本動画では、OpenAIの研究者Sebastian Bubckが発表した驚愕の研究成果について解説している。GPT-5 Proが人類史上初めて、これまで誰も解けなかった数学の未解決問題を実際に証明したという画期的な出来事を取り上げている。具体的には勾配降下法における安全な境界値の証明に成功し、従来の1/Lから1.5/Lまでの範囲で有効であることを示した。この成果は単なる問題解決を超え、AIが真に新しい数学的洞察を生み出したことを意味する。さらに国際数学オリンピアドでの金メダル獲得や、物理学者が数ヶ月かけて導き出した洞察をAIが短時間で再導出する事例も紹介し、AIが知識の最前線を押し広げる新たな時代の到来を告げている。
AIが初めて数学の新発見を成し遂げた衝撃の瞬間
これマジでヤバいで、みんな。史上初めて、AIモデルが単に問題を解くだけやなくて、ホンマに新しい数学を証明した可能性があるんや。
この主張をしとるんはSebastian Bubckっちゅう人で、AI分野でめっちゃ尊敬されとる研究者の一人で、今OpenAIで働いとるんや。この人がGPT-5 Proは新しい面白い数学を証明できるって言うとって、それを裏付ける証拠も持っとるんやで。
証拠の証拠を持っとるっちゅうわけや。せやから、これが実際に何を意味しとるかを一番簡単な言葉で説明したるわ。
AIの学習メカニズムと勾配降下法の基礎
AIモデルが学習するとき、勾配降下法っちゅうもんを使うんや。これは霧の中で丘の上に立っとって、一番下まで行こうとしとるようなもんやと思ってくれたらええ。全体の景色は見えへんから、一歩ずつ下り坂を歩いていくんや。
これが基本的にモデルが改善していく方法なんやけど、ここにカラクリがあるんや。歩幅が小さすぎると、最終的には着くけどめっちゃ時間がかかる。逆に歩幅が大きすぎると、つまずいて間違った方向に転がり落ちてしまう可能性がある。せやから、ちょうどええ真ん中の地点があるんや。数学者がこれを境界って呼んどるんやけど、歩幅がちょうどええ感じになる場所があるんや。
未解決問題への挑戦
ここからが重要なとこや。数学者たちはすでに極端なケースは分かっとった。歩幅が1/Lより小さかったら安全やと。ここでLっちゅうのは滑らかさっていう性質のことや。歩幅が1.75/Lより大きかったら壊れる。せやけど、この二つの値の間、1/Lと1.75/Lの間については、誰も確実なことが分からへんかったんや。それが未解決問題やったんや。
GPT-5 Proによる画期的な証明
そこでGPT-5 Proの登場や。Sebastian Bubckが示したところによると、このモデルが実際に何か新しいことを証明できたんや。安全な境界をもっと先まで押し広げて、歩幅が1.5/Lまでいけることを示したんや。壊れることなく、な。
完全に隙間を埋めたわけやないで。人間が後で真の限界は1.75/Lやっちゅうことを証明したから、GPT-5 Proの証明は発表されへんかった。せやけど、未解決の数学問題で実際に進歩を遂げたっちゅう事実は巨大な意味があるんや。
文字通り、人間が今まで一度も解いたことのない問題を解いたんや。確かに人間でも解けたやろうし、実際に解いて改良もした。せやけどポイントは、このモデルが解決策を訓練データから持ってきたんやなくて、真に新しい洞察を生み出したっちゅうことなんや。
AI推論能力の飛躍的向上
せやから、これらのモデルの推論能力は否定できへんわ。つい先月も、OpenAIの内部推論モデルが国際数学オリンピアドで金メダルを取ったんや。世界で最も難しくて権威のある数学競技の一つでな。Geminiの Deep Thinkの上級バージョンも同じ競技で金メダル取っとる。
同時に、METAの研究者たちはもっとヤバいことを追跡しとる。AIが処理できるタスクの長さが指数関数的に、もしかしたら超指数関数的に伸びとるんや。GPT-5 Proが今のところトップに立っとる。
言い換えると、モデルは単に素早い問題を解くだけやなくて、もっと難しくて長い挑戦にも粘り強く取り組んで、途中で道を見失うことがないんや。
長期的一貫性と科学的発見への道筋
この種の粘り強さと長期的な一貫性こそが、本当の科学的発見や新しい数学証明の考案に必要なもんなんや。
そして、これは全部OpenAI自身が言っとることと一致しとる。最近のインタビューで、OpenAIの社長Greg Brockmanが、GPT-5を以前のモデルと何が違うかって聞かれたんや。
OpenAI社長による証言
彼の答えは、今話しとることとピッタリ合うんや。GPT-5はちょっと優秀になったっちゅうレベルやなくて、特に科学や数学みたいな最も難しい分野でのジャンプアップなんやと。見てみいや。
Greg Brockmanはこない言うとる。
賢いと思うで。これらのモデルの知能は、もうほとんど言葉にできへんレベルになってきとる。まだ限界はあるし、失敗する部分もある。せやけど、科学や数学みたいなめちゃくちゃ難しい分野では、IMOの結果を見てみいや。この推論パラダイムで訓練されたモデルが、最高の人間レベルの証明を書けるようになっとるんや。この特定の分野では限界もあるけど、でも本物や。もうこの時点で否定できへん。これらのモデルが素晴らしい知的偉業を成し遂げられるっちゅうことは。これは新しいことやと思う。
GPT-4は、幅広いアプリケーションでそれなりに有能で商業的に有用やったけど、生み出すアイデアはそんなに深くなかった。解く問題についてもそんなに信頼できへんかった。GPT-3の時は、基本的なことを教えようとしたことを覚えとる。few-shot promptingができるっちゅうことに気づいたんや。いくつかの例を示したら、基本的にそのタスクをやってくれるっちゅう感じでな。
せやから、このAIにリストのソートを教えられるかなって思って、7つの数字をソートするよう頼んだんや。ソートできへんかった。それで、「私は数字のソート方法を教える先生です。これが2つの数字をソートする例で、次に3つの数字の例で」みたいな完全な台本を書いたんや。そして「はい、今度は5つの数字です」って言ったら、完全にダメやった。
GPT-5の圧倒的な進歩
GPT-5に同じことを聞いたら、ちなみに試したことはないけど、GPT-5に5つの任意の数字のリストをソートするよう頼んでも、確実に完璧にやってくれると思う。箱から出してすぐに、問題なくな。
ちなみに、GPT-5はPythonツールにもアクセスできる。せやからそれもあるんやけど、ポイントは、これらのモデルが人間を支援できる知的飛躍が、まだ見始めたばっかりやっちゅうことなんや。o3で見始めて、GPT-5で本格的な数学者たちがテストし始めとるのが見えるんや。
物理学者たちもGPT-5をテストし始めて、「このモデルが、俺が何ヶ月もかけた研究で得た洞察を再び導き出せた」って言っとる。そういうことに気づくと、これがどんだけ速度を上げてくれるかが分かるんや。
研究における革命的なパートナーシップ
高校時代と大学の初めに数学の研究をやっとった時のことを思い出すわ。これらの対象物を頭の中で操作して、物事のつながりについて考えることに、めちゃくちゃ長い時間を費やしとった。
もしその時、実際に話せるパートナーがおって、俺が考えとることを深く理解して時間をかけてくれて、俺が提案することから新しい洞察を生み出してくれるような相手がおったら、もっとずっと速く進めたやろうし、もっと楽しかったやろう。一人でただ考え続けて、「あ、これ2週間前にも考えた思考やな」って気づくようなループに陥ることもなかったやろうし。
せやから、GPT-5と一緒にパートナーとして知的最前線を押し広げていくっちゅうのは、何か新しいもんがあると思うんや。
新時代の到来を告げる証拠
見ての通り、これは単なる宣伝やない。OpenAI自身の社長が同じことを言っとる。GPT-5は、最高の人間の頭脳だけが扱える問題が存在する分野に足を踏み入れ始めとって、実際に渡り合い始めとるんや。
この時点で、もう否定できへん。GPT-5 Proは本当の推論の兆候を示してるし、新しい洞察を思いついて、人間が数ヶ月かけてやる仕事をこなしとる。
そして、これらのシステムがスケールし続ける限り、もっと多くの計算力、より長いタスクの時間軸、より深い推論で、以前は最高の人間専門家だけに予約されとった分野により深く踏み込んでいくのが見えるやろう。
知識の最前線を押し広げる新時代
数学、科学、工学、本物の発見作業について話しとるんや。そして問題はもう、そこに到達するかどうかやない。どんだけ速く到達するか、そして到達した時に俺たちにとって何を意味するかや。
せやから、これはもうチャットボットや宿題のお助けツール、個人アシスタントの話やない。AIが実際に重要な分野で知識の最前線を押し広げ始めとるっちゅう話なんや。
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