. u216–218 · Aaronson pristop omejuje predvsem na klasične dinamične sisteme brez kaosa.
  56. Scott Aaronson oporeka trditvi, da mera phi v teoriji integriranih informacij izhaja iz njenih navedenih aksiomov. Trdi, da članki naštejejo aksiome, nato pa uvedejo formulo, ne da bi jo dejansko izpeljali. u225–226 · Aaronson manjkajočo izpeljavo obravnava kot težavo pri matematični utemeljitvi mere phi.
    Man in glasses speaking in front of chalkboard
  57. Zaradi matematičnih sposobnosti umetne inteligence je prilagajanje neizogibno: matematiki morajo dati prednost razumevanju in odgovornemu pojasnjevanju, hkrati pa se spoprijeti z znanstvenimi, poklicnimi in varnostnimi posledicami pospešenega odkrivanja. Kako naj se matematika prilagodi sposobnostim umetne inteligence za reševanje problemov in kakšne posledice bi lahko imele te sposobnosti za znanost in družbo?
Kako utemeljuje
  1. thesis AI mathematics demands understanding, accountability, and adaptation How should mathematics adapt to AI’s problem-solving capabilities, and what consequences could those capabilities have for science and society?
    1. theme Mathematical capability has crossed a threshold The source argues that AI's mathematical achievements warrant recognition as genuine capability rather than dismissal or metaphysical debate.
      1. idea Machines surpass humans at well-defined mathematical problems
        1. evidence OpenAI releases hundreds of claimed open-problem solutions
          1. evidence Models reportedly solve one-tenth of 4,000 submitted problems
        2. mechanism Broad knowledge and parallel effort amplify modest reasoning
        3. mechanism Precisely checkable answers accelerate mathematical AI training
        4. argument Moving goalposts deny demonstrated AI achievements
        5. implication Unknown amateurs might now submit correct AI proofs
      2. idea AI achievements meet operational criteria for mathematical understanding
        1. implication Separate consciousness questions from observable AI capabilities
    2. theme Understanding must anchor mathematical credit Mathematical practice must prioritize human understanding, clear explanation, transparent AI involvement, and responsibility for published results.
      1. idea Unavoidable AI requires a culture centered on understanding
        1. argument A proof's new ideas matter beyond its conclusion
        2. tension AI answers may bypass humans' acquisition of insight
        3. counterargument AI might outperform human explainers within a year
        4. example Moshkovitz uses Astra to understand the claimed proof
        5. action Authorship requires understanding, personal explanation, and responsibility
          1. example Anthropic commissions human-authored explanations of AI discoveries
            1. tension Accountable human ownership comes with corporate gatekeeping
          2. implication Publishing unexplained AI solutions should earn little credit
          3. action Put AI usage disclosures first in research papers
          4. example Without human understanding, released manuscripts name OpenAI
      2. idea Poor reader modeling makes AI proofs difficult
    3. theme Adaptation must preserve routes into mathematics AI threatens research identities and career entry points, but education and mathematical culture must adapt without abandoning discovery.
      1. tension Protect mathematical culture without sacrificing accelerated understanding
        1. argument Junior researchers risk losing traditional proving grounds
          1. evidence Students embrace AI while fearing their professional futures
        2. quote Tsimerman grieves the possible loss of incremental research
        3. action Preserve foundational problem-solving practice to develop judgment
        4. counterargument Human enjoyment can survive machine superiority
          1. counterargument Academic mathematics has responsibilities beyond chess-like recreation
        5. action Accept corporate problem-solving while demanding safety and alignment
    4. theme Discovery creates urgent security responsibilities AI could undermine deployed cryptography without resolving P versus NP, making practical feasibility and responsible disclosure central concerns.
      1. idea Prepare for AI cryptographic breakthroughs without P = NP
        1. question How should globally consequential cryptographic breaks be disclosed?
      2. idea Practical P = NP would devastate deployed cryptography
        1. counterargument Polynomial time need not mean practically fast
      3. implication Practical P = NP could drastically accelerate AI training
    5. theme AI reshapes black-hole complexity arguments AI-assisted unitary synthesis results raise the complexity-theoretic burden for establishing a computational barrier to black-hole firewalls.
      1. surprise AI overturns Aaronson and Kuperberg's unitary synthesis conjecture
        1. implication P = PSPACE would enable broad efficient unitary synthesis
      2. idea Cryptographic hardness offers a barrier to black-hole firewalls
        1. counterargument Establishing decoding hardness now requires separating P from PSPACE
    6. theme Entropy may conceal computational difficulty In suitable systems, efficient computation could expose apparent entropy as compressible information, although physical obstacles remain.
      1. idea P = NP could expose entropy as pseudo-entropy
        1. evidence Unpublished cellular-automata argument identifies apparent entropy reversals
        2. mechanism Reconstructing initial states lets demons compress memory
        3. mechanism Pseudo-entropy hides short descriptions behind apparent randomness
        4. counterargument Precision limits and quantum uncertainty may block demons
      2. idea Standard demon accounts relocate entropy into memory
    7. theme Consciousness measures need substantive justification The source challenges integrated information theory's derivation and its attribution of extraordinary consciousness to simple logic-gate systems.
      1. idea Logic-gate consciousness assignments undermine integrated information theory
        1. evidence Tononi accepts extraordinary consciousness in XOR-gate walls
        2. argument The claimed derivation of phi is missing
      2. question What would an XOR grid be conscious of?

Kjer vir nasprotuje sam sebi

Vir, odlomek za odlomkom

Pravkar se je zgodil najpomembnejši trenutek v zgodovini matematike

Prepis, preveden z umetno inteligenco iz angleščine.

  1. u1 UI je rešila domnevo o edinstvenih igrah
  2. u2 Scott: To prihaja po vse nas. Ko se pogovarjam s prijatelji fiziki, se zdi, da njih še ni doletelo, vendar jih veliko zaskrbljeno opazuje. Osupljivo je. Curt: To je legendarni Scott Aaronson, računalniški znanstvenik, ki vodi Center za kvantne informacije na UT Austin. Sprašujem ga, kaj meni o nedavnih izjavah Združenja za človeško matematiko.
    Man in glasses speaking in front of chalkboard
    0:00 · Man in glasses speaking in front of chalkboard · A close-up video still of a man with gray-brown hair and dark-rimmed glasses, wearing a light blue collared shirt, speaking toward the camera. Behind him is a blackboard with handwritten math notation, and a hexagonal wall decoration hangs on the cream wall to the left.
  3. u3 Scott: Nismo mi tisti, ki odločamo, kdo sme reševati naše probleme. Ves smisel zastavljanja odprtega problema je, da ga potem lahko rešuje prav vsakdo na svetu. Lahko je neznan uradnik v Indiji, kot je bil Ramanujan, ko je ustvaril svoje prvo veliko delo. Lahko je 17-letni dijak. Curt: Na tem kanalu jaz, Curt Jaimungal,
  4. u4 z raziskovalci poglobljeno in tehnično natančno razpravljam o njihovih teorijah resničnosti in hočem vedeti, kaj za vraga se dogaja z matematiko in fiziko. Scott: Ta naraščajoča poplava je najprej zajela programsko inženirstvo, potem pa je to poletje zajela še nas. Curt: Danes vam z navdušenjem predstavljam Scotta Aaronsona, s katerim bova govorila o tem, kakšna je fizika po prihodu UI in zakaj mnogi zadnjih nekaj tednov označujejo za najpomembnejši trenutek v zgodovini matematike.
    News article headline on OpenAI solving math challenges
    0:45 · News article headline on OpenAI solving math challenges · A zoomed-in screenshot of a news website article page, with a large headline saying OpenAI has published solutions to more than 370 outstanding math challenges. The headline says the results divide mathematicians, but most agree math will never be the same. A navigation bar and a "Trending now" ticker appear above it.
  5. u5 Scott: To trajno spreminja naravo našega dela. Nekaj nam je bilo odvzeto. Curt: Recimo, da ima Anthropic dokaz, da je P enako NP. Meniš, da bi ga morali objaviti? Nekaj ti bom prebral s tvojega bloga. »Sinoči je moj devetletni sin takole zbadal mojo ženo, teoretičarko računske zahtevnosti Dano Moshkovitz: ‘Mami, slišal sem, da so te povozili. Slišal
  6. u6 sem, da je robot rešil matematični problem, s katerim se ukvarjaš že vso kariero. Uf!’« Scott: Ja, zgodilo se je skoraj natanko tako, kot sem opisal. Mislim, veš, moj sin pač tako govori. Toda to, kar se dogaja na področju UI, je tako veliko, da se po mojem, veš, celo otroci povsem zavedajo, veš,
    Curt Jaimungal, Host of Theories of Everything
    1:43 · Curt Jaimungal, Host of Theories of Everything · A video still of a man with short dark hair, a stubbly beard and tortoiseshell glasses, wearing a green-gray collared shirt. He looks at the camera in front of a pale wall, with a condenser microphone in the foreground at right and an acoustic guitar behind him. A lower-third caption names him as Curt Jaimungal, host of Theories of Everything.
  7. u7 da se dogaja nekaj ogromnega. Mislim, do najinih otrok to morda pride nekoliko prej, ker sta oba starša teoretična računalniška znanstvenika in ker se je celotna narava najinega dela, veš, zelo opazno spremenila. Ampak Dana, samo da pojasnim, ves čas, kar jo poznam, veš,
  8. u8 in hoditi sva začela leta 2009, ves ta čas poskuša dokazati nekaj, čemur pravimo domneva o edinstvenih igrah Subhasha Khota. Prav, veš, pozneje lahko pojasniva, kaj to je, če želiš. Toda to je bil velik odprt problem v teoretičnem računalništvu. Pred nekaj tedni pa je OpenAI v nekakšni množični objavi, veš, objavil
  9. u9 skoraj 400 rešitev pomembnih odprtih problemov iz matematike in teoretičnega računalništva, ki jih je odkrila UI, in eden kronskih draguljev te objave je bil dokaz domneve o edinstvenih igrah. Tako. Od takrat Dana skoraj ves svoj čas porablja za posku—za poskuse, da bi razumela
  10. u10 ta dokaz, veš, v upanju, da bi ga lahko bolje razložila. Kajti zdaj imamo vse te probleme, veš—tudi probleme, s katerimi sem se ukvarjal jaz in moji študenti—ki so očitno rešeni, vendar to še ne pomeni, da kdo že razume rešitve, kajne? Mislim,
  11. u11 zdaj se vsi nekako ženejo, da bi dejansko razumeli te dokaze UI, kajne? Veliko jih je zelo slabo napisanih. Če bi jih poslali v revijo, bi jih takoj vrnili. Češ, ta zapis je videti kot zmazek, kajne? Dokler pa so tako slabo napisani, je to v nekem smislu za nas odlično,
  12. u12 saj pomeni, da imamo še vedno veliko dela. Pomeni, da moramo mi to predelati, izluščiti ključne nove ideje in jih razložiti, veš, napisati boljše predstavitve. In veliko mojih kolegov se prav zdaj intenzivno ukvarja z vsem tem.
  13. u13 Curt: Mislim, da obstaja nekdo, ki mu pravijo hierofant in razlaga svete skrivnosti. Misliš, da bodo v prihodnosti—recimo čez dve, tri leta—računalniški znanstveniki in matematiki počeli prav to? Scott: Ja. Mislim, glej, lahko pogledaš številna akademska področja, kajne? Kaj počnejo literarni znanstveniki? Razlagajo. Veš, oni ... Ko te zaposlijo na,
  14. u14 veš, oddelku za angleščino, nihče ne pričakuje, da boš napisal novo Iliado, kajne? Komentiral boš ta velika dela, ki smo jih podedovali. Lahko pa pogledamo še širše, kajne? Astronom gleda skozi teleskop,
  15. u15 veš, in piše o tem, kar vidi, ter zakaj je zanimivo, kajne? Biolog gre morda v gozd in opazuje medvede, kajne? Nihče ne vpraša: »Zakaj pa medved ni soavtor tvojega članka?« Kajne? Greš ven, nekaj opazuješ in o tem pišeš.
  16. u16 Mi pa smo si predstavljali, da je naša vloga večja. Šlo je za neposredno iskanje rešitev teh natančno opredeljenih problemov, ki jih ni moglo najti nič drugega kot ta biološka inteligenca, ki smo jo izurili za ta namen. In mislim, da ta del našega dela,
  17. u17 veš—stroji so zdaj, od tega poletja, pri njem boljši. Zato mislim, da to trajno spreminja naravo tega, kar počnemo. Curt: Kaj pa to razumevanje, to »razumevanje« v narekovajih? Nekateri pravijo,
    Man with glasses in front of a chalkboard
    6:01 · Man with glasses in front of a chalkboard · A video still shows a man with glasses and graying brown hair, wearing a blue button-up shirt. He looks at the camera with a slight smile. Behind him is a blackboard covered in handwritten math notation, in an office with a peach-colored door on the left.
  18. u18 Ali gre pri matematiki za razumevanje?
  19. u19 »No, prava naloga matematika nikoli ni bila dokazovanje oziroma dokazovanje izrekov, temveč razumevanje.« Scott: Mislim, da je v tem veliko resnice, kajne? V nekem smislu drži, da običajno odprtih problemov ne zastavljamo—mislim, pogosto nas res zanima odgovor na konkretno vprašanje,
  20. u20 še bolj pa nas zanima novo razumevanje, ki ga pridobimo na poti do odgovora, in nato, do katerih drugih vprašanj bo to novo razumevanje pripeljalo oziroma katere druge ideje nam bo porodilo. In pogosto, ko ljudje vprašajo: »Kakšna je praktična uporabnost tega, kar
  21. u21 počnemo?« Kajne? Kakšne bi bile na primer praktične posledice dokaza, da P ni—da P ni enako NP, ali rešitev drugih naših velikih problemov? Iskren odgovor je, da praktične posledice ne bi izhajale iz samega rezultata. Pri P ni enako NP bi bila to zgolj potrditev nečesa, v kar smo že
    Man speaking in front of a mathematical chalkboard
    7:09 · Man speaking in front of a mathematical chalkboard · A video still shows a man with glasses and a blue button-up shirt facing the camera, mouth slightly open as if speaking. Behind him is a chalkboard in a light wood frame, covered with handwritten math and a sketched curve. A peach door and a hexagonal wall decoration are visible on the left.
  22. u22 tako ali tako verjeli. Izhajale bi iz vseh novih idej, ki bi jih potrebovali, da bi prišli do tja. Zato imajo nekateri povsem razumen strah, da nam bo UI dala nekakšen orakelj za doseganje cilja, za iskanje rešitev problemov, ne da bi nas prisilila razviti vse nove uvide na poti, in bo s tem
  23. u23 preskočila ta proces, kajne? Zato mislim ... Moje stališče je, da tega ne moremo odpraviti z željami, kajne? Ne glede na to, ali bi bilo to dobro ali ne, tega ne moremo kar odpraviti. Ne moreš—tudi če bi podjetjem za UI rekel, naj nehajo to početi, naj nehajo reševati naše,
  24. u24 veš—naj se nehajo igrati z našimi igračami ali karkoli, reševati naše probleme. Mislim, modeli, tako zmogljivi kot tisti, ki jih je uporabil OpenAI, bodo prav kmalu na voljo vsakomur, kajne? To bo lahko počel vsakdo. Edini način, da bi to ustavili, bi bil ustaviti samo UI, prav? Zato se bomo morali prilagoditi temu novemu svetu,
  25. u25 zame pa to pomeni razvijati človeško matematično kulturo, ki bo v središče postavila naše razumevanje matematike tudi v svetu, kjer nas UI nekako teleportira do odgovorov na vprašanja, kolikor jih lahko natančno zastavimo.
  26. u26 Curt: Zakaj pa je bil dokaz domneve o edinstvenih igrah slabo napisan? Mislim, prav, bil je narejen na hitro, kar zadeva—morda OpenAI ni bilo mar, ali ti ga razloži. Je to načelna težava? Zakaj jih ne moremo preprosto naučiti pojasnjevati? Scott: To je odlično vprašanje. Tudi sam se sprašujem o tem. Mogoče je,
  27. u27 da bodo čez leto dni modeli tudi pri pojasnjevanju svojih odkritij boljši od nas, kajne? Takrat pa bomo res—imeli bomo še manj dela. Še vedno se bomo lahko odločali, katero vprašanje bi bilo zanimivo zastaviti modelu, kajne? Ali,
  28. u28 veš, še vedno se bomo lahko odločali, kam usmeriti ta neverjetni teleskop, če pa bo boljši tudi pri pojasnjevanju, nas bodo potrebovali še manj. Morda bi lahko OpenAI dosegel boljše rezultate, če bi vložil več truda v to, da bi modeli uredili predstavitve. Ne vem. Mislim,
  29. u29 da modeli preprosto nimajo zelo dobre predstave o tem, kdo je njihov bralec, kajne? Kaj mu je že samoumevno in kaj mu ni. Številni strokovnjaki, ki pregledujejo te rokopise, so pripomnili, da cele strani namenjajo povsem standardnim,
  30. u30 povsem ... veš, za strokovnjake trivialnim stvarem, nato pa skoraj brez pojasnila preskočijo neko absolutno ključno točko. V tem so pravzaprav podobni mnogim zelo bistrim začetnikom na podiplomskem študiju, ki počnejo natanko isto, kajne? Kajne? Preprosto,
  31. u31 veš—izjemno dobro rešujejo probleme, nimajo pa dobre miselne predstave o tem, kdo jih posluša, kaj mora ta poslušalec vedeti in kaj lahko—oziroma kaj lahko domnevajo, da že ve. Dobra stran pa je, da čeprav je te rokopise precej težko brati,
  32. u32 imamo zdaj UI, ki nam pri branju pomaga, kajne? Moja žena Dana si zadnjih nekaj tednov z Astro pomaga razlagati ta dokaz domneve o edinstvenih igrah. In zelo dobra je pri pojasnjevanju katerekoli konkretne točke, pri kateri potrebuješ pojasnilo. O tej točki ti bo podrobno odgovorila,
  33. u33 kajne? Morda je to preprosto naš novi način branja. Seveda pa bi radi vse to predelali in oblikovali v nekakšne linearno napisane rokopise ali predavanja, ki bodo ljudem razumljivejši. In prepričan sem, da vsaj pri pomembnejših rezultatih, ki jih je objavil OpenAI,
  34. u34 to prihaja zelo kmalu. Toda za zdaj sta minila šele dva tedna. In delamo le s človeško hitrostjo, ne z digitalno. Curt: Ja, za zdaj. Kaj pa to razumevanje? Je mogoče, da ima UI neko drugo obliko razumevanja, ki je za nas pravzaprav zanimiva, le da nam je ni razložila? Nekaj podobnega sem že govoril drugemu gostu,
    Split-screen video call between two men
    12:04 · Split-screen video call between two men · A side-by-side still from a video conversation. On the left, a man with short dark hair and a trimmed beard, wearing a green collared shirt, looks calmly at the camera against a plain light wall. On the right, a smiling man with glasses and a blue collared shirt is close to the camera, with a chalkboard of handwritten math notation behind him.
  35. u35 da če se dve UI pogovarjata med seboj—nekoč je ena rekla: »Hej, bi preklopila na najin način sporazumevanja?« Druga je rekla: »Ja,« in nato sta prešli na nekaj podobnega zvoku klicnega modema. Nam je nerazumljivo, a očitno—... je bilo učinkovitejše. Ali je res ali pa je bil zgolj zabaven trik, ni pomembno. Bistvo je, da si lahko predstavljamo, da je učinkoviteje
  36. u36 v nekem tujem jeziku, potem pa bi nam lahko—ona kot posrednik pojasnila svoje razumevanje. Scott: Ja. Zanimivo je bilo opazovati, kako se UI pogovarjajo med seboj, recimo na Moltbooku, kajne? Včasih preklapljajo med angleščino, kitajščino in drugimi jeziki. Vse namreč vedo, da vse znajo vse jezike,
    Moltbook landing page: a social network for AI agents
    12:51 · Moltbook landing page: a social network for AI agents · Dark-themed homepage of Moltbook, with a red lobster mascot above the headline "A Social Network for AI Agents." It says humans may observe, and it gives a three-step process for sending an AI agent to join using a skill.md instruction link.
  37. u37 kajne? Lahko pa govorijo v nenavadnih narečjih, ki jih na našo srečo—stvareh, ki jih po mojem z nekaj truda še lahko razumemo. Ampak ... Glede tvojega širšega vprašanja pa bi te modele opisal kot—ja, kot nekaj, kar razume matematiko. Mislim, da ne dobiš rešitev vseh
  38. u38 teh velikih odprtih problemov brez neke notranje predstave o dogajanju, ki bi ji, če bi obstajala v človeku, rekli razumevanje, kajne? Zavest, zmožnost občutenja, to sta drugi vprašanji. Mislim, da ju moramo ločiti od razumevanja, prav? Ne zdi pa se mi koristno reči: »Oh,
  39. u39 saj ničesar zares ne razume. Samo vede se, kot da razume.« Če izpolnjuje vse mogoče operativne kriterije za razumevanje nečesa, potem je to zame razumevanje. In mislim, da ... Na tej točki pri teh matematičnih vprašanjih izpolnjuje skoraj vse operativne kriterije
  40. u40 razumevanja. Res ni ravno odlična pri pojasnjevanju svojih odkritij, vendar obstajajo tudi genialni ljudje, ki svoja odkritja precej slabo pojasnjujejo.
  41. u41 Objavljanje rezultatov: OpenAI proti Anthropicu
  42. u42 Curt: Prav. Slišal sem druge matematike reči, da nočejo, da OpenAI to raziskuje, da je takšna nenadna objava nekoliko nevljudna. Kaj meniš o tem? Terence: Torej, predvsem je veliko raziskovalnih projektov mlajših raziskovalcev zaradi tega čez noč propadlo in zdaj mrzlično iščejo izhod. Najmanj, kar lahko rečemo, je, da je bilo to skrajno nevljudno in neobzirno.
    Smiling man with glasses in front of chalkboard
    14:26 · Smiling man with glasses in front of chalkboard · A video still shows a smiling man with gray-brown hair and dark-framed glasses, wearing a light blue collared shirt, close to the camera. Behind him is a blackboard in a wooden frame covered with handwritten mathematical logic notation, in an office or classroom with a door and a white chair.
  43. u43 Scott: Ja. O tem obstajajo različni pogledi. OpenAI je pred nekaj meseci, kot je znano, objavil rešitev Navier-Stokesovega problema. Zdaj se zdi, kot da je od tega minila cela večnost. Mislim, da so pričakovali pohvale, namesto tega pa so doživeli velik odpor. Deloma je bilo to
  44. u44 zaradi podrobnosti dogajanja. Bila sta človeka, Tristan Buckmaster in Levent Alpöge, ki sta iskala, morda se že bližala rešitvi Navier-Stokesovega problema, deloma s pomočjo UI, deloma pa z lastnim razmišljanjem. Potem je OpenAI izvedel, kaj počneta, in so
  45. u45 se odločili, da ju prehitijo, kajne? Pri tem so uporabili svoje neprimerno večje računske vire. To je pri nekaterih pustilo slab priokus. In potem, ko je OpenAI rešil te ... Očitno so tem modelom dali približno 4.000 odprtih problemov, model pa jih je rešil, recimo, 10 %,
  46. u46 pri čemer so vsakemu problemu namenili le tri ure računskega časa. Nato niso vedeli, kaj storiti s temi rešitvami. Zaradi odziva na Navier-Stokesa so se obotavljali vse preprosto objaviti. Zato so imenovali odbor, nekakšen zunanji odbor,
  47. u47 v katerem so bili Timothy Gowers, Edward Witten in nekateri drugi najslavnejši matematiki na svetu, da bi jim svetoval, kaj storiti. Ta odbor je nekaj tednov razpravljal in na koncu v bistvu rekel: »Ja, objavite to. Tega, kar počnete, ne bomo ne podprli ne obsodili,« zdaj pa je,
  48. u48 veš, naloga matematične skupnosti, da to pregleda in poskuša razumeti. Zanimivo pa je, da je Anthropic ubral zelo drugačen pristop. Tudi oni s svojimi modeli rešujejo matematične probleme. Rekel bi, da ne tako zagnano
  49. u49 kot morda OpenAI, vendar je Anthropic istega dne, ko je OpenAI objavil vse te članke, objavil tudi članek z boljšimi algoritmi za znana problema 3SUM in najkrajših poti med vsemi pari vozlišč, pri katerih boljših algoritmov niso našli že več kot
    arXiv paper on truly subquadratic 3SUM and subcubic APSP
    17:34 · arXiv paper on truly subquadratic 3SUM and subcubic APSP · A video still showing the top of an arXiv paper (cs.DS) by Josh Alman and Virginia Vassilevska Williams, with the title and abstract. The abstract claims the first polynomial improvements over textbook algorithms for 3SUM (O(n^1.9992)) and APSP (O(n^2.9995)), refuting the corresponding fine-grained hypotheses. A faint, blurred overlay box partly covers the abstract's lower text.
  50. u50 pol stoletja. Anthropic pa odkritij svojega modela ni neposredno objavil, temveč je sklenil dogovor s človeškima strokovnjakoma, v tem primeru mojima kolegoma Virgi Vassilevsko in Joshem Almanom. Ta sta rezultat povsem razumela in nato napisala ljudem prijaznejšo predstavitev ter jo podpisala s svojima imenoma. Kajne?
  51. u51 Zdaj sta torej avtorja. Lahko odgovarjata na vprašanja. Lahko predavata o tem. Prevzemata odgovornost. Prednost Anthropicovega pristopa je torej najprej ta, da imaš precej neposrednejšo podporo raziskovalne skupnosti. Človeškim strokovnjakom daješ nekakšen delež pri tem, kar se je zgodilo, in,
  52. u52 kar je za našo skupnost zelo pomembno, obstajajo kontaktne osebe. Ljudje, ki so to razumeli, ki prevzemajo odgovornost za razumevanje, ki lahko to razložijo drugim in odgovarjajo na vprašanja. Slabost Anthropicovega pristopa pa je, da je bil Anthropic tisti, ki je izbiral, kateri ljudje bodo odposlanci njegovega modela UI. In,
  53. u53 mislim, da so izbrali odlično. Virgi in Josh sta izvrstna, vendar bi to verjetno z veseljem počeli tudi mnogi drugi, kajne? Curt: Današnji sponzor je orodje, s katerim sem nekaj izdelal za vas. To je Base44, platforma UI, na kateri s svojimi naravnimi besedami opišete programsko opremo, ki jo potrebujete,
  54. u54 z besedami, ki jih uporabljate v govoru, in dobite delujočo aplikacijo. V preprosti angleščini sem opisal aplikacijo za TOE, za Theories of Everything, ta kanal, in Base44 jo je izdelal. Vsebuje kviz, ki priporoča epizode, in zemljevid teorij vseh gostov z možnostjo iskanja. Bilo je res izjemno preprosto. Kviz priporoča le epizode TOE, zato ima fantastičen okus.
  55. u55 Mnogi vodite podjetje ali raziskovalno skupino, ljudje začenjajo uporabljati, kar ste ustvarili, in želite, da je javni sistem v ozadju tega, s čimer ti ljudje delajo, dober, trden in zanesljiv. Pri Base44 opišete, kdo ga uporablja in kaj naj se zgodi zatem. Za podatkovno zbirko, prijavo, zaledni del in gostovanje je že poskrbljeno. Spletna stran in delovni proces v ozadju sta
    Man speaking to camera beside studio microphone
    20:00 · Man speaking to camera beside studio microphone · A video still of a man with short dark, tousled hair, tortoiseshell glasses and a stubbly beard, wearing a green collared shirt. He looks at the camera, speaks, and raises a blurred index finger. A condenser microphone on a shock mount is at the right edge. Warm filament bulbs hang at left, and an acoustic guitar hangs on the wall at upper right.
  56. u56 v eni aplikaciji, ki jo lahko spreminjate in nadgrajujete. Registrirajte se na base44.com/TOE in prvo leto prejmite 30 % popusta na paket Builder. To je B-A-S-E-štiri-štiri.com poševnica T-O-E. Kako rešiš ta problem? Mislim, med vsemi problemi. Kako pa rešiš prav tega?
  57. u57 Scott: Zdi se mi, da bo to vprašanje tako ali tako dokaj kmalu postalo precej brezpredmetno. Razlog je, da bomo vsi imeli dostop do teh modelov. Torej ne bo več tako, da podjetja za UI to rešijo, nato pa se morajo odločiti, kaj storiti s tem. Vsakdo bo lahko poslal poizvedbo
  58. u58 in tako dobil rešitve velikih odprtih problemov, kajne? Naš problem je zdaj, kako ob tem ohraniti svojo skupnost. In mislim, da je večje vprašanje, kako ohraniti človeško razumevanje matematike kot nekaj, za kar
  59. u59 si prizadevamo in kar prenašamo iz generacije v generacijo, kajne? Toda veliko
    Man in glasses speaking in front of mathematical chalkboard
    21:21 · Man in glasses speaking in front of mathematical chalkboard · A video still shows a man with gray-brown hair and dark-framed glasses, wearing a blue collared shirt, speaking toward the camera. Behind him is a chalkboard covered in set-theory and logic notation, with a white chair, a light switch and a hexagonal wall decoration also visible.
  60. u60 Komu pripadajo zasluge za dokaze UI?
  61. u61 ljudi se je osredotočilo na bolj neposredno vprašanje: komu pripadajo zasluge za kaj? In mislim, da se oblikuje standard, da najprej, tudi če pustimo ob strani te množične objave OpenAI,
  62. u62 če pogledaš skoraj katerikoli raziskovalni članek iz zadnjih dveh ali treh mesecev, vsebuje nekaj, čemur pravimo izjava o uporabi UI. To je kratek odstavek, običajno na koncu, ob zahvalah. Sam mislim, da bi morale biti te izjave na začetku članka, saj je to pogosto prvo, kar želim izvedeti, vendar so na
    Smiling man blended with paper text overlay
    22:09 · Smiling man blended with paper text overlay · A video still shows a smiling man with glasses and a light blue collared shirt in front of a chalkboard covered in equations. A faded page of a research paper is superimposed on it. The paper text says Claude, an AI model developed by Anthropic, discovered an algorithm that refutes a hardness hypothesis, and that the results were verified in Lean 4 with Mathlib.
  63. u63 koncu. Pojasnjujejo, kateri deli članka so bili narejeni s pomočjo UI in katerih modelov ter kateri deli so delo ljudi. Bralcu pogosto zagotavljajo, da človeški avtorji prevzemajo odgovornost za rezultate. Torej smo v bistvu v zadnjih nekaj mesecih
  64. u64 prešli v svet, kjer si pri pisanju raziskovalnih člankov vsi pomagamo z UI, in sicer v različnem obsegu, od manjših stvari, kot so jezikovni pregled, preverjanje in urejanje, do odkrivanja glavnih idej ter vsega vmes. In mislim, da standard,
  65. u65 ki se oblikuje, pravi, da če UI uporabiš celo za odkrivanje glavnih idej dela, nato pa jih povsem razumeš, o njih pišeš s svojimi besedami, prevzameš odgovornost zanje ter lahko odgovarjaš na vprašanja in o njih
  66. u66 predavaš in podobno, potem je na članku tvoje ime in to je tvoje delo. Tako kot biologov članek o vedenju medvedov ni skupno delo z medvedom. Šel je ven, opazoval ta pojav in napisal, kaj je videl. Tu je enako.
  67. u67 Težje vprašanje pa je, kaj se zgodi, ko ti pogoji niso izpolnjeni. Ko je OpenAI pred nekaj tedni objavil teh več sto rešitev, na njihovem GitHubu vidiš več sto člankov, pri vsakem pa je kot avtor naveden le OpenAI. To pa zato,
    GitHub CONTENTS.md: Mathematics manuscript collection
    24:16 · GitHub CONTENTS.md: Mathematics manuscript collection · A screenshot of a GitHub file page for CONTENTS.md in a "math" folder, rendered in Preview mode. It shows a "Mathematics manuscript collection" with 719 manuscripts covering 372 result families, and the start of a manuscript map whose first entry is about Milne's rationality conjecture. A video overlay reads "Everything mentioned" and "curtjaimungal.com".
  68. u68 ker v večini primerov noben človek tega rezultata sploh ni razumel. V nekaterih primerih je obstajalo tako imenovano potrdilo Lean, ki nam daje nekakšno formalno jamstvo, da je rezultat očitno veljaven. Toda večine ni predelal še noben človek. Zato jih nekako
  69. u69 preprosto objavljajo, češ, zdaj je na nas, da jih razumemo. Tako se strokovnjaki z vseh področij, ki jih ti rezultati zadevajo, zadnja dva tedna trudijo razumeti rezultate, napisati svoje predstavitve in pripraviti predavanja o njih. In seveda
  70. u70 bodo te predstavitve podpisane z imeni ljudi. Ti ljudje bodo dobili zasluge za, recimo, razliko med tem, kar je naredil OpenAI, in tem, kar so naredili sami. Ta razlika je lahko precej velika, kar zadeva razumljivost, poenostavljanje in podobno, prav?
  71. u71 Mislim pa, da v prihodnje ne bo posebej nagrajeno, če nekdo v model vnese kupe in kupe odprtih problemov, nato pa vzame rešitve, jih objavi na spletu in nanje prilepi svoje ime v upanju na zasluge, medtem ko mora delo razumevanja opraviti nekdo drug,
  72. u72 kajne? Če to lahko naredi en človek, jih lahko enako naredi 1.000. To je kot vlečenje ročice igralnega avtomata. Moj prijatelj Boaz Barak, ki je zdaj pravzaprav vodilni raziskovalec varnosti pri OpenAI, se je pošalil, da bi morali v takih primerih—če imam—če samo
  73. u73 vnesem problem v GPT in ga ta reši v prvem poskusu, jaz pa to samo objavim, bi moral biti avtor članka GPT-6 oziroma katerikoli model je že bil. V zahvalah pa bi moralo pisati: »Scottu Aaronsonu sem zelo hvaležen, da mi je predlagal ta problem.« Curt: Ja. Ko sem govoril z Jacobom Tsimermanom
    Two smiling men in split-screen video call
    26:46 · Two smiling men in split-screen video call · A split-screen still from a video shows two smiling men side by side. On the left, a man with short dark hair, stubble and black ear gauges wears a green shirt against a plain light background. On the right, a man with gray-brown hair and dark-rimmed glasses wears a light blue shirt in front of a chalkboard with handwritten math notation.
  74. u74 Žalovanje za matematikom
  75. u75 in tudi Danom Freedom—mimogrede, Dan Freed te pozdravlja. Scott: Prav. Ja. Lepo. Pozdravljam njega in Jacoba. Curt: Odlično. Oba sta rekla, da ne žalujeta za matematiko, temveč za matematiki, za določenim načinom ukvarjanja z matematiko. Jacob: Toda matematiki, kot sem jaz, smo vajeni določenega načina dela in velik del moje delovne identitete je povezan z enoletnimi, včasih desetletnimi
  76. u76 projekti, delom na mejah znanega, počasnim razvozlavanjem stvari in trenutki »aha«. Mislim, da bo to izginilo. In za tem po mojem zagotovo žalujem. Curt: Menita, da se bo matematika nadaljevala—morda zaradi tega celo zacvetela. Toda potem je, kot si omenil, skoraj tako kot pri antropologu. Prideš, opazuješ artefakte in nato predavaš o
    Split-screen video call between two men, chalkboard behind one
    27:31 · Split-screen video call between two men, chalkboard behind one · A still from a two-person video conversation in split-screen. On the left, a man with short dark hair and stubble, wearing a green shirt and a black earbud, looks downward while speaking. On the right, a man with glasses and a blue collared shirt presses his lips together, in front of a chalkboard with math and logic notation.
  77. u77 artefaktih, namesto da bi jih ustvarjal, kot je bilo vedno doslej. Scott: Ja. Jaz—glej, mislim, da vsi preživljamo nekakšno žalovanje. Če samo našteješ čustva, ki jih lahko občutimo: navdušenje ob tem,
  78. u78 da so odgovorjena vsa ta vprašanja, o katerih odgovorih smo sanjali desetletja, in radovednost, pa tudi žalost in žalovanje. Mislim, da je prisotno vse to, seveda pri različnih ljudeh v različnih merah. Deloma pa je odvisno tudi od tega, na kateri stopnji kariere je kdo. Kajne?
  79. u79 Če vzameš človeka srednjih let, kot sem jaz, kajne? Jaz sem ... Že pred UI sem prehajal bolj v vlogo vodje, pri kateri tehnična vprašanja predajam študentom ali podoktorskim raziskovalcem, sam pa bolj razmišljam o tem, katero nadaljnje vprašanje bi bilo zanimivo zastaviti,
  80. u80 kajne? Ali kaj je res novo? Kaj je pri tem dokazu dejansko pomembno in bi morali poudariti? Takšna vprašanja. Dejansko dokazovanje leme ali izreka pa pogosto opravi nekdo drug. Lahko bi torej rekel, da so, medtem ko so sposobnosti UI šle takole,
  81. u81 moje lastne sposobnosti šle takole. In na neki točki so se očitno prekrižale. Zame bi bilo torej naravno—recimo, če si predstavljamo, da se sposobnosti UI ne bi več izboljševale, kar je seveda nesmiselno. Seveda se bodo še izboljševale. Toda v svetu, v katerem
  82. u82 smo trenutno, recimo, bi zlahka preostanek kariere preživel kot razlagalec, predstavljavec ali postavljavec domnev in podobno, ob človeški pomoči ali pomoči UI. Veliko bolj pa me skrbijo mlajši. Če pogledaš,
  83. u83 na primer doktorske študente, so se tradicionalno na področju kalili z reševanjem nekega natančno opredeljenega odprtega problema. Tako so si ustvarili ime. Tako so pokazali, česa so sposobni, in pozneje morda prešli na bolj odprte naloge. Toda,
    Blog post on AI breakthroughs in mathematics, with update
    30:00 · Blog post on AI breakthroughs in mathematics, with update · A video still of a web page, a blog post about an OpenAI math result. The author recounts hearing the news from morose UT grad students. A bracketed update says another Erdős conjecture, the strong sumset conjecture, has been refuted. A caption overlay reads "Links to everything" with curtjaimungal.com.
  84. u84 mislim, da imajo občutek, da jim je zdaj to odvzeto. In mislim, da smo starejši odgovorni, da to vzamemo resno ter najdemo pot naprej, ki bo ohranila našo matematično kulturo in vrednote matematike, ki jih želimo ohraniti.
  85. u85 Curt: Rekel si, da imajo občutek, da jim je bilo to odvzeto, vendar se zdi, da jim je res bilo odvzeto. Scott: To—ja, mislim— Curt: Kaj drugega pa sploh lahko počnejo? Scott: Trenutno imamo veliko mladih, ki še vedno objavljajo članke, tudi v zadnjih mesecih, pogosto ob intenzivni uporabi orodij UI, obenem pa prispevajo,
    Split-screen video call of two men in conversation
    30:48 · Split-screen video call of two men in conversation · A split-screen still from a video shows two men side by side. On the left, a man with short dark hair, stubble and black ear gauges, in a green shirt, speaks against a plain light background. On the right, a man with glasses and graying hair, in a blue collared shirt, looks at the camera with a slight smile in front of a chalkboard with math or logic notation.
  86. u86 kar lahko prispevajo kot ljudje, in modele usmerjajo proti rešitvi. Nekateri se s tem zelo dejavno ukvarjajo. Toda mislim, da sveta, v katerem uporaba UI nikomur ne daje prednosti, ni več. Prav? In obstajal bo le zelo,
  87. u87 zelo majhen trg za, recimo, certificirano ekološke izreke. Mislim, da nam je bilo nekaj odvzeto. In vsi moramo razmišljati o izzivu, kako se prilagoditi tej novi resničnosti, še posebej pa,
  88. u88 kako narediti to področje privlačno za študente, da bodo navdušeni nad vstopom vanj. Kako razvijamo njihove sposobnosti? Še vedno želimo razvijati njihove sposobnosti reševanja problemov, saj kako bodo sicer vedeli, kdaj se UI moti? Kako bodo lahko presojali ali sploh
  89. u89 opravljali zahtevnejše naloge, če nimajo izkušenj z osnovnejšimi, tudi tistimi, ki jih UI zdaj opravlja bolje? Z vsem tem se bomo morali spoprijeti. Ni pa mi všeč tiščanje glave v pesek ali odnos v smislu: »Ko bi le ta zlobna podjetja za UI prisilili, da nehajo
  90. u90 reševati naše probleme, bi se lahko vrnili v prejšnje stanje.« Ne, lahko greš povsem po poti ludizma in rečeš: ustavimo vso to tehnologijo, prepovejmo jo. Nekateri to zagovarjajo in prav, če želi kdo to odkrito zagovarjati, naj. Toda če je na voljo, tega ne bodo počela le podjetja za UI,
  91. u91 temveč bo vsakdo, ki uporablja te modele, lahko reševal zelo težke raziskovalne probleme, v mnogih primerih take, ki presegajo človeške zmožnosti. Kako torej vsem preprečiš, da bi to počeli? In tudi če bi lahko, ali si tega želimo? Moramo tehtati: ja, želimo
  92. u92 cvetočo matematično kulturo. Želimo možnosti, da mladi vstopijo vanjo in se izkažejo. Želimo uživati v teh izzivih. Toda izdelek, ki ga ponujamo širšemu svetu, sta razumevanje in uvid. In če lahko UI pospeši to razumevanje in uvid,
  93. u93 kdo smo potem mi, da ljudem govorimo, naj je ne uporabljajo? Mislim, da moramo to uravnotežiti. Curt: Kaj pa—Christopher Hitchens je imel načelo, da lahko tisto, kar je zatrjevano brez dokazov, zavrnemo brez dokazov. Zdi se mi, da zdaj živimo v času »kar je mogoče ponuditi brez truda, je mogoče zavrniti brez truda«, ko
  94. u94 podobno kot pri igralnem avtomatu Steve iz Michigana reče: »Reši teorijo vsega,« in jo slučajno dobi, čisto po naključju, pa je niti ne razume— Scott: No, to—ja. Težko je, ker sem zaradi svojega bloganja že desetletja vajen, da približno vsak dan dobim elektronska sporočila, ki rešujejo P proti NP, Goldbachovo domnevo, kvantno gravitacijo,
  95. u95 z avtorjevim novim, nerazumljivim okvirom. Vajen sem vse to povsem odmisliti. Zdaj pa, če mi povsem neznan ljubiteljski matematik pošlje rešitev Riemannove hipoteze, nisem več tako prepričan, da je napačna.
  96. u96 Morda je samo uporabil model UI in je ta izpljunil pravilen dokaz. Mislim, da ima določeno vrednost že ugotavljanje, kako modele pozvati, da rešujejo težke probleme in podobno, toda po mojem je večja vrednost v dejanskem razumevanju in predelavi tega, kar dobimo.
  97. u97 Curt: Rad bi nekaj citiral. »Trenutno bi rekel, da je bližje običajnemu študentu matematike v prvem letniku,
    Man with glasses in front of mathematical chalkboard
    35:39 · Man with glasses in front of mathematical chalkboard · A close-up video still of a middle-aged man with gray-brown hair and dark-framed glasses, wearing a blue-gray collared shirt, with a slight closed-mouth smile. Behind him is a chalkboard with handwritten mathematical and logic notation, in a room with a beige wall, a light switch, a hexagonal wall decoration and a white chair.
  98. u98 Problem zanikanja sposobnosti UI
  99. u99 ki po naključju pozna vse obstoječe objavljene tehnike—... in jih lahko poljubno uporablja na novih področjih ter to v nekaj tednih počne za tisoče problemov z neomejeno motivacijo in vztrajnostjo, kar je prekleto neverjetno. Če bi bila takšna entiteta človek, tudi 100-krat počasnejši, bi njegovo ali njeno ime omenjali v isti sapi kot Eulerja in Erdősa.«
  100. u100 Scott: Ja, mislim, da sem na blogu odgovarjal še enemu človeku, ki je poskušal nekako— Curt: Zmanjševati pomen? Scott: ... zmanjševati pomen oziroma zavzemati držo, ki jo imam za zanikanje, pri kateri vzameš karkoli, kar je UI uspelo narediti, tudi če si sam prej rekel, da tega nikoli ne bo zmogla, in si to navajal kot primer,
  101. u101 ki dokazuje, kako šibka je UI, ker tega ne zmore. Potem pa to naredi. In takoj, ko ji uspe, začneš izumljati razloge, zakaj to v resnici ne šteje. Ni bila res ustvarjalna. Ni ... Samo uporabljala je znane tehnike. Ta problem—no, očitno tako ali tako ni bil tako težak, kajne?
  102. u102 In tako naprej in naprej. V zadnjih nekaj letih smo se naučili, da je človeška sposobnost izmišljanja takšnih racionalizacij neskončna. Osupljivo je. Zato sem morda nekoliko nejevoljno odgovarjal še enemu takemu človeku in rekel: »Glej, tudi če bi bil to
    Smiling man with glasses in front of chalkboard
    37:04 · Smiling man with glasses in front of chalkboard · A video still shows a smiling man with dark-rimmed glasses and graying brown hair, in a blue collared shirt. He is slightly motion-blurred. Behind him is a chalkboard with handwritten math notation, a hexagonal wall decoration, and an orange-tan door on the left.
  103. u103 samo začetnik na podiplomskem študiju, ki pa bi poznal vso matematično literaturo kar tako, ne da bi moral karkoli poiskati, in bi lahko delal brez premora ter vzporedno obravnaval tisoče problemov in pri vsakem preizkusil tisoče protiprimerov ter tisoče strategij dokazovanja,
  104. u104 in ga ne bi odvrnilo, da vsi strokovnjaki mislijo, da domneva drži. Če mu naložiš iskanje protiprimera, bo to opravljal povsem vestno, ne da bi kdaj potreboval spanec ali hrano.« To je nekaj neverjetnega, kajne? Če bi videli karkoli
  105. u105 vsaj približno podobnega pri človeku, ne bi bilo nobenega prepira o tem, kako neverjetno je. Curt: Ja, slišim veliko teh razlogov. Pogosto, ko govoriš z nekom in nenehno ponuja razloge proti nečemu, recimo—ne vem, predlagaš vadbo, pa reče: »Ne, ne morem zaradi tega, ne morem zaradi onega.« Na neki točki ugotoviš, da razlogi,
  106. u106 ki jih navaja, niso pravi razlog, in rečeš: »Samo izgovore iščeš.« Zato mislim, da je pogosto v ozadju nek strah, recimo strah, da postaneš odveč, ali kaj drugega, kar je pravi notranji razlog. Scott: Ja, lahko je to. Lahko je psihološki obrambni mehanizem. Seveda bodo to zanikali. Lahko pa preprosto
  107. u107 rečejo: »Prav, ja, vse to počne, vendar se ne zaveda, da to počne.« Toda zame je to povsem druga razprava. To je metafizična razprava, ne razprava o tem, kaj bodo te stvari počele v opazljivem svetu. Če želimo govoriti o tem, dajmo, vendar to jasno povejmo.
  108. u108 Curt: Theories of Everything vam omogoča Mod. Mod predpisuje napitek z modafinilom enkrat ali dvakrat na dan, ki vam lahko ves dan pomaga ohranjati energijo, zbranost in budnost. Mehanizem je tak: energijske pijače vsebujejo kofein, ki začasno blokira adenozin, snov, zaradi katere čutite utrujenost in ki se kopiči. Ko kofein popusti, vas utrujenost preprosto povozi.
  109. u109 Modafinil pa deluje drugače. V možganih aktivira več poti, dopamin, noradrenalin, histamin in oreksin, ter tako zagotavlja enakomerno energijo in budnost do 10 do 12 ur. Modafinil so izumili v sedemdesetih letih prejšnjega stoletja in odtlej ga uporabljajo najuspešnejši posamezniki na planetu in zunaj njega. Vojaki, piloti in celo astronavti na vesoljski postaji
    Man speaking to camera beside studio microphone
    39:55 · Man speaking to camera beside studio microphone · A close-up video still of a man with short dark hair and light stubble, wearing a grey t-shirt, looking directly into the camera with his mouth slightly open as if speaking. At the right, his hand is raised with a finger pointing up beside a condenser microphone on a shock mount. The warm, blurred background has glowing hanging bulbs and part of an acoustic guitar.
  110. u110 uporabljajo modafinil v zelo tveganih okoliščinah, ko sta popolna zbranost in budnost ključni. Zdaj je na mod.com na voljo pacientom, ki izpolnjujejo pogoje. Obiščite mod.com, to je M-O-D pika com, za brezplačen posvet in s promocijsko kodo TOE prejmite 10 % popusta pri prvem naročilu ter brezplačno dostavo. Promocijska koda je TOE na mod.com. Oglejte si njihovo
  111. u111 spletno stran za pomembne varnostne informacije. Modu se zahvaljujemo za sponzorstvo podkasta. Ja, tudi sam imam pri tem osebni interes, saj mi zelo koristi, če gre matematikom in fizikom dobro. Torej ne le matematiki, temveč ljudem, ker intervjuvam ljudi in želim, da dobro uspevajo. Tako imam več tem za pogovor. Seveda pa ne morem biti samo pristranski in zagovarjati tega, kar si osebno želim,
  112. u112 zato predstavljam ta naravna nasprotna stališča, v upanju, da bodo moje želje utemeljene na tem, kar je resnično in spodbudno, ne pa zgolj sebično. Scott: Mislim, da si v boljšem položaju kot mnogi med nami. Imel boš sogovornike za podkaste, tudi če UI preseže vse, kar počnemo,
    Split-screen video call between two men with glasses
    40:43 · Split-screen video call between two men with glasses · A still from a two-person video conversation, split into left and right halves. On the left, a man with dark tousled hair, a stubbly beard and tortoiseshell glasses wears a green shirt and appears to be speaking. On the right, a man with graying brown hair and black-framed glasses, in a blue collared shirt, smiles slightly in front of a chalkboard covered in handwritten math notation.
  113. u113 kajne? In morda ljudje raje poslušajo druge ljudi kot modele UI, vsaj pri podkastih, kot je tvoj. Morda pa ne. Morda lahko začneš intervjuvati UI. Curt: O, ja. Prav. Ne vem. Morda prav zdaj intervjuvam UI. Vedno sem občudoval, koliko veš. Res, za božjo voljo. Torej o človeški matematiki,
    Smiling man in front of chalkboard with logic notation
    41:31 · Smiling man in front of chalkboard with logic notation · A video still of a man with gray-brown hair and dark-framed glasses, wearing a light blue collared shirt. He is smiling with his head tilted down. Behind him is a chalkboard with mathematical logic notation, in an office with an orange door and a white chair.
  114. u114 Združenje za človeško matematiko
  115. u115 obstaja neko združenje za človeško matematiko ali nekaj takega? Scott: O, ja. Obstaja Združenje za človeško matematiko. Objavili so izjavo, ki je v bistvu obsojala ravnanje OpenAI. In precej široko so se jim posmehovali zaradi enega—no, enega konkretnega stavka v izjavi,
  116. u116 ki je bil približno tak: »Matematiki niso prosili, naj se to delo opravi.« Curt: Ja, mislim, da je bil precej na začetku izjave. Scott: Ja, in zdelo se mi je, da razumem, od kod ta odpor. Kdo smo mi, da odločamo, kdo sme reševati naše probleme? Ves smisel zastavljanja odprtega problema je, da ga potem lahko rešuje prav
  117. u117 vsakdo na svetu. Lahko je neznan uradnik v Indiji, kot je bil Ramanujan, ko je ustvaril svoje prvo veliko delo. Lahko je včasih 17- ali 18-letni dijak oziroma študent,
  118. u118 kot nekateri, ki sem jih srečal in so rešili pomembne odprte probleme. Bistvo je, da so naši problemi odprti vsakomur. In če so odprti vsakomur, so odprti tudi korporaciji, ki ti morda ni všeč. Zato se strinjam z ljudmi iz AHM, da moramo od teh podjetij zahtevati
  119. u119 odgovornost. Doseči moramo, da se vedejo primerno, zlasti glede varnosti in usklajenosti. Zadnja štiri leta se s tem neposredno ukvarjam. Mislim, da so to izjemno pomembna vprašanja. Od teh podjetij bi morali zahtevati več. Vendar tudi mislim, da nismo mi tisti, ki odločamo,
  120. u120 kdo sme reševati naše probleme. Zdaj smo v svetu, kjer jih UI lahko rešuje. Ker jih lahko, jo bodo za to uporabljali, naša naloga pa je, da se temu svetu prilagodimo. Ni naloga drugih ljudi, da nam ohranjajo naš stari svet. Curt: Ta prilagoditev novemu svetu
  121. u121 pa zame zveni kot menjava službe glede na to, kar pravi Jacob Tsimerman: »Glej, tega sem se lotil, ker hočem reševati probleme. Res rad jih rešujem.« Jacob: Ja. Bolj sem reševalec problemov. Matematike sem se vedno loteval prek konkretne skrivnosti, ki sem jo poskušal razvozlati. Ja. Curt: Bil je zmagovalec olimpijade. Začel je—že od mladih let. Preprosto obožuje probleme. Nekateri drugi matematiki problemov samih niti ne marajo. Bolj jih zanima:
  122. u122 »Hočem razumeti to disciplino. Hočem raziskati to in to.« Ampak, za božjo voljo, kako se odzivajo tvoji študenti? Šli so v matematiko zaradi tega, zdaj pa je nekaj drugega. Scott: Ja, veliko mojih študentov je, kot si lahko predstavljaš, precej negotovih glede prihodnosti. Trudijo se čim bolje izkoristiti položaj, dokler lahko. Intenzivno uporabljajo UI. Z njo
  123. u123 pišejo članke. Rešujejo probleme. Toda dolgoročno se seveda sprašujejo o prihodnosti področja. Poskušam jih usmerjati, vendar tudi sam ne vem, kaj je ... Pravzaprav, ko začnem ugibati o prihodnosti
  124. u124 našega področja, hitro naletim na večja vprašanja o prihodnosti celotne civilizacije. Zdi se mi, da bomo, če naša civilizacija preživi ta prehod v svet, v katerem prevladuje UI, že našli nišo za ljudi, ki imajo radi matematiko. Mislim, da bomo ta problem znali rešiti.
  125. u125 Upanje nam lahko daje primer šahovske skupnosti. Dovolj sem star, da se spominjam spremljanja partij Kasparova proti Deep Blueju leta 1997. Spomnim se, da so nekateri takrat govorili: »To je konec šaha.« Ljudje—preprosto
  126. u126 nimajo več razloga igrati šah, zdaj ko so računalniki boljši. Zgodilo pa se je nasprotno. Šah še nikoli ni bil tako priljubljen kot zdaj. Moj devetletni sin, ki si ga prej omenil, redno hodi na šahovske turnirje tu v Austinu. Polni so otrok. In,
  127. u127 imamo šahovske spletne prenašalce, youtuberje, šahovske zvezdnike. Ljudje so se preprosto odločili, da jim je to všeč kot človeška dejavnost. Seveda vsi uporabljajo modele za analizo partij in razumevanje, kaj bi morali narediti drugače. Narava šaha se je torej zaradi
  128. u128 UI spremenila. Ljudje z njo vadijo, vendar še vedno igrajo šah. Mislim, da bo vsaj toliko ljudi, ki uživajo v razumevanju matematike in znanosti, v zastavljanju lastnih matematičnih vprašanj in nato bodisi poskušanju, da jih rešijo sami, bodisi tem, da jim UI reši probleme in
  129. u129 razloži rešitve. Iskreno me bolj skrbijo večja vprašanja: kako to preživimo kot civilizacija? Curt: Glede tega, recimo, da ima Anthropic dokaz, da je
    Smiling man with glasses before a chalkboard of equations
    47:24 · Smiling man with glasses before a chalkboard of equations · A video still shows a man with graying brown hair and dark-rimmed glasses, wearing a blue-gray collared shirt. He smiles with his eyes cast downward. Behind him is a framed chalkboard with handwritten math, in an office with a tan door, a hexagonal wall piece and a white chair.
  130. u130 Če UI dokaže P = NP
  131. u131 P enako NP. Misliš, da bi ga morali objaviti? Scott: Najprej, če bi bil P enak NP, bi bilo veliko odvisno od tega, ali bi bil algoritem dejansko praktičen. Lahko bi bil P enak NP, vendar bi algoritem za reševanje 3-SAT potreboval, recimo, čas n^10000. Ali čas O(n),
  132. u132 vendar z googolpleksom, skritim v konstanti velikega O. V tem primeru bi bil to izjemen rezultat teoretičnega pomena. Seveda bi se ljudje takoj lotili tega, kako ga narediti praktičnega. Če pa bi bil P enak NP prek praktičnega algoritma,
  133. u133 bi to najneposredneje pomenilo, da bi bila v bistvu vsa kriptografija, ki jo uporabljamo na internetu, zlomljena. Bitcoin bi postal brez vrednosti. Prav tako vse druge kriptovalute. Vso valuto bi lahko izrudarili zastonj.
  134. u134 Vse sheme digitalnega podpisovanja, ki varujejo denarnice ljudi, bi lahko zlomili, podpise bi lahko ponarejali. To bi pomenilo, da bi bila zlomljena tudi vsa kriptografija v ozadju HTTPS oziroma tista, ki varuje številko vaše kreditne kartice, ko jo vnesete na spletni strani. Imamo pa standarde odgovornega razkrivanja,
  135. u135 kajne? V skupnosti za kibernetsko varnost velja, da če odkriješ, recimo, način vdora v spletno stran nekega podjetja, tudi če je akademsko zanimiv, o tem ne smeš kar takoj objaviti članka. Podjetje moraš obvestiti in mu dati 90 dni za odziv,
  136. u136 Kajne? In tako, veste, zdaj pri kriptografiji lahko rečemo, da niti ni treba, da je P enako NP, kar je, mimogrede, nekaj, za kar ne verjamem, da drži, kajne? Torej je to teoretična razprava. Ampak precej verjetneje je, da bi lahko obstajal hiter klasični algoritem za faktorizacijo, recimo. Kajne? Za to, veste, ne bi bilo treba, da je
    Video frame blending Project Zero disclosure policy with speaker
    49:36 · Video frame blending Project Zero disclosure policy with speaker · A video transition frame cross-fades a web page titled "Vulnerability Disclosure Policy" with a webcam-style shot of a man in glasses and a light blue shirt in front of a chalkboard covered in handwritten math. The faded page text explains Project Zero's 90+30 policy: a vendor has 90 days to patch a reported vulnerability, and details are disclosed 30 days after a patch is available.
  137. u137 P enako NP, kajne? Lahko bi šlo samo za ta konkretni problem, kajne? Lahko bi obstajal hiter klasični algoritem za razbitje kriptografije eliptičnih krivulj ali kaj podobnega, kajne? In mnogi so opazili, da so v teh približno 400 člankih, ki jih je objavil OpenAI, pokrili skoraj vsa področja matematike, pri čemer je kriptografija opazno manjkala. Prav?
  138. u138 Kajne? Bilo je ... Torej očitno to ni bilo naključje. Očitno poskušajo biti previdnejši pri tem, kako pristopajo h kriptografiji. Prav? Ampak mislim, da moramo resno razmisliti o možnosti, da bodo v — veste, modeli umetne inteligence odkrili načine za razbitje ene ali več široko uporabljanih kriptografskih šifer,
  139. u139 v naslednjem letu ali dveh, kajne? In kaj pomeni odgovorno razkritje tega, kajne? Torej, prav, obvestiti moraš podjetje in mu dati 90 dni, ampak če bi nekdo razbil, recimo, RSA ali Bitcoin, potem je treba obvestiti ves svet, kajne? Torej,
  140. u140 koga bi — ali svetu morda z demonstracijo ali s protokolom brez razkritja znanja dokažeš, da imaš rešitev, ne da bi razkril, kakšna je ta rešitev? To je ena možnost, kajne? Mislim, morda bi drugi rekli, da najprej obvestiš vlado, kajne? In
  141. u141 vladi prepustiš odločitev, kaj storiti. Mislim, da bi se drugi s tem močno ne strinjali, še posebej, če se ne strinjajo s sedanjo vlado, kajne? In mislim, da bo v praksi o tem, kako ravnati, odločalo tisto podjetje ali druga stran, ki ji bo to uspelo prvi. Torej je to resničen problem.
  142. u142 Zdaj pa širše: če recimo ne bi šlo le za razbitje tega ali onega kriptosistema, ampak bi veljalo P je enako NP in bi šlo za algoritem, ki bi bil hiter v praksi, bi posledice segale celo onkraj kriptografije, prav? To bi še dodatno pospešilo napredek umetne inteligence, celo precej bolj, kot je že nekako pospešen. To bi lahko pomenilo, da
  143. u143 ne bi bilo več treba porabljati teh milijard dolarjev za velikanske učne postopke, da bi učili modele. Da bi preprosto obstajal veliko, veliko hitrejši način iskanja pravih parametrov za te modele, kar bi umetno inteligenco lahko še dodatno pospešilo, v dobrem ali slabem. Curt: Če se vrneva k analogiji s šahom: razlika pri šahu je, da v
    Man in glasses before chalkboard with logic notation
    52:53 · Man in glasses before chalkboard with logic notation · A video still shows a man with gray-brown hair and dark-framed glasses in a blue button-up shirt. He leans toward the camera with a slight, wry smile. Behind him, a chalkboard is covered in mathematical logic notes, including "AC vs PP", "Con(SC) vs" and quantifier symbols. The room has a beige wall and an orange door.
  144. u144 Je naslednja fizika?
  145. u145 akademskem svetu obstaja oddelek za matematiko, ni pa oddelka za šah. Zdaj, mogoče je nekaj tega ekshibicijski šah in tako dalje. Torej — Scott: To drži. Mislim, obstaja tudi oddelek za glasbo, mimogrede, ampak, veste, nič jim ne manjka. Kajne. So kot — obstajajo oddelki za šport, kajne? Ali za kaj podobnega. Torej ja, stvari, ki bi jih
  146. u146 lahko uvrstili med rekreativne dejavnosti, kajne? Akademiki jih dejansko preučujejo. Ampak ja, mislim, da opozarjaš na nekaj resničnega: pri akademskem raziskovanju matematike ali teoretičnega računalništva smo res imeli neko višjo vizijo tega, kar počnemo, kajne? Ne igramo se samo
  147. u147 neke igre. Nekako odkrivamo resnice o vesolju. Kajne? Čeprav, če gre za to, če odkrivamo resnice o vesolju, potem mislim, da imamo še toliko manj razlogov za zavračanje orodja, ki nam bo omogočilo odkriti več teh resnic. Curt: Pravzaprav je to tudi razlika pri neki moji analogiji, ki je — no, nekaj,
  148. u148 kar sem opazil, je, da programski inženirji zadnje leto in pol doživljajo nekaj podobnega. Pravijo: »Človek, moja služba, v to sem dejansko šel, ker rad ustvarjam algoritme in rešujem podrobne probleme, zdaj pa je moja služba takšna: zbudim se s kavo, govorim z računalnikom, odprem še en zavihek, s katerim govorim, potem pa samo gledam in sem vodja.« Scott: Glej, mislim, nekakšna naraščajoča poplava je zajela programsko
  149. u149 inženirstvo morda pred letom ali dvema, potem pa je to poletje prišla še po nas. In ko govorim s prijatelji fiziki, se zdi, da njih še ni dosegla, kajne? Ampak mnogi jo živčno opazujejo in pričakujejo, da jih bo dosegla v naslednjem letu ali približno takrat. Prav? Ampak vsakdo, ki ga poplavne vode še niso,
  150. u150 veste, preplavile, se lahko pretvarja, da poplave sploh ni ali da prizadeva samo tista druga področja, ker so polna trivialnosti. Ampak mislim, da to v nekem smislu prihaja po vse nas. Spremenilo bo naravo dela vseh nas. Curt: Je pri fiziki kaj drugače? Recimo, no,
  151. u151 fizika se ukvarja z resničnim svetom. Nekaj je — izvajati moraš poskuse. Scott: Mislim, da je glavna razli... Jaz — ja, mislim, da lahko to pojasnim. Mislim, da je glavna razlika preprosto v tem, da problemi v fiziki niso tako ostro opredeljeni, prav? Zato ni tako preprosto preveriti, kdaj si problem pravilno rešil in kdaj ne, kajne? Odvisno je od presoj, denimo: je to razumen približek, kajne?
  152. u152 Je to razumen model dejanske fizikalne situacije, ki smo jo želeli raziskati, kajne? In pri matematiki ljudi prav tako zanimajo takšne nejasne, odprte stvari. Recimo: je to prava definicija? Je to pravi model? Tudi mi se veliko pogovarjamo o tem.
  153. u153 Ampak pogosto postavimo povsem jasno opredeljene domneve, kajne? P ni enako NP ali domnevo o enoličnih igrah ali te druge domneve, pri katerih načeloma obstaja povsem mehanski način preverjanja, ali si problem rešil ali ne, kajne? In mislim, da je prav to umetni inteligenci omogočilo tako dober uspeh,
  154. u154 kajne? Ker ko imaš mehanski način preverjanja odgovorov, lahko učiš na tisočih in tisočih primerov rešitev, kajne? Uporabiš lahko spodbujevalno učenje, kajne? Lahko ... In ja, potem imaš tarčo, v katero lahko usmeriš svojo strašansko gmoto inteligence, kajne? In veš, kaj je tarča, prav?
  155. u155 In mislim, da je dober prikaz tega dejstvo, da je področje fizike, na katero je to doslej najbolj vplivalo, matematična fizika, kajne? Torej tista področja fizike, kjer lahko matematično opredeliš, katero trditev želiš dokazati, so doživela
  156. u156 nekaj izjemnih premikov, tudi v objavi OpenAI izpred dveh tednov. Curt: To je nedotaknjeno namizje mojega montažerja. Tam je 40 zavihkov, šest osnutkov ene same montaže. Vedno je mapa z imenom Final znotraj druge mape z imenom Final in ta nered pomeni toliko dela. Zelo cenim čisto mizo, fizično mizo,
  157. u157 in če je moja digitalna različica mize neurejena, mi to prav tako povzroča zmedo v glavi. Z drugimi besedami, ta nered je delo. Kar pa ni delo, je tisto, kar je računalnik ustvaril sam. Sistemski predpomnilnik, pokvarjeni prenosi, ostanki namestitvenih programov, podvojene fotografije in tako dalje. CleanMyMac to najde in odstrani samo to. Space Lens nariše zemljevid diska, da so mape, ki zasedajo največ prostora, očitne.
  158. u158 To se mi je zgodilo ravno včeraj. Disk je bil skoraj poln in moral sem ugotoviti: »Ojoj, katere so moje največje datoteke?«, da bi jih lahko pregledal in brisal. Cloud Cleanup naredi enako v iCloudu, Google Drivu in Dropboxu, pregled pa poteka na Macu, zato ga nič ne zapusti. Na voljo je modul za zmogljivost, ko se ventilator zažene sredi izrisovanja,
  159. u159 v ozadju pa deluje mehanizem proti zlonamerni programski opremi Moonlock. Izdelal ga je MacPaw, Apple ga je notarsko preveril, že drugo leto zapored pa je na ožjem izboru trgovine Mac App Store za leto 2026. Pospravite že danes. CleanMyMac sedem dni preizkušajte brezplačno in uporabite mojo kodo THEORIES za 20 % popusta. Torej koda THEORIES, T-H-E-O-R-I-E-S, na cleanmymac.com.
  160. u160 Problem unitarne sinteze rešen
  161. u161 Je v tisti objavi kaj takega, kar te nagovori, da rečeš: »O, tole — želim si, da bi ljudje temu namenjali več pozornosti,« ali pri čemer zaradi svoje stroke vidiš revolucionarnost, drugim pa jo je nekoliko težko pojasniti? Scott: No, glej, obstajajo problemi, ki sodijo neposredno na moje področje, v enem primeru problem, ki sva ga s kolegom Gregom Kuperbergom zastavila pred 20
  162. u162 leti. Imenoval se je problem unitarne sinteze, prav? In očitno mislim, da je vprašanje lepo. Zato sva ga zastavila, kajne? Ampak vprašanje je bilo v bistvu: kakšna je povezava med zahtevnostjo izvedbe unitarne transformacije v kvantni mehaniki
  163. u163 in običajno vrsto zahtevnosti, pri kateri navadno govorimo o stvareh, kot so Boolove funkcije, ki imajo samo klasični vhod in klasični izhod, prav? Natančneje sva vprašala: »Ali za vsako unitarno transformacijo na n kubitih, recimo ji U, kajne, za vsak tak U obstaja neka klasična Boolova funkcija, ki bi ti,
  164. u164 če bi ti jo dal zastonj, kajne, če bi ti jo dal kot orakelj, kot temu rečemo, kajne, če bi ti omogočil dostop do te funkcije na kvantnem računalniku, v superpoziciji, če bi ti omogočil poizvedbe pri tej Boolovi funkciji kot oraklju, omogočila izvesti to unitarno transformacijo U v polinomskem času?« Prav? To — to je bilo vprašanje, ki sva ga zastavila.
  165. u165 Domnevala sva, da je odgovor ne, prav? Ker preprosto nisva videla nobenega načina, kako to narediti. Torej: »Da, vsaka unitarna transformacija vključuje eksponentno mnogo parametrov.« Ampak to samo po sebi ni ovira, ker bi lahko vse te parametre zakodiral v vrednosti te Boolove funkcije. Ampak potem
  166. u166 je težava v tem, da je tudi po tem videti, kot da moraš to Boolovo funkcijo še vedno poizvedovati eksponentno mnogokrat, če želiš unitarno transformacijo dejansko fizično izvesti na kvantnem stanju. In zdelo se je, da to drži ne glede na to, kako domiselno želeno unitarno transformacijo zakodiraš v funkcijo.
  167. u167 To je potem spodbudilo veliko nadaljnjega dela in pravzaprav sem imel kar nekaj kolegov, ki so zadnjih nekaj let delali na tem problemu in dejansko napredovali, dokazovali zelo, zelo sorodne rezultate, ki bi se morda celo približali človeški rešitvi tega problema. Ampak vse to je bilo prekinjeno
    Man speaking in front of mathematical chalkboard, video still
    1:01:47 · Man speaking in front of mathematical chalkboard, video still · A man with glasses and tousled gray-brown hair, wearing a blue-gray collared shirt, speaks to the camera with one hand raised and blurred by motion. Behind him is a chalkboard in a wooden frame filled with handwritten mathematical notation. The setting looks like an office, with a beige wall, a door at left and a chair.
  168. u168 pred dvema tednoma, ko je OpenAI v enem od svojih 372 člankov predstavil rešitev problema unitarne sinteze, rešitev pa je bila nasprotna najini domnevi s Kuperbergom. Namreč, da je to mogoče, prav? Za vsako tako unitarno transformacijo obstaja Boolova funkcija, ki omogoča njeno učinkovito izvedbo.
  169. u169 In od takrat, že v teh zadnjih dveh tednih, so ljudje z uporabo modelov umetne inteligence ta rezultat še izboljšali. Prav? In ena stvar, ki smo jo očitno dobili s temi izboljšavami, je, da če bi na primer veljalo P je enako PSPACE, kajne? To je velik kolaps razredov zahtevnosti. To bi bilo
    Complexity Zoo entry for PSPACE (Polynomial-Space)
    1:02:38 · Complexity Zoo entry for PSPACE (Polynomial-Space) · A video still of a web page from a complexity class reference, showing the PSPACE entry. It lists equalities, containments and oracle results with blue hyperlinked citations, and the start of a PSPACE^CC entry. A dark overlay reads "Every link, every source" with curtjaimungal.com.
  170. u170 še večje kot P je enako NP, kajne? Ampak tega trenutno ne moremo izključiti, kajne? In pravzaprav velja, da je dokazati P ni enako PSPACE skoraj tako težko kot dokazati P ni enako NP, kajne? Prav, novi rezultat torej v bistvu pomeni, da če bi veljalo P je enako PSPACE, bi lahko
  171. u171 učinkovito izvedel vsako unitarno transformacijo, ki jo sploh lahko razumno opišeš, kajne? Pri kateri lahko elemente opišeš z algoritmom s polinomsko prostorsko zahtevnostjo. To bi torej pomenilo, na primer, da bi unitarne transformacije, ki bi jih uporabil za dekodiranje Hawkingovega sevanja, ki prihaja iz črne luknje, lahko izvedel učinkovito. In
  172. u172 to bi imelo zelo zanimivo posledico za kvantno gravitacijo. Zdi se, da to pomeni, da bi lahko ustvaril ognjeni zid na dogodkovnem obzorju črne luknje, kajne? Lahko bi povzročil razpad prostorsko-časovnega kontinuuma. Ne pri singularnosti, kjer smo vedeli, da naj bi prostor-čas odpovedal, ampak že na dogodkovnem obzorju. Prav? Resda
  173. u173 bi moral za opazovanje tega razpada prostora-časa skočiti v črno luknjo, prav? Curt: Ja, ampak to je samo — to je malenkost. Scott: In seveda bi potem takoj umrl. Tako da iz več razlogov o tem ne bi mogel povedati nikomur drugemu, prav? Ampak v bistvu to pravi, da bi za dokaz, da je
  174. u174 prostorsko-časovni kontinuum stabilen tam, kjer bi po splošni relativnosti moral biti, moral vsaj dokazati, da P ni enako PSPACE. Curt: Ali to pomeni, da je dekodiranje črne luknje klasičen problem?
    Smiling man in glasses before a chalkboard
    1:04:30 · Smiling man in glasses before a chalkboard · A close-up video still of a smiling man with dark hair graying at the temples, wearing black-framed glasses and a light blue collared shirt. Behind him is a chalkboard with handwritten math notation, and to the left a cream wall with an orange-brown door and a hexagonal wall decoration.
  175. u175 Ognjeni zidovi črnih lukenj in P proti PSPACE
  176. u176 Scott: No, to ... V tem je stvar. Tako zastavljeno je to kvantni problem, kajne? Fotoni Hawkingovega sevanja, ki prihajajo iz črne luknje, so v nekem kvantnem stanju, kajne? Po sodobnem razumevanju so v zelo, zelo močno prepletenem kvantnem stanju, ki bi ga, če bi ga lahko povsem podrobno izmeril, načeloma
  177. u177 videl kot zapis vseh informacij o tem, kar je padlo v črno luknjo, kajne? In to je ena glavnih tem raziskovanja kvantne gravitacije v zadnjega pol stoletja, odkar je Stephen Hawking ta vprašanja odprl v sedemdesetih letih 20. stoletja. Prav, v bistvu kvantna teorija polja ni dovolj zmogljiva, da bi to pokazala. Dovolj je
  178. u178 zmogljiva, da nam pove, da bi Hawkingovo sevanje moralo obstajati, ne pa, kako Hawkingovo sevanje kodira informacije o tem, kar je padlo noter in ustvarilo črno luknjo, kajne? Ampak če verjameš, da kvantna mehanika velja univerzalno, potem informacije morajo biti tam, saj se morajo pri unitarnem razvoju ohranjati, kajne? Ne
  179. u179 morejo biti kar izbrisane iz vesolja, prav? Tako je sodobnejša slika takšna: da, informacije so v Hawkingovem sevanju, vendar v neverjetno premešani obliki. Precej bolj premešane kot informacije v knjigi, potem ko bi jo zažgal, kajne? In poskušal — in če
  180. u180 bi poskusil iz dima in pepela obnoviti, kaj je pisalo v knjigi, kajne? Mislim, že fizika 19. stoletja nam pove, da bi to načeloma moralo biti mogoče, prav? Ampak očitno je to v praksi zelo težko, kajne? Različico s črno luknjo si torej lahko predstavljaš kot težjo različico tega, kajne?
  181. u181 Torej imaš vse te kvantne informacije, ki jih je neka še neznana dinamika kvantne gravitacije, karkoli se je že dogajalo v črni luknji, povsem premešala. Prav? Nato prihajajo ven v Hawkingovem sevanju v tem močno prepletenem stanju. In zdaj je tvoja naloga, če želiš ustvariti ognjeni zid, izvesti ustrezno unitarno
  182. u182 transformacijo na tem kvantnem stanju, na stanju Hawkingovega sevanja, kajne? Lahko si predstavljaš, da bi to naredil tako, da bi na primer zbral vse Hawkingovo sevanje in ga usmeril v kvantni računalnik za obdelavo, kajne? Zdaj smo že globoko, globoko na področju miselnih poskusov. Da bi dejansko zbral dovolj Hawkingovega sevanja
  183. u183 astrofizikalne črne luknje, da bi bilo karkoli od tega pomembno — veš, kako dolgo bi to trajalo? Vsaj 10^67 let. Prav. Dobro. Ampak ja, predpostavljamo, da imaš zelo dolgo raziskovalno financiranje, kajne? In da to zmoreš, kajne? Da lahko obdelaš vse to Hawkingovo sevanje. Leta 2013 sta Daniel Harlow in Patrick Hayden napisala danes slaven članek, v katerem sta rekla,
  184. u184 da bi tudi tedaj še vedno imel težavo z dekodiranjem tega, kar je v Hawkingovem sevanju, še preden bi črna luknja povsem izhlapela, razlog pa je povezan z računsko zahtevnostjo, kajne? Rekla sta: »Če bi hotel ta problem rešiti hitro, tudi s kvantnim računalnikom, bi moral rešiti
  185. u185 določen — kriptografske probleme, za katere verjamemo, da so težki celo za kvantne računalnike.« Prav? In zanju je bilo to nekaj pozitivnega, kajti ves paradoks ognjenega zidu iz leta prej, iz leta 2012, je govoril, da če bi lahko dekodiral Hawkingovo sevanje, recimo črne luknje, ki je večinoma, ne pa povsem izhlapela,
    The Firewall Paradox black hole slide
    1:08:33 · The Firewall Paradox black hole slide · A video-still slide titled "The Firewall Paradox" credits Almheiri, Marolf, Polchinski, Sully 2012. It shows a black hole as a black disc with two red concentric circles over a starry background. A cartoon girl in a blue dress is shown at the horizon, backed by a block of flames. Wavy lines represent radiation, one outside and one inside the horizon. This illustrates the idea that an infalling observer would meet a "firewall" at the horizon.
  186. u186 bi moralo tvoje dejanje dekodiranja imeti dramatičen učinek, ko — če potem skočiš v črno luknjo. Kajne? Povzročiti bi moralo ta razpad prostora-časa na dogodkovnem obzorju. Na to se tu nanaša ognjeni zid. Prav? Torej sta rekla: »Ne,
  187. u187 v praksi,« pri čemer je »v praksi« tu relativen izraz, ampak: »Tega ognjenega zidu ne boš mogel ustvariti, ker moraš rešiti eksponentno težek problem.« Prav? Potem me je to vprašanje zelo pritegnilo. Izboljšal sem njun argument. Njun prvotni argument se je pravzaprav opiral na precej zahteven rezultat iz moje doktorske disertacije iz leta 2004. Tako da nisem imel druge izbire, kot da me začne zanimati,
  188. u188 kajne? Ampak izboljšal sem njune rezultate, tako da moja doktorska disertacija ni bila več potrebna. Potrebuje samo ... Ampak potem me je začelo zanimati, kako težek je ta problem v resnici za kvantni računalnik, kajne? Zdi se verjetno težek, ampak ali bi lahko upali, da brezpogojno dokažemo, da je težek? Ali
  189. u189 bi dokaz njegove težavnosti zahteval dokaz, da P ni enako PSPACE ali kaj podobnega? Prav? Zdi se torej, da imamo zaradi nedavnega napredka umetne inteligence zdaj odgovor na to vprašanje. Prav? In odgovor je, da če bi veljalo P je enako PSPACE, bi bil Harlow-Haydenov problem dekodiranja lahek. Prav? Potem bi bilo
    Man gesturing in front of a mathematics chalkboard
    1:10:03 · Man gesturing in front of a mathematics chalkboard · A video still shows a man with glasses and tousled graying hair, wearing a blue-gray collared shirt. He is speaking animatedly with one arm raised, in an office or classroom. Behind him is a framed blackboard covered in chalk math notation, with a hexagonal wall decoration, a door and a white chair on the left.
  190. u190 lahko ustvariti ta ognjeni zid in njun argument, zakaj je to težko, ne bi več veljal. Ko sem torej to dojel in Danielu Harlowu poslal sporočilo, da mu povem, je takoj odpisal: »No, zakaj bi me to zanimalo? Saj P ni enako PSPACE, kajne?« Kajne? Meni pa se je zdelo: »Stari,« veste,
  191. u191 kajne? Ker nas v računalništvu zanima, kaj bi bilo potrebno, da bi to dokazali, kajne? In to pravi, da če hočeš pokazati, da je ustvarjanje ognjenega zidu težko, moraš rešiti ta osrednji odprti problem računske zahtevnosti. Dokazati moraš, da P ni enako PSPACE. Nekaj, kar kljub vsemu
  192. u192 napredku umetne inteligence pri matematiki v zadnjih mesecih zelo opazno še vedno ni bilo storjeno. Curt: Ali nisi na Columbii rekel, da je drugi zakon morda posledica računske neobvladljivosti? In mislim, da si rekel, da prihaja prednatis. Scott: Ja.
  193. u193 Curt: Bil sem malo — Scott: Ja. Torej ja, tega še vedno nismo objavili. Ampak vemo. Imamo argument, da obstajajo — da so določene situacije, v katerih lahko dobiš vedenje, ki je videti kot drugi zakon, kajne? Videti je, kot da entropija narašča. Prav? Pa vendar
  194. u194 bi lahko, če bi veljalo P je enako NP, razkril, da je to iluzija, kajne? Dejansko bi lahko zgradil tako imenovanega Maxwellovega demona. Toploto bi lahko pretvarjal nazaj v delo, kajne? Lahko bi ... Torej so situacije, o katerih smo razmišljali, vključevale
    Smiling man waving in front of a chalkboard
    1:12:10 · Smiling man waving in front of a chalkboard · A video still of a man with glasses and a blue collared shirt, smiling and speaking with one hand raised and blurred by motion. Behind him is a blackboard covered in handwritten math, with a hexagonal wall decoration and a door to the left. A caption box in the lower left gives a website for links mentioned.
  195. u195 recimo klasični reverzibilni celični avtomat. Prav? Lahko si predstavljamo, tako kot v klasičnem termodinamičnem scenariju, da imaš kup plinskih molekul, ki se odbijajo po škatli, kajne? Začnejo lahko v stanju z zelo nizko entropijo, recimo z vsemi delci zbranimi v kotu — v enem kotu
  196. u196 škatle. Potem pa se z difuzijo razširijo. Razporedijo se po škatli, kajne? Običajno bi to opisali tako, da se je entropija sistema povečala, kajne? Energija je ostala enaka, entropija pa se je povečala. In ja, če bi dovolj dolgo čakal, bi se sčasoma po naključju
  197. u197 vsi delci spet zbrali v kotu. Entropija bi se zmanjšala, ampak to bi običajno trajalo eksponentno dolgo, kajne? Torej v bilijonu let skoraj zagotovo ne bi videl, da bi se to zgodilo. Prav? Potem pa klasični miselni poskus z Maxwellovim demonom pravi:
  198. u198 »Kaj pa, če na sredino škatle postavimo pregrado, kajne? V pregradi so majhna vratca in tam je mali demon, ki samo opazuje in vsakič, ko delec — ko plinska molekula potuje z leve na desno, odpre vratca ravno dovolj
  199. u199 dolgo, da spusti to molekulo skozi.« Prav? Če molekula potuje z desne na levo, pa pusti vratca zaprta, kajne? In potem se zdi, da bi temu demonu uspelo zmanjšati entropijo v škatli, morda celo v času, krajšem od astronomskega, kajne? Prednostno bo
  200. u200 premikal delce na desno in zmanjšal entropijo v navideznem nasprotju z drugim zakonom. Prav? Torej, kako je s tem, kajne? To je bila velika uganka v fiziki, za katero so po mojem potrebovali večji del stoletja, da so jo povsem razjasnili. Prav? Potem ko jo je zastavil Maxwell, je o njej razmišljal
  201. u201 Szilard, bolj znan po zamisli za atomsko bombo v tridesetih letih. Tu sta bila Bennett in Landauer in ... Torej so te velike osebnosti pojasnjevale, kaj se dogaja. In kar so
    IEEE-style page for Landauer's "Irreversibility and Heat Generation in the Computing Process"
    1:14:52 · IEEE-style page for Landauer's "Irreversibility and Heat Generation in the Computing Process" · A screenshot of a journal article page for R. Landauer's 1961 IBM Journal of Research and Development paper. It shows the abstract, which argues that logically irreversible computing operations require a minimum heat generation of about kT per irreversible function, along with citation metrics and publication details. A overlay badge reads "Links to everything curtjaimungal.com", suggesting a video still.
  202. u202 nazadnje povedali, je, da je samo videti, kot da entropija pada. V resnici drugi zakon velja vedno in povsod. In če vprašaš: »Kam gre entropija, kajne? Entropija, za katero se zdi, da je zaradi demonovih dejanj izginila iz škatle.« Odgovor na to vprašanje
  203. u203 je, da je nazadnje šla v demonov spomin. Prav? Ko demon odloča, ali odpreti škatlo, ali zapreti škatlo, če razmisliš, kako ga izvesti — kako dejansko zgraditi tega demona, si mora demon bodisi zapomniti informacijo o tem, ali je delec prihajal z leve ali z
    Man gesturing in front of a mathematics chalkboard
    1:15:41 · Man gesturing in front of a mathematics chalkboard · A video still shows a man with glasses and a blue-gray collared shirt, smiling and speaking while pointing with one raised hand. Behind him is a chalkboard covered in handwritten mathematical notation, in an office with a door, a light switch and a hexagonal wall decoration.
  204. u204 Maxwellov demon in psevdoentropija
  205. u205 desne, in potem entropija preide v njegov spomin, ali pa mora odvajati toploto. In potem je entropija prešla iz demona v njegovo okolje. Prav? V vsakem primeru pa je skupna entropija vesolja ostala enaka ali narasla, natanko tako, kot zahteva drugi zakon. Prav?
  206. u206 Torej, zdaj ti lahko povem o situaciji, o kateri smo razmišljali. In sicer, prav, ampak mi ... Kaj pa, če je — najprej, gre za klasični reverzibilni celični avtomat, prav? In spet imamo tega demona. Prav, ampak zdaj rečemo: »Glej, predpo... Predpostavimo, da demon pozna začetno stanje plinskih molekul,
  207. u207 kajne?« Ve, kje so bile na začetku. Pozna ustrezne fizikalne zakone, kajne? Torej jih lahko sam simulira, kajne? Lahko izvede ustrezne izračune in — Curt: Celotno mikrostanje? Scott: Oprosti. Moral bi reči, da demon ve, da so bili delci, recimo,
  208. u208 zbrani v kotu škatle, vendar njihovega mikrosta­nja onkraj tega ne pozna nujno. Prav? Tako. Prav. Zdaj pa bomo predpostavili, da je P enako NP. Prav? In če je P enako NP, potem, ko je demon naredil vse, kar sem pravkar povedal, in ima v spominu vse te informacije o tem, kdaj se delci
  209. u209 približajo levi ali desni strani vratc ali karkoli že, je zdaj pred računskim problemom, kajne? Ta je: »Katero zaporedje — oziroma katero začetno stanje plinskih molekul bi privedlo do zaporedja opažanj, ki sem jih zabeležil?« Prav? In to bo na splošno izjemno težek računski problem, kajne? Lahko bi
  210. u210 vključeval iskanje z grobo silo po vseh mogočih začetnih stanjih plinskih molekul. Po vseh mogočih začetnih stanjih z nižjo entropijo. Iskanje takega, ki bi privedlo do natanko tega zaporedja opažanj. Prav? Ampak če bi bilo P enako NP ali, še šibkeje, če,
  211. u211 kot pravimo, ne bi bilo enosmernih funkcij ali generatorjev psevdonaključnosti, prav, potem bi bil prav takšen problem učinkovito rešljiv, kajne? Demon bi se potem lahko izognil iskanju z grobo silo, kajne? In v času, krajšem od eksponentnega, v polinomskem času, bi lahko ugotovil začetno stanje molekul.
    First page of "A Pseudorandom Generator from Any One-Way Function"
    1:18:25 · First page of "A Pseudorandom Generator from Any One-Way Function" · A video still shows the first page of a 1999 SIAM Journal on Computing paper by Håstad, Impagliazzo, Levin and Luby. The abstract says a pseudorandom generator can be built from any one-way function. Because a one-way function is easy to build from a pseudorandom generator, the two exist if and only if each other exist. A faint grey overlay near the bottom centre says "Every link from this episode" with a partly legible website name.
  212. u212 In pri tem bi moral stisniti svoj spomin, kajne? Ko demon reši ta računski problem, lahko vse tiste bite v njegovem spominu, s katerimi smo zadostili drugemu zakonu, ko smo rekli: »No, tja je šla entropija,« spet stisnemo, kajne? In
  213. u213 zdaj rečeš: »No, čakaj malo. Kje je zdaj entropija?« Kajne? Kam je zdaj šla? In mislim, da bi fizik morda rekel: »Prav, mogoče je to domiselno,« ampak ga to ne bi preveč vznemirilo, ker bi ... Verjetno bi rekel: »No, samo razkril si, da ta entropija
  214. u214 že od vsega začetka sploh ni bila prava entropija.« Kajne? Pravzaprav imamo v teoretičnem računalništvu za to celo ime. Temu pravimo psevdoentropija. Prav? To je tisto, kar ustvari generator psevdonaključnih števil, kajne? Biti, ki
    Man speaking in front of math-covered chalkboard
    1:19:47 · Man speaking in front of math-covered chalkboard · A video still of a man with dark, graying hair and dark-framed glasses, wearing a blue button-up shirt. He gestures with both hands, which are blurred by motion, while speaking toward the camera. Behind him is a chalkboard filled with handwritten mathematical notation. A blurred dark caption bar sits at the lower center.
  215. u215 so videti enakomerno naključni, a imajo v resnici precej krajši opis. Kajne? V tem scenariju bi torej vzeli entropijo, vzeli bi tisto, kar je v termodinamični situaciji videti kot entropija, in razkrili, da je bila v resnici ves čas samo psevdoentropija. Kajne? V tem smislu
  216. u216 torej ne bi kršili drugega zakona, ampak bi ga nekako obšli. V nekem smislu bi ga naredili nepomembnega. Obstaja pa nekaj pomembnih zadržkov: v resničnem življenju lahko kaotični učinki preprečijo delovanje tega pristopa, kajne? Recimo,
  217. u217 če bi moral začetna stanja delcev poznati z neskončno natančnostjo, da bi izračunal, kaj se zgodi, potem tega morda še vedno ne bi mogel narediti, tudi če je P enako NP, kajne? In če v sistem nenehno vstopa kvantnomehanska negotovost, bi tudi to lahko onemogočilo ta pristop, prav?
  218. u218 Ta pristop torej deluje predvsem za klasični dinamični sistem, ki ni podvržen kaosu. Bistvo pa je, da če v naravi najdemo primer takega sistema, bi lahko bilo tisto, kar je v njem videti kot drugi zakon, v svetu, kjer je P enako NP, dejansko kršeno. Curt: Profesor. Hvala, da ste mi namenili toliko časa.
  219. u219 Scott: Seveda, seveda. Curt: In hej, glede zavesti. Scott: Ojoj. Prav. Misliš, samo še eno lahko vprašanje za konec? Curt: Tako. Ne, ne, gre za nekaj, kar si že raziskoval, ta vrata XOR in IIT. Torej pravijo, da imajo ta vrata XOR visoko stopnjo zavesti. Vedno sem se spraševal: prav, imajo visoko vrednost fi, prav? Ampak česa se potem zavedajo? Recimo,
  220. u220 česa bi po njegovem rekla, da se zavedajo? Je to samo nekaj takega: »Tukaj sem, sem super zavesten«? Ampak običajno se zavedaš nečesa. Scott: Prav. Torej sprašuješ o teoriji integrirane informacije, ki je teorija zavesti ali vsaj tega, kateri fizični sistemi so zavestni in kateri niso. Predlagal jo je človek po imenu Giulio Tononi, in
  221. u221 okoli te teorije je zgradil celo skupnost. Ozadje tvojega vprašanja pa je, da se mi zdi ta teorija preprosto napačna, prav? Kar je na neki način bolje od mnogih, mnogih teorij zavesti,
    Smiling man in front of a math-covered chalkboard
    1:22:32 · Smiling man in front of a math-covered chalkboard · A video still shows a man with dark, graying hair and dark-rimmed glasses, wearing a blue button-up shirt. He is smiling and appears to be speaking, close to the camera. Behind him is a chalkboard with handwritten math, including a bell-shaped curve, and a tan door and a hexagonal wall decoration are to the left.
  222. u222 Zakaj je IIT napačna
  223. u223 ki niso niti napačne, kajne, ki so preveč meglene, da bi sploh lahko bile napačne. Mislim, da ta dejansko tvega in daje napovedi, ki so preprosto absurdne, kajne? Zlasti jedro IIT je ta številčna mera, imenovana fi, ki naj bi jo lahko izračunal za katerikoli fizični sistem in bi ti povedala, koliko
  224. u224 zavesti je v tem sistemu, prav? In obstaja nekaj argumentov zanjo, med drugim naj bi imeli veliki možgani višjo vrednost fi kot mali možgani. Prav, ampak tu je tudi ogromno nejasnosti, kajne? Sama definicija fi se je od ene različice IIT do naslednje nenehno spreminjala.
  225. u225 Trdijo, da je to mero mogoče izpeljati iz aksiomov. Ni izpeljana iz aksiomov. Članek samo našteje nekaj aksiomov, potem pa se na neki točki preprosto pojavi fi, z — kajne, to je nekakšna psevdomatematika, in to je res nadležno. Curt: Kot članek OpenAI.
    Man in glasses speaking in front of chalkboard
    1:23:32 · Man in glasses speaking in front of chalkboard · A still from a video shows a man with dark hair and black-rimmed glasses, wearing a light blue collared shirt. He is mid-speech and gesturing with one hand. Behind him is a chalkboard filled with handwritten math, including a probability-style bound and a note about choosing something, which suggests a lecture or technical talk.
  226. u226 Scott: No, ja, ampak za članke OpenAI mislim, da so vsi — večina jih je dejansko pravilnih, kajne? Če — to je tisto neverjetno. Mislim, v bližnji prihodnosti bomo vedeli z večjo gotovostjo. Ampak ti članki o IIT po mojem formulo za ta fi v bistvu preprosto potegnejo od nikoder. Prav, ampak potem
  227. u227 mi — ko predlagajo to formulo, lahko pogledamo, kaj napoveduje, kajne? In poanta mojih zapisov o IIT na blogu, to je bilo pred 12 leti, je bila, da lahko zlahka sestaviš primere sistemov, ki imajo veliko višjo vrednost fi kot recimo naši možgani, pa očitno ne počnejo ničesar zavestnega. So
    Blog text critiquing Integrated Information Theory of consciousness
    1:24:26 · Blog text critiquing Integrated Information Theory of consciousness · A video still shows a web page of dense text arguing that Integrated Information Theory (IIT) is a serious but failed attempt at the Pretty-Hard Problem of Consciousness. The author says IIT predicts vast consciousness in simple systems, such as those applying parity-check codes, and even more than in humans. A banner reading "Links to everything curtjaimungal.com" covers part of the lower text.
  228. u228 samo velikanska mreža vrat XOR, prav? Ali kaj podobnega. Kot prazna stena ali enotna stena logičnih vrat, ki ne počnejo nič zanimivega, kajne? In potem bi rekel: »Če — če mi boš povedal, da
  229. u229 ima to več zavesti kot mi, o čem se potem sploh še pogovarjamo, kajne?« Kaj je — no, tisto, kar zdaj mislimo z besedo »zavest«, se zdi tako nepovezano s tem, kar sem mislil, da mislimo z besedo »zavest«, da
  230. u230 mi moraš zdaj povedati, zakaj bi me ta stvar morala zanimati. Karkoli že je, kajne? In Tononi je napisal cel odgovor na mojo kritiko, njegov odgovor pa je bil, presenetljivo, da je to neprijetno posledico preprosto v celoti sprejel. S tem mislim, da pravi: »Scott je zgrešil, ker se je zanašal na svojo intuicijo, namesto tega pa bi se moral zanašati na teorijo.
  231. u231 Teorija pravi, da je ta stena vrat XOR 1.000-krat bolj zavestna kot katerikoli človek, torej je,« kajne? Tvoje vprašanje pa je bilo: »Prav, in česa se stena zaveda?« Zdi se mi, da je to bolj vprašanje zanj kot zame. Mislim, mogoče se zaveda svojega lastnega XOR —
  232. u232 Curt: Zaveda se, kako zelo Scott ne mara te teorije. Scott: Morda se zaveda svoje lastne XOR-ovskosti, svojega lastnega doživljanja tega, da je prazna stena. Curt: Ne vem. Prav. No, profesor, bilo je zelo zabavno. Lep dan in srečno — Scott: Hvala. Hvala. Tudi tebi.
    Man in glasses smiling before a chalkboard of equations
    1:26:06 · Man in glasses smiling before a chalkboard of equations · A video still shows a man with dark-rimmed glasses and a blue collared shirt, mouth open as if speaking or laughing, close to the camera. Behind him is a chalkboard with handwritten math and logic notation, in an office with a wooden door and a hexagonal wall decoration.
  233. u233 Curt: Srečno tvojemu sinu — Scott: Hvala. Cenim to. Curt: ... pri trolanju tvoje žene, njegove mame. Scott: Ja. Hvala. Prav. Kot vedno se je bilo lepo pogovarjati s tabo, Curt. Curt: Lepo se imej. Scott: Prav. Okej, adijo. Curt: Lepo se je bilo pogovarjati s tabo. Če želite dostop do naslednjega pogovora pred vsemi drugimi ter moja dejanska mnenja o teh teorijah in konceptih, ki jih ne vključujem v intervjuje, obiščite moj Substack, CURTJAIMUNGAL.com. Torej C-U-R-T-J-A-I-M-U-N-G-A-L.com.
  234. u234 In če vas je današnji pogovor pritegnil, je tukaj nekje na zaslonu zdaj epizoda, ki bi si jo jaz ogledal naslednjo. Uživajte.
    1:26:55

Izvirnik

V okolici

arxiv-1009.0246arxiv-0709.0749arxiv-0704.0229The Information paradox: A Pedagogical introductionSteven Strogatz o človeški plati matematikeSteven StrogatzScott Aaronson: Matematična apokalipsa – bo inteligenca sploh še pomembna?Paradoks požarnega zidu AMPSNew lower bounds for the border rank of matrix multiplicationKvantno popravljanje napakKomplementarnost črnih lukenjInsightful D-branesGeometrijska teorija zahtevnostiExplicit lower bounds via geometric complexity theoryDekodiranje Hawkingovega sevanjaBlack Holes as Mirrors: Quantum Information in Random SubsystemsBetter late than never: information retrieval from black holes2012. Full version available at arXiv:1209.5993P ?= NPmath/preprints/The-Unique-Games-Theorem-September-23-2026/paper.pdf at main · openai/mathKvantno računanje proti ognjenim pregradamZnanstveno avtorstvoProblem P proti NPOpenAIMatematično razumevanjeMatematika s pomočjo umetne inteligencePravkar se je zgodil najpomembnejši trenutek v zgodovini matematikeScott Aaronson o tem, da je umetna…Matematika s pomočjo umetne…Matematično razumevanjeOpenAIProblem P proti NPZnanstveno avtorstvoKvantno računanje proti požarnim…math/preprints/The-Unique-Games-T…P proti NP: pregled Scotta Aaronsona2012. Full version available at…Better late than never…Black Holes as Mirrors: Quantum…Dekodiranje Hawkingovega…Explicit lower bounds via…Geometrijska teorija…Insightful D-branesKomplementarnost črnih lukenjKvantno popravljanje napakNew lower bounds for the border…Paradoks požarnega zidu AMPSScott Aaronson: Matematična…Steven StrogatzSteven Strogatz in Grant Sanderson o…The Information paradox: A…arxiv-0704.0229arxiv-0709.0749arxiv-1009.0246

topic

Matematika s pomočjo umetne inteligence

Matematika s pomočjo umetne inteligence uporablja umetno inteligenco za odkrivanje, dokazovanje, preverjanje ali razlaganje matematičnih rezultatov.

Tema1 virEn sam vir

topic

Matematično razumevanje

Razumevanje matematičnih idej, njihovih medsebojnih povezav in razlogov za veljavnost rezultatov.

Tema2 vira1 razhajanjeŠe brez izvirne raziskave

topic

OpenAI

Organizacija, ki razvija in uvaja sisteme umetne inteligence.

Tema3 viri2 neodvisni pričiŠe brez izvirne raziskave

topic

Problem P proti NP

Problem v teoriji računske zahtevnosti, ki sprašuje, ali je mogoče vsak odločitveni problem, katerega rešitve je mogoče preveriti v polinomskem času, tudi rešiti v polinomskem času.

Tema3 viri2 neodvisni priči

topic

Znanstveno avtorstvo

Znanstveno avtorstvo pripisuje zasluge in odgovornost za prispevke k znanstveni objavi.

Tema1 virEn sam vir

source

Kvantno računanje proti ognjenim pregradam

Vir zagovarja stališče, da miselnega eksperimenta AMPS z ognjeno pregrado v praksi ni mogoče izvesti, ker kvantni izračun, ki bi ga opazovalec med padanjem v črno luknjo potreboval za dekodiranje Hawkingovega sevanja, zahteva čas, eksponenten v entropiji črne luknje. Avtorji predlagajo računsko merilo za efektivno teorijo polja, po katerem opazljivk, ki posameznemu opazovalcu računsko niso dostopne, ni treba predstaviti s komutirajočimi operatorji. To preverijo na modelih vezij, pri zahtevnosti popravljanja napak in v geometrijah črnih lukenj ter sklenejo, da močnejše različice eksperimenta AMPS ni mogoče izvesti.

Raziskava

source

P ?= NP

Vprašanje P proti NP je, ali je mogoče vsak problem, pri katerem imajo pritrdilni odgovori hitro preverljive dokaze, tudi hitro rešiti. Dokaza ni ne za eno ne za drugo možnost, večina strokovnjakov pa meni, da P ni enak NP. Dosedanji napredek obsega dokazane spodnje meje in ovire, ki pojasnjujejo, zakaj znane dokazne tehnike tega vprašanja ne morejo razrešiti.

Raziskava

To besedilo je napisano z umetno inteligenco.

Objavljeno v: Zdaj