Co se vlastně počítalo a proč to není jen cvičení do šuplíku
Představte si, že chcete přesně předpovědět, co se stane, když se srazí dvě subatomární částice. Fyzici k tomu počítají takzvané rozptylové amplitudy (scattering amplitudes) — vzorce, které z energií a hybností částic říkají, s jakou pravděpodobností dopadne srážka konkrétním způsobem. Čím přesnější vzorec, tím lépe umíme výsledky z urychlovačů, jako je LHC, porovnat s předpovědí. Pokud se předpověď a měření neshodnou, může to být náznak nové fyziky.
Problém je v tom, že přesné výpočty jsou extrémně náročné. Fyzici proto skoro vždy pracují s přibližnými verzemi, které výpočet uříznou na určitém počtu „smyček" (loops) — tedy počtu kol kvantových oprav, které do něj pustí. Většina amplitud je spočítaná do dvou smyček, pár výjimek do tří. Nejpreciznější známá předpověď fyziky částic používala pět.
Teorie N=4 super Yang-Mills, o kterou tady jde, reálný svět nepopisuje. Je to takzvaný „toy model" — zjednodušená teorie, kterou fyzici používají jako pískoviště k testování nových výpočetních metod. Paradoxně se v ní počítá lépe než v realističtějších teoriích, a proto se na ní zkouší, kam až jde technika dotáhnout. Dosavadní rekord byl osm smyček, kterého v roce 2023 dosáhli Lance Dixon a Andy Liu. Devět smyček zůstávalo otevřenou hranicí.
Výzva, na kterou se čekalo necelý měsíc
Příběh nezačal u Anthropicu, ale u blogu. Matt von Hippel, bývalý teoretický fyzik a dnes vědecký spisovatel, vypsal 7. srpna 2026 na svém blogu 4gravitons.com veřejnou výzvu. Nechtěl jen, aby AI „udělala dojem". Chtěl vidět, jestli model zvládne reálný výpočet na hranici jeho bývalého oboru — a jestli to dokáže s výpočetním výkonem, který má k dispozici běžný akademik, ne s datovým centrem za miliony.
„Když chtějí AI firmy zapůsobit na lidi, jako jsem já, měly by se pustit do mého starého oboru. Ukažte, že AI zvládne devět smyček v N=4 super Yang-Mills," napsal. Na odpověď čekal necelý měsíc — výzkumníci Anthropicu Liam Fitzpatrick a Siddharth Mishra-Sharma jeho výzvu vzali doslova.
Jak Claude postupoval: Fable 5.1 a pokyn „prostě pokračuj"
Klíčový nebyl žádný speciální model vytrénovaný na fyziku, ale standardní model Fable 5.1 spuštěný v Claude Science — placené platformě, kterou Anthropic nabízí vědcům. Technicky jde o takzvaný „harness", tedy program, který velký jazykový model obalí strukturovanými pravidly a prompty, aby z něj dostal robustnější, vědecky použitelné chování.
Postup byl skoro komicky jednoduchý. Výzkumníci se Claudea zeptali, který problém má největší šanci zvládnout, a pak mu dali jediný prompt: spočítej šestičásticovou (hexagon) amplitudu v planárním N=4 SYM na devět smyček. Dál už jen opakovali instrukce typu „jdu spát a nebudu několik hodin k dispozici, pracuj na tom dál a hlas se každých 4–6 hodin."
Claude výpočet provedl dvěma nezávislými cestami — přímým bootstrapem a nepřímou cestou přes takzvaný form faktor pomocí antipodální duality. Bootstrap vznikl v jazyce Python s knihovnou SymPy a zabral zhruba 96 CPU na týden, což vyšlo asi na 100 dolarů. Kterákoli z obou cest by koncového uživatele stála zhruba 1 000 až 2 000 dolarů, hlavně kvůli tomu, jak dlouho Claude běžel.
Vlastní výpočet: co znamená 96 procesorů na týden
Tady se sluší chvíli počítat, protože „100 dolarů" samo o sobě moc neřekne. 96 CPU po dobu jednoho týdne je 96 × 7 × 24 = 16 128 procesorových hodin. Když to vydělíte stem dolarů, vyjde zhruba 0,6 centu za procesorovou hodinu. To odpovídá spíš levným spot (přerušitelným) instancím v cloudu než běžným on-demand cenám — ale i tak je to číslo, které si dnes může dovolit skoro každá výzkumná skupina, nejen velká firma.
Celý účet 1 000–2 000 dolarů (při kurzu kolem 22 korun za dolar tedy zhruba 22 000–44 000 Kč) je pak srovnatelný s měsíčními náklady na doktoranda v Evropě. Pointa von Hippelovy výzvy přitom byla právě tahle: nejde o to, jestli AI zvládne výpočet za peníze velké korporace, ale jestli ho zvládne za rozpočet, jaký má běžný akademik. A odpověď zní, že ano.
Nová fyzika se nekonala — a to je vlastně to nejdůležitější
Bylo by snadné prodat příběh nadpisem „AI vymyslela novou fyziku". To se nestalo. Claude nepřišel s žádnou novou metodou ani novým fyzikálním principem. Použil bootstrap, techniku, kterou v oboru znají roky a kterou Lance Dixon se spolupracovníky sám rozvíjel. Dixonův výrok v dodatku článku je přesný: celý výpočet je extrémně křehký — „když uděláš jedinou chybu, spadne to jako nepovedené suflé".
To, co je na výsledku pozoruhodné, je něco jiného: Claude celou věc dotáhl do konce bez vnějšího dohledu, bez lidského partnera, který by kontroloval každý krok. Dixon přiznává, že kdyby on sám strávil týden na 96 procesorech, téměř jistě by potřeboval týdny dva, protože na první pokus by něco pokazil. „Claude rozumí našim článkům z let 2019 a 2023 lépe než kdokoli jiný, kromě mých spoluautorů," napsal.
Lidé to mezitím stihli taky — s pomocí GPT-6
Výsledek Claudea nebyl jediný. Pár dní poté se ozvala skupina Song Hea z Čínské akademie věd v Pekingu, která většinu výsledku spočítala rovněž — s asistencí AI postavené na GPT-6, ale ne takhle „na jeden zátah" a skoro bez člověka. Výsledky se tak sešly dvě, a jak poznamenává Dixon, „během dvou týdnů mě předběhl stroj i lidé se strojem".
Kompletní data (přes 100 megabajtů) byla zveřejněna na platformě Zenodo 16. září 2026, ve formátu kompatibilním s dřívějšími výsledky pro šest, sedm a osm smyček. Samotný příspěvek Anthropicu vyšel 25. září 2026 a zprávu přinesl i Crypto Briefing.
Hranice leží jinde, než si fyzici mysleli
Von Hippel svou výzvu vypsal, aby se dozvěděl, kde AI dnes je. Jeho závěr je střízlivý: žádný skok za hranice možného se nekonal, spíš se ukázalo, že hranice leží jinde, než si experti mysleli — že „nízko visícího ovoce" je víc, než se čekalo. Claude nepřekonal žádný výpočetní limit zázrakem, jen použil známé metody s trochu větším výpočetním výkonem a s lepšími softwarovými návyky, než mají fyzici.
Pro českého čtenáře z toho plyne jednoduché poučení: to, co dnes AI umí v odborném výzkumu, už dávno nejsou jen drobné úkoly s pomocnou rukou. Claude Science je sice placená platforma určená vědcům, nikoli běžným uživatelům, ale samotný model Claude je v Česku běžně dostupný přes claude.ai a podporuje češtinu. Rozdíl mezi březnem, kdy podle von Hippela dělala AI „fyzikální projekty jako student", a dneškem, kdy zvládla výpočet na úrovni špičkových odborníků, je propastný.
Co přesně znamená „devět smyček"?
Smyčka (loop) je míra toho, jak složité interakce mezi částicemi do výpočtu pustíme. Čím víc smyček započítáte, tím blíž jste přesnému výsledku, ale výpočetní náročnost každou smyčkou dramaticky roste. Většina amplitud je spočítaná do dvou až tří smyček, devět je pro tento konkrétní model rekord.
Nahradí teď AI teoretické fyziky?
V nejbližší době ne. Claude použil metody, které lidé vymysleli, a výsledek musel nezávisle ověřit lidský expert (Lance Dixon). Sám Dixon upozorňuje, že „těžší okamžiky" přijdou, až začnou velké jazykové modely samy přicházet s novými fyzikálními principy — to se zatím nestalo.
Jak se k něčemu takovému dostanu?
Claude Science je placená platforma Anthropicu určená vědcům, ne běžným uživatelům. Samotný Claude je v Česku dostupný přes claude.ai a podporuje češtinu, ale devítismyčková amplituda vyžaduje odborné znalosti i specifické nastavení, ne jen přístup k modelu.
