Résumé :
Anthropic a officiellement annoncé que Claude avait remporté un record de pointe en physique théorique. Il a fonctionné en continu pendant plusieurs jours sans presque aucune intervention humaine et a résolu d'un seul coup le problème notoirement difficile de calcul de « l'amplitude de diffusion à neuf cercles » dans la communauté de la physique des hautes énergies ! Plus précisément, il a calculé le résultat sur neuf tours de l’amplitude de six particules dans la théorie du super-Yang-Mills du plan N = 4. Le précédent record humain s'arrêtait à huit tours.
Notez que le « Yang » dans le modèle Yang-Mills fait référence au gourou de la physique, M. Yang Chenning.
La « théorie de Yang-Mills », co-fondée par lui et Mills en 1954, est la pierre angulaire de la physique des particules moderne.
Tout calcul d'ordre élevé basé sur cela peut être considéré comme le défi ultime de la puissance du cerveau humain.
Aujourd’hui, les meilleurs physiciens théoriciens de l’humanité ont été « coupés » par l’IA.
Ce qui est encore plus effrayant, c'est que Claude a relevé ce défi divin en utilisant un seul mot d'invite et en dépensant des milliers de dollars !
Les réponses sont revenues quelques jours plus tard, dont certaines ont été étendues à 30 milliards d'éléments.
Il semble qu'il y ait beaucoup plus de fruits à portée de main dans la science qu'on ne l'imaginait.
Cette fois, le physicien Lance Dixon, chargé de vérifier les résultats pour l'IA, a exprimé cette émotion :
La plupart des physiciens théoriciens autour de moi admettent depuis longtemps que les grands modèles bouleverseront la physique tôt ou tard, mais ils ne savent tout simplement pas quand ce jour les frappera.
Pour moi, ce jour est le 1er septembre.
Des physiciens purs et durs défient l'IA
"Mon ancien métier est très spécial"
L'origine de l'histoire vient de la "provocation" d'un physicien.
Matt von Hippel, autrefois physicien théoricien des particules, est aujourd'hui un écrivain de vulgarisation scientifique.
Les cinq cercles en 2016, les six cercles et les sept cercles en 2019, son nom est dans la liste des auteurs du papier
Face à l'actualité récente de l'IA, il a déclaré qu'il ne croirait pas au mal à moins de voir de ses propres yeux un grand modèle résoudre des problèmes dans son domaine.
Deep Blue a vaincu le maître d'échecs Kasparov. La communauté Go a déclaré : Go est trop compliqué pour que les ordinateurs puissent y jouer. En conséquence, il a été giflé par AlphaGo.
AlphaFold a écrasé les experts en structure des protéines humaines, mais d'autres domaines ont déclaré : Nous n'avons pas ce genre de données et ne pouvons pas les reproduire.
Désormais, les grands modèles de langage peuvent lire de la littérature et imiter des preuves mathématiques. Mais le débat continue : l’IA ne trouve-t-elle que des contre-exemples et ne peut-elle pas proposer de nouveaux cadres ? Cela fonctionne-t-il uniquement dans des domaines avec des règles claires comme les mathématiques, mais pas dans des domaines flous comme la physique ? ……
C'est à chaque fois la même formule : les universitaires restent sceptiques jusqu'à ce que l'IA prenne tout son sens.
Il pense que son ancien travail, "l'amplitude de diffusion", est différent.
Le mois dernier, il a publié un « article de héros » sur son blog à l'intention de toutes les entreprises d'IA sur Internet :
Si votre entreprise d'IA veut vraiment choquer nous les chercheurs scientifiques, venez défier mon ancien métier !
Veuillez démontrer que l'IA peut résoudre des problèmes non résolus dans le domaine de l'amplitude de diffusion avec un budget informatique abordable pour les universitaires ordinaires.
Il a posé trois questions au total, dont l'une était :
Comptez N=4 modèles super Yang-Mills jusqu'à Nine Loops !
En physique théorique, les physiciens utilisent la formule de « l'amplitude de diffusion » pour prédire le comportement des particules, par exemple la façon dont les particules du Grand collisionneur de hadrons entrent en collision.
Amplitude de diffusion
Mais cette formule est un cauchemar. Pour se rapprocher infiniment de la vraie réponse, les physiciens doivent superposer des couches de corrections fines appelées « boucles ».
À chaque "cercle" supplémentaire ajouté, la réponse devient plus précise, mais la quantité de calcul augmente de façon exponentielle !
En pratique, la plupart des humains restent dans le deuxième ou le troisième cercle. Les prédictions les plus précises en physique des particules utilisent uniquement le cinquième cercle.
Dans le modèle spécial "test sandbox",
l'enregistrement limite actuel des humains est
"
Huit cercles
"
. Ceci a été réalisé après des années de travail acharné par le professeur Lance Dixon et son équipe du Laboratoire national des accélérateurs du SLAC.
"Neuf cercles" ? Il semble que ce soit un domaine qui nécessite une puissance de calcul massive et d’innombrables cerveaux talentueux et qu’il faudra des années pour atteindre.
Le défi de Matt face à l'IA est si simple et rudimentaire.
Un mot de rappel, plusieurs milliers de dollars, Claude "tué comme un fou"
Face à ce défi public, les scientifiques d'Anthropic ont tranquillement accepté le défi.
Fin août, deux physiciens employés chez Anthropic, Liam et Siddharth, ont discrètement contacté Matt : "Hé, nous avons résolu votre défi."
La mâchoire de Matt tomba sur place. Comment? Vous avez brûlé des millions de dollars de puissance de calcul ?
Non.
L'équipe de recherche a utilisé Claude Science, un système spécialement conçu pour les scientifiques qui permet à Claude de courir selon des règles strictes. Le modèle est actuellement le modèle le plus puissant disponible au public Fable 5.1.
Ils ont envoyé une invite simple à Claude :
Le problème actuel est le suivant : calculer l'amplitude à six particules (hexagone) du modèle plan N=4 SYM sous neuf cercles.
Ensuite, le chercheur n'a pas appris à Claude comment procéder étape par étape, mais lui a laissé un message :
Je vais me coucher. Je ne serai pas là dans les prochaines heures. Vous continuez à compter, à moins que je vous demande d'arrêter, et signalez-moi vos progrès toutes les 4 à 6 heures.
Puis, Claude s'est lancé dans une folle déduction sans que personne ne regarde !
Il utilise une méthode appelée « bootstrapping » que Dixon et ses collaborateurs ont développée au fil des années, tout comme la résolution d'un jeu de Sudoku, éliminant constamment les mauvaises options parmi d'innombrables paramètres.
Quelques jours plus tard, Claude a non seulement calculé les neuf cercles, mais les a également calculés en utilisant deux méthodes physiques différentes (la méthode bootstrap originale et la méthode du facteur de forme indirect) !
Plus précisément, dans la méthode d'amorçage originale, la méthode utilisée par l'équipe de Dixon est appelée bootstrap, qui est similaire au Sudoku. Toutes les fonctions possibles sont renseignées dans la grille, et les règles de la physique sont utilisées pour les éliminer une à une. Le reste est la réponse.
Claude a directement sorti Python et la bibliothèque open source SymPy, et a calculé un chemin sanglant dans l'espace de six amplitudes de particules.
Dans la méthode du facteur de forme indirect, lorsque Dixon et ses collègues se sont précipités huit fois, ils ont d'abord calculé un simple « facteur de forme », puis ont utilisé une symétrie particulière de « dualité plantaire » pour traduire le résultat en amplitude.
Claude a suivi ce style de jeu et a encore poussé.
Pour le facteur de forme, Claude n'a pas calculé d'intégrale de Feynman. Il transforme l'ensemble du problème de physique en un très vaste système d'équations et utilise des nombres entiers pour résoudre l'ensemble du processus sans erreurs décimales. Il peut également vérifier le calcul à plusieurs reprises en modifiant plusieurs grands nombres premiers.
Le premier obstacle est la mémoire. Si vous le poussez sur neuf cercles selon l'ancienne méthode, il y aura à lui seul 1,85 million d'inconnues, et le système d'équations est si grand qu'il ne peut pas être stocké dans la mémoire.
Claude a changé d'avis et a utilisé la dualité plantaire pour « deviner » une partie de la réponse. Couplé à la symétrie, le nombre d'inconnues est passé de 1,85 million à 76 000.
L'étape suivante consiste à résoudre le "Sudoku". 76 000 nombres inconnus ont été éliminés par les règles de la physique, et finalement il ne restait plus que la seule solution.
Enfin ramené à l'amplitude, il y a plus de 30 milliards de résultats dans une seule section, et seulement 1,67 milliard dans huit cercles.
De plus, le coût de la résolution de problèmes non résolus en physique humaine est extrêmement faible.
Selon le prix pour les utilisateurs ordinaires, chaque itinéraire coûte entre un et deux mille dollars américains, et les deux chaînes totalisent plusieurs milliers de dollars américains. La majeure partie de cette somme représente le coût du fonctionnement de Claude pendant une longue période.
En ce qui concerne le démarrage direct, le coût en puissance de calcul uniquement pour l'exécution du code Python n'est que de 100 USD, ce qui équivaut à la location de 96 processeurs et à leur exécution pendant une semaine.
Avec 100 dollars américains et une invite, Claude a facilement franchi le plafond de la physique théorique en quelques jours.
Ancien détenteur du record du monde : "J'ai été coupé par l'IA, mais je suis très excité"
Les résultats sont calculés, mais sont-ils corrects ?
L'équipe d'Anthropic a trouvé le détenteur du record des « huit tours », le professeur Lance Dixon lui-même, pour vérifier le calcul.
Ce jour-là, c'était le 1er septembre, ce qui, par coïncidence, était le jour de la sortie de Fable 5.1.
Au moment où le professeur Dixon a reçu les résultats, il a été extrêmement choqué. Parce qu'il sait à quel point c'est difficile.
Après avoir bouclé huit tours en 2023, lui et son équipe sont restés bloqués à neuf tours au cours des deux dernières années.
L'ensemble du processus de calcul s'apparente à la construction d'un château de cartes à jouer ou à la préparation d'un soufflé. Tant qu’il y a un mauvais code ou un mauvais symbole au milieu, tout le calcul s’effondrera complètement.
Mais non seulement Claude n'a pas planté, mais il a également écrit tout le code fastidieux à partir de zéro, évitant parfaitement tous les pièges !
Après deux semaines de vérification minutieuse, le professeur Dixon a confirmé que les résultats de Claude sur neuf tours étaient corrects !
Alors le professeur Dixon a le cœur brisé ?
"Non", a écrit ouvertement le professeur Dixon dans son article de blog, pour deux raisons.
Tout d'abord, leur équipe a formé un modèle de transformateur personnalisé pour prédire des temps au tour plus élevés. Le slogan est que toute réponse candidate donnée par la machine est vérifiée par l'outil. Claude est aussi un transformateur, seulement environ un million de fois plus gros que le leur.
Deuxièmement, Claude a utilisé toutes les méthodes développées par lui et ses collaborateurs au fil des années, et lors de la soumission des réponses, il a également utilisé le format que son équipe avait établi il y a longtemps (le professeur a deviné que c'était Claude qui essayait de leur vendre face).
Je vérifie les résultats de Claude, et Claude vérifie également tous nos travaux passés.
Il a également donné une très bonne évaluation :
À l'exception de moi et de mes co-auteurs, Claude est peut-être la « personne » au monde qui comprend le mieux les articles que j'ai publiés en 2019 et 2023.
Et son coéquipier Kyle Cranmer est toujours en désordre sur X : "Je viens d'apprendre que notre groupe a été arraché par Anthropic, et je suis encore en train de le digérer... Même si ce n'est pas trop surprenant, j'aimerais vraiment que nous ayons le temps et les ressources pour y investir."
Inversion extrême
L'équipe chinoise a également atteint neuf tours avec GPT-6
Fait intéressant, quelques jours seulement après qu'Anthropic ait trouvé l'auteur de la question, von Hippel, il a reçu une autre nouvelle : l'équipe de He Song de l'Institut de physique théorique de l'Académie chinoise des sciences.
He Song est une figure de proue dans le domaine de l'amplitude de diffusion en Chine. Ses travaux représentatifs de ces dernières années incluent la proposition de la forme Cachazo-He-Yuan de l'amplitude de diffusion de la théorie quantique des champs, la découverte révolutionnaire de l'origine géométrique de la diffusion dans la théorie des champs et la théorie des cordes, le calcul et la solution rigoureuse du cycle élevé de la théorie des champs, et une série de travaux importants sur la dualité des champs de jauge, de la gravité et de la théorie des cordes.
Le 17 septembre, He Song, Jing Jirong et Li ont voulu télécharger publiquement les données principales du squelette de l'amplitude des six particules de deux cercles à neuf cercles sur la plateforme académique Zenodo.
En termes de date de sortie publique, c'est 8 jours plus tôt que l'annonce officielle d'Anthropic !
L'équipe de He Song a également utilisé l'IA. Dixon a révélé que GPT-6 avait aidé l'équipe chinoise à calculer certaines contraintes, mais que le cadre global avait été construit par les humains eux-mêmes.
von Hippel a également confirmé qu'ils utilisaient GPT-6 comme assistant, mais il ne s'agissait en aucun cas d'un style de jeu purement IA comme Anthropic.
Dixon s'est moqué de lui-même et a déclaré : "Les gens semblent aimer venir me voir et me dire qu'ils ont résolu les neuf cercles. Maintenant, j'ai d'abord été volé par une machine, puis je me suis retourné et j'ai été volé à nouveau par "humain + machine"."
Il n'y a pas si longtemps, lorsque OpenAI a annoncé avoir résolu l'équation de Navier-Stokes du problème du millénaire et que Claude a avancé une limite inférieure clé de l'hypothèse de Riemann, certaines personnes se sont demandées : pourquoi l'IA ne résout-elle que des problèmes mathématiques et non des problèmes physiques ?
Maintenant, est-ce que ça ne vient pas ?
Bien que ce que Claude ait calculé ne soit qu'un « modèle jouet » de N=4 super Yang-Mills, ce qui est encore loin d'expliquer la matière noire et l'antimatière de l'univers réel, sa signification symbolique est sans précédent.
C'est comme la première fois qu'AlphaGo bat Lee Sedol. Ce que tout le monde s’exclame, c’est que les machines peuvent réellement maîtriser des domaines qui appartiennent à l’intuition humaine.
Le professeur Dixon a laissé une remarque intrigante :
La capacité des grands modèles de langage à exécuter les recettes complexes et à organiser les calculs que nous définissons est une énorme victoire.
Mais un jour, lorsque le grand modèle de langage commencera à proposer de nouveaux principes et idées physiques aux humains, ce sera le moment qui touchera véritablement l'âme humaine.
Peut-être que les fruits à portée de main sont désormais partout.
Commentaires