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あれ?ZFCが矛盾したらLeanとかあれ系の定理証明系は矛盾するんだから、そうしたらこれまでそういうののもとで書かれた形式証明全部やり直しにならない?Proof mining的にすぐ対応して無矛盾そうな体系からのものに書き換えられる?
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本を書きました!
刊行はまだ先ですが、情報だけ先に出します!
『様相論理入門―形式的証明とクリプキモデルで学ぶ論理体系―』
共立出版、2027年3月刊行予定
数理論理学の初学者から、様相論理を学びたい方、すでに知っている方まで学べるはずです。
演習問題の解答も完備。
ぜひご検討ください!
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Baire measurable functions and automorphisms of the truth-table degrees
Bjørn Kjos-Hanssen
arxiv.org/abs/2610.16059 [𝚖𝚊𝚝𝚑.𝙻𝙾]

ALT We show that if an automorphism π of the truth-table degrees is induced by a Baire measurable function F: 2ω→ 2ω, or merely induced on some comeager set by a continuous function, then π is the identity. The same results hold for the weak truth-table degrees. The argument is an adaptation to truth-table reducibility of OpenAI's recent proof that the Turing degrees are rigid.
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See? Not so ugly after all :)
@ctjlewis @ojoshe @kleddamag @wand_125 @guzhou0806 @ManassehA06 et al.
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My great thanks to Terence Tao for offering to share a post of mine on his blog. The topic:
"What should we tell our students?"
If you are a student or early career mathematician, I would love it if you read it. If you are not, I would love it if you shared it with students! Thanks!
terrytao.wordpress.com/2026/…
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ただ、目標を定めるという行為がAIに取って替わられるというのは、「自分はこういうことを知りたい」「自分はこういうことに興味がある」ということすらAIに決めてもらう、というようなものなので、そんなことになったらもう人間として終わりな感じもする
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昔から良いテーマ・問題を見つけることが一番難しいと言われているように、理論を発展させるための良い中間目標地点(未解決問題)を設定することが一番難しいところですが、今後はそれもAIの得意分野になるかどうかは気になるところです
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自分は少なくともここ数ヶ月、数学の研究にAIを使ってない日は一日たりともないので、AI数学に対する感想でも呟いてみる
(ちなみに数ヶ月以上前は、個人で使えるモデルだと、うちの分野の研究で使うにはまだちょっと性能が微妙だったので,それまでは数学研究にはAIはそんなに使っていませんでした)
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AI企業が今のペースでのモデルのアップグレードや数学への資本投下を続ければ「いつか」現代数学のありとあらゆる未解決問題を解き尽くすだろう、という言説自体は実際問題正しいだろうし間違いないとも思うが、「いつか」などと悠長なことを言っていられるほどAI企業らに残された「タイムリミット」がないのも事実。
とにかく現状は巨額の先行投資期で上場もしていないので採算性度外視でフルベットの投資を続けてられているが、そうは言ってもIPOが近づいてきて求められる財務面のフェーズも変わってきている。当面利益は出る訳もないのでハイパーグロース企業としてとにかく成長性を全面に打ち出した上場になるとは思うが、SBGをはじめとした既存の投資家が納得するバリュエーションがつけられるのか、上場後も上場ゴールとならず投資家の期待に応えられ続けるのかというと、もはやそこは神のみぞ知る世界である。
もしかしたら、来年には上場して「純粋数学部門」はミレニアム問題を2つくらい解いたけど残りはなかなか解けず、あんまりスッキリしない段階で採算性の問題から「数学の問題を解くことは実はモデル性能向上には寄与しないとわかった」とかいって事業撤退、残されたのはよく分からないアイデアの残骸、なんてシナリオもまだまだあるからね。今は上場前のある意味「夢の時間」だから永遠の成長を期待しちゃうけど、AI企業側の採算を度外視した状態が永続するわけもないのは当然なのだ。
あと個人的な感想として、やはり現在のAIが解けている数学というのは「既に人間がしっかりとした理論的定式化を行なっていて、研究者のマンパワー不足で証明されていなかったが、土台はしっかり出来ていた」ものが多く、まあ分かりやすくいえばゴール前まで数学者のドリブルとパスで繋がれていたものを最後にAIがしっかりとシュートを決めたような印象がある。
もちろんそこできっちりシュートを決める能力、どんなゴール前のチャンスも確実に決めきる力みたいなのは既に人智の及ばない世界になっておりそれこそがAIの強みだとは思うのだが、多くの人が夢想する「AIが人間のアイデアを離れた全く想像もつかない数学を展開する」という所にはまだ至っていないように感じる。
この数年の著しいAIモデルの成長を踏まえたら「そんなの時間の問題だよ」と一笑に付したくなるところではあるが、前述の通りAI企業らが純粋数学への莫大なリソース投下にはおそらくタイムリミットもあり、その間にモデルの爆発的進化でその領域に一気に到達するか、はたまた失速して「出だしだけはよかったね」と今年のスワローズみたいな状態になるのか、割と際どいところではないかと実は思っている。一年後にこのツイートを擦って笑いたいね。
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熟読したわけではないから、推測になるのですが
openAIの論文たちの中に、新しい概念を構築して問題を解いたというタイプのものがないように思えるのです
たとえば新しい空間概念を構築したとか、そういう創造力を発揮しているタイプの貢献がないように思えます
そのあたりが人間のすべき仕事の方向性を示唆しているように思えます
現段階では、僕はこのように考えています
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The statement of Lemma A.1 (“For every finite simple graph, a minimum ordinary drawing can be chosen polygonal, straight near every vertex and crossing, and without crossings between edges having a common endpoint.”) is already hard to read, but I had to give up on the proof.
For example, I don't know what the author means by “On each edge choose pairwise disjoint relative parameter neighborhoods, with disjoint closures, of its marked parameters, one-sided at its endpoints.” I also find “Suppose two edges vu, vw cross” problematic, since there is no explanation of what u, v, and w represent. There are numerous other flaws and the list of issues goes on...
Am I the only one disappointed by the quality of the mathematical exposition in some of their preprints?
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Obviously, some types of mathematical problems are particularly well suited to AI. For example, I regularly use AI to search for counterexamples to various conjectures, and my students and I know how useful it is for this purpose (needless to say, I always check its answers very carefully). So I'm not surprised that many of OpenAI's preprints report counterexamples likewise, and I imagine these were found through a large number of attempts.
OpenAI's announcement has sparked considerable debate, but in my opinion, determining whether a proposition is true or false and understanding why are two different things. Crafting beautiful and rigorous exposition is yet another.
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OpenAI has released many math preprints, attracting considerable attention. As a mathematician who regularly uses various AI models including OpenAI's, I had a look at some of their preprints in my own field (combinatorics, like graph theory). My impression is that the quality of the written exposition varies considerably. Even before assessing their mathematical correctness, some are so poorly written that I cannot even tell what is being claimed. (My comments concern only the written preprints, not the Lean formalizations.)
For example, consider "165. Exact crossing numbers of complete and complete bipartite graphs." I find Lemma A.1 and its proof in p.11–p.12 of the following preprint ("The crossing number of complete graphs") particularly hard to follow. In my view, the exposition is not yet at a level suitable for peer review. If I were reviewing the paper, I would recommend major revisions to this part, at least.
github.com/openai/math/blob/…
Interestingly, the corresponding lemma in the other preprint on complete bipartite graphs appears more readable, although I have not examined that paper in detail.
github.com/openai/math/blob/…
How readable have you found OpenAI's preprints in your own area of mathematics? Have you noticed similar issues?
We’re releasing a broad range of new mathematical results produced by an internal frontier model.
We’ve been consulting with the independent Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence at the Institute for Advanced Study, and we have drawn on their advice and public recommendations to inform how we release these results.
github.com/openai/math





















