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AISが重要なタスクを引き受けることに満足していると感じることはありますか？

国の国境によって分割された世界の地図を想像してください。同一の色に触れることなく、各国を埋めるために何色を埋める必要がありますか？ 答えは4です。確かに、マップがどのように見えても、4色で常に十分です。しかし、これを証明するには、数学の分裂が必要でした。 4色の定理は、それが知られているように、コンピューターを使用して証明された最初の主要な結果でした。 1976年の証拠により、問題は数千のマップアレンジメントになり、それぞれがソフトウェアによってチェックされました。 当時の多くの数学者は武装していました。証明の核が知らないマシンの後ろに隠れている場合、彼らは主張したのでしょうか？おそらくこのプッシュバックのために、コンピューター支援の証拠は少数派の追求であり続けています。 しかし、それは変化し始めているかもしれません。 「AIは数学のやり方を完全に変えようとしている可能性がある」と報告しているため、最新世代の人工知能はこの議論を頭に変えています。なぜ、その支持者に尋ねるのは、私たちが彼らの仮定とショートカットで、欠陥のある人間の数学を信頼するべきですか？ 数学のAIをめぐる議論は、社会が直面しているより大きな問題の縮図です 当然、誰もがこの提案に同意するわけではありません。そして、数学でのAIの使用をめぐる議論は、社会が直面しているより大きな問題の縮図です。マシンを引き継ぐのが適切なのはいつですか？ハイテク企業は、AIエージェントが請求書の処理から休暇までの日常的なタスクを引き受けることにより、drudgerを削除することをますます約束しています。しかし、私たちが彼らに私たちの一日を走らせようとしたとき（「「輝きと欲求不満の閃光」を参照：AIエージェントに私の一日を走らせた」）、これらのエージェントはまだ完全に仕事に至らないことがわかりました。 クレジットカードまたはパスワードを不透明なAIに渡すことでコントロールを放棄すると、4つのカラープルーフと同じ不安感が生まれます。今のみ、私たちはもはや地図を着色していませんが、新しい領域を調査するときにそのエッジを見つけようとしています。私たちが機械に頼ることができるという証拠は、地平線上で私たちを待っていますか、それとも単に「ここにいるドラゴン」のデジタルバージョンですか？ トピック：人工知能/テクノロジー #AISが重要なタスクを引き受けることに満足していると感じることはありますか