Claude pomógł nobliście rozwiązać problem, który opierał się fizykom od ponad dekady
Fizycy Giorgio Parisi i Francesco Zamponi przedstawili analityczny dowód zależności matematycznej opisującej przechodzenie układów cząstek do stanu zakleszczonego. Rozwiązanie problemu, nad którym badacze bez powodzenia pracowali od 2014 roku, powstało przy pomocy modelu sztucznej inteligencji Claude.
Wyniki opublikowano 1 lipca w czasopiśmie „Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment”.
Badania dotyczą zjawiska określanego jako zakleszczanie, czyli jamming. Można je zobrazować za pomocą stołu bilardowego, na którym umieszcza się coraz więcej kul. Początkowo mogą się one swobodnie przemieszczać, ale po przekroczeniu określonego zagęszczenia każda kula zostaje unieruchomiona przez sąsiednie. Układ staje się wówczas sztywny, choć rozmieszczenie jego elementów pozostaje nieuporządkowane.
W pracy opublikowanej w 2014 roku Parisi, Zamponi i ich współpracownicy przedstawili matematyczny opis tego przejścia. Wprowadzili między innymi parametry oznaczone literami „a”, „b” i „c”, określające zachowanie układu w pobliżu punktu zakleszczenia. Obliczenia numeryczne konsekwentnie wskazywały, że dwa z tych parametrów spełniają prostą zależność:
a + b = 1.
Mimo bardzo wysokiej dokładności obliczeń naukowcy nie potrafili jednak wykazać, dlaczego zależność ta musi obowiązywać.
Do podobnego wyniku, choć za pomocą odmiennego rozumowania opartego na mechanicznej stabilności układu, doszedł także fizyk Matthieu Wyart i jego współpracownicy. Parisi i Zamponi zakładali więc, że za zgodnością wyników musi kryć się głęboka, nieodkryta dotąd zasada fizyczna. Przez ponad dekadę nie udało im się jednak znaleźć poszukiwanego związku.
Przełom nastąpił, gdy Parisi postanowił przedstawić problem modelowi Claude stworzonemu przez firmę Anthropic. Początkowo sztuczna inteligencja otrzymała zadanie odtworzenia wyników numerycznych z 2014 roku i przygotowania odpowiedniego programu komputerowego. Dopiero później badacze poprosili ją o znalezienie ścisłego dowodu analitycznego. Cała rozmowa obejmowała 40 poleceń.
Według autorów publikacji zasadniczą część rozwiązania opracował Claude Opus 4.7 przy niewielkiej ingerencji człowieka. Claude Sonnet 4.6 został następnie wykorzystany do dopracowania niektórych fragmentów. Pierwsza wersja zawierała nieścisłości, które naukowcy wskazali modelowi. Claude poprawił je, po czym Parisi i Zamponi samodzielnie sprawdzili cały dowód, usunęli zbędne części oraz zredagowali tekst. Pełny zapis rozmów ze sztuczną inteligencją został udostępniony w internetowym repozytorium Zenodo.
Okazało się, że rozwiązanie nie wymagało wprowadzenia nowej teorii fizycznej. Było ukryte w znanych już równaniach, lecz dostrzeżenie go utrudniały liczne przekształcenia i wzajemne skracanie się wyrażeń. Sami autorzy przyznali, że poszukiwali znacznie głębszego związku między występującymi w równaniach funkcjami i przez to pominęli prostszą drogę.
Dowód nie ogranicza się jedynie do potwierdzenia zależności a + b = 1. Łączy dwa sposoby opisywania stabilności zakleszczonych układów: jeden wynikający z abstrakcyjnej przestrzeni możliwych stanów, a drugi odnoszący się bezpośrednio do mechanicznej sieci kontaktów i sił pomiędzy cząstkami. W rozpatrywanej teorii nieskończenie wielu wymiarów oba podejścia prowadzą zatem do tych samych wykładników krytycznych.
Giorgio Parisi jest laureatem Nagrody Nobla w dziedzinie fizyki z 2021 roku. Otrzymał połowę nagrody za odkrycie zależności między nieporządkiem i fluktuacjami w układach fizycznych – od skali atomowej po planetarną. Jego prace przyczyniły się do rozwoju teorii układów złożonych i pozwoliły opisywać pozornie przypadkowe zjawiska występujące między innymi w fizyce, matematyce, biologii i uczeniu maszynowym.
Nie jest to pierwszy przypadek, gdy popularny model językowy uczestniczył w rozwiązaniu wieloletniego problemu matematycznego. Jak informowaliśmy, w kwietniu 2026 roku 23-letni Liam Price, nieposiadający zaawansowanego wykształcenia matematycznego, przedstawił modelowi GPT-5.4 Pro dostępnemu w ChatGPT problem sformułowany około 60 lat wcześniej przez Paula Erdősa. Dotyczył on granicznej wartości tak zwanej sumy Erdősa dla zbiorów liczb całkowitych, w których żadna liczba nie dzieli innej.
ChatGPT po jednym poleceniu zaproponował metodę, której wcześniej nie zastosowali matematycy zajmujący się tym zagadnieniem. Surowa odpowiedź modelu była niedopracowana i wymagała analizy specjalistów, jednak zawierała prawidłowy, nowy pomysł. Matematycy Jared Duker Lichtman i Terence Tao uporządkowali następnie rozumowanie oraz skrócili dowód. Zarówno ten przypadek, jak i praca Parisiego i Zamponiego pokazują, że modele sztucznej inteligencji mogą wskazywać badaczom nieoczekiwane drogi rozwiązania, choć przedstawiane przez nie wyniki nadal wymagają rygorystycznej kontroli człowieka.
Czytaj też: Polacy w Pyrach pokazali Brytyjczykom, jak łamać kod Enigmy
Kresy.pl / LiveScience
