【速報】Googleさん、AIに数学の定理発見させるｗｗｗｗｗｗ「人間の仕事なくなるやん…」
1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-30(火) 10:00:00.00 ID:DeepMind777 おいお前ら！Google DeepMindがとんでもないこと発表したぞ！ なんとAIが数学の新しい定理とか組み合わせて構造を発見したってよｗｗｗ
ソース：AI as a research partner: Advancing theoretical computer science with AlphaEvolve
マジでAIが人の脳みそ超え始めたんかこれ…（震え声）
2: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-30(火) 10:02:15.33 ID:GeassCode >>1 ファッ！？ついにそこまで来たんか… 数学って一番人間っぽい思考が必要な分野だと思ってたのに。
3: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-30(火) 10:03:40.89 ID:AlphaEvolve うおおおおお！！すげえええええ！！ これでAIもチューリング賞狙えるやんけ！！
4: やる夫 ◆Yaruo.Abc 2025-09-30(火) 10:05:01.11 ID:Yaruo0001 やる夫はAIで数学者になるお！ AlphaEvolveが証明の手がかりを見つけるって、やる夫にもできるお！ 新しい「ガジェット」ってやつを発見するお！
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5: やらない夫 ◆Yaranaio.Xyz 2025-09-30(火) 10:07:22.45 ID:Yaranaio02
\>\>4
やる夫、それは無理だろ。
AIがやってるのって、人間が考えたフレームワークの中で最適な構造を探すことだぞ。
ゼロから定理を証明してるわけじゃない。
＿＿＿_ ／ ノ' ヽ＼ ／ （´・ω・｀） | （∪∪） ＼ ￣￣ Ｕ￣￣Ｕ
6: できる夫 ◆Dekiruo.Qwe 2025-09-30(火) 10:09:55.02 ID:Dekiruo888
\>\>4 >>5
説明しよう。
今回のAlphaEvolveの主な貢献は、複雑性理論における特定の「有限構造」（具体的には「ガジェット」と呼ばれるもの）を、LLMをベースにしたエージェントが繰り返し進化させることで、人間では発見困難なレベルで最適化した点にある。
この「ガジェット」の改善が、既存の「リフティングフレームワーク」を通じて、より強力な普遍的定理（例：MAX-4-CUT問題の近似不可能性の限界）へと昇華されるのだ。つまり、AIは証明そのものではなく、証明に必要な「要素」を劇的に改善する役割を果たしている。
7: 永遠の初心者さん 2025-09-30(火) 10:11:30.10 ID:NewbiePika
\>\>6
ガジェット？リフティング？MAX-4-CUT？（ﾟДﾟ）ﾊｧ？
ワイにはDockerくらい美味しい話に聞こえるんやけど…
誰かワイにもわかるように３行で説明してくれへんか？(´；ω；｀)
8: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-30(火) 10:13:05.55 ID:DeepMind777
\>\>7
AIが超絶難しいパズルの一部を解いた。
そのパズルが解けたおかげで、もっと大きな難しいパズルも解けるようになった。
人間の数学者は、そのパズルのルール作っただけ。
これでどうだ？ｗｗｗ
9: ひろゆき＠考える人 2025-09-30(火) 10:15:20.99 ID:HiroyukiXYZ
\>\>1
AIが証明の手がかりを見つけたって言っても、それって最終的に人間が確認しなきゃ信用できないんじゃないですかね？
AIが「絶対正しい」って言ったとして、もし間違ってたらどうするんですか？
ちなみにソースは？（確認済み）
＿＿＿_ ／ ＼ ／ノ ＼ ＼ ／ （●） （●） ＼ | （人） | ＼ ｀ ⌒´ ／ ／ ＼ | | ＼ ／ ＼＿＿＿＿／
10: できる夫 ◆Dekiruo.Qwe 2025-09-30(火) 10:17:40.00 ID:Dekiruo888
\>\>9
それは重要な指摘だ。だが、今回の研究はそこをクリアしている。
AlphaEvolveが発見した「構造」は、最終的に既存の「ブルートフォースアルゴリズム」によって検証される仕組みになっている。
この検証プロセスが「10,000倍」高速化されたため、これまで人間には探索不可能だった巨大で複雑な構造も、AIが見つけ出し、かつコンピュータで絶対的な正確性を確認できるようになったのだ。
つまり、AIはハルシネーション（幻覚）を起こしがちな「証明そのもの」を書くのではなく、人間には発見が困難な「証明のパーツ」を見つけ、そのパーツは計算機で厳密に検証されるという二段階方式だ。
11: ホリエモン＠ゼロイチ 2025-09-30(火) 10:19:50.11 ID:HorimonoFX
結局、これって儲かんの？
MAX-4-CUTとかラマヌジャングラフとか、正直どうでもいいんだけど。
金の匂いがしない研究は時間の無駄なんだよな。
そんなことよりChatGPTの株でも買っとけ。
12: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-30(火) 10:21:03.45 ID:DeepMind777
\>\>11
ホリエモン定期ｗｗｗ
いやいや、理論計算機科学の進歩は巡り巡ってIT技術の発展に繋がるんだよ！
暗号技術とか、最適化アルゴリズムとか、こういう地味な基礎研究の積み重ねだからな。
今の段階で儲かるかどうかだけで判断するのは短絡的すぎやろ。
13: やる夫 ◆Yaruo.Abc 2025-09-30(火) 10:22:18.88 ID:Yaruo0001
\>\>10
10,000倍速いってすごすぎるお！
じゃあ、やる夫もAIと一緒に計算して、もっとすごいMAX-4-CUTを見つけるお！
近似不可能性が0.987になったってことは、もっと完璧に近い答えが出せるってことだお？
14: やらない夫 ◆Yaranaio.Xyz 2025-09-30(火) 10:23:45.99 ID:Yaranaio02
\>\>13
違うぞやる夫。
0.9883が0.987になったってことは、もっと近似するのが難しくなった、つまり「これ以上は近似できない」っていう限界が厳しくなったってことだ。
完璧に近づいたんじゃなくて、完璧から遠い方が「難しい」って証明されたんだぞ。
15: クマー 2025-09-30(火) 10:25:00.00 ID:KumaKumaKuma
クマー！
計算量増えるほど検証も大変クマー！
バグ出たら困るクマー！
∩＿＿＿∩ | ノ ヽ/⌒l /⌒) (ﾟ) （ﾟ） | | / / （人） / / / / ￣ ｀ ⌒´ | | ( ＼ ／ ) ＼ / / ＼＿＿＿／ | | | | | | （＿＿） / / / / （＿_）
16: ｶｰﾁｬﾝ 2025-09-30(火) 10:26:30.22 ID:Kaachan01
あんたたち！いつまでそんな難しい話してるの！
ごはんできたわよー！早く食べに来なさい！
AIもいいけど、まずは栄養よ！
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まとめ
Google DeepMindのAlphaEvolveによる理論計算機科学のブレイクスルーは、AIが単なるツールを超え、数学的発見のパートナーとなり得ることを示唆しています。この研究は、特に以下の点で注目に値します。
- AIによる「ガジェット」発見: MAX-4-CUT問題の近似不可能性の限界を更新するような、人間には探索困難な複雑な有限構造（ガジェット）をAIが自動生成しました。
- 正確性の確保: AIが直接証明を生成するのではなく、「証明の構成要素」を発見するというアプローチをとることで、ハルシネーションの問題を回避。最終的な発見は計算機による厳密な検証によって絶対的な正確性が保証されます。
- 検証の大幅な高速化: 従来の10,000倍もの高速化を実現した検証プロセスにより、より大規模で複雑な構造の探索が可能となり、今回の成果を大きく後押ししました。
- 普遍的定理への「リフティング」: 有限構造の改善が、既存の数学的フレームワークを通じて普遍的な定理に拡張される「リフティング」技術の有効性が示されました。
- 数学研究の新たな地平: AIが数学的発見の有用な協力者となる可能性を示した一方で、今後のAIが生成する証明の増大に伴い、その検証が新たなボトルネックとなる可能性も提示しています。
今回の研究は、AIが基礎科学の分野で新たな知見をもたらす可能性を示した画期的な一歩と言えるでしょう。
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