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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과91건

검색 결과 제목

  1. 76괴델 정리는 ‘아무것도 증명할 수 없다’는 뜻일까?
  2. 77유의한 결과가 나오면 그 가설은 거의 참일까?
  3. 78같은 연구를 다시 하면 결과는 얼마나 돌아올까?
  4. 79인공지능(AI)가 쓸 만한 정리를 찾으면 증명도 끝난 걸까?
  5. 80정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?
개별 증명 기록 검사, 체계 F 내부의 증명 가능성, 더 강한 메타이론 M의 설명을 세 층으로 나누고 불완전성 정리의 적용 범위를 표시한 표.

괴델 정리는 ‘아무것도 증명할 수 없다’는 뜻일까?

개별 증명 기록 검사, 체계 F 내부의 증명 가능성, 더 강한 메타이론 M의 설명을 세 층으로 나누고 불완전성 정리의 적용 범위를 표시한 표.
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 심화

괴델 정리는 ‘아무것도 증명할 수 없다’는 뜻일까?

불완전성 정리는 충분한 산술을 표현하는 일관된 형식 체계에 관한 정밀한 결과입니다. 체계 안의 증명과 바깥 해석을 구분합니다.

Gödel’s Incompleteness Theorems

게시 2026-09-12 · 약 10분논리학 학습 글 읽기 →
100개 가설 중 참 10개와 거짓 90개를 나누고, 검정력 80%로 참 양성 8개, 거짓 양성률 5%로 거짓 양성 기대값 4.5개를 계산한 2대2 표.

유의한 결과가 나오면 그 가설은 거의 참일까?

100개 가설 중 참 10개와 거짓 90개를 나누고, 검정력 80%로 참 양성 8개, 거짓 양성률 5%로 거짓 양성 기대값 4.5개를 계산한 2대2 표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

유의한 결과가 나오면 그 가설은 거의 참일까?

사전 가능성, 검정력과 거짓 양성률이 양성 결과의 믿을 만함을 어떻게 함께 결정하는지 기대 빈도로 계산합니다.

Why Most Published Research Findings Are False

게시 2026-09-12 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
원 연구, 직접 재현, 복수 기준를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

같은 연구를 다시 하면 결과는 얼마나 돌아올까?

원 연구, 직접 재현, 복수 기준를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

같은 연구를 다시 하면 결과는 얼마나 돌아올까?

대규모 심리학 재현 프로젝트는 유의성 하나가 아니라 효과 크기·신뢰구간·주관 평가를 함께 봐야 함을 보여 줍니다.

Estimating the reproducibility of psychological science

게시 2026-09-12 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
최종 목표 '라벨이 있고 날짜가 있다'가 '라벨이 있다: 전제로 해결'과 '날짜가 있다: 근거 필요'라는 두 하위 목표로 분기한다.

인공지능(AI)가 쓸 만한 정리를 찾으면 증명도 끝난 걸까?

최종 목표 '라벨이 있고 날짜가 있다'가 '라벨이 있다: 전제로 해결'과 '날짜가 있다: 근거 필요'라는 두 하위 목표로 분기한다.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인공지능(AI)가 쓸 만한 정리를 찾으면 증명도 끝난 걸까?

린도조 연구에서 전제 검색, 다음 단계 제안, 형식 검증의 역할을 나눕니다. 증명의 빈칸이 어떻게 드러나는지 살펴봅니다.

LeanDojo: Theorem Proving with Retrieval-Augmented Language Models

게시 2026-09-12 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
HOL Light, 공통 벤치마크, 강화학습의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?

HOL Light, 공통 벤치마크, 강화학습의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

정리증명 인공지능(AI)를 시험할 ‘환경’은 왜 필요할까?

HOList는 HOL Light의 수학 말뭉치를 기계학습 환경과 벤치마크로 공개해 증명 모델을 같은 조건에서 훈련·재생·검증하도록 했습니다.

HOList: An Environment for Machine Learning of Higher-Order Theorem Proving

게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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