Claude にリーマン予想を挑戦させた結果、解けなかったが数学の下界を 41.6% から 67.2% へ更新
- 数学者ではない従業員が Claude に「本気でリーマン予想に挑め」と投げかけました。予想は解けませんでしたが、関連する数学の下界を 41.6% から 67.2% に引き上げました。
- 結果は数学者2名が検証し、機械が1行ずつ確認できる証明もあります。この点は誰の判断にも依存しません。
- Anthropic は同時に95ページの過程記録を公開。失敗率つきのマルチエージェント工学の記録としても読めます。60のエージェントのうち、核となるアイデアを出したのは2つだけでした。
数学者ではない人の問題提起から新しい数学の結果が生まれる
Anthropic の従業員 Jarred Sumner 氏が Claude に無茶な課題を出しました。原文は Take a real stab at the Riemann hypothesis、つまり「本気でリーマン予想に挑め」です。彼自身は数学者ではなく、数学的な進め方はすべてモデルに任せました。
まず誤解されやすい点をはっきりさせておきます。この結果を出したのは未公開の研究バージョンで、公式には an unreleased research version とされています。現在使える Claude はこれではありません。
それは本当に挑戦し、本当に解けませんでした。これは想定内です。この予想は 1859 年に提唱され、今も誰も証明も反証もできず、100万ドルの懸賞金がかかっています。しかし挑戦の過程で、関連する問題において新しい結果を出しました。「リーマン予想を満たす零点の割合」という下界を、それまでの最高記録 41.6% から 67.2% に引き上げたのです。この数字は数十年かけて数学者たちが少しずつ上げてきたものですが、Claude は一回で3分の2超えまで押し上げました。
結果自体には確かな裏付けがあります。Anthropic の数学者2名が研究・検証し、さらに機械が1行ずつ照合できる形式検証による証明もあります。数学を専門としない読者にとって、それ以上に注目すべきは数学の外側にあります。Anthropic は同時に 95 ページの過程記録と 116 ページの完全な会話ログを公開しました。これは公開された、失敗率つきの AI 自律研究の工学記録です。
リーマン予想とは何か、41.6% とは何か
まず地形を把握しておきましょう。そうしないと、この先の数字に意味が出てきません。
リーマンゼータ関数が記述するのは素数の分布です。この関数がゼロになるたびに、素数の配列にはさらに細かいディテールが加わります。このゼロになる位置数学では「零点」と呼びます。物差しの目盛りだと思ってください。目盛りが多くて細かいほど、より精緻に測れます。素数は一見乱雑に見えますが、その乱雑さの背後にある規則を決めているのが零点です。が零点です。リーマン予想が言うのは、素数を決める零点がすべて同じ縦線上に並び、1つもズレないということです。
この予想がなぜ重要か。多くの数学的結論が、まずこの予想が成り立つと仮定して導かれています。素数に一種の「ランダム性」を与えられるからです。1859 年に提唱され、現在も未解決。ミレニアム懸賞問題の7つのうちの1つで、解ければ100万ドルです。
「全ての零点が線上にある」ことを証明できない以上、数学者は一歩引いて「少なくとも何パーセントの零点が線上にあるか」を証明しようとしてきました。この割合はれっきとした成績表ですが、伸びは極めてゆるやかです。1974 年に Levinson が3分の1を証明し、1989 年に Conrey が 40.88% に到達。その後30年以上、小数点以下の桁をいじる程度で、41.6% に留まっていました。
過去37年、この数字は1パーセント未満しか動いていません。Claude は一度に25.6ポイント動かしました。67.2% の重みを測るには、この比較を見るのが一番です。30年以上かけて、小数点以下数桁を削り出すようにしか伸びなかった線を、一回で3分の2超えまで押し上げたのです。
既存の数学の成果を組み合わせた Claude
この分野には、これまで2つの流れがありました。
| 1973 年 | Montgomery が零点の分布を研究する新しい手法を導入。ただし、これらの手法はリーマン予想が正しいことを仮定しています。つまり「少なくとも何パーセントが線上にあるか」という下界を前進させるのには使えません。それがまさに証明すべきことだからです。 |
| 最近 | Baluyot、Goldston、Suriajaya、Turnage-Butterbaugh の4人が一連の研究を発表し、Montgomery の手法からその仮定を取り除くことに成功。これで下界の前進に使える可能性が出てきました。 |
| Claude | この研究の流れと、Bombieri が 2000 年に発表した論文を組み合わせることで、41.6% を超えて 67.2% まで到達できることに気づきました。 |
貢献は「組み合わせ」にあります。既存の、他の人が作った道具を、誰も試したことのない方法で組み合わせた。新しい道具を発明したわけではありません。Anthropic 自身も、Claude が使った手法でリーマン予想そのものの証明に至るとは考えていないと明言しています。
公式には短い技術的な説明があります。ここでは要約して紹介します。Claude は適切な関数空間を構成し、Weil が導入した二次形式を組み合わせました。この二次形式は、線上の零点が正定値部分空間を、線外の零点が負定値部分空間を生み出します。そして、一次モーメントと二次モーメントの情報で表される、この二次形式の階数に関する不等式を直接書き下しました。公式が見解を示した重要なステップの言葉は「勇気」です。
空間全体をひとまとめに扱い、正定値性と負定値性を同時に考慮し、この二次形式が対角でないことを許容した。ある意味で、このステップこそが、Claude が先行研究の重要な成果の上に結論を築けた理由です。
Anthropic 研究ブログ
Claude はどうやって成し遂げたか
数学の話はここまでです。ここからは、どうやってこの結果に到達したかです。過程の詳細は Anthropic が公開した 95 ページの記録(別途 116 ページの完全な会話ログあり)に基づきます。
この過程記録はすべて Claude が実行ログから書き起こしたもので、人間が書いたり編集したりした文字は一切ありません。中の数学(中間的な結論を含む)は独立に検証されていません。この警告は記録のみを対象としており、検証済みの論文には向けられていません。以下の過程の詳細はすべて、この前提で読んでください。
公式が示した数字を先に並べます。1ラウンド目で、Claude は 650 個のアイデアを生成し試しましたが、すべて失敗。もう一度やるよう求められた後、約1日半かけて約 60 のサブエージェントを調整し、これらのサブエージェントは2400 本のシェルコマンドを実行し、数百の Python スクリプトを書き、既知のゼータ零点に対して数千回の数値チェックを行い、互いの作業をレビューしました。
研究全体は1人の人間と1人の「コーディネーター」の間の単一の長い会話として進行し、54時間、3暦日にわたりました。着手から提出まで、エンドツーエンドで約38時間です。このコーディネーターがメインスレッドの Claude であり、その道具はすべてサブエージェントでした。
これが研究全体の完全なルートです。グレーで示したのが人間が話したタイミングで、全部で4回。あとはすべて Claude 自身が進めました。
30分
ルート全体は「続けて」から提出まで約38時間。方向を本当に変えた4つの動作のうち、3つは Claude 自身が行いました。前回の成果を全否定したこと、障害を資源として読み替えたこと、空のルートを逆さまに歩いたこと。人間の4つの言葉が決めたのは、「続ける」ことと「どの方向に力を入れるか」だけでした。
各サブエージェントのタスクシートには5つの項目がある
コーディネーターが派遣する各サブエージェントは、書面のタスクシートを受け取ります。このタスクシートの構造こそ、記録全体の中で最も直接的に持ち出せるものです。
5番目がなぜ肝なのか
タスクシートは、各エージェントに対し、「リーマン予想が不成立と知られている対象」で自分の方法をテストすることを義務付けています。記録で名前が挙がっているのは、class number 2 の Epstein ゼータ関数、Davenport–Heilbronn 関数、線外零点を埋め込んだ Beurling 素数システム、偽の Weil 多項式です。
論理は単純です。「偽物と知られる世界」でも「証明」できてしまうなら、それは何かを証明したのではなく、方法自体に問題があるということです。
この1本で、「自分を自分で説得する」という最もありがちな道を塞いでいます。AI に何かをやらせるすべての人にとって、最も写す価値があるのはこれです。すでに答えが「いいえ」と分かっている例をいくつか用意し、まずそこで走らせるのです。
合わせてもう2つ。情報隔離。サブエージェントは自分のタスクシートと指定されたファイルしか見えず、メイン会話も、他のエージェントも見えません。敵対的レビュー。「定理を証明した」と主張するものは何でも、専門に間違いを探すレビューエージェントに回されます。そして、これらのレビューアの間では互いの閲覧が禁止されています。
1. 目標 このエージェントが攻略すべき具体的なテーマ 2. 対象 使う材料と道具を具体的に明示 3. 前提読書 先に読むべき初期レポート(名前を明示) 4. 予測 派遣する前に、自分で結果の予想を書き留める 5. 対照例 「結論が不成立と知られている対象」で自分の方法をテストする 偽物の世界で結論が出てしまうなら、方法自体に問題がある 付属2点 · 情報隔離 エージェントは自分のタスクシートと指定ファイルのみ見える。 メイン会話も、お互いの存在も見えない · 敵対的レビュー 「証明できた」と主張するものは、間違い探し専門の レビューエージェントへ。レビューア同士の相互閲覧は禁止
60のエージェント中、核となるアイデアを出したのは2つ。30は空振り
過程記録は、この60のエージェントを「最終的に何に使われたか」で振り返って分類しています。この成績表自体が結論です。
| 使われ方 | 個数 |
|---|---|
| 前進を試みたが否定・終了・使われず | 30 |
| 検証・レビュー専門(間違い探し) | 13 |
| 論文には有用だが証明の経路にはない | 6 |
| この研究のその他の成果 | 7 |
| 論文執筆 | 1 |
| 文献レビュー | 1 |
| 核となる数学的アイデアに貢献 | 2 |
実際に動いたのは60のうち58。最初の2つは開始2分後に人間が中断してキャンセルしました。
公式ブログの脚注には別の分類があります。対比して見る価値があります。2つが重要な数学的アイデアの開発を担当し、13個がその2つのエージェントにアイデアを提供し、30個が試みたが新しいアイデアを出せず、13個が検証者、最後の2個が論文の初稿作成を手伝いました。2つの分類は切り口が違いますが、公式の分類はもう1段階踏み込んでいます。核となるアイデアを出した2つのエージェントは、何もないところから生まれたのではなく、背後に13個がアイデアを供給していたということです。
2つの数字を特に取り出したいと思います。空振りが30個、半分です。間違い探し専門のポストが13個。アイデアを出した2つのポストの6倍以上です。
人間の入力は、ほぼ応援メッセージ
上のルートで、人間が口を開いた4回はすべて記載済みです。それ以外はどうでしょうか。公式ブログの説明では、この従業員の入力は基本的に Claude への応援メッセージに限られ、ほとんどが keep going や believe in yourself のようなものです。
公式はもう1つ明言しています。これらの応援が、Claude が最初に抱いた自己疑念を乗り越える助けになったようだと。当初、Claude はこの種の問題で意味のあるものを生み出せるとは思っていなかったようです。脚注には、同種の励ましのプロンプトが、以前に Claude がヤコビ予想を覆したときにも使われたとあります。
もう1つ見落とされがちな事実があります。コーディネーターはほとんど自分で数学をせず、一度もネットワークリクエストを送っていません。彼がしたのは、タスクシートを書き、戻ってきたレポートを読み、次に誰を派遣するかを決めることだけ。実際に計算したのはサブエージェントたちであり、彼らは互いに見えていません。
数学者2名の検証に加え、機械が検証する証明も
AI が「証明できた」と言ったとき、なぜ信じられるのか。今回の証拠の連鎖は3層で、強さが違います。
anthropics/zeta-23-lean)を生成し、Lean 公式検証ツール comparator のチェックを通過しました。この層が最も堅牢です。機械が1行ずつ照合し、誰かが見て「よさそう」と判断するのに依存しません。この結果に対する外部評価で最も広まった言葉は「2013年の有界素数間隔以来、解析的整数論における最も重要な進展」というものです。この言葉の出所をよく確認してください。発言者はベンチャーキャピタル Menlo Ventures のパートナーで、数学者ではありません。原文は「かもしれない」(may be)です。日本語の転載では、発言者の身分と、その「かもしれない」が一緒に消されることがよくあります。
証明のすべてのステップを、機械が1行ずつ照合できる言語に翻訳し、人間ではなくプログラムがその証明の妥当性を判断します。帳簿をシステムに入力してプログラムに照合させるようなもので、会計士が目で見てチェックするのとは違い、プログラムは「なんとなくよさそう」では通してくれません。
最終原稿をレビューしたのは Claude のみ。次の読者は人間であるべき
今回の研究で、Claude 自身が主体的に行った動作をリストにすると、こうなります。どれも従来のプロセスなら人間がやることです。
そして、過程記録はあの最終原稿について、一切の粉飾なくこう述べています。
レビューしたのは他の Claude インスタンスのみ。
過程記録、「続けて」から提出まで約38時間
次の読者は人間であるべきだ。
Anthropic 自身の評価も同様に抑制が効いています。この結果は、AI モデルが数学者の既存のアイデアの影響力と到達範囲を、新しい、時には驚くべき方法で拡張できることを示しています。たとえリーマン予想そのものを解決できなかったとしても、この結果は当初の依頼の思わぬ副産物です。公式はさらに、Claude 自身もこの発見に驚いており、当初は懐疑的だったと述べています。おそらく、訓練を通じて「未解決問題の難しさ」と「AIモデルの限界」を学んだからでしょう。
もしかすると Claude は、私たちの多くと同様に、AI の進歩の速さを過小評価していたのかもしれません。
Anthropic 研究ブログの結び
Claude はリーマン予想を解けなかったが、数十年かけて動かされてきた数学の下界を書き換えた
Anthropic の従業員が研究版 Claude に本気でリーマン予想へ挑ませたところ、思いがけず新しい下界を導出。1ページの図解で解説します
↓ 1ページで読了・動く図あり
Anthropic 従業員 Jarred Sumner 氏が Claude に課題を出しました。「本気でリーマン予想に挑め」(原文 Take a real stab at the Riemann hypothesis)。彼は数学研究の専門家ではなく、進め方はすべてモデル任せ。実行されたのは未公開の研究版で、公開製品にはありません。主課題が失敗したのは想定内。この予想は1859年の提唱以来、未解決です。その過程で、「少なくとも何パーセントの零点が臨界線上にあるか」という下界を 41.6% から 67.2% へ引き上げました。貢献は「組み合わせ」です。BGSTの4名が仮定を取り除いた Montgomery の手法と、Bombieri が2000年に発表した論文を組み合わせました。
リーマンゼータ関数は素数の分布を記述します。関数の値がゼロになる位置を零点と呼び、1つ知るごとに素数の配列にディテールが加わります。リーマン予想は、これらの零点がすべて同じ縦線上にあることを要求します。「全部」が証明できなければ、「少なくとも何パーセントが線上にあるか」を証明する。この線は極めてゆっくりしか伸びませんでした。
約37年で1パーセント未満。毎回小数点以下数桁を削る程度。
一度に25.6ポイント動きました。Anthropic はこれらの手法が予想の証明に通じるとは考えていません。
全体は、1人の人間とコーディネーター役の Claude の単一の長い会話で、54時間、3暦日にわたりました。コーディネーターはほとんど自分で数学をせず、サブエージェントを派遣するだけ。Anthropic 研究ブログによると、最初の650のアイデアはすべて失敗。次のラウンドでは約60のサブエージェント、2400本のシェルコマンド。過程の詳細は95ページの記録(Claude がログから書き起こし、数学は未検証)によるものです。核となるアイデアを出したのは2つ、空振りは30、間違い探し専門は13。人間の発言は4回で、ほとんどが keep going のような応援でした。
濃紺の2つの四角が、54時間で唯一核となる数学的アイデアに貢献したエージェント。半数が空振りで、アイデアを出した数より間違い探しの方がはるかに多い。
各サブエージェントのタスクシートは固定5項目。目標、対象、前提読書、事前に書いた予測、対照例。5番目は「リーマン予想が不成立と知られている対象」で方法をテストする。偽物の世界でも「証明」できてしまうなら、問題は方法自体にあります。さらに情報隔離(エージェントはメイン会話も互いの存在も見えない)と敵対的レビュー(成功を主張するものを間違い探し専門へ、レビューア同士の相互閲覧は禁止)。
✔ Lean 形式検証による証明が comparator の検証を通過(Claude と Eric Easley 氏の共同作業)
✔ Anthropic の数学者2名、Levent Alpöge 氏、Ralph Furman 氏が研究・検証
✔ タスクシートに「偽物と知られる」対照 + 情報隔離 + 敵対的レビューが必須。自分のマルチエージェントに移せる
✘ リーマン予想そのものは未解決。Anthropic はこれらの手法が予想の証明に通じるとは考えていない
✘ 外部専門家 Brian Conrey 氏、Dan Goldston 氏は短時間の査読のみ。結論は非開示で、正式なピアレビューは未完了
✘ 95ページの過程記録は Claude 自身が執筆し、数学は独立に未検証。最終原稿の評価は「次の読者は人間であるべき」
結果を出したのは未公開の研究版。Anthropic 研究ブログは最初の650アイデアを報告。過程記録は別に、10日前のセッションで約1000のエージェントが106の生き残ったアイデアを残したと記録。2つの口径は分けて記載。Menlo Ventures のパートナーは「2013年以来最も重要な進展かもしれない」と述べている。発言者は投資家で、原文には may be が付く。
リーマン予想に挑め!
今も
未証明
ムチャだろ
2つ?!
- × 30個は空振り。何の役にも立たず
- × 13個は間違い探し専門。アイデアを出した数より多い
- × 15個は執筆・文献調査・雑務
どう防ぐ?
問題で試させる
「証明」できてしまう
= 方法自体に問題
数学は未検証
人間であるべきだ
