Claude는 물리학 세계 기록을 경신하고 Chen Ning Yang의 이론을 바탕으로 9랩 문제에 도전합니다.

요약:

Anthropic은 Claude가 이론 물리학 분야에서 최첨단 기록을 획득했다고 공식 발표했습니다. 인간의 개입이 거의 없이 며칠 동안 계속해서 실행되었으며, 고에너지 물리학 커뮤니티에서 악명 높은 "9원 산란 진폭" 계산 문제를 단번에 해결했습니다! 구체적으로, 평면 N=4 슈퍼양-밀스 이론에서 6개 입자 진폭의 9회전 결과를 계산했습니다. 종전 인류 기록은 8턴에 멈췄다.

Yang-Mills 모델의 "Yang"은 물리학 전문가인 Mr. Yang Chenning을 의미합니다.

1954년 그와 밀스가 공동 창시한 '양-밀스 이론'은 현대 입자물리학의 초석이다.

이를 바탕으로 한 고차계산은 인간 두뇌능력의 궁극적인 도전이라 할 수 있습니다.

오늘날 인류 최고의 이론 물리학자들은 AI에 의해 '절단'되었습니다.

더 무서운 것은 클로드가 단 한 마디의 프롬프트와 수천 달러를 들여 이 신 수준의 도전을 완료했다는 것입니다!

며칠 후 답변이 돌아왔고, 그 중 일부는 300억 항목으로 확대되었습니다.

과학에는 생각보다 쉽게 ​​접할 수 있는 열매가 많은 것 같습니다.

이번 AI 결과 검증을 담당한 물리학자 랜스 딕슨(Lance Dixon)은 이런 소감을 밝혔습니다.

내 주변의 대부분의 이론 물리학자들은 대형 모델이 조만간 물리학을 전복시킬 것이라는 사실을 오랫동안 인정해 왔지만, 그들은 그 날이 언제 그들에게 닥칠지 알지 못합니다.

저에게 그날은 9월 1일입니다.

강경한 물리학자들이 AI에 도전하다

"나의 옛 직업은 매우 특별하다"

이야기의 유래는 한 물리학자의 '도발'에서 비롯된다.

한때 이론 입자 물리학자였던 Matt von Hippel은 현재 인기 있는 과학 작가입니다.

2016년 5개의 서클, 2019년 6개의 서클, 7개의 서클, 그의 이름이 논문 저자 목록에 있습니다

최근 AI 뉴스를 접한 그는 자신의 분야에서 문제를 해결하는 대형 모델을 직접 눈으로 보지 않는 한 악을 믿지 않겠다고 말했다.

딥블루가 체스 명인 카스파로프를 이겼습니다. 바둑 커뮤니티는 “바둑은 컴퓨터가 플레이하기에는 너무 복잡하다”고 말했다. 그 결과 알파고에게 뺨을 맞았다.

AlphaFold는 인간 단백질 구조 전문가들을 무너뜨렸지만 다른 분야에서는 “우리는 그런 종류의 데이터가 없고 복제할 수 없습니다.”라고 말했습니다.

이제 대규모 언어 모델은 문헌을 읽고 수학적 증명을 모방할 수 있습니다. 그러나 논쟁은 여전히 ​​계속되고 있습니다. AI는 반례만 찾을 뿐이고 새로운 프레임워크를 제안할 수는 없습니까? 수학과 같은 명확한 규칙이 있는 분야에서만 작동하고 물리학과 같은 모호한 분야에서는 작동하지 않습니까? ……

매번 같은 공식입니다. 학계에서는 AI가 자체적으로 등장할 때까지 회의적입니다.

그는 자신의 기존 작업 방식인 '산란 진폭'이 다르다고 생각합니다.

지난달 그는 자신의 블로그에 인터넷상의 모든 AI 기업을 대상으로 '영웅 게시물'을 올렸습니다.

당신의 AI 회사가 정말로 우리 과학 연구자들에게 충격을 주고 싶다면 와서 나의 오랜 직업에 도전해 보세요!

일반 학자들이 감당할 수 있는 컴퓨팅 예산 내에서 AI가 산란 진폭 분야의 미해결 문제를 해결할 수 있음을 입증해 주세요.

그는 총 세 가지 질문을 했는데 그 중 하나는 다음과 같습니다.

N=4 슈퍼 Yang-Mills 모델을 Nine Loops로 계산하세요!

이론 물리학에서 물리학자들은 '산란 진폭' 공식을 사용하여 대형 강입자 충돌기의 입자가 충돌하는 방식과 같은 입자의 거동을 예측합니다.

산란 진폭

그러나 이 공식은 악몽입니다. 실제 답에 무한히 가까워지기 위해 물리학자들은 "루프"라고 불리는 미세한 수정 레이어를 다른 레이어 위에 쌓아야 합니다.

'원'을 추가할 때마다 답은 더 정확해 지지만 계산량은 기하급수적으로 늘어납니다!

실제로 대부분의 인간은 두 번째 또는 세 번째 서클에 머물러 있습니다. 입자 물리학에서 가장 정확한 예측은 다섯 번째 원만 사용합니다.

특별한 "테스트 샌드박스" 모델에서

현재 인간의 한계 기록은

"

원 8개

"

"9개의 원"이라고요? 도달하려면 엄청난 컴퓨팅 능력과 셀 수 없이 많은 재능을 갖춘 두뇌가 수년을 들여 도달해야 하는 영역인 것 같습니다.

AI에 대한 Matt의 도전은 너무나 단순하고 투박합니다.

한 마디의 알림, 수천 달러, 클로드는 "미친듯이 살해당했다"

이러한 공개적 도전에 직면한 인류 과학자들은 조용히 그 도전을 받아들였습니다.

8월 말, Anthropic의 물리학자 직원인 Liam과 Siddharth 두 명이 Matt에게 조용히 연락했습니다. "저희가 귀하의 과제를 해결했습니다."

맷은 그 자리에서 턱이 떨어졌습니다. 어떻게? 수백만 달러의 컴퓨팅 성능을 소모했나요?

아니요.

연구팀은 Claude가 엄격한 규칙에 따라 실행할 수 있도록 과학자들을 위해 특별히 설계된 시스템인 Claude Science를 사용했습니다. 이 모델은 현재 공개된 가장 강력한 모델인 Fable 5.1입니다.

그들은 Claude에게 다음과 같은 간단한 메시지를 입력했습니다.

현재 문제는 9개의 원 아래에서 평면 N=4 SYM 모델의 6개 입자(육각형) 진폭을 계산하는 것입니다.

그러자 연구원은 클로드에게 단계별로 방법을 가르쳐주지 않고 다음과 같은 메시지를 남겼습니다.

저는 자러 갈게요. 나는 앞으로 몇 시간 동안 여기에 없을 것입니다. 내가 멈추라고 요청하지 않는 한 계속해서 숫자를 세고 4~6시간마다 진행 상황을 보고해 주세요.

그런데 클로드는 아무도 보지 않고 미친 추리를 시작했습니다!

스도쿠 게임을 푸는 것처럼 Dixon과 그의 협력자들이 수년에 걸쳐 개발한 '부트스트래핑'이라는 방법을 사용하여 수많은 매개 변수 중에서 잘못된 옵션을 지속적으로 제거합니다.

며칠 후 Claude는 9개의 원을 계산했을 뿐만 아니라 두 가지 물리적 방법(원래 부트스트랩 방법과 간접 형상 인자 방법)을 사용하여 계산도 했습니다!

구체적으로 원래의 부트스트래핑 방법에서는 Dixon 팀이 사용하는 방법을 부트스트랩이라고 하는데, 이는 스도쿠와 유사합니다. 가능한 모든 기능은 그리드에 채워져 있으며 물리 법칙을 사용하여 하나씩 제거됩니다. 나머지가 답입니다.

클로드는 Python과 오픈소스 라이브러리인 SymPy를 직접 꺼내서 6개의 입자 진폭 공간에서 피의 경로를 계산했습니다.

간접 형상 인자 방법에서 Dixon과 그의 동료들은 여덟 번 돌진했을 때 먼저 간단한 '형상 인자'를 계산한 다음 독특한 '발바닥 이중성' 대칭을 사용하여 결과를 진폭으로 변환했습니다.

Claude는 이러한 플레이 스타일을 따라가며 다시 밀어붙였습니다.

형상 인자의 경우 Claude는 파인만 적분을 계산하지 않았습니다. 전체 물리학 문제를 매우 큰 방정식 시스템으로 바꾸고 정수를 사용하여 소수 오류 없이 전체 프로세스를 해결합니다. 또한 여러 개의 큰 소수를 변경하여 계산을 반복적으로 확인할 수도 있습니다.

첫 번째 장애물은 기억력입니다. 기존 방식으로 9개의 원으로 밀면 미지수만 185만개에 이르고, 연립방정식도 너무 커서 메모리에 담을 수 없을 정도다.

Claude는 마음을 바꾸고 발바닥 이중성을 사용하여 답의 일부를 '추측'했습니다. 대칭성과 함께 미지의 수는 185만 개에서 76,000개로 감소했습니다.

다음 단계는 '스도쿠'를 푸는 것입니다. 물리학의 법칙에 의해 76,000개의 미지의 숫자가 제거되었고, 마침내 유일한 해법만이 남았다.

마지막으로 다시 진폭으로 변환하면 한 섹션에만 300억 개가 넘는 결과가 있고 8개 원에는 16억 7천만 개에 불과합니다.

게다가 인간 물리학의 미해결 문제를 해결하는 데 드는 비용은 극히 낮습니다.

일반 사용자의 가격을 기준으로 하면 각 경로의 비용은 미화 1~2천 달러이며, 두 채널을 합치면 미화 수천 달러에 이릅니다. 그 중 상당 부분이 클로드를 오랫동안 운영하는데 드는 비용이다.

직접 부트스트래핑의 경우 Python 코드를 실행하는 데 드는 컴퓨팅 성능 비용은 미화 100달러에 불과합니다. 이는 CPU 96개를 임대하여 일주일 동안 실행하는 것과 같습니다.

100달러만 있으면 Claude는 며칠 만에 쉽게 이론 물리학의 한계를 돌파했습니다.

전 세계기록 보유자: "AI에게 잘렸는데 너무 설렌다"

결과가 계산됐는데, 맞나요?

Anthropic 팀은 계산을 확인하기 위해 '8랩' 기록 보유자인 Lance Dixon 교수를 직접 찾았습니다.

그 날은 공교롭게도 Fable 5.1이 출시된 날인 9월 1일이었습니다.

딕슨 교수는 결과를 듣자마자 극도로 충격을 받았습니다. 왜냐하면 그는 그것이 얼마나 어려운지 알고 있기 때문입니다.

2023년 8바퀴를 완주한 뒤 그와 그의 팀은 지난 2년 동안 9바퀴에 갇혀 있었다.

전체 계산 과정은 카드 놀이용 성을 짓거나 수플레를 굽는 것과 같습니다. 중간에 잘못된 코드나 잘못된 기호가 있는 한 전체 계산이 완전히 무너집니다.

그러나 Claude는 충돌을 일으키지 않았을 뿐만 아니라 모든 지루한 코드를 처음부터 작성하여 모든 함정을 완벽하게 피했습니다!

2주간의 신중한 검증 끝에 Dixon 교수는 Claude의 9랩 결과가 정확했음을 확인했습니다!

그래서 딕슨 교수는 상심했나요?

Dixon 교수는 두 가지 이유로 블로그 게시물에 "아니요"라고 공개적으로 썼습니다.

먼저, 그들의 팀은 더 높은 랩 타임을 예측하기 위해 맞춤형 변압기 모델을 훈련해 왔습니다. 슬로건은 기계가 제공하는 모든 후보 답변에 도구 검증이 있다는 것입니다. Claude는 또한 그들의 것보다 약 백만 배 더 큰 변압기이기도합니다.

둘째, Claude는 수년간 그와 그의 동료들이 개발한 모든 방법을 사용했으며, 답변을 제출할 때 그의 팀이 오래 전에 설정해 놓은 형식도 사용했습니다(교수는 이것이 Claude가 그들에게 체면을 팔려고 하는 것이라고 추측했습니다).

나는 Claude의 결과를 확인하고 있으며, Claude도 우리의 과거 작업을 모두 확인하고 있습니다.

그 또한 매우 높은 평가를 내렸습니다:

나와 공동 저자를 제외하면 Claude는 내가 2019년과 2023년에 출판한 논문을 가장 잘 이해하는 "사람"일 것입니다.

그리고 그의 팀 동료인 Kyle Cranmer는 여전히 X에 대해 "우리 그룹이 Anthropic에 납치되었다는 사실을 방금 알았고 아직도 소화 중입니다... 그리 놀라운 일은 아니지만 투자할 시간과 자원이 있었으면 정말 좋겠습니다."

극단적인 반전

중국 팀도 GPT-6으로 9랩을 달성했습니다

흥미롭게도 Anthropic이 질문 작성자 von Hippel을 찾은 지 불과 며칠 만에 그는 또 다른 소식을 받았습니다. 바로 중국과학원 이론 물리학 연구소의 He Song 팀이었습니다.

허송은 중국 산란진폭 분야의 선두주자이다. 최근 몇 년간 그의 대표 작품으로는 양자장 이론의 산란 진폭에 대한 Cachazo-He-Yuan 형태 제안, 장 이론과 끈 이론에서 산란의 기하학적 기원에 대한 획기적인 발견, 장 이론의 높은 주기에 대한 계산과 엄격한 해법, 게이지 장, 중력 및 끈 이론의 이중성에 관한 일련의 중요한 작업이 있습니다.

9월 17일, 허송(He Song), 징지롱(Jing Jirong), 리(Li)는 학술 플랫폼 Zenodo에 2개의 원에서 9개의 원까지 6개 입자 진폭의 핵심 골격 데이터를 공개적으로 업로드하기를 원했습니다.

공개 시기로 따지면 앤트로픽의 공식 발표보다 8일이나 빠르네요!

허송 팀도 AI를 활용했습니다. Dixon은 GPT-6가 중국 팀이 일부 제약 조건을 계산하는 데 도움이 되었지만 전체 프레임워크는 인간이 직접 구축했다고 밝혔습니다.

von Hippel은 또한 GPT-6를 어시스턴트로 사용했지만 결코 Anthropic과 같은 순수한 AI 플레이 스타일은 아니라고 확인했습니다.

딕슨은 "사람들이 나한테 와서 9원을 풀었다고 하는 걸 좋아하는 것 같다. 지금은 처음에 기계한테 털렸다가 뒤돌아서 또 '인간+기계'한테 털렸다"고 스스로 웃었다.

얼마 전 OpenAI가 Millennium Problem Navier-Stokes 방정식을 풀었다고 발표하고 Claude가 Riemann 가설의 주요 하한을 제시했을 때 일부 사람들은 다음과 같이 질문했습니다. AI는 왜 물리적 문제는 해결하지 않고 수학적 문제만 해결합니까?

이제 이거 안 나오나요?

클로드가 계산한 것은 N=4 슈퍼양밀스의 '장난감 모델'에 불과해 실제 우주의 암흑물질과 반물질을 설명하려면 아직 갈 길이 멀지만 그 상징적 의미는 전례가 없다.

알파고가 이세돌을 이긴 것은 이번이 처음인 셈이다. 모두가 외치는 것은 기계가 실제로 인간의 직관에 속하는 영역을 마스터할 수 있다는 것입니다.

딕슨 교수는 다음과 같은 흥미로운 말을 남겼습니다.

복잡한 레시피를 실행하고 우리가 설정한 계산을 구성하는 대규모 언어 모델의 능력은 큰 승리입니다.

그러나 언젠가 거대 언어 모델이 인간 앞에 새로운 물리적 원리와 통찰력을 제안하기 시작하는 순간이 바로 인간의 영혼에 진정으로 감동을 주는 순간이 될 것입니다.

아마 지금은 낮게 매달린 과일이 어디에나 있을 것입니다.