凡人数学者の告白：AI時代の数学界で「普通」であること

資金提供のあるポジションは博士号取得者の数よりはるかに少ない。しかし、仕事をしながら自分で資金を賄うこともできる。ある国で、十分な給料のパートタイムの仕事を得るのが簡単なら、数学者は研究を続けられる。

> 私たちは皆、フラストレーション中毒者だ。まだ解き方が分からない問題に頭をぶつけたいだけなんだ。

最近、AIの使用を減らしている。困難を克服することこそが面白い部分であり、AIがあらゆる摩擦を滑らかにし、落とし穴や迷路を遮断してしまうと、達成感は同じようには感じられないと気づいたからだ。

数学を、ソフトウェア開発やその他ほぼ何でも、おそらくあらゆる知的職業に置き換えても、この記事は十分に成り立つのは興味深い。

そして、私は数学者になった理由を誰かに聞かれても、嘘をつく。

「人生の法則を学ぶのが好きだ」と主張する方が、文字通り手を振ってごまかす方が、ゲインズビルを離れて算術幾何学の博士号を取得するに至った二十数回の決定的瞬間をフラッシュバックするよりずっと簡単だ。

「普通の人」はソフトウェア開発の仕事が何なのかをほとんど理解していないので、「仕事では何をしているの？」「仕事の好きなところは？」といったよくある質問に対して、手を振ってごまかすのはごく普通のことだ。私たちのほとんどは、いくつか用意された答えを持っていると思う。

数学とは、理解しようと試み、理解できず、それに苛立ち、そしてやるものだ。

ソフトウェア開発も同じだ。私は、ソフトウェアの仕事を生き残れるのは、物事がランダムな理由で動かなかったり壊れたりすることによる絶え間ないフラストレーションの感覚に耐え、その環境で必要なことをやり遂げる忍耐力を持つ人だけだと心から信じている。

> 物理学者の友人が、テレンス・タオのような人なら自分の論文の内容を10分の1の時間で全部理解できたかもしれないのに、研究をする意味は何かと聞いてきたことがある。私は、テレンス・タオはそれをしなかった、と指摘して答えた。テレンス・タオは、私の指導教官が提起した小さな未解決問題を見つけて、漸進的な進歩をもたらす一口サイズの結果を発表したりはしない。彼には限られた時間しかなく、他にもやるべきことがたくさんあるのだ。

これは最近見た投稿を思い出させるが、どのプラットフォームだったかは覚えていない。それは、AIが解けない最も愚かな質問を見つけることでAIの限界を評価するというような内容だった。それは、自分の仕事を通して意味を見出す別の方法として、うまく組み合わさると思う。

リンクされた投稿は、誰も取り組んでいない新しい仕事に意味をもたらす方法として、制約された注意を指摘している。AIを使えば、これは計算にも応用できる。

ただ、人間が少なくとも短期的には、より効率的に解くためにループ内にいる必要がある問題のクラスが存在するのかどうか、疑問に思っている。

ここ数年で読んだ中で最高のものだ。

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https://terrytao.wordpress.com/career-advice/does-one-have-t...

この著者は文章の才能が自然に備わっている。全体を通して興味深かった。