複雜系統物理學領域懸而未決超過 10 年的一道數學公式證明,近日在 2021 年諾貝爾物理學獎得主 Giorgio Parisi、羅馬大學物理學家 Francesco Zamponi 與 AI 模型 Claude 的合作下解決了。
物理學中,阻塞(Jamming)是描述粒子系統從流體突然變成剛性狀態但內部仍無序的現象,就像粒子「交通堵塞」,由於粒子被彼此卡住,使可流動材料表現出類似固體性質,這個概念常用來解釋泡沫、顆粒材料、其他複雜流體、神經科學與人工智慧等領域。
2014 年,羅馬大學榮譽教授 Giorgio Parisi(2021 年諾貝爾物理學獎得主之一)、羅馬大學物理學家 Francesco Zamponi 等人建立一套阻塞理論,並注意到模型中 2 個數學參數(以 a 和 b 表示)總是滿足 a + b = 1。
更有趣的是,這條公式能套用到法國物理學家 Matthieu Wyart 根據不同框架獨立發展的另一套阻塞理論,簡單來說,這 2 套理論用完全不同語言描述同一物理現象,暗示看似不同的數學描述方式可導出相同物理定律。
然而儘管數值高度一致,研究人員 12 年來始終無法給出嚴格數學證明(觀察到公式成立,但沒有人能證明 a + b = 1 為什麼是真的),成為「看起來簡單卻解不出來」的棘手問題。
Giorgio Parisi 對於自己始終證明不出耿耿於懷,隨著生成式 AI 出現,他認為這個問題是測試生成式 AI 的理想案例,原因包括:問題明確(清楚猜想)、數學結構相對簡單、數值答案已知,只差正式證明。
最後 Giorgio Parisi 決定把這個「心結」交給 Claude,選擇 Claude 的理由是 Claude 數學推理能力略優於其他模型。
雙向糾正
團隊並未一開始就要求 AI 直接證明,而是逐步引導:先請 Claude 重現他們 10 多年前的數值計算,確認 AI 能否處理真實物理問題,再進一步詢問「若 a + b = 1,你能證明為什麼嗎?」
Claude 迅速給出正確思路,雖然證明過程仍有誤,但經過研究團隊多次糾正驗證,竟成功完成嚴格數學證明。
解法比想像中簡單
研究團隊原以為這個關係背後隱藏著深奧數學結構或未知對稱性,但最終答案卻比預期單純,答案其實就在眼前,只是我們一直沒看到。
科學上,這個數學證明確認 Giorgio Parisi 的 full-RSB 理論、Matthieu Wyart 的力學臨界穩定性理論雖然出發點完全不同,實際上殊途同歸,描述的是同一物理現象。
研究人員與 Claude 也不像工具服侍人類,更像平等同事,討論過程完整公開——哪些步驟由 Claude 推導、哪些步驟由人類修改,全都可逐段查閱。
AI 邏輯能提供人類常忽略的解題思路,而人類具設定問題框架、發現 AI 根本性邏輯錯誤、重新定義問題方向能力,如今連諾貝爾獎得主都親自展示,生成式 AI 也具輔助頂尖理論物理研究的潛力。
- Physicists and AI model Claude ‘collaborate’ to prove a 10-year-old jamming conjecture
- A proof of an identity for the critical exponents of jamming
(首圖來源:AI 生成)






