Профессор Гарварда написал статью по теоретической физике с помощью ИИ за две недели
Мэттью Шварц выступил научным руководителем для модели Claude, поручив ей сложную задачу по квантовой теории поля. Эксперимент показал, что ИИ способен выполнять работу аспиранта.
Суть
Мэттью Шварц, профессор физики из Гарварда, успешно завершил сложное исследование по теоретической физике, используя исключительно текстовые подсказки для больших языковых моделей (LLM). В роли его виртуального аспиранта выступила модель Claude Opus 4.5 от компании Anthropic. Научный проект, который в обычных условиях занимает около года кропотливой работы, был выполнен всего за две недели.
Контекст
Graphs depicting analytic calculations in agreement with one another
В последнее время индустрия активно обсуждает концепцию полностью автономных искусственных ученых. Такие системы, как AI Scientist от Sakana AI или инструменты от Google и Allen Institute, пытаются автоматизировать весь цикл исследований — от генерации гипотез до написания итоговых статей. Однако в теоретической физике, где критически важна интуиция, выбор правильных математических приближений и обход концептуальных ловушек, полная автоматизация пока не работает. Шварц решил проверить альтернативный подход: справится ли ИИ, если им руководить как реальным студентом второго года обучения, давая четкие задачи с известным путем решения.
Детали
Для эксперимента была выбрана узкая, но фундаментальная задача — пересуммирование судаковского плеча в C-параметре. Это сложная проблема в квантовой хромодинамике, описывающая форму распределения частиц при столкновении электронов и позитронов. Профессор установил строгие правила: он не писал ни строчки кода и не редактировал файлы напрямую, используя только текстовые инструкции через инструмент Claude Code.
Работа началась с планирования. Шварц попросил Claude, GPT и Gemini составить план действий, объединил лучшие идеи и разбил процесс на 102 конкретные задачи в 7 этапов. За время проекта было создано более 110 черновиков, обработано около 36 миллионов токенов и затрачено более 40 часов вычислений на локальном процессоре. Ключевым фактором успеха стала организация памяти: вместо одного длинного диалога модель вела древовидную структуру текстовых файлов с заметками. Это позволяло ИИ обращаться к контексту по мере необходимости, а не пытаться удержать все в оперативной памяти.
Plots showing results made by Claude
Анализ
Эксперимент наглядно доказывает, что хотя искусственный интеллект еще не способен на полностью самостоятельные научные открытия от начала и до конца, он уже может выступать в роли высокоэффективного исполнителя. Однако экспертиза человека остается абсолютно необходимой. Шварц отмечает, что модель работает невероятно быстро и неутомимо, но при этом допускает ошибки, которые может заметить только специалист с глубоким пониманием предметной области. ИИ нуждается в постоянном контроле и корректировке курса.
Перспектива
Этот кейс демонстрирует зарождение новой парадигмы научных исследований. Роль ученого постепенно смещается от непосредственного выполнения рутинных математических вычислений к стратегическому планированию, декомпозиции сложных задач и строгому контролю качества. По словам самого профессора, это, возможно, самая важная статья в его карьере — не из-за физических открытий, а из-за примененного метода. Возврата к традиционным подходам в теоретической науке, судя по всему, уже не будет.
Изображение из источника
A screen grab of Claude code
TL;DR
Главное
ИИ-модели способны выполнять сложную научную работу уровня аспиранта при условии грамотного руководства и декомпозиции задач со стороны эксперта-человека.
Ключевые факты
- /Написание научной статьи заняло 2 недели вместо обычного года.
- /Для решения задачи потребовалось более 110 черновиков и 36 миллионов токенов.
- /Профессор не написал ни одной строчки кода самостоятельно, используя только текстовые подсказки.
Инсайт
Успех применения ИИ в сложных долговременных задачах зависит не от длины контекстного окна, а от правильной архитектуры хранения данных — ведения внешних файлов, к которым модель может обращаться по мере необходимости.
