Claudeが理論物理の難題を自律解決

Anthropic社の大規模言語モデルClaudeが、理論物理学の最前線で長年難題とされてきた平面N=4超ヤン＝ミルズ理論における9ループ6胶子散乱振幅の計算を、人間の直接指導なしで独立完成した。9月初旬、スタンフォード大学のランス・ディクソン氏らの検証依頼に応じて同モデルが処理を開始し、数日の連続運用と約1000～2000米ドルの計算コストで結果を導き出した。初期プロンプトは計算タスクを示す一行のみで、その後は継続指示のみで運営された。 この成果は、大規模言語モデルが先駆者の手法を完全に理解し、ゼロからコードを構築しながら複雑な符号自己整理法を適用した初めての事例となる。Claudeは従来の間接的アプローチの復習と、専門家から不可とされてきた直接自己整理の両経路を探索し、10万以上の非ゼロ係数において既存の理論と完全に一致する結果を出力した。ディクソン氏は検証プロセスを経て、モデルが過去の研究論文を包括的に学習し、物理学者が想定した形式で正確に計算を完了したことを確認した。 同日、中国科学院理論物理研究所の何頌氏チームもGPTシリーズを用いて一部制約条件の計算を支援させ、2ループから9ループまでの振幅符号と完全関数を公開データプラットフォームZenodoにリリースした。これにより、人工知能が既存の計算枠組みを補完・拡張する新パラダイムが示された。 マット・フォン・ヒペル氏は、今回の成功がAIの科学応用における限界を再定義するものと指摘する。モデルは新しい物理原理の創出ではなく、人間が直面する計算資源のボトルネックを効率化することに成功した。脆弱性の高い計算手順を人間の介入なく安定して実行できる点は、AI研究支援の信頼性を示す明確な証拠である。一方で、実際の対撞機実験や重力波物理学に直結する複雑系への適用にはまだ課題が残るとされる。 ディクソン氏と何氏らは現在、得られた数値結果に対する系統的な物理学的解釈論文の準備を進めている。今回の事例は、専門知識を要する理論計算におけるAIの実用可能性を明確に示し、科学界における計算リソースの再分配とモデル開発の加速化を促す契機となる。