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モンスターが数学のために来たとき

探検する 私の経歴は数学であり、堅実で頑丈な主題であるという評判を持っています。何かが証明されると、それは一般的に永遠に真実のままです。しかし、私の本を研究する過程で、私は数学でさえ、確実性が危険なものになる可能性があることに気付きました。 19世紀には、いくつかの重要な数学の定理が解明され始めました。 2千年の間、ヨーロッパの数学者は自然界からインスピレーションを得ていました。その結果、彼らは特定の事柄が直感的に明らかであると結論付けていました。幾何学的形状は「全体が部分よりも大きい」などのルールに従い、変化率は落下物の滑らかな動きに続きました。しかし、無限や抽象的な側面を扱う場合、これらの仮定はもはや保持されません。 1870年代までに、数学者は、全体と同じサイズの部分のように、厄介な理論的反論を発見しました。本を書いている間に深く掘り下げたとき、私は他の文化が数学的真実の概念を開発するときに、自然界に触発された現実の幾何学に大きく依存しているかどうか疑問に思っていました。中国は、ヨーロッパよりも早く早い段階でヨーロッパよりも早く、負の数（簡単に視覚化できない抽象的な概念などの概念を受け入れていました。幾何学的な直観への依存は、ヨーロッパの数学者にとって事実上トロイの木馬であり、彼らの仕事に欠陥のある仮定を密輸していたことがわかりました。 19世紀には、一部の確立された研究者は、新たな反論を「モンスター」および「常識に対する怒り」として却下しました。彼らは敬遠されるべき迷惑でした。 しかし 時間が経つにつれて、これらのモンスターは避けられなくなり、役に立ちました。現代の研究は現在、これらのかつては無知のアイデアに依存しています。天体物理学には非標準の幾何学的規則が必要であり、確率理論は際限なく予測不可能な変更に基づいています。真実性： Adam Kucharskiは、誤った情報は明らかに私たちの現在の時代では大きな問題であるが、真の情報に関する過度の疑いの同様に厄介な問題に十分な注意が払われていないと言います。ソーシャルメディアで何も信じられないと人々に伝えることができると彼は言います。 Adam Kucharskiの写真。 広告 Nautilusのメンバーは、広告なしの体験を楽しんでいます。今すぐログインまたは参加してください。 過去10年間で、私は多くの時間を費やして、AIのアルゴリズムについて書くことと、場合によっては構築しています。しばしば私を悩ませていることの1つは、一見進歩したAIがそのような基本的なエラーを時々行うことができる理由です。画像認識を取ります。有名なことに、かすかなデジタル透かしを追加すると、AI分類器がギボンのためにパンダのイメージを混乱させる可能性があります。私の本を書いている間、私はこれらのエラーを説明するために2つの特定の仮説に興味を持つようになるAIの研究者であるTony Wangにインタビューしました。第一に、アルゴリズムは、人間を悪いスナップ判断に導くことができる、高速で本能的な精神処理を暗黙的に模倣していた可能性があります。これは、その決定をもう少し反映したアルゴリズムがそのようなエラーを回避できることを示唆します。 2番目の可能性は、AIがまだ十分ではなく、真に「超人」バージョンがこれらのエラーを上回ることでした。現在、現代の研究は、かつては思えるアイデアに依存しています。 広告 Nautilusのメンバーは、広告なしの体験を楽しんでいます。今すぐログインまたは参加してください。 これらの仮説をテストするために、王と彼の同僚は、過去10年間にAIによって習得された複雑なGOのゲームに焦点を当てました。彼らは、上位のゴープレイAIソフトウェアの欠陥を検索する「敵対的な」アルゴリズムをトレーニングすることから始めました。最終的に、彼らはソフトウェアを打ち負かすことができる2つの不条理な戦略を見つけました。それは、アマチュアの人間でさえだまされないような戦略です。しかし、「超人的な」AIプレーヤーは、それが失われた瞬間まで、勝利に自信を持ったままでした。これは、どちらの仮説も正しいことを示唆しています。 GOのように複雑なゲームをプレイできる反射的なAIでさえ、安全ではなく、「超人的な」ソフトウェアはまだばかげたトリックのために落ちました。 AIがどれほどインテリジェントに見えても、予期しない弱点は避けられない可能性があります。私が書き始めたとき 証拠、誤った情報の効果 - 特に、Covid-19パンデミックの最悪の月の間に - 私の心に非常に重要でした。 2021年1月、暴徒は米国議会議事堂を襲撃していましたが、コビッドの否定者は病院の外で医者に嫌がらせをしていました。なぜそんなに多くの人が真実ではないことを信じているのですか？ 広告 Nautilusのメンバーは、広告なしの体験を楽しんでいます。今すぐログインまたは参加してください。 今日、誤った情報と、オンラインで虚偽の洪水に多くの注意が払われています。これに応じて、研究者と政策立案者は誤った信念を減らす方法を求めてきました。しかし、私が見えるほど、この単純な物語は解明されました。ボーカルの少数派は、オンラインで極端な量の誤った情報と陰謀理論を消費しますが、より広い絵は、ほとんどの人が疑わしいものよりも信頼できるニュースソースとはるかに多くの人々に関与していることを示しています。「すべてを疑い、すべてを信じることは、2つの等しく便利なソリューションです。」この不均衡は問題につながります：研究が誤った内容に対する信念のみを測定する場合、の信念を減らす介入 全て 情報は成功しているように見えます。 「ソーシャルメディアで読んだものは何でも信頼できない」と人々に嘘をつくかもしれませんが、真実に対する信頼を損なうという有害な副作用があるかもしれません。20世紀初頭、数学者のアンリ・ポアンカレは、「すべてを疑い、すべてが等しく便利な2つのソリューションであると信じること」と述べました。近年の支配的な焦点は、あまりにも多くを信じるリスクにありましたが、私は過度の疑いの脅威に十分な注意が与えられていないことに気付きました。私たちは、人々が真の情報に外れ、有効な証拠と専門家を無視するというより深い理由を見なければなりません。 広告 Nautilusのメンバーは、広告なしの体験を楽しんでいます。今すぐログインまたは参加してください。 科学がより複雑になるにつれて、真実と信頼の関係はより挑戦的になります。ポアンカレはかつて「最後の普遍主義者」と言われていました。当時存在していた分野のすべての分野で優れている数学者はいません。簡単に言えば、マスターするには数学的なトピックが多すぎるようになりました。同じことが他の科学分野にも当てはまります。気候分析からAIまで、専門家でさえも非常に専門化する必要があります。現在、科学技術は、これまで以上に、専門家、機関、および機械で、信頼の構築と維持に依存しています。 Tasnuva…