テレンス・タオ – ケプラー、ニュートン、そして数学的発見の本質

原作者：Dwarkesh Patel

オリジナルソース：https://www.youtube.com/embed/Q8Fkpi18QXU

このエピソードは、ケプラーが惑星の運動の法則を発見した、まったく独創的で驚くべき方法から始まります。 AI は検証ループが緊密であるため、科学的発見において特に急速な進歩を遂げると時々言われます。しかし、私たちがどのようにして太陽系の形状を発見したかという物語は、正しいアイデアの検証ループがいかに数十年（あるいは数千年）にも及ぶ可能性があるかを示しています。この時期、今日私たちがより優れた理論として知っているものは、実際にはより悪い予測を下すことがよくあります (太陽の周りの円軌道に関するコペルニクスのモデルは、実際にはプトレマイオスの地心モデルよりも正確ではありませんでした)。そして、それがこの認識論的地獄を生き延びる理由は、RL ループに体系化することはおろか、実際に明確に説明するほど十分に理解されていない判断とヒューリスティックの混合によるものです。楽しんでいただければ幸いです。 𝐄𝐏𝐈𝐒𝐎𝐃𝐄 𝐋𝐈𝐍𝐊𝐒 * トランスクリプト: https://www.dwarkesh.com/p/terence-tao * Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/terence-tao-kepler-newton-and-the-true/id1516093381?i=1000756353875 * Spotify: https://open.spotify.com/episode/24xF8YGra2w3HXZYbhgVKU?si=U5V-SgvSQ8eVIcG2Z86wfQ 𝐒𝐏𝐎𝐍𝐒𝐎𝐑𝐒 - ジェーン ストリートは、さまざまなクリエイティブなパズルで視聴者に挑戦するのが大好きです。私のリスナーの 1 人である Shawn は、Jane Street の ResNet チャレンジを解決し、素晴らしいウォークスルーを X に投稿しました (https://x.com/hynwprk/status/2026376546286711206)。これらのパズルのいずれかを自分で試してみたい場合は、現在 https://janestreet.com/dwarkesh で公開されています。Labelbox を使用すると、ドメインに関係なく、ルーブリック ベースの評価を取得できます。これらのルーブリックを使用すると、関心のあるすべての次元についてモデルにフィードバックを提供できるため、モデルが何を考えるかだけでなく、どのように考えるかをトレーニングできます。数学、物理学、金融、心理学など、何に焦点を当てていても、Labelbox が役に立ちます。詳細については、https://labelbox.com/dwarkesh をご覧ください。Mercury は、Insights と呼ばれる新機能をリリースしました。 Insights はお金の出入りを要約し、最大の取引を示し、注意を払う価値のあるものを示します。これは、ビジネスを順調に進めるための非常に摩擦の少ない方法です。詳細については、https://mercury.com/insights をご覧ください。今後のエピソードのスポンサーになるには、https://dwarkesh.com/advertise にアクセスしてください。 𝐓𝐈𝐌𝐄𝐒𝐓𝐀𝐌𝐏𝐒 00:00:00 – ケプラーは高温 LLM でした 00:11:44 – AI スロップの山の中に新しい統合コンセプトがあるかどうかをどうやって知ることができるでしょうか? 00:26:10 – 演繹的なオーバーハング 00:30:31 – 報告された AI の発見における選択バイアス 00:46:43 – AI は論文をより豊かで幅広いものにしますが、深くはなりません 00:53:00 – AI が問題を解決した場合、人間はそこから理解を得ることができるでしょうか? 00:59:20 – 科学者同士が実際に会話する方法には、準形式的な言語が必要です 01:09:48 – テリーの時間の使い方 01:17:05 – 人間と AI のハイブリッドが、ずっと長く数学を支配するでしょう