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机器不能证明数学定理
| 本帖最后由 qwerty 于 2023-4-29 04:50 编辑 数学荒唐的颂歌————吴文俊机器证明获得国家最高科学奖 吴文俊先生已经去世，享年98岁。吴先生是中国第一位国家最高科学奖的得主，因为在数学机械化方面的“成就”。 那么什么是数学机械化呢？就是用计算机完成数学的方程计算和证明。 计算机解方程早已不是新闻。 计算机证明研究在2006年结束。 第一，为什么机器证明是荒唐的？ 因为1，所有的数学定理都是全称判断，即“一切A是B”。 所有的数学定理都是具有属性，没有属性的全称判断不是定理，而是恒等式（例如，二项式定理就不是“定理”，而是恒等式）。这个定理所有的元素如果是无穷的，这个定理的主项必须是普遍概念，因为，普遍概念的特征就是依据这个词项的属性定义的。 因为2，，所有的全称判断的主项都是“普遍概念”或者“单独概念”。不能是集合概念。 a，普遍概念反映的是一個對象以上的概念，反映的是一個“類”，這個詞項的內涵由為了包含在詞項外延所必須具有的事物的性質組成。 就是说，普遍概念的每一个个体必然具有这个概念的基本属性。例如：工人，無論“石油工人”，“鋼鐵工人”，還是“中國工人”，“德國工人”，它們必然地具有“工人”的基本屬性。數學中的普遍概念有例如“素數”，“合數”，等。“素數無窮多”就是一個普遍概念的命題。 b，所有的单独概念都是有属性的。“e是超越数”，e是单独概念，超越数是属性；“孙中山是中国革命的先行者”，孙中山是单独概念，“革命先行者”是属性。....。 c，集合概念反映的是集合體，這個詞項的外延由詞項所應用的事物集合組成，例如“中國工人階級”，集合體的每一個個體不是必然具備集合體的基本屬性，例如某一個“中國工人”，不是必然具有“中國工人階級”的基本屬性。集合概念的命題是不需要證明的，也是無法證明的，只能是歸納總結。） 所以，数学定理的主项必须是普遍概念。世界上没有任何一个数学定理的主项是集合概念 因为3，，有属性的定理只能够来自演绎推理，即三段论的形式。没有属性的只是恒等式，不是定理。 因为4，，目前命题逻辑还有许许多多的问题没有解决，是不可能对复杂问题进行证明的。例如数学证明的传递性：世界上没有任何人能够解决多个逻辑链条的正确推理。需要数学家逻辑学家和语言学家共同制定数学推理的规则。传递关系中大量的词项需要定义属性，例如定义“亲兄弟”。 第二， 机器推理（证明）不能判定属性和传递性： 证明过程必须具有传递性，没有传递性的证明是无效的，例如，证明费马大定理过程中，费马大定理与谷山志村猜想没有传递性，所以，证明无效。 传递关系是一种特殊关系，指A与B；B与C；,都有，可以推知A与C也有。 1】,可以传递关系的情况：甲和乙是亲兄弟，乙和丙是亲兄弟，所以，甲和丙也是亲兄弟（亲兄弟一词必须严格定义属性，因为有同父同母的亲兄弟；有同父异母的亲兄弟；有同母异父的亲兄弟；有乱伦情况下的亲兄弟，例如儿子与母亲通奸生产的孩子。机器不能判定属性，决定亲缘属性必须通过生物化学完成。）。 2】,反传递情况，老张是大张的父亲，大张是小张的父亲，所以，老张不是小张的父亲（父亲也要严格定义，参见上面情况）。 3】,将非传递关系误认为反传递关系：a地到b地100米，b地到c地100米，所以a地到c地不会是100米。（相距多远是非传递关系，误认为是反传递关系。例如等边三角形三个顶点都是相等的） 最重要的是：机器不能判断属性！ 我们已经知道：所有的数学定理都有属性。 这是因为： 大前提：所有的数学定理都是全称判断。 小前提：所有的全称判断的主项都是普遍概念和单独概念。（普遍概念的特征就是一个类的事物具有某种属性）。 结论：所有的定理主项都普遍概念即有属性。 但是，机器无法识别属性。例如机器无法识别性别，因为性别的识别是生物化学，例如人的染色体xy，我们知道是雄性；如果是xx，我们知道是雌性。 机器证明从本质上讲，不可能有重大创新，因为机器就是机械的方法去完成一些工作。与电脑编写程序没有太大的区别。吴文俊等人搞机器证明获得国内科学大奖是拔高自己的成果。是另外一种形式的造假。 美国的哈肯等人用机器证明四色定理，属于无知。 而吴文俊张景中等人的机器证明显然也是无知。 因为搞机器证明的当选院士的还有张景中。吴文俊因为机器证明获得国家最高奖，是极不严肃的。如此低劣的垃圾工作，竟然得到最高奖，太可笑了。据国际上通行的观念，一项成果，如果不能够产生或者开创新的领域，就不能算重大成果。机器证明的意义是低下的，。机器证明不能开拓新的数学。只不过是在已知的范围内循环运动。 吴文俊真的是淡泊名利吗？吴文俊在2006年就已经知道机器证明是荒唐的，就停止搞机器证明了。但是，虚荣心使得吴文俊见利忘义，至死没有公开承认错误。死后还有人继续造假造谣误导群众。 荒唐继续 2021年12月2日的Nature杂志以封面形式报道DeepMind的科学家发表《人类直觉与AI推动数学进步》（Advancing mathematics by guiding human intuition with AI）论文，首次使用AI来帮助证明或提出新的数学定理，包括复杂理论中的纽结理论（knot theory）和表象理论（representation theory）。 提出问题可以，但是证明不行。 |
