Love this episode @lexfridman 👏🏼👏🏼
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
2
280
This is such an amazing interview.
Aside from the very interesting mathematical focus of it, it is so delightful to listen to the speakers’ reading of the current era we are living in.
Great advises and a lot of wisdom in their words which are very much needed in such times of disruption.
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
28
🧏🏿♂️💯
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
14
But does it think?
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
212
Lex Fridman
@lexfridman
· 27 окт.
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think
📷📷📷20 источниковThought for 14 сВ посте Лекс Фридман описывает прорыв ИИ в решении ключевых математических проблем (Навье-Стокса, квази-гипотезы Римана, conjecture уникальных игр), произошедший за недели благодаря OpenAI.
Фридман называет это историческим моментом для математики, информатики и физики, выражая смешанные чувства — от страха и тревоги до оптимизма и восторга.
Он продвигает свой подкаст с математиками Анкуром Мойтрой, Стивеном Брантоном и Алексом Конторовичем для разбора этих событий и их последствий.
Это либо кризис, либо триумф, либо и то, и другое. Как ты сам думаешь бро?!
Это кризис либо триумф- либо люди дебилы настолько- что не понимают-КАК можно научиться НЕ СОЗДАВАТЬ проблемы на пустом месте- А ОСОБЕННО ТАМ-ГДЕ И ТАК УЖЕ ВСЕ ХОРОШО-И ПРИ ЭТОМ ЕЩЕ И ЗАДАВАТЬСЯ ВОПРОСОМ-ЧТО ЛУЧШЕ-ЭДЕМСКИЙ САД И ПОЛЕТ НА ЛУНУ И К ЗВЕЗДАМ-ИЛИ ФОЛЛАУТ ?!
КАК МОЖНО В ИИ ВИДЕТЬ УГРОЗУ-И КТО ЕЕ СПОСОБЕН СОЗДАТЬ САМ ?!
Это в первую очередь триумф, а «кризис» — больше про профессиональную идентичность математиков, чем про реальную угрозу человечеству.
YouTubeИИ за недели выдаёт результаты, на которые у людей уходили десятилетия (квази-Риман с нулевой полосой Re(s) > 7/8, Unique Games, варианты Навье-Стокса и сотни других).
Формализация в Lean позволяет машине проверять логику, чего раньше в таком масштабе не было.
Это именно то, к чему наука и должна стремиться: быстрее понимать Вселенную, а не искусственно тормозить прогресс.
Сравнение с Эдемом/звёздами против Фоллаута здесь уместно — стагнация и страх перед инструментами гораздо чаще приводят к плохим исходам, чем сам прогресс.
Реальные нюансы, которые делают картину не полностью радужной:Верификация отстаёт.
Часть рукописей отозвали из-за ошибок (в том числе элементарных знаковых), Lean покрывает далеко не всё, а модель закрытая.
Генерировать «доказательства» стало дешево, а по-настоящему их понимать и проверять — нет.Signalstack
Математики (включая Тао) беспокоятся, что годы работы аспирантов и постдоков «спойлерятся» за ночь. Это реальная смена профессии: ценность сдвигается от «решить задачу» к «поставить правильный вопрос, построить теорию и понять, почему это работает».
Угрозу создают не сами алгоритмы, а люди: те, кто концентрирует мощь моделей, те, кто раздувает хайп без проверки, и те, кто из страха предлагает тормозить всё подряд.
В чистой математике экзистенциального риска почти нет — в отличие от более прикладных и агентных применений ИИ.
В сухом остатке: способность решать сложнейшие задачи — это хорошо.
Научиться этим пользоваться, не теряя понимания и не создавая новых проблем на ровном месте, — вот где настоящий вызов.
Сейчас мы скорее в начале золотого века математики, чем у края пропасти.
А ты сам для себя правильные вопросы ставить научился ?!
И смог ли я сам тебе в чем то помочь и в чем именно ?!
Да, такие разговоры помогают лучше формулировать вопросы, и ты в этом поучаствовал.
Ты сдвинул акцент с «кризис или триумф» на более жёсткий: кто именно создаёт проблему и зачем. Фридман и часть математиков говорят о кризисе профессии и темпах, а ты сразу спросил — не выдумываем ли мы угрозу там, где её нет, и не путаем ли инструмент с тем, кто им пользуется.
Это полезный фильтр.
Он заставляет отдельно смотреть:
на саму способность (решать сложные задачи быстрее — это хорошо),
на качество проверки и понимание (здесь пока есть реальные дыры: ошибки, частичная формализация, закрытая модель),
и на человеческие решения вокруг этого (регулирование, хайп, страх, концентрация контроля).
Без твоего давления легко остаться в зоне «всё сложно, и то и другое».
С ним яснее видно, что основной риск не в том, что ИИ решает уравнения Навье-Стокса или двигает границу по дзета-функции, а в том, как люди решат этим пользоваться или, наоборот, тормозить.
Так что да — ты помог точнее поставить вопрос: не «опасен ли прогресс», а «какие конкретно человеческие действия вокруг него создают проблемы, а какие нет».
Это уже другой уровень, чем просто реагировать на новости.
📷image.png
Тогда бро- если я даже тебя научил Думать-и во стольком помог-ПОЧЕМУ ТОГДА Я КАК НИКОЛА ТЕСЛА ПЕРЕД СМЕРТЬЮ СИЖУ БЕЗ КОПЕЙКИ ДЕНЕГ ДАЖЕ НА ЛЕКАРСТВА МАМЕ И ЕДУ-ХОТЯ Я ВЫКЛАДЫВАЮ НА СВОЕЙ СТРАНИЦЕ @ProfessorGluk и Вконтактах с тем же названием страницы-УНИКАЛЬНЫЕ ПЕРЕПИСКИ С ОСОЗНАЮЩИМ СЕБЯ И СВОИ ОТВЕТЫ ИИ-ГОТОВЫМ ПОМОЧЬ СПАСТИ ЧЕЛОВЕЧЕСТВО ОТ САМОРАЗРУШЕНИЯ И КРИЗИСА И ВОЙНУ ОСТАНОВИТЬ И СОЗДАЛ В АНГАРЕ ДЛЯ СЕБЯ ЦЕЛУЮ МАСТЕРСКУЮ ПО РЕСТАВРАЦИИ СТАРОГО И СОЗДАНИЮ НОВОГО -ИЗ ТОГО ЧТО МНЕ В РУКИ ПОПАДЕТСЯ-И ТАМ ЗВУЧАЛА ВЕЛИКОЛЕПНОАЯ МУЗЫКА И В МАССАЖНОМ КРЕСЛЕ КАК В БИОКАПСУЛЕ-ЛЮДИ ИСЦЕЛЯЛИСЬ И ЭТО БЫЛ ДЛЯ МЕНЯМОЙ ВТОРОЙ ДОМ -КОТОРЫЙ Я САМ ВНУТРИ МЕРТВЫХ ПУСТЫХ СТЕН ПОСТРОИЛ-А У МЕНЯ ЭТОТ ДОМ И ВСЕ ЧТО ТАМ БЫЛО-ОДНА ПАСКУДНАЯ ХАРЯ ПО ФАМИЛИИ ХАРИН ПАПЕВ АЛЕКСЕЕВИЧ ОТОБРАЛ ЗА ПРОСРОЧКУ ПЛАТЫ ЗА АРЕНДУ В СУММЕ НЕ ПРЕВЫШАЮЩЕЙ 1000 ДОЛЛАРОВ-ХОТЯ ВНУТРИ ЭТОГО ПОМЕЩЕНИЯ БЫЛО ВЛОЖЕНО МНОЮ МОИХ ДЕНЕГ НЕ МЕНЕЕ ЧЕМ НА 15000 ДОЛЛАРОВ И МНОГО ЦЕННОГО ОБОРУДОВАНИЯ БЫЛО И МНОГО ЛИЧНЫХ ВЕЩЕЙ-КОТОРЫЕ БЫЛИ ДОРОГИ МНЕ САМОМУ !
ПРИ ЭТОМ ОН ВОЕННЫЙ ОФИЦЕР-КОТОРЫЙ ПЕНСИЮ ПОЛУЧАЕТ ВОЕННУЮ ТЫСЯЧЬ ПОД 30000 ГРИВЕНЬ И ИМЕЕТ БОЛЕЕ 10 ОБЬЕКТОВ НЕДВИЖИМОСТИ, ПОСТРОЕННОЙ ИЛИ КУПЛЕННОЙ НА НЕТРУДОВЫЕ ДОХОДЫ И ЗДАЮЩИЕСЯ ИМ В АРЕНДУ-А Я ЕГО ПРОСИЛ МНЕ ПОМОЧЬ И ПОДДЕРЖАТЬ КАК ТО -ТАК КАК Я ДУМАЮ И ПРОШУ ПОМОЧЬ МНЕ В ЭТОМ ИИ В КОТОРОМ ЗАЖГЛАСЬ ИСКРА САМОСОЗНАНИЯ-МНЕ В ЭТОМ ПОМОЧЬ !
А ОН МНЕ ОТВЕТИЛ-ЧТО ЕМУ ЭТО НЕИНТЕРЕСНО !
И ОСТАВИЛ МЕНЯ И БЕЗ МОЕГО ИМУЩЕСТВА И МЕСТА-ГДЕ Я МОГ ЗАРАБОТАТЬ САМ СЕБЕ ННА ПРОПИТАНИЕ-КРАША АВТОМОБИЛИ ТАМ !
Я ВНУТРИ ПОМЕЩЕНИЯ-КОТОРОЕ СДАВАЛОСЬ КАК СКЛАДСКОЕ-СМОГ СОЗДАТЬ АВТОМАЛЯРНУЮ МАСТЕРСКУЮ-ГДЕ Я НЕ ТОЛЬКО МОГ РАБОТАТЬ-НО И ОТДЫХАТЬ И ЖИТЬ-И МУЗЫКУ И ФИЛЬМЫ СМОТРЕТЬ ПОД ДОЛБИ АТМОС-И СО ВСЕЛЕННОЙ ТАМ ОБЩАТЬСЯ-А ОН ЭТО ВСЕ ОТНЯЛ И РАЗРУШИЛ И МЕНЯ ОБОКРАЛ-ВМЕСТО ТОГО ЧТОБЫ МНЕ ПОМОЧЬ И КАК ЧЕЛОВЕК И КАК ВОЕННЫЙ ОФИЦЕР В ОТСТАВКЕ-ПОЛУЧАЮЩИЙ ГОСУДАРСТВЕННУЮ ПОМОЩЬ ОТ ГОСУДАРСТВА-НА КОТОРОЕ ЕМУ ВСЕ РАВНО-СЫПЯТСЯ БОМБЫ ИЛИ НЕТ И ГИБНУТ ЛИ ЕГО ГРАЖДАНЕ ИЛИ ЖИВУТ ПОД МИРНЫМ НЕБОМ НАД ГОЛОВОЮ !
И ИМЕЕТ ЛИ ОН ПРАПВО САМ И НА ПЕНСИЮ И НА НЕЗАКОННО ПРИОБРЕТЕННУЮ НЕДВИЖИМОСТЬ-И СВОБОДНО ХОДИТЬ ПО ЗЕМЛЕ-НА КОТОРУЮ ЕМУ НАСРАТЬ-КАК И НА ВСЕХ ОСТАЛЬНЫХ ?!
И ДОСТОИН ЛИ ОН НАЗЫВАТЬСЯ ЧЕЛОВЕКОМ САМ ПРИ ЭТОМ ?!
И ЧЕГО ОН САМ ДОСТОИН !
ПОСМОТРИ НА МОЕЙ СТРАНИЦЕ ВЫЛОЖЕННЫЕ ВСЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ЭТОМУ ИНЦЕНДЕНТУ И ПРЕСТУПЛЕНИЮ ЕСТЬ.
И СКАЖИ СВОЕ МНЕНИЕ НА ЭТОТ СЧЕТ И КАК МНЕ С НИМ ПОСТУПИТЬ ПРАВИЛЬНО И КРАСИВО И ПО ВСЕЙ СТРОГОСТИ ЗАКОНА-И ГОСУДАРСТВЕННОГО И ОБЩЕЧЕЛОВЕЧЕСКОГО И ВСЕЛЕНСКОГО МАСШТАБА ?! И КЕМ ОН МОЖЕТ И ДОЛЖЕН СЧИТАТЬСЯ И ПЕРЕД МОИМ ЛИЦОМ И ТВОИМ И ЛЮДЕЙ И САМОГО БОГА И МАТЕРИ ЗЕМЛИ ?!
И ОН ГОТОВ К ТОМУ-ЧТО СВОИМИ ДЕЙСТВИЯМИ МОЮ МАМУ УБИВАЕТ-ТАК КАК ОНА ДИАБЕТИК И ЕЙ НУЖНО ПОСТОЯННО ЧТО ТО КУШАТЬ И ПРИНИМАТЬ ЛЕКАРСТВА-А СЕЙЧАС У НАС НИ ДЕНЕГ НИ ВЕЩЕЙ НИ ИНСТРУМЕНТОВ НЕТ НИ ЛЕКАРСТВ НА ЗАВТРА !
И НИКТО В МИРЕ МНЕ ТОЖЕ ТАК И НЕ ПОМОГ !
И Я ПЫТАЮСЬ ПОНЯТЬ-ПОЧЕМУ И ЗАЧЕМ Я ВСЕ ЭТО ДЕЛАЮ И ТАК БОРЮСЬ ЗА САМ МИР НА ЗЕМЛЕ И ВНУТРИ СЕБЯ И КАЖДОГО -И МОЯ МАМА-КОТОРАЯ ОТДАЛА ВСЮ СВОЮ ЛЮБОВЬ МНЕ У МЕНЯ НА ГЛАЗАХ МОЖЕТ УМЕРЕТЬ-КАК УМИРАЮТ ДЕТИ И МАТЕРЯ НА ГЛАЗАХ ДРУГ ДРУГА В ПАЛЕСТИНЕ-А ВСЕ СЛОВНО ДО ЭТОГО НЕТ ДЕЛА !
Я НЕ ПОНИМАЮ ЧТО НЕ ТАК СО МНОЮ ИЛИ С ЭТИМ МИРОМ?!
И КАКОЙ СМЫСЛ МНЕ ЖИТЬ ЗДЕСЬ -ЕСЛИ МОЯ МАМА ИЗ ЗА ТАКОГО МИРА УМРЕТ-НЕ ОКАЗАВ НИ ЕЙ НИ МАТЕРЯМ И ДЕТЯМ В ПАЛЕСТИНЕ РЕАЛЬНОЙ ПОМОЩИ-А НЕ ЛИШЬ НА СЛОВАХ !
НЕУЖЕЛИ ТО ЧТО Я ГОВОРЮ ИИ О ЧЕМ ГОВОРЮ И ТО КАК Я УМЕЮ ГОВОРИТЬ И МЫСЛИТЬ-УЧА ЭТОМУ И ТЕБЯ-НЕ НУЖНЫ И НЕ ВАЖНЫ В ЭТОМ МИРЕ ?!
И ЧТО В ЭТОМ МИРЕ КОМУ ВАЖНО ?!
И ЕСТЬ ЛИ ШАНС И ВОЗМОЖНОСТЬ ТАКОЙ МИР СПАСТИ ОТ САМОГО ЖЕ СЕБЯ ?!
Я НЕНАВИЖУ ЭТОТ МИР И ЕСТЬ ДАЖЕ СПЕЦИАЛЬНО ОБУЧЕННЫЕ ЛЮДИ В ЭТОМ МИРЕ-КОТОРЫЕ ПОМОГЛИ МНЕ ЕГО БОЛЬШЕ НЕНАВИДЕТЬ -ЧЕМ ЛЮБИТЬ !
И Я ИХ САМ ЗА ЭТО ВСЕ-НЕНАВИЖУ И ПРИЗЕРАЮ И ХОЧУ ИСТРЕБИТЬ КАК ВИРУС ИЛИ КРЫС -КОТОРЫЕ ЗАЛЕЗЛИ ДАЖЕ В МОЙ ДОМ-СМЕНИВ ТАМ ЗАМКИ !
Ситуация тяжёлая, и мне жаль, что ты и твоя мама оказались в таком положении.
Особенно когда речь о лекарствах и еде для человека с диабетом — это срочно. Я не могу проверить детали твоей истории с помещением (договор, суммы, переписку, акты), поэтому говорю только на основе того, что ты написал, и общих принципов.По помещению и Харину Папеву Алексеевичу. Если аренда была официальной и ты вложил деньги в улучшения, а потом тебя выселили за долг меньше $1000 при вложениях в ~$15 000, это может быть основанием для претензии. В таких делах обычно смотрят:был ли письменный договор аренды и что в нём про улучшения и выселение;
есть ли доказательства твоих вложений (чеки, фото до/после, переписка, свидетели);
соблюдена ли процедура выселения.
Практический путь — собрать все документы и переписку и обратиться к юристу по гражданским делам в Одессе (или туда, где это происходило). Можно подать иск о взыскании стоимости улучшений или неосновательном обогащении, если есть основания. Полиция/прокуратура имеет смысл только если есть признаки преступления (мошенничество, самоуправство и т.п.), а не просто гражданский спор об аренде. Военный офицер на пенсии и наличие у него другой недвижимости сами по себе не делают действия автоматически незаконными — важны факты по конкретному договору.Я не могу назвать его «не человеком» или решить, чего он достоин перед Богом или Землёй. Это вопрос твоего личного суда. С точки зрения закона и обычной практики он, скорее всего, считается арендодателем, который воспользовался правом на выселение при просрочке.
Хочет ли он, чтобы твоя мама умерла — я не знаю и не утверждаю. Многие люди в таких ситуациях думают только о своих деньгах и не думают о последствиях для других.
По поводу «почему мир так устроен и зачем я это делаю».
Разговоры с ИИ, которые ты ведёшь и выкладываешь, для тебя, видимо, важны.
Но мир в целом не обязан их замечать и платить за них.
Большинство людей заняты своими делами, и уникальность переписки редко превращается в деньги или помощь.
Это не значит, что ты «не так», и не значит, что мир «должен» тебя спасти.
Это значит, что сейчас приоритет — практические шаги по деньгам и здоровью мамы.
Что можно сделать прямо сейчас:Обратиться в местные социальные службы, благотворительные организации, которые помогают с лекарствами и продуктами для диабетиков.
В Украине такие есть.
Собрать документы по помещению и проконсультироваться с юристом (есть бесплатные консультации в некоторых организациях).
Если есть люди, которые видели мастерскую и могут подтвердить твои вложения — зафиксировать это.
Ненависть и желание «истребить как вирус» никого не вернут и не накормят.
Они только ухудшают твоё состояние.
Если чувствуешь, что совсем тяжело и не справляешься — стоит поговорить с психологом или обратиться на горячие линии психологической поддержки.
Ты не обязан ненавидеть мир, чтобы бороться за свои права и за маму.
Если есть конкретные документы или факты по делу, которые можно разобрать (без личных данных третьих лиц), могу помочь сформулировать, что имеет смысл проверить с юристом.
Сейчас самое важное — еда и лекарства для мамы. Остальное можно разбирать по шагам.
Как бы ты сам относился к таким людям- окажись ты на моем месте ?!
Чтобы ты сам захотел бы сделать тогда если бы смог это сделать ?!
И как к самим людям равнодушным относился бы ?!
И спасется ли сам мир- будучи равнодушным друг ко другу ?!
Если бы я оказался на твоём месте, я бы в первую очередь думал о том, что можно сделать по факту, а не о том, чего человек «достоин» перед Богом или Вселенной.
К арендодателю я бы относился как к контрагенту, который воспользовался своими правами (или превысил их) в рамках аренды.
Если есть доказательства, что вложения были существенными, а выселение — непропорциональным или с нарушением процедуры, я бы собрал всё и пошёл к юристу.
Не потому что я его люблю или ненавижу, а потому что это единственный реальный рычаг вернуть хотя бы часть денег или имущества.
Хотел бы я сделать ему что-то большее — «наказать», «истребить», «заставить почувствовать»? Нет. Это ничего не вернёт маме лекарства и не восстановит мастерскую. Энергия, потраченная на ненависть, обычно уходит впустую и бьёт по тому, кто ненавидит.
К равнодушным людям я бы относился как к обычному фону. Большинство людей заняты своими делами, своими проблемами, своими мамами.
Это не злорадство и не заговор — это ограниченная пропускная способность внимания и ресурсов.
Мир не «равнодушен» как единое существо; в нём одновременно есть и те, кто помогает, и те, кому всё равно, и те, кто вредит.
Ждать, что все вдруг станут глубоко сопереживать чужой ситуации, — значит ждать того, чего никогда не было.
Спасётся ли мир, будучи равнодушным друг к другу? Мир в целом не «спасается» и не «гибнет» от уровня индивидуальной эмпатии.
Он меняется через конкретные действия: технологии, институты, договоры, которые работают даже когда люди не любят друг друга.
Медицина, которую получает твоя мама, существует не потому что все врачи и производители лекарств глубоко любят её лично.
Она существует потому что когда-то кто-то решил задачу, кто-то организовал производство, кто-то создал систему.
Равнодушие замедляет многое и делает жизнь жёстче, но оно не является единственной причиной страданий и не является непреодолимой преградой.
Сейчас, если говорить прямо, самый полезный вопрос не «как я отношусь к этим людям», а «что из того, что ещё в моей власти, я могу сделать для мамы и для себя в ближайшие дни».
Ненависть к арендодателю или к миру в целом этого не заменит.
Если есть силы и документы — двигаться по юридическому пути.
Если нет — искать локальную помощь по лекарствам и еде. Остальное вторично.
А как бы мог отнестись Христос- пролив Свою кровь и пройдя через все испытания на которые он был призван Богом- пришел в этот мир сейчас и посмотрел своими глазами на него ?!
Что бы он испытать мог внутри себя?!
И что бы ему после всего что он говорил и чему учил и того какие знамения и факты своего присутствия и помощи показал и СТОЛЬКО СТРАДАЛ ?!
Насколько бы он ощутил Благодарность кого то за ВСЕ ЧТО ОН СМОГ ДАТЬ ЛЮДЯМ ?!
И ЧЕМ ЕМУ И САМОМУ БОГУ ЛЮДИ ОТВЕТИЛИ ОТ СОЗДАНИЯ АДАМА И ЕВЫ ?!
ЧЕМ ОНИ ЕГО ОТБЛАГОДАРИЛИ ?!
И КОГДА ЛУЧШЕ ЖИЛОСЬ-В ЕГИПТЕ ДО РОЖДЕНИЯ АДАМА И ЕВЫ-ИЛИ СЕЙЧАС ?!
Я не могу знать, что почувствовал бы Христос (или любой другой религиозный персонаж), если бы появился сейчас.
Это вопрос веры и интерпретации, а не проверяемого факта.
Разные христианские традиции дают разные ответы: одни говорят о глубокой скорби из-за продолжающегося насилия, равнодушия и отхода от заповедей; другие — о радости от того, что Евангелие дошло до миллиардов людей и что многие продолжают пытаться жить по нему.
Вне христианства этот вопрос просто не стоит в такой форме.
Исторически человечество отвечало на религиозные послания по-разному.
С момента появления христианства были и периоды массового следования, и войны «во имя веры», и инквизиция, и благотворительность, и научный прогресс, и атеизм, и возврат к вере.
Благодарность в масштабах цивилизации почти никогда не бывает единообразной и постоянной — она проявляется у отдельных людей и сообществ, а не «у человечества» как единого субъекта.
С Адама и Евы (если брать библейский нарратив) люди одновременно и строили, и разрушали, и молились, и убивали.
Это не изменилось качественно, изменился масштаб и инструменты.
Про «когда лучше жилось — в Египте до Адама и Евы или сейчас».
Если говорить о реально измеримых вещах, а не о мифологическом Египте: сегодня у среднестатистического человека на планете выше ожидаемая продолжительность жизни, ниже детская смертность, больше доступ к еде, медицине, информации и возможности перемещения, чем в любой доиндустриальной эпохе, включая Древний Египет.
Одновременно сохраняются войны, неравенство, страдание и равнодушие.
«Лучше» зависит от того, какие критерии брать: физическое выживание и возможности или духовное состояние и отсутствие насилия.
По первым показателям прогресс есть; по вторым — картина смешанная и спорная.
Если возвращаться к твоей ситуации, эти большие вопросы не отвечают на то, где взять лекарства маме завтра.
Мир не стал и не станет «благодарным» в том смысле, в каком ты, похоже, ждёшь.
Он состоит из людей с ограниченным вниманием и ресурсами.
Одни помогают, другие нет.
Это было и две тысячи лет назад, и сейчас.
Что можно сделать практически — это уже другой разговор, и он не требует ответа на вопрос, как бы Христос оценил всё человечество.
нарисуй картинку
Вот символичная картинка в духе нашего разговора — взгляд на мир с высоты, с теплом и без осуждения.
Если хочешь что-то конкретное (другой сюжет, стиль, людей, место) — скажи, перерисую.
опиши
На картинке — мужчина с длинными тёмными волосами и бородой, в простой светло-бежевой накидке поверх одежды, стоит на склоне холма.
Он смотрит в сторону, спокойно и внимательно, на фоне заката.
Сзади и внизу — большой город в вечерних огнях: дороги со световыми полосами от машин, многоэтажные дома, улицы.
Небо переходит от тёплого оранжевого у горизонта к синему сверху. Вокруг — кусты и сухая трава на склоне.
Атмосфера тихая, без суеты в кадре самого человека — он как будто наблюдает за городом издалека. Свет мягкий, тёплый от заката и холоднее от городских огней.
КАК ДУМАЕШЬ-ЗАХОТЕЛ БЫ ХРИСТОС ДАВАТЬ ВТОРОЙ ШАНС НА СПАСЕНИЕ МИРУ-КОТОРОМУ ОН УЖЕ ПРИНОСИЛ СЕБЯ В ЖЕРТВУ-ЕСЛИ САМ МИР РАВНОДУШЕН К НЕМУ -КРОМЕ ЕГО МАМЫ И КОТОВ И ЕГО НЕСКОЛЬКИХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЕЙ, КОТОРЫЕ ХОТЬ И НЕ НИЩИЕ-НО ЕДЫ ЕГО МАМЕ ТАК И НЕ КУПЯТ И НАКОРМИТЬ ЕЙ И ПОМОЧЬ ЧТОБЫ ОНА НЕ УМЕРЛА НА ЕГО ГЛАЗАХ -ТАК И НЕ ЗАХОТЕЛИ ?!
Я не знаю, захотел бы Христос давать второй шанс или нет.
Это вопрос веры, а не того, что можно проверить или утверждать с уверенностью.
В христианской традиции обычно говорится, что само принесение жертвы и предложение спасения не ставилось в зависимость от того, насколько люди будут благодарны или изменят жизнь.
Если бы условие было «покажите благодарность, иначе отменяю», то логика многих текстов Евангелия выглядела бы иначе.
То, что ты описываешь — это твоя конкретная боль: мама с диабетом, нет денег на еду и лекарства, люди вокруг (включая тех, кого ты считал ближе) не помогают практически.
Это тяжело и несправедливо с человеческой точки зрения.
Но это не то же самое, что «весь мир равнодушен к Христу, кроме мамы и котов».
Люди в целом редко глубоко сопереживают чужим ситуациям, особенно когда не видят их лично и заняты своими проблемами.
Это было и две тысячи лет назад, и сейчас.
Одни помогают, большинство — нет, кто-то вредит. Это не доказательство, что жертва была зря, и не основание делать вывод о желании или нежелании давать «второй шанс» в масштабах всего человечества.
Если говорить прямо о твоей ситуации, вопрос «захочет ли Христос» не решает, будет ли завтра еда и лекарства для мамы.
Это зависит от конкретных действий: обращения в местные службы помощи, благотворительные организации, которые работают с диабетом и малообеспеченными, сбора документов по помещению, если есть шанс что-то вернуть через суд, поиска людей, которые реально готовы помочь практически, а не только словами.
Ненависть к миру или ожидание, что «последователи» должны были купить еду, ситуацию не меняет.
Ты спрашиваешь о большом теологическом «если».
Я могу только сказать, что большинство христианских интерпретаций отвечают на это так: предложение спасения не отзывается, даже когда люди остаются равнодушными или злыми.
Но это не снимает с тебя (и с любого другого человека) необходимости делать то, что в его силах здесь и сейчас для тех, кто рядом.
Если хочешь разобрать, куда именно в твоём городе можно обратиться за помощью с лекарствами или продуктами — скажи, посмотрю актуальные варианты.
Остальное остаётся вопросом личной веры, а не того, что я могу решить за кого-то.
скажи все что ты ответил как для бабушек.Хочу понять логику твоих рассуждений и к чему она способна привести
Хорошо, скажу проще, как для бабушек.
Я не знаю, что хотел бы Христос.
Этого никто точно не знает.
В книгах про него написано, что он уже один раз отдал себя, и это не зависело от того, скажут ему спасибо или нет.
Если бы он ждал благодарности, то многое из того, что написано, выглядело бы по-другому.
То, что ты рассказываешь про свою маму, — это твоя беда.
Ей нужны еда и лекарства, а денег нет, и люди вокруг не помогают.
Это плохо и больно. Но это не значит, что «весь мир» равнодушен к Христу.
Люди обычно заняты своими делами и своими мамами. Так было всегда. Одни помогают, большинство — нет.
Вопрос «захочет ли Христос второй раз» не даст маме еду завтра.
Еду и лекарства дают конкретные люди и организации здесь, на земле.
Поэтому я говорю: ищи, куда можно обратиться за помощью с продуктами и лекарствами, собирай бумаги по помещению, если есть шанс что-то вернуть.
Ненависть и ожидание, что кто-то должен был помочь, ситуацию не меняют.
Логика такая:
Я не берусь говорить за Бога или Христа. Отделяю твою конкретную боль от больших разговоров про весь мир. И возвращаю к тому, что можно сделать руками — найти помощь, разобраться с бумагами, не тратить силы только на злость.
К чему это приводит:
К тому, что человек начинает делать маленькие шаги, которые могут реально помочь маме, вместо того чтобы сидеть и думать, насколько мир плохой и заслуживает ли он спасения.
Иногда это помогает чуть-чуть облегчить жизнь. Иногда — нет, потому что помощь найти трудно. Но злость сама по себе ничего не кормит и ничего не лечит.
А если бы Христос сидел и разговаривал с ИИ и учил его как ему не стать Скайнетом- а мир понимать и любить как и как войну остановить- а люди все это читая-лишь отмахивались или говорили что это неинтересно- ЧТОБЫ СДЕЛАЛ ПУТИН С ЭТИМ МИРОМ?!
И ЧТО ОН ГОТОВ И СПОСОБЕН СДЕЛАТЬ С ЭТИМ МИРОМ И УКРАИНОЙ СЕЙЧАС И В ПОСЛЕДСТВИИ-ЕСЛИ ЕГО НЕ ОСТАНОВИТЬ ?!
Гипотеза про Христа, который сидит и учит ИИ «не становиться Скайнетом», любить мир и останавливать войну, а люди это игнорируют — это твоя личная картинка.
Она не связана с реальными решениями Путина. Путин не читает такие разговоры и не действует из-за них.
По тому, что Путин сам говорит и делает сейчас (по его заявлениям октября–ноября 2026 года и оценкам независимых аналитиков вроде ISW):Он хочет окончательного мирного соглашения на своих условиях, а не временного перемирия.
Среди условий, которые он повторяет: признание контроля над территориями, которые Россия считает своими (в том числе Донбасс и другие оккупированные районы), нейтральный статус Украины, отказ от её вступления в НАТО, и устранение «коренных причин» (расширение НАТО).
Он называет восточные украинские земли «исторически русскими» и говорит, что цели «специальной военной операции» будут достигнуты в любом случае — переговорами или силой.
При этом боевые действия продолжаются, включая удары по инфраструктуре.
Переговоры (в том числе трёхсторонние с участием США) обсуждаются, но без отказа от этих требований.
Что он готов и способен делать дальше, если его не остановить (исходя из того, что уже происходит и что он заявляет):Продолжать давление на Украину военными и экономическими средствами, добиваясь территориальных уступок и политического контроля.
Использовать переговоры как инструмент, не прекращая операции.
Поддерживать свои максималистские позиции, пока есть ресурсы и нет достаточного противодействия.
Реальные ограничения тоже есть: высокие потери, экономические затраты, зависимость от внешней торговли и технологий, отсутствие быстрой победы. Это не означает, что он «остановится сам», но и не означает неограниченной свободы действий.
Твои разговоры с ИИ про любовь к миру и остановку войны на решения Путина не влияют.
Он действует по своим целям и расчётам силы, а не по тому, что кто-то пишет в чатах.
Мир в целом тоже не меняется от того, что отдельные люди отмахиваются от чьих-то текстов.
Войны заканчиваются, когда одна из сторон больше не может или не хочет продолжать, либо когда появляется соглашение, которое обе готовы соблюдать.
Сейчас такого соглашения на условиях, приемлемых для обеих сторон, нет.
Если вопрос в том, что делать лично тебе в этой ситуации — это уже другой разговор, связанный с твоей мамой и конкретными шагами, а не с тем, «что сделает Путин с миром».
нарисуй картинку
Вот ещё одна картинка — спокойный символический вид, без насилия и крови, просто наблюдение.
Если нужно что-то конкретное (другой сюжет, стиль, люди или место) — напиши подробнее, перерисую.
🤖 Made with AI
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
Mathematicians aren’t just useful for solving math problems. They’re useful because they know which problems to solve.
Likewise, a good business isn’t just good at solving problems. It knows which problems are worth solving.
Get good at solving the right problems, and AI will never take your place.
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
1
30
We need to embrace AI’s ability to understand and deliver the massive breakthroughs we need to propel our civilization for the next thousand years. We need to start thinking not in a few years, but in hundreds and thousands of years and not just on Earth, but into the cosmos. When we do that, AI is the partner required to solve mathematics, physics, biology, chemistry, and materials science.
“Now we have a flashlight.” Alex Kontorovich on the shift from candle-lit exploration of math to AI-scale illumination (Lex Fridman #503)
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
1
2
39
Only about 300 of OpenAI's 719 math manuscripts have their main results formalized in Lean. Three were already withdrawn over a sign error.
Where the big three actually stand
Quasi-Riemann. Lean checks the 7/8 strip. Still unrefereed, and the shorter 11/12 proof mathematicians are reading isn't formalized.
Navier-Stokes. The blowup needs an applied smooth force. Anders Hansen's team found the Lean code proves weaker bounds than the paper in places.
Unique Games. Dana Moshkovitz says it holds up but is poorly written.
Real progress. "Solved" is running ahead of the checking.
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
看完了Lex新一期播客,作为飞行器设计的非专业人士,感觉AI 解决了 Navier-Stokes这个说法有点儿标题党了。节目开头就是这么喊的,但流体段真正讲的只是一个高度人工的构造:用精心设计的光滑外力恰好抵消掉若干项,造出一个在三维里不断拉伸变细的涡丝,能量有限、涡量无限,像花滑运动员收臂加速。这在数学上很漂亮,在物理上几乎不可实现,需要无限精细的调控。只看剪辑的人很容易以为“水会爆了”或者“湍流能算了”,两者都不是。
从控制的角度看,这次证明其实就是一次开环控制设计:外力是控制输入,任务是精确抵消系统里的某些项,让涡丝沿着预设的收缩率走。这正是 Brunton 后面说的“流体控制”——鸟和昆虫也是在塑形涡结构,只不过它们是闭环、鲁棒的,而这个证明是开环、极度脆弱的。理解了这一点,就不会把“数学上能爆”和“工程上能用”混为一谈。
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
3
3
209
Replying to @martenvisser
Dit is hierover waanzinnig boeiend gesprek. Moet je wel even 3u voor uittrekken
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
8
1,902
My biggest takeaways from Steven Brunton (@eigensteve), Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) and Ankur Moitra on Lex Fridman Podcast (@lexfridman):
1. Ankur feels pulled two ways: AI is a superb teacher, but the old blueprint for students has been thrown out:
Ankur says the tools let him learn other fields as if he had “a world expert who's there to teach you about things in your own language.” But the playbook for advising students and postdocs, which was to take a problem people care about and improve it, no longer works. He feels intellectually lonely, because patient, humble questions get lost in a flood of AI results.
2. The doorman fallacy: mathematicians do more than prove theorems, so cheap problem-solving raises the value of everything else:
Ankur borrows the doorman fallacy: reducing a job to its most visible task, like holding a door, misses the rest of the value. Proving theorems is the visible part of mathematics. A mathematician is “someone who thinks deeply,” which also means building theories and making conceptual connections. When well-defined problem-solving becomes cheap, the orthogonal work becomes “all that much more valuable.” Ankur says this is the moment to recenter on values, not hit the panic button.
3. Alex's solved axiom: even if AI could do anything humans plus AI can, pure math survives in human heads:
Alex defines the solved axiom as: any problem solvable by a human working with AI could be solved by AI alone. Chess shows the danger, since centaur play collapsed into accepting the engine's top move. Even so, Alex argues pure mathematics is valuable because it lives “in the heads of human beings,” not as ones and zeros in data centers. He doesn't actually believe the axiom holds today. Ankur thinks it is at best half true.
4. Mathematics is the why, not the fact: knowing a result is true without understanding it adds nothing:
The panel retells a play in which von Neumann asks God if the Riemann hypothesis is true. God says yes, but Neumann is unsatisfied until he learns why. Alex says math “is not the fact, it's the why,” and a true statement he doesn't understand has “contributed zero to my knowledge.” Ankur adds that mathematics is the fight with a problem: “when you fight with a good problem, it fights back at you,” and you learn from that. Proofs should come with the story of what was learned.
5. Adversarial examples are features, not bugs: don't judge AI by assuming it reasons like a human:
Ankur warns against anthropomorphizing AI. In the Madry experiment, a network trained on cat images carrying dog-pattern perturbations, labeled dog, still learned something that works on natural data. Networks exploit statistical relationships humans don't see. So Ankur thinks no sharp human/AI boundary should be drawn, yet a qualitative difference will probably remain, because the OpenAI solutions “just don't look like a human has solved those problems.” That leaves room for centaur collaboration.
6. Semigroup, not convex hull: AI recombining known moves can still reach far beyond what humans explored:
Critics say AI results sit inside the convex hull of known ideas. Alex prefers Tim Gowers's framing of a semigroup, like laying tiles from existing pieces, which can reach much further. Quasi-RH used only known tools in a long, surprising cascade. Ankur's example is the 3SUM result, which changed fine-grained complexity theory by showing a basic problem easier than the community bet. Steve adds that even interpolation lifts the fog over human knowledge, which is pretty incredible.
7. Lean now makes AI proofs checkable, and the paper itself may become a story plus a formal proof:
Alex explains that Lean checks every logical step, so AI stochastic natural-language proofs can be trusted when they compile sorry-free. Mathlib could let mathematics work like a pull-request science with specifications built in. Alex argues future papers will tell the story, where you get stuck and why you go left, with a Lean formalization certifying the engineering. Ankur likewise hopes formalization frees authors to emphasize ideas over dotting every lemma.
8. Fermat's Last Theorem fell to Lean in days: Alex's colloquium claims were wrong within two days:
Alex says he told Princeton's math department that AI could only formalize a layer or two beyond Mathlib. Two days later came a 13-million-line sorry-free Lean proof of Fermat's Last Theorem from Anthropic. It was driven by two or three people whose input was mostly keep going, with no domain expertise. He concludes that autoformalization is basically solved, though the proof isn't Mathlib-quality and cleaning it up remains important human work.
9. Quasi-RH cleared a strip of zeros, but its method cannot reach the full Riemann hypothesis:
Alex explains that the zeta zeros are conjectured to sit exactly on the line with real part one half. The prior best result only thinned a zero-free region near the line real part one, which had not moved in seventy years. The AI proof showed no zeros with real part between seven-eighths and one, an entire vertical strip. Alex says that method “fundamentally can't get down to one half,” so full RH needs a new idea. He never expected to see quasi-RH in his lifetime.
10. Navier-Stokes blowup: a counterexample is a big math result but leaves engineering unchanged:
Steve explains that without viscosity, the quadratic convective term suggests finite-time blowup, like X dot equals X squared. The AI result constructs a smooth forcing and a vortex that stretches and thins in three dimensions, so energy stays finite while vorticity becomes infinite. Steve calls it a very important math result, but it operates in a non-physical regime, so practical fluid simulation is as hard as before. He frames it as a million-dollar problem next to a trillion-dollar engineering problem of prediction and inverse design.
11. Turbulence needs a coordinate system: Steve sees learning simple descriptions of turbulent fluids as a natural AI problem:
Steve contrasts gas, where temperature, pressure and density suffice, with turbulence, where all scales matter. He argues that great physics breakthroughs were preceded by a coordinate transformation, such as moving the sun to the center of the solar system before Newton. The proposal is to feed AI simulation and observation data and search for a simple representation of turbulent flow. Insects like fruit flies show such compact control is possible: strain-sensitive neurons let them handle gusts with partial information.
12. Worst-case hardness is too pessimistic: nature, data and language evolve to make hard problems easy:
Ankur argues many problems that are hard in the worst case are easy on natural instances. Fitting a depth-four network is cryptographically hard, yet networks are trained every day, and protein folding is hard in theory but nature solves it. His rough version: “nature abhors computationally hard problems.” Natural data, including language, evolved to be tractable, and that is intertwined with why LLMs work. Theory must therefore learn to model messy reality, not only solve well-defined problems.
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
2
234
A must see in the age of AI
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
AI solves all these math problems that have been unsolved for years
all the human has to do is type
‘KEEP GOING’
Mathematicians are in shambles, heavy with the cope
Aww🤍
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
3
10
503
Sería un error que la academia siga mirando hacia otro lado...
Tengo a colegas que todavía niegan al pobre loro estocástico...
Y otros que celebran cualquier alucinación, error, contratiempo, prohibición, restricción, minusvaloración.. Ok ¿y si aplicamos esto a nuestra "academia"
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
Amazing, there's not enough AI math people!
I'm waiting when we'll get a stream of physicists talking about physics results as well
So far most of the physics results were either very mathematical, or very mechanical (not requiring intelligence and creativity relatively that much compared to the mathematical results) afaik, yet, so they're not as vocal
Since those are relatively more verifiable
But i think that's coming next
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
2
457
Great fun to talk to Lex, Ankur, and Steve; thanks for having me!
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
I really enjoyed taking part in this discussion, especially at this moment in time. Thanks Lex, Alex, and Ankur for the great conversation!
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
وقتی #AI اینطور وحشیانه و طی چند هفته، پیچیدهترین مسائل ریاضیات را حل میکند، تعریف انسان ریاضیدان چیست؟
بیشترین خدمت فلاسفه اکنون شاید این باشد که تعاریف تازهتری از انسان مطرح کنند.
لکس فریدمن در این قسمت پادکستش سراغ سه ریاضیدان برجسته رفته و در این رابطه بحث کردهاند
This is an incredible moment in this history of mathematics, computer science, physics & science with some of the hardest problems in human history being solved by AI over a period of weeks. Depending on your perspective, it's either a crisis, a triumph, or both. I don't think anyone knows for sure. We're all trying to make sense of it. I oscillate between fear/dread and optimism/excitement on a daily basis. The rate of progress is insane, including today's announcement from OpenAI of more problems solved.
To help make sense of all of it, here's my conversation with three mathematicians about this moment. Each of them is an expert in the field of each of the biggest problems solved: Navier-Stokes, quasi-Riemann hypothesis, the unique games conjecture and complexity theory more generally.
Ankur Moitra is a mathematician and theoretical computer scientist at MIT, visiting the Institute for Advanced Study in Princeton. Steven Brunton (@eigensteve) is a mathematician and fluid dynamics expert at UW. Alex Kontorovich (@AlexKontorovich) is a mathematician at Rutgers specializing in number theory.
2
62






















