辽宁
近日，国际顶尖人工智能公司Anthropic宣布，这家公司的AI大模型Claude几乎在没有人工干预的情况下，独立运行了几天时间，突破了一个高难度计算纪录。而这个理论，正是建立于当年杨振宁的重要研究成果之上。
具体来说，它精确地推导出“平面N=4超杨-米尔斯理论”中六粒子“散射振幅”的九圈精确结果。
看着确实迷糊，但咱们的重点不是物理学本身，而是这次人工智能的突破。
先简单介绍一下理论吧。在粒子物理领域，物理学家想搞清楚物质最深层的结构和相互作用。
理论上，他们靠的是标准模型，而标准模型的数学语言，正是杨振宁和米尔斯奠基的杨-米尔斯理论。实验上，他们主要靠粒子对撞机：把粒子加速到极高能量，让它们迎头相撞，再看撞出什么。
杨-米尔斯理论就是描述这些粒子如何相互作用的数学框架。但它有个麻烦：传递力的粒子自己也会相互作用，这让计算变得异常复杂。物理学家只能做近似计算，一层一层地逼近精确答案。
这个需要计算的核心物理量叫“散射振幅”。简单说，给定两个粒子以什么能量、什么角度撞上去，散射振幅能告诉你它们有多大概率以某种方式发生反应。
但在量子世界里，粒子不是撞一下就结束了。在极短的时间里，虚粒子会凭空产生又消失，形成费曼图中的一个个闭合的“圈”。圈数越多，意味着考虑的量子修正越精细，计算出的物理概率就越精确。
但圈数每增加一圈，数学公式的复杂度不是线性增加，而是指数级暴涨。真实世界的强相互作用计算，日常实用精度只到2圈或3圈。而即便在专门用来简化计算的“N=4超杨-米尔斯理论”中，人类此前的最高纪录也只是八圈，以现有的水平靠人力推导出第9圈几乎不可能。
此前，理论粒子物理学家、科普作家Matt von Hippel在网络上征集人才，来解决这个问题。
Anthropic的研究人员随后被激发了兴趣，然后利用该公司Claude Science系统驱动公开模型Fable 5.1进行推导。他们只给程序输入了一句提示词，然后就让模型自己跑，并且每隔4~6个小时就汇报一次进度。
然后，就在几天之后，Claude用两种独立方法都算出了相同的结果，将这个悬案给解决了！此前推导出第八圈的物理学家，随后利用两周时间进行验证，确认结果准确无误。如果按照普通用户价格来计算，他们使用的每种方法成本仅有约1000至2000美元，加一起就是几万块人民币。
几万块钱，解决的是大量顶尖物理学家可能耗时几年才能完成的工作、让人类孜孜不倦地追求了多年的物理“谜题”。不得不说，太划算了。
值得一提的是，中国科学院理论物理所何颂团队同样借助AI工具破解了第九圈的解，利用的则是OpenAI的GPT-6，而且比前者公布的时间还早了8天。
可以说，这才是人工智能技术发展的意义，就是解决人类团队因算力和时间限制而难以完成的复杂计算任务。此前的AlphaFold就曾解决了蛋白质折叠的谜题，如今AI又把自身能力扩展到物理学领域。随着AI技术的持续发展，人类的科学和技术发展或将呈指数级扩张，未来真的越来越近了。
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