Ein „Camera Lucida“ ist ein Gerät, das ein Prisma verwendet, das von einer Metallarmatur gehalten wird, um ein Bild der Szene vor ihm auf ein Stück Papier darunter zu projizieren, ähnlich wie ein moderner Projektor, der an einen Live-Kamerastream angeschlossen ist. Diese wurden wahrscheinlich Anfang der 1400er Jahre erfunden, obwohl veröffentlichte Berichte darüber erst Ende der 1500er Jahre erscheinen. Ein Teil des Grundes dafür ist wahrscheinlich, dass sie gut gehütete Geschäftsgeheimnisse von Künstlern waren, die sie verwendeten, um einen Grad an Genauigkeit zu erreichen, der zuvor unmöglich oder zumindest extrem schwierig war, ohne „freihändig“ zu arbeiten. Der Künstler David Hockney wurde vor Jahren sehr an diesem Thema interessiert und schrieb 2001 ein Buch darüber. Seine grundlegende Theorie war, dass die bemerkenswerte Verbesserung in Genauigkeit und Realismus direkt auf die geheime Verwendung der Camera Lucida (und auch eines früheren Geräts namens Camera Obscura) zurückzuführen war. Wie er feststellte, würde man vor dieser Zeit niemals ein Gemälde einer Laute in Perspektive sehen, das nicht verzerrt und falsch aussah. Während man die „Regeln der Perspektive“ verwenden konnte, um einfache rechteckige Formen realistisch zu zeichnen, war die komplexere Geometrie einer Laute über die normale menschliche Fähigkeit hinaus, sie realistisch im Raum darzustellen. Diese Theorie ist als Hockney-Falco-These bekannt. Seit ich darüber in den frühen 2000er Jahren im College gelernt habe, habe ich sozusagen mental einen Sternchenvermerk zu den Werken bestimmter Maler hinzugefügt. Zum Beispiel, so sehr ich Ingres und Caravaggio respektiere und bewundere, wurde die Ehrfurcht, die ich für ihre Fähigkeiten hatte, durch die Erkenntnis gemildert, dass sie sich wahrscheinlich dieser Art von mechanischer Hilfe bedienten. Und sicher, viel von der Kunstfertigkeit liegt im Konzept, der Komposition und dem Rahmen, den Farben, den Pinselstrichen usw. Aber dieser atemberaubende lebensechte Realismus hat mich am meisten beeindruckt, und dieser Teil wurde zumindest teilweise durch diese Offenbarung erschüttert. Es ließ mich auch Michelangelos skulpturalen Realismus (und auch seine Studien, die eindeutig Skizzen aus dem Leben sind) noch mehr respektieren. Jedenfalls bringe ich das jetzt zur Sprache, weil ich glaube, dass wir am Rande derselben Art von Ereignis in den mathematischen Forschungsfeldern stehen, mit dem Aufkommen von Modellen wie GPT-5 Pro. Ich habe es bereits verwendet, um das zu tun, was ich für wirklich neue und interessante Forschung halte (wie ich in jüngsten Threads detailliert habe), und wir haben heute ein Update von Sebastien Bubeck bei OpenAI erhalten, das zeigt, dass das Modell in der Lage war, ein interessantes Ergebnis in der zeitgenössischen Mathematik mit einem neuen Beweis zu erbringen, und das in einem einzigen Versuch. Diese neue Ära ist plötzlich über uns gekommen. Wir haben letzte Woche ein Ergebnis von chinesischen Informatikern gesehen, das einen Rekord für optimales Sortieren brach, der 45 Jahre lang bestand. Ich dachte damals darüber nach, ob KI irgendwie verwendet wurde, um dieses Ergebnis zu generieren. Siehe auch das kürzliche Papier im zitierten Tweet, das einen ähnlichen Charakter hat, da es sowohl überraschend als auch elementar ist. Diese scheinen mir Merkmale von Ergebnissen zu sein, die in irgendeiner Weise von KI profitiert haben könnten. Jetzt möchte ich diesen Autoren nichts vorwerfen. So viel ich weiß, haben sie alles manuell gemacht, genau wie die Maler im 1300. Und selbst wenn sie KI zur Unterstützung verwendet haben, haben wir noch keine akzeptierten Gepflogenheiten, wie man damit umgeht: welche Offenlegungen erforderlich sind und wie die Anerkennung verteilt und betrachtet werden sollte. Das gesamte Konzept der Urheberschaft muss heute neu überdacht werden. In meinem jüngsten Thread, in dem ich zusammen mit GPT-5 Pro die Verwendung der Lie-Theorie im Deep Learning untersuchte, habe ich die Eingabeaufforderungen selbst entworfen, obwohl ich in einer Million Jahren nicht in der Lage wäre, die Theorie und den Code zu generieren, die das Modell als Ergebnis dieser Eingabeaufforderungen entwickelt hat. Bekomme ich die Anerkennung für das Ergebnis, wenn es sich als revolutionär für das Feld herausstellt? Was ist mit meinem nachfolgenden Experiment, bei dem ich meine ursprünglichen Eingabeaufforderungen, die ich selbst geschrieben habe, zusammen mit einer „Meta-Eingabeaufforderung“ verwendet habe, um GPT-5 Pro dazu zu bringen, 10 weitere Paare von Eingabeaufforderungen zu entwickeln, die lose nach meinen eigenen modelliert sind, aber völlig andere Zweige der Mathematik betreffen, die sich in völlig andere Richtungen entwickelt haben. ...