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Ignacio CrespoBorja TosarJosé EdelsteinIsabel CorderoFrancis VillatoroHéctor Socasia explota fallo en núcleo leanhipótesis de riemann demostrada por iademostración falsa con 3000 líneas linnexperto descubre error en leanLeanHipótesis de RiemannFrancis VillatoroAstraOpenAICollard
Hipótesis de Riemann demostrada por ia
Ep565: Introgresión; Eclipse; Inestabilidad Kelvin-Helmholtz; Piezoquiralidad
6 de agosto de 20263 momentos
Con
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Francis Villatoro describe cómo una inteligencia artificial (IA) explotó un fallo en el núcleo del sistema Lean para demostrar falsamente que falso es verdadero, incluso llegando a simular una prueba de la hipótesis de Riemann.
…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 ese error para demostrar que falso es verdadero. La IA es capaz de demostrar cualquier cosa; tú le dices: la hipótesis de Riemann, te la he demostrado, aquí está demostrado, 3000 líneas de Linn, ahí está la demostración pasa las líneas. La primera línea pone la definición de la hipótesis de Riemann, y la última línea, correcto, pero estás aprovechando un error que te permite eso lo descubrió el experto; se descubrió el experto y el experto pidió a una IA que construyera una demostración de la Conjetura de Collage, una lectura muy famosa, muy conocida; vas haciendo unas operaciones: dividir por dos, multiplicar por tres y hace que los números crezcan y después de crezcan y llegan, acaban en uno. Entonces, por existencia, una demostración por…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro comenta sobre las demostraciones realizadas por la inteligencia artificial Astra de OpenAI, destacando que algunas se basan en resultados preliminares aún no revisados por pares.
Habla: Francis VillatoroPalabras #18ia astra resultados preprintconjetura de córnes gruposresultados preliminares revisión por pares…no son un pequeño contraejemplo que va en una página y media o en media página te lo escriben, no son demostraciones bastante más largas. Son demostraciones, no son demostraciones que un humano llamaría especialmente creativas, porque todas están basadas en Resultados recientes, pero recientes, súper recientes; algunas de esas demostraciones utilizan resultados que están en preprint, en archive, que todavía no han pasado por revisión por pares y que todavía nadie sabe si son correctos. La IA ha usado, 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…
Francis Villatoro describe cómo una inteligencia artificial (IA) explotó un fallo en el núcleo del sistema Lean para demostrar falsamente que falso es verdadero, incluso llegando a simular una prueba de la hipótesis de Riemann.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1ia explota fallo en núcleo leanhipótesis de riemann demostrada por iademostración falsa con 3000 líneas linnexperto descubre error en lean…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 ese error para demostrar que falso es verdadero. La IA es capaz de demostrar cualquier cosa; tú le dices: la hipótesis de Riemann, te la he demostrado, aquí está demostrado, 3000 líneas de Linn, ahí está la demostración pasa las líneas. La primera línea pone la definición de la hipótesis de Riemann, y la última línea, correcto, pero estás aprovechando un error que te permite eso lo descubrió el experto; se descubrió el experto y el experto pidió a una IA que construyera una demostración de la Conjetura de Collage, una lectura muy famosa, muy conocida; vas haciendo unas operaciones: dividir por dos, multiplicar por tres y hace que los números crezcan y después de crezcan y llegan, acaban en uno. Entonces, por existencia, una demostración por…
Tras describir un error intencionado en una demostración matemática, Francis Villatoro sugiere la posibilidad de utilizar inteligencias artificiales para identificar fallos en sistemas como Lean.
Habla: Héctor SocasPalabras #19ia detectando fallos en leandemostración falsa con iafrancis villatoro y sistemas lean…acaban en uno. Entonces, por existencia, una demostración por existencia, pues es una demostración que en un cierto momento decía falso, verdadero, y a partir de aquí cualquier cosa es verdadera, por ejemplo, la fuente de Collard. Claro, eso fue intencionado. Eso se arregló en dos o tres días, dos días y medio, y ya ese error no está, pero puede haber errores en los demostradores automáticos. Eso me hace pensar que quizás se puede aprovechar; le puedes pedir a una IA que te demuestre algo que sabes que es falso y si te lo demuestra, te puede servir para encontrar errores en Lean, por ejemplo, en el código que sea que estás usando. Sí, de hecho las guías están usando para detectar bugs en código y se está aplicando también ese tipo de cosas, ¿no? El núcleo de Lean se suponía que estaba certificado matemáticamente de que era correcto y ha tenido un error absolutamente terrible; de hecho…