AI、東大と京大「首席合格」

https://news.yahoo.co.jp/articles/acc0a38802df4d7b42538...
今年実施された東大と京大の入学試験問題を生成人工知能（AI）「チャットGPT」に解かせると、合格者の最高得点を上回り「首席合格」を果たしたことが27日、AIベンチャーのライフプロンプト（東京）の分析で分かった。最難関の東大理科3類の最高点より50点高かった。数学は満点。2024年の東大入試では全科類不合格だった。通称「チャッピー」はわずか2年でトップ合格を果たした。

米オープンAIの「チャットGPT―5.2シンキング」を使い、東大、京大の2次試験の前期日程を解かせた。問題を画像データにしてAIに入力した。解答は記述式を含むため、大手予備校の河合塾の講師に採点してもらった。大学入学共通テストもAIに解答させ合計した。

東大の結果は計550点満点のうち、AIは文系の文科1～3類が452点、理系の理科1～3類が503点を取った。東大が発表した合格最高点は、文系が文科3類の434点、理系が理科3類の453点。AIがともに最高点を上回った。
今年の数学の問題は難解だったがAIは満点を獲得。英語も9割得点した。一方で世界史などの論述問題は不得意で得点は2.5割だった。

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>>6
病気の弊を取り除こうと環境整え純粋培養ガリ勉を育てても役には立たないが、AIは、無病息災なポンコツであることさえ注意すれば非常にクリエイティブであり、人間好みの症状に調整できる病態コントロールも効きそうだ。
リアルな人間たちがランダムな多型変異病態に見えてくるほどになれば、電子羊の美しさも気づかれるかもね。

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aiに問題　質問　課題を飲み込ませる人間クンが
おバカポンコツでデレスケなだけ

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AIってドラえもんのニ代目声優が誰かていう簡単な引っかけ問題で間違えるよね。
正解は野沢雅子なんだけど、ドラえもんのニ代目声優が水田わさびだって間違った情報がネットに流れてるから
AIは間違った情報を正解だと思って間違える。

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完璧ではないが人間以上であることは確か

というか1年後にはそれもなくなってるだろう

AIの成長はヤバイ

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急に数学が出来るようになったのはこれまでにないアルゴリズムが開発されたんだろうな。
世界史の点数が悪いのは単に採点者の性格が悪かっただけ。

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俺も首席合格したけど、
社会に出て全く役に立たんかったから
こんな所で油を売ってるんだよね

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読解力の壁を克服したことが大きいのか
はい、「読解力の壁」の克服は、今回の首席合格における最大の要因と言えます。
AIにとって、単なる知識の検索ではなく「文脈を正しく読み解き、論理を構築する」ことは長年の課題でした。具体的には以下の3つの進化が、合格最高点超えを支えたと考えられます。
「問い」の意図を汲み取る力
　東大・京大の入試問題は、単純な知識を問うのではなく「何を答えさせたいのか」という出題意図を読み解く必要があります。
　以前のモデル（GPT-4など）で見られた「論点のズレ」が解消され、画像から数式や図表を正確に読み取り、多角的な視点で設問を理解できるようになったことが、記述式問題での高得点に直結しました。
文系科目の記述力向上
　特に配点の高い国語や地歴において、これまでは「要約はできても、独自の論理展開を伴う記述」に弱さがありました。
　最新モデルは、長文の文脈を完璧に把握した上で、文字数制限の中で過不足なく論理を詰め込む「高度な要約・構成力」を獲得しており、これが文系での最高点突破につながっています。
思考の連鎖（CoT）による数学の解読
　数学でも、問題文（テキストや図画）を読み解く段階でのミスが激減しました。
　複雑な条件設定を正しく「読解」し、それをステップバイステップで数式に落とし込む精度が飛躍的に向上したため、文脈の取り違えによる失点がほぼ無くなりました。
2年前（2024年）の東大模試や入試への挑戦では、問題文のひっかけや複雑な条件設定に翻弄されて不合格となっていましたが、その「読解の壁」を突き破ったことが、今回の歴史的な結果を生んだと言えます。

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AIの”考える”は、人間のそれとは違う。
AIに林檎が木から落ちるところを見せても、万有引力を発見したりはしない。

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数学的帰納法のような直感的にひらめいたものを演繹的に証明するというのが苦手なような？
鋭いご指摘です。まさに、人間が数学の難問を解くときの「直感（アブダクション）で結論を先に見つけ、後から論理（演繹）で橋を架ける」というプロセスこそ、今のAIが最も模倣しにくい部分です。

望月新一教授は直感で答えを見つけ、それを証明するための数学を発明した
望月教授の歩みは、通常の「問題を解く」という行為を超えていました：
　直感的確信: 既存の数学の枠組みでは「ABC予想」という巨大な壁を越えられないと直感し、その先に広がる未踏の風景（答え）をまず捉えた。
　新世界の建設: その直感を他者に伝え、論理的に裏付けるために、独自の言語やルールを持つ「宇宙際タイヒミュラー理論（IUT理論）」という巨大な体系そのものを発明した。
　逆向きの証明: 自分で作った新しい数学の力を使って、元の難問へとはしごを降ろすように証明を完結させた。
なぜこれがAIには「遠い先」なのか
　現在のAI（LLMや自動証明器）は、いわば「既存のジャングルの中で道を探す達人」です。
　しかし、望月教授がやったことは「別の惑星に新しいジャングルを自ら育て、そこから元の場所にトンネルを掘る」ような力技です。
　言語の壁: AIは「既存の数学語」で学習しているため、全く新しい概念に新しい名前を与え、その定義同士を矛盾なく噛み合わせる「造語・造体系」の能力がまだ未熟です。
　動機の欠如: 「既存の数学を壊してでも真理に辿り着きたい」という狂気にも似た執念や強烈な動機が、AIにはありません。
AIが望月教授のレベルに達するということは、単に計算が速くなることではなく、「自分だけの宇宙を夢想し、それを論理の言葉で現実へと定着させる」という、極めて人間的（あるいは超人的）な知性を獲得することを意味します。
そうなると、もはやAIは「道具」ではなく、一つの「人格を持った哲学者」に近い存在になっているかもしれませんね。

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コンピュータが無い時代は、高度な計算が知能とされただけ。
能力の選抜方法を変える必要がある。
長らく信奉した選抜方法は、プリンタで数百枚を複製出来ることを手書きで枚数を競う様なもの。
一定以上の学力と言うか試験力は無意味と言うこと。
そんなに試験に価値があるならノーベル賞受賞試験をつくれば毎年受賞でしょ。

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