GPT‑5.2 добива нов резултат во теоретската физика
Во нов претпечат, GPT‑5.2 предложи формула за амплитуда на глуон, која подоцна беше докажана од внатрешен модел на OpenAI и потврдена од авторите.
Објавивме нов претпечат што покажува дека еден вид интеракција на честички, за која многу физичари очекуваа дека нема да се случи, всушност може да се појави под специфични услови. Работата се фокусира на глуоните, честички кои ја носат силната нуклеарна сила. Претпечатот(се отвора во нов прозорец) е достапен на arXiv и се поднесува за објавување. Во меѓувреме, добредојдени се повратни информации од заедницата.
Претпечатот насловен „Амплитудите на едно-минусното глуонско дрво се различни од нулата“, е напишан од Алфредо Гевара (Институт за напредни студии), Алекс Лупсацка (Универзитет Вандербилт и OpenAI), Дејвид Скинер (Универзитетот во Кембриџ), Ендрју Строминџер (Универзитетот Харвард) и Кевин Вејл (OpenAI) во име на OpenAI.
Претпечатената студија проучува централен концепт во физиката на честичките наречен амплитуда на расејување. Амплитудата на расејување е величина што физичарите ја користат за пресметување на веројатноста дека честичките ќе имаат реакција едни на други на одреден начин. За глуоните, честичките што ја носат силната нуклеарна сила, многу амплитуди добиваат неочекувано едноставни форми „на ниво на дрво“ (што значи пресметки што ги задржуваат само наједноставните дијаграми без квантни јамки). Овие поедноставувања постојано откриваат подлабока структура во теоријата на квантни полиња, рамка што обезбедува опис на физиката која ги обединува специјалната релативност и квантната механика.
Меѓутоа, еден случај генерално се смета за отсутен (со нулта амплитуда). Кога еден глуон има негативна спиралност (што значи една од двете можни ориентации на вртење што може да ги има безмасна честичка) и преостанатите глуони имаат позитивна спиралност, стандардните аргументи од учебниците сугерираат дека соодветната амплитуда на ниво на дрво мора да биде нула. Како резултат на тоа, оваа конфигурација во голема мера е оставена настрана.
Претпечатот покажува дека овој заклучок е претеран. Стандардниот аргумент претпоставува општи импулси на честичките, што значи дека насоките и енергиите не се во никаква посебна усогласеност. Идентификуваме специфичен и прецизно дефиниран дел од просторот на импулсот каде што тоа расудување повеќе не важи, познат како полуколинеарен режим. Полуколинеарно тука значи дека моментите на глуоните се придржуваат до посебен услов на усогласување кој не е типичен, но е математички добро дефиниран и конзистентен. На овој пресек, амплитудата не исчезнува, и ја пресметуваме во посебен кинематички режим. Овој резултат отвора многу нови прашања кои ќе бидат предмет на идни истражувања. Важни проширувања вклучуваат пресметување на аналогните амплитуди за гравитоните (честички кои посредуваат во гравитациската сила).
Централен аспект на работата е методологијата. Конечната формула, Eq. (39) во претпринтот, првпат беше претпоставена од GPT‑5.2 Pro. Авторите ги пресметаа амплитудите за целобројни вредности на до рачно, добивајќи многу сложени изрази прикажани во равенките (29)--(32), кои одговараат на „Фејнманова дијаграмска експанзија“ чија сложеност расте суперекспоненцијално со n. GPT‑5.2 Pro успеа значително да ја намали сложеноста на овие изрази, обезбедувајќи ги многу поедноставните форми во равенките. (35)--(38). Од овие основни случаи, потоа беше можно да забележи шема и да се предложи формула што важи за сите .
Внатрешна скелетирана верзија на GPT‑5.2 потоа помина околу 12 часа со расудување низ проблемот, доаѓајќи до истата формула и создавајќи формален доказ за нејзината валидност. Равенката потоа беше аналитички потврдена за решавање на рекурзивната релација на Берендс-Гиле, стандарден метод чекор по чекор за градење на повеќечестични дрвни амплитуди од помали градбени блокови. Исто така беше проверено според теоремата за мекост, која го ограничува однесувањето на амплитудите кога честичката станува мека.
Со помош на GPT‑5.2, овие амплитуди веќе се проширени од глуони до гравитони, а други генерализации исто така се во тек. Овие резултати добиени со помош на вештачка интелигенција, како и многу други, ќе бидат објавени на друго место.
„Физиката на овие високо дегенерирани процеси на расејување е нешто за кое создадов љубопитност уште откако првпат се сретнав со нив пред околу петнаесет години, па затоа е возбудливо да се видат впечатливо едноставните изрази во овој труд.
Често се случува во овој дел од физиката изразите за некои физички величини, пресметани со методи од учебниците, да изгледаат ужасно комплицирани, но на крајот да се покажат како многу едноставни. Ова е важно бидејќи често едноставните формули нè водат на патување кон откривање и разбирање на длабоки нови структури, отворајќи нови светови на идеи каде, меѓу другото, едноставноста видлива на почетокот станува очигледна.
За мене, „наоѓањето едноставна формула“ отсекогаш било комплицирано, и исто така нешто за кое одамна чувствувам дека би можело да се автоматизира со компјутери. Се чини дека низ повеќе домени почнуваме да го забележуваме ова; примерот во овој труд е особено добро прилагоден за да ја искористи моќта на современите алатки за вештачка интелигенција. Со нетрпение очекувам да видам како овој тренд ќе продолжи кон алатка за општа намена за „едноставно препознавање на шаблони на формули“ во блиска иднина.
—Нима Аркани-Хамед, професор по физика, Институт за напредни студии, специјализиран за теоретска физика на високи енергии
„Веќе размислувам за тоа како овој претпечат ќе влијае на различни аспекти од истражувачката програма на мојата група. Ова е јасно истражување на ниво на научен журнал што ги поместува границите на теоретската физика, а неговата новина ќе инспирира идни развои и последователни публикации. Овој претпечат ми изгледаше како поглед во иднината на науката потпомогната од вештачка интелигенција, каде физичарите работат рамо до рамо со вештачката интелигенција за да создадат и потврдат нови сознанија. Нема сомнеж дека дијалогот меѓу физичарите и LLM-ите може да создаде фундаментално ново знаење. „Со комбинирање на GPT‑5.2 со човечки експерти од областа, трудот обезбедува шаблон за валидација на увидите водени од големи јазични модели (LLM) и ги задоволува нашите очекувања од ригорозно научно истражување.“
—Натаниел Крејг, професор по физика на Универзитетот во Калифорнија, Санта Барбара (UCSB), специјализиран за физика на високи енергии, феноменологија на честички и космологија
