niedziela, 5 lipca 2026

Nowości

Noblista Giorgio Parisi wykorzystał Claude'a do dowodu twierdzenia z fizyki sprzed dekady

BadaniaPatryk Raba5 lipca 20261

Posłuchaj tego artykułu

Laureat Nagrody Nobla Giorgio Parisi i Francesco Zamponi z Sapienza opublikowali dowód tożsamości a+b=1 w teorii jamming, który powstał we współpracy z modelami Claude Sonnet 4.6 i Opus 4.7. To jeden z pierwszych udokumentowanych przypadków, gdy duży model językowy realnie pomógł domknąć nierozwiązany problem fizyki teoretycznej.

Spis treści
  1. Dekada bez dowodu
  2. Jak wyglądała współpraca z modelem
  3. Znaczenie dla nauki i dla AI
  4. Co to znaczy dla polskich naukowców

Giorgio Parisi, laureat Nagrody Nobla z fizyki z 2021 roku, i Francesco Zamponi z rzymskiego uniwersytetu Sapienza opublikowali dowód matematycznej zależności, nad którą pracowali od dekady. Kluczową rolę w domknięciu dowodu odegrał model Claude od Anthropic, z którym naukowcy prowadzili dialog liczący około 40 poleceń.

Problem, który rozwiązali Parisi i Zamponi, dotyczy zjawiska jamming, czyli momentu, w którym układy nieuporządkowanych cząstek, takie jak materiały sypkie, piany czy gęste zawiesiny koloidalne, gwałtownie przestają płynąć i zaczynają zachowywać się jak ciała stałe, mimo że nie tworzą żadnej uporządkowanej struktury krystalicznej. Zjawisko to opisują dwie niezależnie rozwinięte teorie, jedna wywodząca się z prac Parisiego, druga od zespołu Matthieu Wyarta. Obie przewidują te same wykładniki krytyczne, co sugerowało istnienie prostej zależności między nimi w postaci a+b=1.

Dekada bez dowodu

Zamponi przyznał, że zależność a+b=1 dawała się potwierdzić numerycznie z dużą dokładnością już od 2014 roku, ale nikomu nie udało się jej formalnie udowodnić. Parisiego ten brak szczególnie irytował, bo sugerował, że w rozumowaniu brakuje jakiegoś prostego, przeoczonego kroku. Naukowcy wielokrotnie wracali do problemu przez lata, bez powodzenia.

Wreszcie zdecydowali się poprosić o pomoc model językowy. Wybrali Claude, uznając, że w porównaniu z konkurencyjnymi modelami wykazuje nieco bardziej zaawansowane zdolności rozumowania matematycznego. Rozmowa nie była jednorazowym zapytaniem, tylko iteracyjnym procesem, w którym model proponował kroki dowodu, badacze je sprawdzali, wskazywali błędy, a model wracał do poprawek.

Jak wyglądała współpraca z modelem

Według relacji Zamponiego, Claude dość szybko zaproponował wstępny pomysł, który okazał się zasadniczo trafny, choć pierwsza wersja formalnego dowodu zawierała błędy. To fizycy, a nie model, rozpoznawali, gdzie kończy się elegancko brzmiące rozumowanie, a zaczyna się rygorystyczny dowód matematyczny. Ostateczną, opublikowaną wersję dowodu Parisi i Zamponi dopracowali sami, opierając się na tropie wskazanym przez model.

Dość szybko Claude wpadł na wstępny pomysł, który był zasadniczo poprawny - Francesco Zamponi, Uniwersytet Sapienza w Rzymie
Odpowiedź była tuż obok, po prostu jej nie zauważyliśmy - Francesco Zamponi, Uniwersytet Sapienza w Rzymie

Znaczenie dla nauki i dla AI

Przypadek Parisiego i Zamponiego jest przywoływany jako jeden z pierwszych udokumentowanych i opublikowanych w recenzowanym czasopiśmie przykładów, w którym duży model językowy realnie przyczynił się do rozwiązania otwartego problemu fizyki teoretycznej, a nie tylko przyspieszył obliczenia czy przeszukiwanie literatury. W abstrakcie pracy autorzy wprost napisali, że dowód powstał w interakcji z modelem Claude i został przez nich zweryfikowany, co jest rzadkością w publikacjach z fizyki matematycznej.

Eksperci komentujący sprawę podkreślają jednak, że kluczowa pozostaje rola człowieka. Model wygenerował trop, ale to wieloletnie doświadczenie badaczy pozwoliło odróżnić poprawny kierunek rozumowania od błędnych ścieżek, a następnie przekształcić go w rygorystyczny, publikowalny dowód. Bez tej wiedzy sugestia modelu pozostałaby jedynie kolejnym tekstem wygenerowanym przez system językowy, bez wartości naukowej.

Co to znaczy dla polskich naukowców

Dla polskiego środowiska naukowego historia Parisiego pokazuje konkretny, sprawdzony wzorzec wykorzystania narzędzi takich jak Claude czy konkurencyjne modele w pracy badawczej: nie jako wyrocznię, tylko jako partnera do iteracyjnego przeszukiwania przestrzeni rozwiązań, którego propozycje trzeba samodzielnie zweryfikować. Coraz więcej zespołów matematycznych i fizycznych na świecie testuje podobne podejście przy problemach, które od lat opierały się klasycznym metodom.

Sam fakt, że tego rodzaju współpracę odnotowano w renomowanym czasopiśmie takim jak Journal of Statistical Mechanics, może przyspieszyć akceptację modeli językowych jako legalnego narzędzia pracy naukowej, podobnie jak wcześniej stało się to z oprogramowaniem do obliczeń symbolicznych. Jednocześnie rodzi pytania o sposób opisywania wkładu AI w publikacjach naukowych i o standardy weryfikacji takich dowodów przez recenzentów.

Źródła: A proof of an identity for the critical exponents of jamming (arxiv.org), Physicists and AI model Claude collaborate to prove a 10-year-old jamming conjecture (phys.org), Claude Aids Solution to Decades-Old Jamming Problem (letsdatascience.com), Claude AI pomógł nobliście domknąć problem sprzed dekady (trybuna.info)

Udostępnij: