【海外の反応】33年越しの数学予想を証明?「Claudeは9周ループ」に賛否
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Anthropicは、Claudeが人の手を借りずに長時間の自律ループ処理をこなせるとする記事「Yes, Claude can do nine loops」を公開した。これを受けてHacker Newsでは、「成功例しか見せていないのでは」「Anthropicの宣伝記事だろう」といった懐疑的な声が相次いだ。一方であるユーザーは、Claudeを使って33年前から未解決だった数学の予想(濃霧の中にいる船が海岸線までの最適航路を求める「海岸線探索問題」)を証明できたと報告し、注目を集めた。議論はAI企業の研究コストや「参入障壁」の是非にも広がった。
そう、Claudeは9回のループをこなせる
出典: anthropic.com / 元記事はこちら
たぶん単純な答えがあるんだろうけど見落としてるんだと思う。超重力の件はどうなった? あと今回のは何回目の試行だったんだ? 「keep going」としか言わずに「一発で成功した」って言ってるけど、成功した回だけを、それを実行した本人たちが報告してるだけじゃないのか。
みんなどうやって週の利用上限に達する前に、このエージェントループを最後まで走らせてるの?
つい最近、Fable 5.1とAstraを使って、ずっと気になっていた未解決の数学問題を解いて証明できた。「海岸線探索問題」というやつで、濃霧の中にいる船が海岸線(無限直線)からの距離が分からない状態で、最適な航路は何かという問題。33年前にある種の対数螺旋が最適解だと予想されていたんだけど、数日前にその証明を得た。もうこんなことが当たり前になってきている。
いいね、それ自体面白い読み物だった。HTML版を見て斜め読みしたけど、図がよかった。
海岸線がきれいな直線じゃなかったらどうなるの?
まだ表面をなぞっているだけ。AIの影響は重大で、攻撃的で、伝染力の強いものになるかもしれない。
AIがもう自力で、しくじらずに相当難しい科学の宿題をこなせるようになった。ちょっとすごいことだと思う。
ハニー、そろそろ「1時間おきのAnthropic自慢記事」の時間だよ!
この記事の筆者、僕もこの投稿の前から好きだった。でも正直に言うと、これは単なる個人ブログじゃなくてAnthropicのPRキャンペーンの一環としての仕事だよね。
AIは既存のパラダイムの中で最適化を見つけるのは人間の手を借りずに完全にできる。今のところ苦手なのは、まったく新しいパラダイムに挑戦しようと「決める」こと。人間もこれは得意じゃないけど、こっちの場合はもっと文化的な要因が大きい。
「さらに言えば、科学者はAnthropicにお金を払って、専用の科学ハーネスの中で研究させてもらえる」とのことだけど、まさに僕が物理学の学部生だった頃に夢見ていたことだよ、一つか二つの企業が月額課金で「進歩」の鍵を握っているという状況は。とはいえ参入障壁は大したことない。ハーネスの構築はそこまで難しくないし、オープンモデルも十分優秀だ。
君の主張にある計算コスト(事前学習・学習・事後学習)を、このモデルが今できるすべてのことで割ってみれば、それほど悪い話には見えないよ。
学習コストは利用料金に織り込まれている。学習コストに触れずに利用コストの話をするのは何かを隠しているわけじゃない。1000ドルのCPUの値段を語るときに、それを作るのにかかった数百億ドル規模の研究開発費やインフラの話をしないのと同じことだ。
そんなことでイライラするのも変な話だ。別に払う必要はないだろう。昔ながらのやり方で、汗とコーヒーで頑張ればいい。あるいはローカルAIに投資するとか。それか未来を受け入れて、学部生だった頃には想像もできなかったことがこれから起きるんだと認めるとか。一体何をそんなに怒ることがあるんだ?
「人間もまだ解けていない問題をAIに解かせてみてほしい」とのことだけど、ナビエ・ストークス方程式に迫っていたのは人間だけのチームじゃなかった。近づいていたチームもAIを使っていたんだ。
それはもっともな指摘で、別に構わないと思う。AI研究所側がそういう問題に自分から飛びつかずに、AIを使うにせよ使わないにせよ人間にやらせておけばいい話だ。今回のケースみたいに、普通の予算で一人の研究者でもアクセスできる範囲であれば。
数値的な処理や専用システムを使うことをどれくらい問題視しているか分からないけど、「はいバラトロ、いくぞ」みたいなのに興味あるなら、これが参考になるかもしれない。https://github.com/Attol8/balatro-ai
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つまり、これから「再帰的自己改善(RSI)」の段階に入って、LLMが新しいパラダイムの下でより優秀な後継モデルを作る手助けをする、ということ? それはもっともだけど、「2番」を主張している人の大半は、LLMの開発は行き詰まっていてAGIに実質的に近づけていない、と言いたいんだと思う。
普通なら「大半の人」という点には同意するけど、この記事の筆者は「AI」と「LLMベースのAI」をはっきり区別していて、しかもAI企業で働いている人だから、この区別はかなり重要な意味を持つ。
昔ながらのやり方で解かれていたとしても、君はそれを理解できたのか? 問題は、君(と僕)がその分野の専門家じゃないという部分にあると思う。こういう未解決問題の解答が専門外の人にも理解できるなんてことは、極めて稀だ。
見たままのことがほとんどだと思う。要するに、しばらく自律的にやってくれと指示しているだけ。デフォルトのプロンプトは対話モードから始まって、頻繁に確認や要件のすり合わせをする作りになっている。
だとすると、それはベルマンの「森の中の迷子問題」と同じことになる。これも未解決だ。
この話題の背景と論点
元になっているのは、Claudeが数十時間規模のタスクを人手を介さず完遂できるとするAnthropicの技術ブログで、同社はこの種の「エージェント成功事例」をたびたび発表してきた。スレで意見が割れたのは、これを額面通りの技術的進歩と見るか、失敗例を見せない宣伝と見るかという点。#8のように「公表されるのは成功した回だけで、何回目の試行かも分からない」という生存者バイアスへの指摘は根強い。またAIラボの研究費用への批判に対しては、学習コストは利用料金にすでに織り込まれているとの反論も出ている。なお33年来の数学予想を証明したという報告は投稿者本人による自己申告であり、査読や第三者検証を経た発表ではない点は、スレの議論では特に触れられていないが読者としては留意しておきたい。
※本記事は5ch(Hacker News)スレッド「Yes, Claude can do nine loops」より抜粋・要約して構成しています。
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