Anthropic称,Claude计算出了平面N=4超杨-米尔斯理论中的六粒子散射振幅,达到九圈,比此前的八圈基准多一圈。这项成果回应了物理学家兼科学作者Matt von Hippel提出的挑战。不过,它更准确地说是一项由研究者设定问题、提供指引并采用既有方法完成的高难度计算,并非Claude独立发明了新的物理理论或计算方法。
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两种路径,计算同一个结果
Claude通过两种方式处理这个问题:
- 自举法(bootstrap):先根据已知规律限定结果可能的形式,再逐一检验候选答案是否符合数学约束和其他计算给出的预测。它不必直接穷举每一种可能的粒子相互作用。
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- 形状因子路径:先计算一个相关量——形状因子,再利用已知的对偶关系,将它与目标散射振幅联系起来。
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用两条路径计算同一个结果,能提供不同角度的交叉核对。不过,这两种方法本身都已存在;这次报告的进展,是用它们把计算推进到了九圈。
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研究者参与,成本如何估算?
Anthropic物理学家Liam Fitzpatrick和Siddharth Mishra-Sharma为Claude设定了问题,并在持续运行期间给予指引。因此,即使计算的大量工作由Claude完成,这仍应被理解为研究者主导的计算任务,而不是完全没有人类参与的独立研究。
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据报告,每一种计算路径的终端用户成本约为1,000至2,000美元,主要来自长时间运行Claude的费用。自举法所需的常规计算资源成本则低得多:在96个CPU核心上运行一周,约为100美元。这些是对这次任务的估算,不代表使用AI开展理论物理研究的普遍价格。
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从八圈到九圈,还有同期工作
Lance Dixon和Andy Liu此前采用形状因子方法,在2023年将这一振幅计算到八圈。Claude此次推进到九圈。
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另有报道说,中国科学院的一支团队使用GPT-6,也在大致同一时期取得了九圈结果。这是关于另一套AI系统参与计算的报道,并不能据此认定当时还存在一项由人类单独完成的同期九圈成果。
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验证结果,不等于证明AI无所不能
曾参与八圈成果的Lance Dixon检查了Claude的九圈答案;自举法与形状因子路径得出一致结果,也提供了另一项交叉核对。这些检查增强了对该计算结果的信心,但并不意味着AI提出了新理论,也不能证明它能可靠解决其他前沿难题。
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这次成果表明:当研究者给出明确问题、成熟方法和必要监督时,AI系统可以参与完成困难而具体的科研计算。但它没有证明Claude发明了新的计算技术、全程不受人类引导,或已经克服理论物理研究中的普遍计算瓶颈。Anthropic的报告呈现了一项具体的研究进展;它对AI未来能力意味着什么,仍有待观察。
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