대규모 온라인 협업이 설정되면 합리적인 성공 가능성이있는 문제에 집중해야합니다. 고대의 세 가지 고전적인 건축 문제는 “원을 제곱하는 것”, “각도를 세는 것”및 “입방체를 두 배로하는 것”으로 알려져 있습니다. 현대 수학은이 세 가지를 모두 해결했지만, 더 중요한 것은 초기 데카르트 혁명이었습니다. 이로 인해 수학은 나침반과 직선 구조의 정신 교도소에서 벗어날 수있었습니다. 그리스인들은 하늘의 역학 계산을위한 효율적인 epicycle 근사법 에서 알 수 있듯이 나침반과 직선을 실제 계산 장치로 사용했습니다 .

그래프 이론으로부터 해결 된 추측에 대한 많은 추측과 일반화는 협업을 통해 솔루션에 적용 할 수 있어야합니다. 그러나 일반적인 협업 경험에 따르면 2-4 명의 팀이 훨씬 큰 팀보다 훨씬 효과적입니다. 이 분야에서 매우 성공적인 팀의 예로 N. Robertson, PD Seymour 및 R. Thomas가 있습니다. 강력한 완벽 그래프 추론, 4 가지 색 정리의 일반화 및 사소한 관련 추측과 같은 문제를 공격했습니다. 같은 지역에있는 다른 연구팀도 새로운 결과 발표와 실제 출판 사이의 경과 시간이 너무 길어서 순수한 워크로드 양이 느려져 협업 (이미 발생)이 유익 할 수 있음을 나타냅니다. 속도를 높이기 위해 (나는’

저는 현재 컴퓨터 보조 증명 반박의 실제 응용에서 직관 논리의 완전성 역할을 이해하려고 노력합니다. 그러나 대규모 온라인 협업을 통해 실제로 증거를 만들 계획이라면 견고한 컴퓨터 지원 증명 반박 시스템을 갖추는 것이 실제로 중요 할 수 있습니다. 결국 공동 작업자를 충분히 모른다면 자신이 한 모든 일을 점검하는 데 많은 시간을 낭비하지 않고 자신의 공헌을 신뢰할 수 있는지 판단 할 수있는 방법은 무엇입니까? (나는 수학자들이 반박을 증명하고 직접적인 개인 피드백과 같은 긍정적 인면을 즐기는 데 더 익숙하다는 인상을 받았으며, 컴퓨터 과학자들은 이런 종류의 피드백으로 일상을 덜 보여줍니다.)

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