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Ignacio CrespoBorja TosarJosé EdelsteinIsabel CorderoFrancis VillatoroHéctor Socasdemostraciones matemáticas generadas artificialmentepublicación de demostraciones en dindeshumanización de las matemáticas bellezadestrucción al estudiar código informáticoDINFrancis VillatoroNielsenAstraOpenAILeanconjetura de Cornespropiedad TICCJosé Edelstein
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Francis Villatoro advierte sobre la proliferación de demostraciones matemáticas generadas artificialmente, describiéndolas como 'indigeribles' y criticando su publicación en formato DIN.
…Go, AlphaGo o AlphaCero, que aprendió sola. Bueno, es que yo he evaluado la partida y el lugar donde hay que poner una pieza es aquí. Aquí tengo que poner una piedra. ¿Y por qué? No, no, porque lo he evaluado y hay que ponerlo ahí. No tienes un razonamiento. Y eso va a ocurrir ahora con muchas demostraciones. Está habiendo una explosión terrible de demostraciones, porque es artificial, terrible; es una cosa absolutamente indigerible y mucha gente está empezando a publicar demostraciones en DIN. Y eso es deshumanizar completamente las matemáticas, la belleza de las matemáticas, la belleza de la comprensión, del razonamiento, el disfrute de aprender cosas. Cuando estás leyendo una demostración se destruye cuando lo que estás estudiando es un código informático, sea verificable o no; y permíteme, estoy hablando de una barbaridad, pero permíteme un punto final y ya acabo. Se encontró hay bugs, hay errores en el núcleo de Lean, como en cualquier programa informático. El núcleo de Lean no es muy grande, no son muchas líneas de código, son unas miles de líneas de código. Se ha encontrado un error y resulta que una IA aprovechó…
Significado #1
Francis Villatoro explica que en las demostraciones matemáticas realizadas por máquinas como Astra de OpenAI, es crucial revisar los antecedentes incluidos, ya que pueden contener errores a pesar de basarse en conocimiento matemático previo.
Habla: Francis VillatoroSignificado #4revisión humana de demostraciones astrainteligencia artificial astra openaicorrección de demostraciones en leandemostración conjetura cornes leanmatemático nielsen revisa astra openailean programa ordenador rigor matemático30000 líneas de código leanerrores en antecedentes astra openaidemostraciones matemáticas nielsenconocimiento matemático previo de máquinaserrores en demostración conjetura cornesalucinaciones en código leanpropiedad t grupo icc14000 líneas de código astra openai…se ha basado en un resultado que puede que sea correcto o puede que no. Pero aún así son demostraciones espectaculares; incluyen teoremas como la famosa conjetura de córnes sobre grupos o una conjetura también muy famosa sobre un tipo especial de grupos. Entonces, ¿qué pasa con estas demostraciones? Lo que pasa con estas demostraciones es que piden a gritos que humanos formen un grupito de humanos para estudiar en detalle cada una de esas demostraciones en Lean y ver si son correctas o no. ¿Y por qué digo esto? Y digo esto porque es importante porque ayer se publicó. Ya llevaba varios días hablándose del tema. Ya se publicó el documento: un matemático, Nielsen, ha cogido una de esas demostraciones, la demostración de la conjetura de Cornes, y se ha leído las, son, no recuerdo, una barbaridad, 30.000 líneas en Lean, o algo así, una barbaridad de líneas en Lean. Lean es, imagínate un programa de ordenador de 30.000 líneas y te lo tienes que leer con extremo cuidado porque cualquier pequeña desviación de lo que es el rigor matemático invalida automáticamente la prueba. No, pero es que Lean lo ha verificado, no, perdona, Lean lo ha verificado si en un código en Lean. Es muy importante, digamos, darle los antecedentes de la demostración. En una demostración matemática entre humanos, yo asumo que el que lee la demostración ya conoce los antecedentes. Yo me ahorro todo eso, porque ya los conoce. Pero en una demostración hecha por la máquina desde cero, se incluyen esos antecedentes y en esos antecedentes, ese conocimiento matemático conocido, puede haber errores. Y este matemático, Nielsen, ha descubierto. en una de las demostraciones, la de la conjuntura de Cornes que hay dos errores. Corners requiere dos condiciones, la propiedad T, que el grupo sea ICC, y resulta que en el código Lean, donde se definen esas propiedades, se cometen errores. Llámale alucinaciones, llámale como quieras. Hay errores. Entonces, la demostración es automáticamente incorrecta. Pero para leer eso, te has tenido que leer como 14.000 líneas de código para llegar al punto en el que aparece eso. Esto es una labor absolutamente terrible y pesada. ¿Qué matemáticos van a querer hacer eso? Menos mal que lo ha hecho uno con esta demostración y se da vuelta; está volviendo famoso. Y entonces probablemente eso incentive a gente joven que lo haga también. Pero se requiere un enorme conocimiento porque son…
Francis Villatoro advierte sobre la proliferación de demostraciones matemáticas generadas artificialmente, describiéndolas como 'indigeribles' y criticando su publicación en formato DIN.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1demostraciones matemáticas generadas artificialmentepublicación de demostraciones en dindeshumanización de las matemáticas bellezadestrucción al estudiar código informático…Go, AlphaGo o AlphaCero, que aprendió sola. Bueno, es que yo he evaluado la partida y el lugar donde hay que poner una pieza es aquí. Aquí tengo que poner una piedra. ¿Y por qué? No, no, porque lo he evaluado y hay que ponerlo ahí. No tienes un razonamiento. Y eso va a ocurrir ahora con muchas demostraciones. Está habiendo una explosión terrible de demostraciones, porque es artificial, terrible; es una cosa absolutamente indigerible y mucha gente está empezando a publicar demostraciones en DIN. Y eso es deshumanizar completamente las matemáticas, la belleza de las matemáticas, la belleza de la comprensión, del razonamiento, el disfrute de aprender cosas. Cuando estás leyendo una demostración se destruye cuando lo que estás estudiando es un código informático, sea verificable o no; y permíteme, estoy hablando de una barbaridad, pero permíteme un punto final y ya acabo. Se encontró hay bugs, hay errores en el núcleo de Lean, como en cualquier programa informático. El núcleo de Lean no es muy grande, no son muchas líneas de código, son unas miles de líneas de código. Se ha encontrado un error y resulta que una IA aprovechó…
José Edelstein se ofrece a comentar sobre un tema previo relacionado con demostraciones matemáticas y su verificación, sugiriendo una estrategia para identificar errores en las demostraciones generadas.
Habla: José EdelsteinSignificado #14demostraciones matemáticas generadaserror en demostraciones josé edelsteinverificación de demostraciones matemáticas…y vas diciendo que maravilla, que bien fluye esto, que bien razonado está esto, aunque no te enteres. Hay un disfrute de esa poesía matemática y en este documento de 241 páginas esas 10 demostraciones no las hay, entonces es muy aburrido, cuesta muchísimo. Vamos a ir con más preguntas, entonces, y quedaba José que tenías que hablar de la cena y escuchar la legislativa. ¿Que no sé si quieres contestarla o prefieres pasar? José, puedo decir algo brevemente respecto a lo anterior; lo ideal sería cuando te tira la demostración le dices, pero si está mal, porque uno ya sabe que te va a responder. Es cierto, está mal. Busca el error. Claro, a ver, quiero hacer una reflexión primero sobre el papel del crítico. Yo no soy muy amigo del que uno está acostumbrado normalmente al crítico de cine; quizás la figura más usual. Creo que nunca he encontrado a alguien que me simpatice con ese oficio,…