要約:
Anthropic は、クロードが理論物理学で最先端の記録を獲得したと正式に発表しました。それは人間の介入をほとんど行わずに数日間連続して実行され、高エネルギー物理学界で悪名高い難解な「9 円散乱振幅」計算問題を一気に解決しました。具体的には、N=4 スーパーヤンミルズ理論の平面における 6 粒子の振幅の 9 回転の結果を計算しました。これまでの人類の記録は8ターンで止まっていた。
Yang-Mills モデルの「Yang」は物理学の第一人者、Yang Chenning 氏を指すことに注意してください。
1954 年に彼とミルズによって共同創設された「ヤン・ミルズ理論」は、現代の素粒子物理学の基礎です。
それに基づく高次の計算は、人間の脳力に対する究極の挑戦と言えます。
今日、人類のトップの理論物理学者は AI によって「排除」されました。
さらに恐ろしいのは、クロードがこの神レベルの課題を、たった 1 つの言葉と数千ドルを費やして完了したことです。
数日後に回答が返され、その一部は 300 億項目にまで拡大されました。
科学には、想像よりも簡単に実現できる成果がたくさんあるようです。
今回、AI の結果の検証を担当した物理学者のランス ディクソン氏は、次のように感情を表しました。
私の周りのほとんどの理論物理学者は、大規模なモデルが遅かれ早かれ物理学を破壊するだろうと長い間認めてきましたが、彼らもその日がいつ訪れるかはわかりません。
私にとって、その日は 9 月 1 日です。
筋金入りの物理学者が AI に挑む
「私の昔の職業はとても特別です」
この物語の始まりは、物理学者の「挑発」にあります。
マット フォン ヒッペルは、かつては素粒子理論物理学者でしたが、現在は人気のサイエンス ライターです。
2016 年には 5 つのサークル、2019 年には 6 つのサークル、7 つのサークル、彼の名前は論文の著者リストにあります
最近の AI ニュースに直面して、彼は、自分の分野の問題を解決する大きなモデルを自分の目で見ない限り、悪を信じないと述べました。
ディープ ブルーはチェスの名手カスパロフを破りました。囲碁コミュニティは、「囲碁はコンピューターでプレイするには複雑すぎる」と述べた。その結果、彼はAlphaGoに顔を平手打ちされた。
AlphaFold はヒトのタンパク質構造の専門家を粉砕しましたが、他の分野では「そのようなデータはなく、再現することはできません」と言われました。
現在、大規模な言語モデルは文献を読み、数学的証明を模倣することができます。しかし、議論はまだ続いています: AI は反例を見つけるだけで、新しいフレームワークを提案することはできないのでしょうか?それは数学のような明確なルールがある分野でのみ機能し、物理学のようなあいまいな分野では機能しないのでしょうか? ……
これは毎回同じ公式です。学者たちは AI が本領を発揮するまでは懐疑的です。
彼は、自分の古い分野の「振幅の散乱」は違うと考えています。
先月、彼はインターネット上のすべての AI 企業に向けて、自分のブログに「ヒーロー投稿」を投稿しました。
あなたの AI 会社が本当に私たち科学研究者に衝撃を与えたいのであれば、来て私の古い職業に挑戦してください!
一般の学者が支払える計算予算の範囲内で、散乱振幅の分野における未解決の問題を AI が解決できることを実証してください。
彼は合計 3 つの質問をしました。そのうちの 1 つは次のようなものでした。
N=4 のスーパー ヤンミルズ モデルをナイン ループまで数えます。
理論物理学では、物理学者は「散乱振幅」の公式を使用して、大型ハドロン衝突型加速器内の粒子がどのように衝突するかなど、粒子の挙動を予測します。
散乱振幅
しかし、この公式は悪夢です。真の答えに限りなく近づくために、物理学者は「ループ」と呼ばれる細かい修正の層を何層にも重ねなければなりません。
「円」を追加するたびに答えの精度は上がりますが、計算量は指数関数的に増加します。
実際には、ほとんどの人間は 2 番目か 3 番目のサークルに留まります。素粒子物理学における最も正確な予測は、5 番目の円のみを使用します。
特別な「テスト サンドボックス」モデルでは、
人間の現在の限界記録は次のとおりです
"
8 つの円
"
。これは、SLAC 国立加速器研究所のランス ディクソン教授と彼のチームによる長年の努力の末に達成されました。
「九つの円」?これは、巨大なコンピューティング能力と無数の才能ある頭脳を必要とし、到達するには何年もかかる分野のようです。
マットの AI に対する挑戦は非常に単純かつ粗雑です。
念のために一言、数千ドル、クロードは「狂ったように殺された」
この公的な挑戦に直面して、人類科学者たちは静かにその挑戦を受け入れました。
8 月末、Anthropic の 2 人の物理学者従業員、リアムとシッダールスが静かにマットに連絡しました。「やあ、私たちはあなたの課題を解決しました。」
マットはその場で顎を落とした。どうやって？何百万ドルものコンピューティングパワーを消費しましたか?
いいえ。
研究チームは、クロードを厳密なルールに従って実行できるようにする科学者向けに特別に設計されたシステムであるクロード サイエンスを使用しました。このモデルは現在公開されている最強のモデル Fable 5.1 です。
彼らはクロードに簡単なプロンプトを入力しました:
現在の問題は次のとおりです。9 つの円の下で平面 N=4 SYM モデルの 6 粒子 (六角形) の振幅を計算します。
その後、研究者はクロードにその方法を段階的に教えたのではなく、次のようなメッセージを残しました。
もう寝ます。今後数時間はここにはいないでしょう。私がやめるよう頼まない限り、あなたは数え続け、4〜6時間ごとに進捗状況を私に報告します。
そして、クロードは誰も見ていないところで狂気の推理を開始しました！
これは、ディクソンと彼の共同研究者が長年にわたって開発した「ブートストラッピング」と呼ばれる方法を使用しており、ちょうど数独ゲームを解くのと同じように、無数のパラメーターの中から間違った選択肢を常に排除します。
数日後、クロードは 9 つの円を計算しただけでなく、2 つの異なる物理的方法 (元のブートストラップ法と間接形状係数法) を使用してそれらを計算しました。
具体的には、元のブートストラップ手法では、Dixon のチームが使用した手法はブートストラップと呼ばれ、数独に似ています。考えられるすべての機能がグリッド内に埋められ、物理法則を使用してそれらが 1 つずつ削除されます。残りは答えです。
クロードは、Python とオープンソース ライブラリ SymPy を直接取り出し、6 つの粒子振幅の空間でブラッドパスを計算しました。
間接形状係数法では、ディクソンと彼の同僚が 8 回急いだとき、最初に単純な「形状係数」を計算し、次に独特の「足底双対性」対称性を使用して結果を振幅に変換しました。
クロードはこのプレースタイルに従い、再びプッシュアップしました。
形状係数に関して、クロードはファインマン積分を計算しませんでした。物理問題全体を非常に大きな方程式系に変換し、整数を使用してプロセス全体を小数点誤差なしで解決します。いくつかの大きな素数を変更して計算を繰り返し確認することもできます。
最初のハードルは記憶力です。従来の方法で9円まで押し上げると未知数だけで185万個となり、方程式系が大きすぎてメモリに収まりきらない。
クロードは考えを変え、足底双対性を利用して答えの一部を「推測」しました。対称性と相まって、未知の数は 185 万から 76,000 に減少しました。
次のステップは「Sudoku」を解くことです。 76,000個の未知数が物理法則によって排除され、最後に唯一の解が残った。
最終的に振幅に変換すると、1 つのセクションだけで 300 億件を超える結果が得られますが、8 つのサークルでは 16 億 7,000 万件しかありません。
さらに、人間の物理学における未解決の問題を解決するコストは非常に低いです。
一般ユーザーの料金によれば、1 ルートあたり 1 ～ 2,000 ドル、2 チャンネル合計で数千ドルになります。その大部分はクロードを長期間運営するためのコストです。
直接ブートストラップに関しては、純粋に Python コードを実行するための計算能力コストはわずか 100 米ドルです。これは、96 個の CPU をレンタルして 1 週間実行することに相当します。
100 米ドルとプロンプトを使って、クロードは数日で理論物理学の上限を簡単に突破しました。
元世界記録保持者: 「AI に阻まれましたが、とても興奮しています」
結果は計算されていますが、正しいですか?
Anthropic のチームは、計算を確認するために「8 周」記録保持者であるランス ディクソン教授自身を発見しました。
その日は 9 月 1 日で、偶然にも Fable 5.1 がリリースされた日でした。
ディクソン教授は結果を聞いた瞬間、非常にショックを受けました。それがどれほど難しいかを彼は知っているからです。
2023 年に 8 周を完了した後、彼と彼のチームは過去 2 年間 9 周で行き詰まっています。
計算プロセス全体は、トランプの城を建てたり、スフレを焼いたりするのに似ています。途中に間違ったコードや間違った記号がある限り、計算全体が完全に崩壊します。
しかし、クロードはクラッシュしなかっただけでなく、面倒なコードをすべて最初から書き、すべての落とし穴を完璧に回避しました。
2 週間の慎重な検証の後、ディクソン教授はクロードの 9 周の結果が正しいことを確認しました。
ディクソン教授は悲嘆に暮れているのでしょうか？
「いいえ」とディクソン教授はブログ投稿に公然と書いたが、その理由は 2 つある。
まず、彼らのチームは、より高いラップタイムを予測するために、カスタマイズされた変圧器モデルをトレーニングしてきました。スローガンは、機械によって与えられた回答候補にはツールによる検証があるということです。クロードもまた、彼らの100万倍ほどの大きさの変圧器です。
第二に、クロードは、彼とその共同研究者が長年にわたって開発したすべての方法を使用し、回答を提出するときも、自分のチームがずっと前に設定した形式を使用しました (教授は、これはクロードが彼らにメンツを売ろうとしているのではないかと推測しました)。
私はクロードの結果を検証しており、クロードも私たちの過去の成果をすべて検証しています。
彼はまた、非常に高い評価を与えました:
私と共著者を除けば、クロードは私が 2019 年と 2023 年に発表した論文を最もよく理解している世界で一番の「人物」かもしれません。
そして彼のチームメイトのカイル・クランマーはまだ X について混乱しています。「私たちのグループが Anthropic にさらわれたことを今知りました。まだそれを消化中です...それほど驚くべきことではありませんが、それに投資する時間とリソースがあればいいのにと思います。」
極端な逆転
中国チームも GPT-6 で 9 周に到達しました
興味深いことに、Anthropic が問題作成者 von Hippel を見つけてからわずか数日後、別のニュースが届きました。中国科学院理論物理研究所の He Song チームです。
He Song は、中国における散乱振幅の分野の第一人者です。近年の彼の代表的な著作には、場の量子論の散乱振幅のカチャゾ・ヘ・ユアン形式の提案、場の理論と弦理論における散乱の幾何学的起源の画期的な発見、場の理論の高サイクルの計算と厳密な解、ゲージ場の二重性、重力および弦理論における一連の重要な著作が含まれる。
9 月 17 日、He Song、Jing Jiron、Li は、2 つの円から 9 つの円までの 6 粒子振幅の核骨格データを学術プラットフォーム Zenodo に公開したいと考えていました。
一般公開時期に関しては、Anthropic の公式発表より 8 日早いです。
He Song 氏のチームも AI を使用しました。ディクソン氏は、GPT-6 は中国チームがいくつかの制約を計算するのに役立ったが、全体的なフレームワークは人間自身が構築したものであることを明らかにした。
フォン ヒッペル氏も、アシスタントとして GPT-6 を使用したことを認めましたが、それは決して Anthropic のような純粋な AI プレイ スタイルではありませんでした。
ディクソンは自分自身を笑いながら言いました。「人々は私のところに来て、9 つの円を解決したと言うことを好むようです。さて、私は最初に機械に奪われ、その後向きを変えて再び「人間 + 機械」に奪われました。」
少し前、OpenAI がミレニアム問題のナビエ・ストークス方程式を解決し、クロードがリーマン予想の重要な下限を前進させたと発表したとき、一部の人々は「なぜ AI は数学的な問題だけを解決し、物理的な問題は解決しないのですか?」と尋ねました。
さて、これは来ませんか?
クロードが計算したものは、N=4 のスーパー ヤンミルズの「おもちゃのモデル」にすぎず、現実の宇宙の暗黒物質と反物質を説明するにはまだ遠いですが、その象徴的な重要性は前例のないものです。
これは、AlphaGo が初めてイ・セドルを破ったときのようなものです。誰もが叫ぶのは、人間の直感に属する領域を機械が実際に習得できるということです。
ディクソン教授は次のような興味深い発言を残しました。
複雑なレシピを実行し、設定した計算を整理する大規模な言語モデルの機能は、大きな利点です。
しかしある日、大きな言語モデルが人間の前に新しい物理原理と洞察を提案し始めるとき、それは人間の魂に真に触れる瞬間となるでしょう。
おそらく、今では簡単に実現できる成果がどこにでもあるでしょう。
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