論文の概要: Correctness, Artificial Intelligence, and the Epistemic Value of Mathematical Proof
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12463v1
- Date: Thu, 12 Feb 2026 22:44:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-16 23:37:53.777606
- Title: Correctness, Artificial Intelligence, and the Epistemic Value of Mathematical Proof
- Title(参考訳): 数学的証明の正確性, 人工知能, 疫学的価値
- Authors: James Owen Weatherall, Jesse Wolfson,
- Abstract要約: 本稿では,数学における形式的正当性の役割を明らかにする数学と論理学の関係について考察する。
自動定理証明器とAIの数学への応用に関する最近の議論において,これらの議論の重要性について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We argue that it is neither necessary nor sufficient for a mathematical proof to have epistemic value that it be "correct", in the sense of formalizable in a formal proof system. We then present a view on the relationship between mathematics and logic that clarifies the role of formal correctness in mathematics. Finally, we discuss the significance of these arguments for recent discussions about automated theorem provers and applications of AI to mathematics.
- Abstract(参考訳): 形式的な証明体系において形式化可能であるという意味では、数学的な証明が「正しい」という認識値を持つことは、必要でも十分でもないと論じる。
次に,数学における形式的正当性の役割を明らかにする数学と論理学の関係について考察する。
最後に、自動定理証明器とAIの数学への応用に関する最近の議論において、これらの議論の重要性について論じる。
関連論文リスト
- Are Language Models Efficient Reasoners? A Perspective from Logic Programming [109.47572890883248]
現代言語モデル(LM)は、強い推論能力を示すが、標準的な評価は、人間のような推論の重要な側面である効率性を見越しながら、正確性を強調する。
本稿では、論理プログラミングのレンズを用いて、LM推論効率を評価するためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-29T15:30:31Z) - DeepTheorem: Advancing LLM Reasoning for Theorem Proving Through Natural Language and Reinforcement Learning [67.93945726549289]
DeepTheoremは、数学的推論を強化するために自然言語を活用する包括的な非公式な定理証明フレームワークである。
DeepTheoremには、121Kの高品質なIMOレベルの非公式な定理と証明からなる大規模なベンチマークデータセットが含まれている。
我々は、証明された定理の変種を利用して堅牢な数学的推論を動機付けることによって、非公式な定理証明に適した新しい強化学習戦略(RL-Zero)を考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-29T17:59:39Z) - One Example Shown, Many Concepts Known! Counterexample-Driven Conceptual Reasoning in Mathematical LLMs [75.95179490687018]
証明生成のための数学的大規模言語モデルを活用することは、LLM研究の基本的なトピックである。
現状のLCMが証明できる能力は、学習中に関連する証明プロセスに遭遇したかどうかに大きく依存していると論じる。
人間の数学教育で一般的に用いられる「反例による防御」の教育的手法に触発されて,我々の研究は,反例を通して数学的推論と証明を行うLLMの能力を高めることを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-12T02:01:10Z) - Formal Mathematical Reasoning: A New Frontier in AI [60.26950681543385]
我々は公式な数学的推論を提唱し、AI4Mathを次のレベルに進めるには不可欠であると主張している。
既存の進捗を要約し、オープンな課題について議論し、将来の成功を測るための重要なマイルストーンを想定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-20T17:19:24Z) - Machine learning and information theory concepts towards an AI
Mathematician [77.63761356203105]
人工知能の現在の最先端技術は、特に言語習得の点で印象的だが、数学的推論の点ではあまり重要ではない。
このエッセイは、現在のディープラーニングが主にシステム1の能力で成功するという考えに基づいている。
興味深い数学的ステートメントを構成するものについて質問するために、情報理論的な姿勢を取る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T15:12:06Z) - A New Approach Towards Autoformalization [7.275550401145199]
オートフォーマル化(Autoformalization)は、自然言語をプログラムで検証可能な形式言語に変換するタスクである。
研究論文は大量の背景と文脈を必要とする。
本稿では,研究レベルの数学の自己形式化に取り組み,タスクをより容易に,より親しみやすいサブタスクに分割する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T00:50:24Z) - Towards Autoformalization of Mathematics and Code Correctness:
Experiments with Elementary Proofs [5.045988012508899]
オートフォーマル化(Autoformalization)は、自然言語で書かれた証明を、対話的定理証明を通じてコンピュータで検証可能な形式表現に変換することによって、この問題に対処しようとする。
本稿では, 基本数学的証明を, Coq の対話的定理証明器の言語における等価な形式化に変換する, ユニバーサルトランスフォーマーアーキテクチャに基づく意味解析手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-05T17:56:00Z) - Noisy Deductive Reasoning: How Humans Construct Math, and How Math
Constructs Universes [0.5874142059884521]
本稿では,数学が基本的な過程である数学的推論の計算モデルを提案する。
この枠組みが数学的実践のいくつかの側面について説得力のある説明を与えることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-28T19:43:14Z) - Generative Language Modeling for Automated Theorem Proving [94.01137612934842]
この研究は、自動定理プロバーの人間に対する大きな制限が言語モデルから生成することで対処できる可能性によって動機づけられている。
本稿ではメタマス形式化言語のための自動証明と証明アシスタント GPT-f を提案し,その性能を解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-07T19:50:10Z) - Epistemic Phase Transitions in Mathematical Proofs [0.0]
我々は,認知的に証明可能な信念形成機構の下では,数学的議論に対する信念は,不確実性からほぼ完全に近い信頼まで,合理的なクレーム・トゥ・クレーム・トゥ・フレーム・エラー・レートで劇的かつ急激な飛躍を経験できることを示した。
我々の結果は、証明を理解する方法に関する数学の歴史と哲学における最近の研究と、複雑な信念を正当化する方法に関する基本的な認知科学に関する疑問の両方に関係している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-31T18:39:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。