数学の未来
ドロン・ザイルバーガー(英語: Doron Zeilberger)は、コンピューターが大変強力になるので、数学で優勢な問題が証明することからそれを解くのにどれだけ費用がかかるか決めることに変わる時を考える:「大きな同一性のクラスとして、そしてたぶん定理のまさに別の種類のクラスは、定型処理的に証明できるようになる、私たちは、私たちがどうやって証明(もしくは反駁)を見つけるかを知ることができるものについての沢山の結果を目撃するかもしれない、しかし、そのような証明の発見についての支払いを、私たちはできないか、もしくは望まない、なぜならほとんど確実 (英: almost certainty)はそれだけ安価になりうるからである。私は、次のように読める、おおよそ2100の、ある論文の要約を見ることができる:「ある一定の精度の意味で、ゴールドバッハの予想は0.99999以上の確率をもって正しいこと、そしてそれの完全な真実には100億ドルの予算をもって決定できるだろうことを、私たちは示す。 」
アンリ・ポアンカレが1908年に書いたものによれば、「数学の未来の予測の真の方法は、それ自体の歴史ならびに現在の状態の研究にある」。歴史的アプローチは、近い将来の予報の研究ならびに、どれだけ予測が正当かどうかを理解する技法の現在の状態と、それらを比較することからなりたちうる、例えば、ヒルベルトの問題の進歩の観察。どんな数学それ自体の分野の調査でも今不確かである:その分野の逸れた広がりは数学的知識管理(英語: mathematical knowledge management)の問題の発生を与える。
Yandell, Ben (2002). The honors class: Hilbert's problems and their solvers. A K Peters Ltd.,. ISBN 978-1-56881-216-8. https://books.google.com/books?id=XQXoG4pL1-kC
Yu, Kiang Leung (2010). Criative Minds, Charmed Lives. World Scientific