Muito legais essas ponderações do João Marcos às ponderações do Chad Topaz.
:-)

Como começou outra thread, vou deixar aqui de novo os links para o artigo
do Walter e o artigo do Bessis, caso alguém fique perdido:

Bessis: https://davidbessis.substack.com/p/the-fall-of-the-theorem-economy

Walter: https://revistas.pucsp.br/index.php/circumhc/article/view/55033

O artigo do Walter tem muitos pontos que poderiam/deveriam ser desdobrados,
é panorâmico... Não consigo abordar a paisagem inteira de uma vez. Vou me
concentrar em um ponto apenas: a passagem da IA simbólico-lógica para a IA
estatístico-probabilística, a controvérsia entre a hipótese de Putnam sobre
os marcianos e a crítica de Judea Pearl à correlação sem causalidade (este
me parece ser o problema central, pois sugere o perigo da emergência de uma
"nova" forma de cognição. O problema é: será que é de fato nova?).

Sempre que discutimos o que é o pensamento lógico, o pensamento racional,
sobre como fazemos inferências, fazemos distinção entre o que realmente
acontece em nosso cérebro e o que é posteriormente descrito sob a forma de
um argumento válido, por exemplo. Ao resolvermos um problema lógico, como o
problema dos brincos e das princesas no livro do Cezar Mortari, usamos
nossa "inteligência", nossa "razão", nossa "intuição": imaginamos,
ensaiamos, chutamos, adivinhamos, erramos várias vezes primeiro, tentamos
de novo... Quando finalmente estamos seguros da solução, escrevemos a
resolução do problema sob a forma de um argumento válido. Mas essas fases
do pensamento, condensadas sob a forma de proposições numa estrutura não
são o próprio pensamento dedutivo, não se identificam com o que realmente
acontece em nossa mente. São uma fase posterior do trabalho, que consiste
em convencer alguém da resolução que encontramos mostrando os cumes, apenas
as pontas do iceberg do que realmente fizemos no rascunho.

Todo lógico é suficientemente esperto para não confundir o pensamento
racional com a reconstrução lógica posterior dos cumes, dos produtos desse
pensamento.

Matemáticos raramente são espertos assim. E muitos matemáticos gostam de
confundir o pensamento matemático com a reconstrução escrita dos resultados
desse pensamento. Algumas pessoas acreditam que a matemática é a própria
manipulação de símbolos, coincide ou se identifica com a escrita dos
resultados, ou com a lógica que sustenta o argumento usado na
demonstração...

Não estou com meu livro em mãos, mas acho que todo mundo já leu aquela
célebre advertência do Richard Courant no "What is Mathematics" (vou citar
de memória):

"Uma séria ameaça para a verdadeira vida da ciência aparece contida na
ideia de que a matemática não seria nada mais do que a mera manipulação de
símbolos sem conteúdo, ou de afirmações que não sabemos serem verdadeiras
ou não, como se a matemática fosse apenas um jogo simbólico. Se assim
fosse, a matemática não poderia interessar a nenhuma pessoa inteligente."

Ele estava se opondo a certos slogans do logicismo e do formalismo, que
todo mundo conhece.

Por que "séria ameaça para a verdadeira vida da ciência"? O que havia de
ameaçador no logicismo ou em versões radicais ou muito simplificadas do
formalismo?

Courant defende nesse mesmo texto, que é de 1941, se não me engano (a
introdução da obra), o método axiomático moderno: abrir mão da "substância
última", da "natureza" dos entes matemáticos, em favor de "estrutura e
relação" (ele é quase profético em antever o surgimento do pensamento
categorial ou do estruturalismo). Defende que a matemática é um todo
orgânico, citando Hilbert. Não poderíamos acusá-lo, portanto, de nenhuma
forma de psicologismo ou "intuicionismo" ingênuos...

Ora, é justamente essa "ameaça para a verdadeira vida da ciência" que está
nos assombrando agora, com o surgimento dessas máquinas que podem fazer
algo que, supostamente, somente humanos fariam. Esse assombro começa porque
aprendemos, infelizmente, a identificar a matemática real ("secreta",
usando o termo do Bessis) com a forma canônica de exposição dos resultados:
escrita formal + demonstração de teoremas.

O problema é que as máquinas podem jogar esse jogo formal de manipulação de
símbolos melhor do que nós.

Então, se a matemática fosse o que as caricaturas do logicismo e do
formalismo esperariam que ela fosse, o jogo estaria terminado para os
humanos, mais ou menos no mesmo sentido em que humanos não vencem mais
programas que jogam xadrez (nem por isso o interesse pelo jogo diminuiu. É
mais frustrante a existência de um humano praticamente invencível
--Carlsen-- do que a existência de máquinas invencíveis).

Mas todos nós que já praticamos alguma matemática nova sabemos que aquilo
que exibimos nos nossos artigos acabados não coincide com o que realmente
enfrentamos "no rascunho", "secretamente", no laboratório, sujando as mãos:
erramos diversas vezes, damos chutes, palpites, usamos adivinhação,
sonhamos coisas, sentimos coisas, temos uma "sensação" de que um caminho
pode ser mais promissor que o outro, fazemos testes, pensamos
probabilisticamente...

Probabilisticamente: "esse caminho provavelmente é melhor". Identificamos
padrões. Nosso cérebro é particularmente adequado para identificar padrões
(várias dessas identificações são improdutivas, mas somos bons nisso).

E aqui está o tema. O que os LLMs estão mostrando, com probabilidade,
estatística, é uma *implementação* (diferente, por certo, da química do
nosso cérebro) do que nós fazemos "no rascunho".

Ou seja, estamos diante do espelho, olhando para nós mesmos, mas o reflexo
é produzido por uma máquina. Isso o que a máquina faz é uma imitação do que
nós fazemos organicamente.

Para mim, este é o maior assombro. Fabricamos um espelho onde estamos vendo
agora que probabilidade, heurística, analogia, que anteriormente eram
vistas como formas inferiores de raciocínio, produzem conhecimento. Mas
isto não é muito diferente do que nós fazemos no rascunho.

Voltando ao Richard Courant. Ele começa o livro dizendo (citando mais uma
vez de memória): matemática tem a ver com vontade ativa, busca de sentido
estético... Por enquanto, nenhuma máquina acorda pensando: "Hoje vou tentar
resolver esse problema aqui... Faz tempo que estou com isso na cabeça." A
própria sugestão do problema pelo Tim Gowers empurra a máquina em
determinada direção. E as máquinas não parecem preocupadas com sentido de
beleza, por enquanto.

Ainda temos um pouco de exclusividade biológica.

Mas o fato verdadeiramente espantoso é que as máquinas mostram parte do que
nós realmente fazemos, no rascunho, secretamente: pensar
probabilisticamente, detectar padrões em enormes massas de dados (fazemos
isso automaticamente), e depois escrever uma versão acabada que raramente
tem alguma coisa a ver com o modo como descobrimos a coisa.

É o velho dilema enfrentado por Arquimedes. Ele sujava as mãos no
laboratório secreto, usando os indivisíveis de Demócrito para resolver os
problemas de quadratura. Depois, escrevia no formato canônico aceito em
Alexandria: usando o método de exaustão para a demonstração, ocultando não
apenas a gênese, a heurística, mas higienizando o raciocínio, tentando
banir o infinito atual e os indivisíveis. Hoje sabemos, no entanto, que
Arquimedes valorizava o seu método de descoberta, a matemática secreta,
indutiva, experimental...

Não precisamos temer as máquinas, pois elas apenas mostram uma versão
implementada do que nós realmente somos.

[]'s

M.









Em seg., 11 de mai. de 2026 às 10:32, Joao Marcos <[email protected]>
escreveu:

> As três perguntas do Tao ("what counts as a proof, what counts as a
> paper, and what the profession is for") são muito boas, e precisamos
> realmente refletir sobre elas.
>
> Sobre o post do Topaz, eu fico com vontade de dizer muitas coisas,
> entre as quais:
>
> > There isn’t a matching blog post called “ChatGPT 5.5 Pro spent an hour
> producing a confident, plausible, but subtly wrong proof of a small open
> problem and I almost believed it.”
>
> Podemos trocar isso pela frase
> “(The human) John Doe spent four years producing a confident,
> plausible, but subtly wrong proof of a small open problem and I almost
> believed it.”
>
> > Cases like that almost certainly exist, but we don’t see them because
> people rarely write up failures with the same care.
>
> Na área de Matemática praticamente não há literatura (escrita por
> humanos) sobre falhas. Mas as LLMs, curiosamente, estão ficando cada
> vez melhores em encontrar e evidenciar falhas nos raciocínios dos
> humanos!
>
> > We don’t know how many similar problems the model would fail on, or how
> much the success depended on how the problem was presented.
>
> Podemos trocar aí "the model" por "the student", ou mais geralmente
> "the human mathematician".
>
> > These are real questions. Any claim about “AI doing research-level
> mathematics” needs to answer them to be meaningful.
>
> Isto provavelmente vale para "any claim about John Doe doing
> research-level mathematics".
>
> > The cost of checking proofs doesn’t get enough attention. In theory,
> math has an advantage: a careful reader can spot a wrong proof.
>
> O folclore anedótico da área de Matemática é de que a maior parte dos
> papers que se publicam (após revisão por pares) contém erros de várias
> magnitudes...
>
> > That helps protect against mistakes from AI. But checking proofs takes
> expert time, and that doesn’t scale as quickly as AI can generate new work.
> If thousands of AI-assisted papers start showing up on arXiv, the main
> challenge will shift from creating proofs to checking them. The informal
> trust systems math has relied on may not keep up either.
>
> Um dos principais usos dos computadores é justamente na tarefa de
> *verificação formal* de demonstrações, para diminuir o custo sobre os
> ombros dos humanos e garantir *segurança*.
>
> Uma nova versão do excelente "Mechanizing Proof: Computing, Risk, and
> Trust", do Donald Mackenzie, seria muito bem-vinda!
>
> > Most of the discussion so far has ignored the issue of access.
>
> Sim!  E isso vale igualmente para o custo de acesso a grandes
> universidades, e o custo de pagar um humano para fazer sua formação em
> pesquisa durante anos a fio, muitas vezes resultando em um output
> medíocre.
>
> > If graduate students use AI to skip the slow process of making mistakes
> and learning from them, the field might see a short-term boost in
> productivity but lose the deep expertise needed to guide and check AI’s
> work.
>
> É um argumento muito relevante, mas também se parece muito com alguns
> argumentos que foram usados quando as calculadoras foram inventadas...
>
> Mas um dos grandes desafios parece estar aí: como *educar* humanos em
> situações em que trapacear é muito mais fácil do que fazer o trabalho
> duro de aprender?
>
> Joao Marcos
>
> On Sun, May 10, 2026 at 5:48 PM Gisele Dalva <[email protected]>
> wrote:
> >
> >
> > Saudações,
> >
> > Gostei dessas ponderações sobre as recentes manifestações de Gowers e
> Tao sobre os chats na matemática:
> >
> > Cheap production, scarce judgment — Chad M. Topaz
> https://www.chadtopaz.com/essays/gowers-response.html
> https://chadtopaz.com/essays/gowers-response
> >
> > Cordial,
> > G.
> >
> > --
> > LOGICA-L
> > Lista acadêmica brasileira dos profissionais e estudantes da área de
> Lógica <[email protected]>
> > ---
> > Você recebeu essa mensagem porque está inscrito no grupo "LOGICA-L" dos
> Grupos do Google.
> > Para cancelar inscrição nesse grupo e parar de receber e-mails dele,
> envie um e-mail para [email protected].
> > Para ver esta conversa, acesse
> https://groups.google.com/a/dimap.ufrn.br/d/msgid/logica-l/CAOmQKJfTHKHKWwtCLLbzv8Y5tv1L0BWJi%3Dx0c%2BTf2rQNkrstvA%40mail.gmail.com
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> https://sites.google.com/site/sequiturquodlibet/
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