論文の概要: A Triumvirate of AI Driven Theoretical Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19973v1
• Date: Thu, 30 May 2024 11:57:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-02 14:30:04.749293
• Title: A Triumvirate of AI Driven Theoretical Discovery
• Title（参考訳）: AIによる理論的発見の試み
• Authors: Yang-Hui He,
• Abstract要約: 近い将来、AIに取って代わられる危険はないが、人間の専門知識とAIアルゴリズムのハイブリッドは、理論的な発見の不可欠な部分になる、と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have seen the dramatic rise of the usage of AI algorithms in pure mathematics and fundamental sciences such as theoretical physics. This is perhaps counter-intuitive since mathematical sciences require the rigorous definitions, derivations, and proofs, in contrast to the experimental sciences which rely on the modelling of data with error-bars. In this Perspective, we categorize the approaches to mathematical discovery as "top-down", "bottom-up" and "meta-mathematics", as inspired by historical examples. We review some of the progress over the last few years, comparing and contrasting both the advances and the short-comings in each approach. We argue that while the theorist is in no way in danger of being replaced by AI in the near future, the hybrid of human expertise and AI algorithms will become an integral part of theoretical discovery.
• Abstract（参考訳）: 近年、純粋数学や理論物理学などの基礎科学におけるAIアルゴリズムの利用が劇的に増加した。 数学的科学は厳密な定義、導出、証明を必要とするため、データとエラーバーとのモデリングに依存する実験的な科学とは対照的である。 本稿では, 数学的発見へのアプローチを, 歴史的事例から着想を得た「トップダウン」「ボトムアップ」「メタ数学」に分類する。 われわれは過去数年間の進歩のいくつかをレビューし、それぞれのアプローチの進歩と欠点を比較して比較した。 近い将来、AIに取って代わられる危険はないが、人間の専門知識とAIアルゴリズムのハイブリッドは、理論的な発見の不可欠な部分になる、と我々は主張する。

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