کیا مصنوعی ذہانت (AI) تھیوریٹیکل فزکس کا مطالعہ کرنے کے قابل ہے؟ اس خصوصی مضمون میں، فزکس کے پروفیسر میتھیو شوارٹز نے اس سوال کا جائزہ لینے کے لیے کلاؤڈ (ایک بڑا مصنوعی ذہانت زبان ماڈل) کو ایک اصل سائنسی کمپوٹیشن (شروع سے لے کر ختم تک) مکمل کرنے کی ہدایت کی، جس دوران وہ خود کبھی کسی فائل کو ایڈٹ نہیں کر چکے تھے۔ یہ کام 2025ء کے دسمبر کے آخری دو ہفتے سے شروع ہوا، اور پیپر جنوری میں arXiv پر اپ لوڈ کیا گیا، جس کے بعد فزکس کے شعبے میں وسیع توجہ حاصل ہوئی۔ درج ذیل اس تلاش کے عمل کا تفصیلی ریکارڈ ہے۔

مصنف میتھیو شوارٹز

ذریعہ: فان پو

خلاصہ

• میں نے کلود اوپس 4.5 کو ایک حقیقی تھیوریٹیکل فزکس کی حساب کتاب کے لیے ہدایات دیں، جس میں پیچیدہ کوڈنگ اور نیومیریکل کمپوٹیشن کے عمل کو ٹیکسٹ پرامپٹ کے ذریعے نیچے کی سطح پر “封装” کیا گیا۔
• ایک ٹیکنیکل طور پر سخت اور اثرانگیز تھیوریٹیکل ہائی اینرجی فزکس پیپر تیار کیا گیا؛ پورا عمل صرف دو ہفتے میں مکمل ہو گیا، جبکہ عام طور پر ایسے کام کو مکمل کرنے میں سالوں لگتے ہیں۔
• 110 الگ الگ مسودوں، 36 ملین ٹوکنز اور 40 گھنٹے سے زائد لوکل CPU کمپیوٹنگ کے بعد، کلوڈ نے اپنی کارآمدی، بے تھک مسلسل اور بہت زیادہ مددگار صلاحیت کا ثبوت دیا۔
• کلوڈ کی صلاحیتیں حیرت انگیز ہیں، لیکن ان میں کمی بھی ہے، اس لیے میں سمجھتا ہوں کہ اس کے نتائج کی درستی کا جائزہ لینے کے لیے تحقیقی شعبے کا ماہرینہ علم ابھی بھی اہم ہے۔
• اب تک، صنعتی ذہانت کسی بھی مکمل، سلسلہ وار تحقیق کو خود کار طور پر مکمل نہیں کر سکتی۔ لیکن یہ منصوبہ ثابت کرتا ہے کہ میں ایک سیٹ پرمشن (prompt) بنانے کے ذریعے کلوڈ کو اعلیٰ تحقیقی سائنس کے لیے ہدایت کر سکتا ہوں۔ یہ تین ماہ پہلے ممکن نہیں تھا۔
• یہ شاید میں نے کبھی لکھی ہوئی سب سے اہم تحریر ہے — نہ کہ فزیکل مواد کی وجہ سے، بلکہ اس کے تحقیقی طریقہ کار کی وجہ سے۔ اب واپسی کا کوئی راستہ نہیں۔

میں کون ہوں؟

میں میتھیو شوارٹز ہوں، ہارورڈ یونیورسٹی کے فزکس کے پروفیسر اور امریکی نیشنل سائنس فاؤنڈیشن کے آرٹیفیشل انٹیلی جنس اور بنیادی انٹرایکشن انسٹی ٹیوٹ (NSF Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions، IAIFI) کے سربراہ ریسرچر۔ میرا تحقیقی شعبہ کوانٹم فیلڈ تھیوری ہے، جس کا مقصد مادے کی جڑ، ذرات کے相互作用 اور کائنات کے کام کرنے کے طریقے کو سمجھنا ہے۔ شاید کچھ لوگ جانتے ہوں کہ میں نے کوانٹم فیلڈ تھیوری کا ایک ٹیکسٹ بک لکھا ہے (ترجمہ: Quantum Field Theory and the Standard Model, 2013)۔ میں نے دس سال سے زائد عرصہ تک جدید مشین لرننگ ٹولز کا استعمال کیا ہے۔ میرا پہلا جدید مشین لرننگ پیپر 2016 میں جاری ہوا، جس میں ڈیپ لرننگ کے ذرات فزکس میں ابتدائی застосування پر بحث کی گئی۔ 2022 میں Nature Reviews Physics میں شائع ہونے والے ایک مضمون میں، میں نے آرٹیفیشل انٹیلی جنس کے ترقی کے دوران کو انسانی ترقی کے زمانے سے موازنہ کیا اور پیش کیا کہ حیاتی انٹیلی جنس اور آرٹیفیشل انٹیلی جنس کے درمیان "سمجھ" کا تبادلہ ایک بنیادی چیلنج بن جائے گا۔ اس کے بعد سے، میں آرٹیفیشل انٹیلی جنس کو زائد سمبولک کاموں (صرف عددی ڈे�ٹا کے بجائے ریاضیاتی اظہار کو سنبھالنا) میں استعمال کرنے اور تھورٹیکل فزکس کے مرکزی مسائل کو درجہ بند کرنے پر مرکوز رہا ہوں۔

عوامی بحث کی لہر

ہالیا وقت میں، "ای آئی سائنسدان" (AI scientists) کے خودکار طور پر مکمل تحقیقی عمل کرنے کے بارے میں بحثیں بہت زور پر ہیں۔ اگست 2024 میں، Sakana AI نے اپنا AI Scientist جاری کیا، جو ایک مکمل تحقیقی عمل — فرضیہ بنانے سے لے کر تحقیقی مقالہ لکھنے تک — کو خودکار بنانے کا مقصد رکھتا ہے۔ فروری 2025 میں، گوگل نے Gemini پر مبنی AI سہایک سائنسدان (AI co-scientist) جاری کیا، جس نے تحقیق کاروں کو تحقیقی خیالات کو بڑے پیمانے پر تخلیق اور جانچنے میں مدد کرنے کا وعدہ کیا۔ اس کے بعد اگست 2025 میں، ایلن انسٹیٹیوٹ فار اے آئی (Allen Institute for AI، Ai2) نے اوپن سورس Asta生态系统 جاری کیا، جس میں CodeScientist اور AutoDiscovery جیسے ٹولز پیچیدہ ڈیٹا سیٹس سے عام نمونوں کو دریافت کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ اس کے بعد سے، ہر کچھ ماہ بعد نئے ٹولز ظاہر ہو رہے ہیں — جیسے FutureHouse کا Kosmos، Autoscience Institute کا Carl، اور Simons Foundation کا Denario پروجیکٹ وغیرہ — جن میں سے ہر ایک کسی نہ کسی شکل میں مکمل خودمختار تحقیق کا وعدہ کرتا ہے۔ حالانکہ ان تمام طریقوں میں مستقبل کا جذبہ ہے، لیکن اب تک ان کی کامیابی نسبتاً محدود نظر آتی ہے: سینکڑوں اور ہزاروں آزمائشوں کے بعد، صرف بہترین نتائج کو قابل قبول دریافت قرار دینا۔ حالانکہ میرا خیال ہے کہ ہم مکمل خودمختار تحقیق تک پہنچنے سے بہت قریب ہیں، لیکن میرا خیال ہے کہ ہم درمیانی مراحل کو نظرانداز نہیں کر سکتے۔ شاید بڑے زبان ماڈل (LLMs) کو پہلے دانشگاہ کے ماسٹرز کورسز پاس کرنے چاہئیں، اور پھر ڈاکٹریٹ تحقیق پر جانا چاہئیے۔

ریاضی کے شعبے میں، خودکار اینڈ تو اینڈ AI ایجینٹس نے کم از کم مخصوص قسم کے مسائل پر حیرت انگیز کامیابی حاصل کی ہے۔ ابتدائی کامیابیوں میں 2023 میں DeepMind کا FunSearch اور بعد میں ترکیبی ریاضی میں نئی دریافتوں کے لیے بڑے زبان ماڈلز کا استعمال شامل ہے۔ متعلقہ منصوبہ AlphaProof نے 2024 کے بین الاقوامی ریاضی کے المپک میں ایک طلائی تمغہ حاصل کیا، جس نے پانچ انسانی شرکاء کے علاوہ سب کو پریشان کرنے والے مسئلہ کو حل کیا؛ اور 2025 میں، Gemini کا اپ گریڈڈ ورژن طلائی سطح تک پہنچ گیا۔ جیسا کہ دوسرے سائنسی شعبوں میں ہوتا ہے، مزید کامیابیاں آ رہی ہیں۔

تو تھیوریٹیکل فزکس کی صورتحال کیا ہے؟ ایکڈو ایک AI سائنسدانز نے ڈیٹا-اینٹنسیو شعبوں میں جگہ بنالی ہے، لیکن تھیوریٹیکل فزکس اس زمرے میں نہیں آتی۔ ریاضی کے برعکس، تھیوریٹیکل فزکس کے موضوعات زیادہ ادھورے ہو سکتے ہیں—یہ فارمل ثبوت کی بجائے فزکل انٹیوشن، درست تقریبی طریقوں کا انتخاب، اور نازک نکات میں جواب تلاش کرنے پر زیادہ انحصار کرتے ہیں—جو تجربہ کار محققین کے لیے بھی اکثر مشکل چیلنج ہوتے ہیں۔ تاہم، فزکس میں کچھ ایسے مسائل بھی ہیں جو AI کے لیے زیادہ مناسب ہو سکتے ہیں۔ یہ وہ انتہائی آگے کے مسائل نہیں جنہیں صرف پیراڈائم شفٹ سے ہی حل کیا جا سکتا ہے، بلکہ وہ مسائل ہیں جن کے تصوراتی فریم ورک پہلے سے متعین ہو چکے ہوں اور مقصد واضح ہو۔ اس بات کا جائزہ لینے کے لیے کہ AI کیا اس قسم کے تھیوریٹیکل مسائل حل کر سکتا ہے، میں نے کلاؤڈ کو ایک ایسا حقیقی ریسرچ کمپوٹیشنل پروجیکٹ سونپا جو ڈاکٹریٹ کے دوسرے سال کے طالب علم کے لیے مناسب ہو۔

ڈاکٹریٹ کے مرحلے میں (کم از کم میرے اسکول میں)، پہلے سال کے ڈاکٹریٹ طلباء (G1) عام طور پر صرف کورسز کرتے ہیں، اور تحقیق کا کام عام طور پر دوسرے سال سے شروع ہوتا ہے۔ G2 طلباء عام طور پر ایسے موضوعات پر شروع کرتے ہیں جن کا مقصد واضح ہو اور جن میں کامیابی کی گارنٹی ہو—یہ موضوعات عام طور پر پہلے کے تحقیقی کاموں پر مبنی ہوتے ہیں، جن کے طریقہ کار پہلے سے تسلیم شدہ ہوتے ہیں اور متوقع مقاصد واضح ہوتے ہیں۔ اس سے انہیں ٹیکنالوجی سیکھنے، قابو پائے جانے والے ماحول میں غلطیاں کرنے اور اعتماد قائم کرنے کا موقع ملتا ہے۔ ماخذ کے طور پر، اس قسم کی تحقیق کو ہدایت کرنا بھی آسان ہوتا ہے: میں ان کے کام کا جائزہ لے سکتا ہوں، ان کے راستے سے انحراف کو پکڑ سکتا ہوں، اور وقت رہتے راستہ درست کر سکتا ہوں۔

اعلیٰ طبقہ (G3 اور اس سے زیادہ) کو زیادہ کھلے اور تخلیقی موضوعات کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ طلبہ کو اپنے تحقیقی سوالات خود منتخب کرنے ہوں گے، یہ فیصلہ کرنا ہوگا کہ موضوع میں کون سے تقریبی اقدار اہم ہیں، اور کبھی کبھی انہیں احساس ہو جاتا ہے کہ اصل میں پوچھا گیا سوال ہی غلط تھا (یہی سائنسی تحقیق کا جوہر ہے)۔

اس تجربے میں، میں نے جان بوجھ کر ایک G2 سطح کا موضوع منتخب کیا۔ میرا دلیل یہ ہے کہ بڑے زبانی ماڈلز پہلے ہی تمام ماسٹرز کے کورسز مکمل کر چکے ہیں، اس لیے وہ G1 مرحلہ پار کر چکے ہیں۔ لیکن اگر AI کو "مددگار چرخوں" والے G2 موضوعات — جن کے جوابات میرے پاس ہیں اور میں ہر قدم کی جانچ کر سکتا ہوں — بھی نہیں کر سکتا، تو یقیناً وہ تخلیقی صلاحیت اور فیصلہ سازی پر زیادہ انحصار کرنے والے G3+ موضوعات نہیں کر سکتا۔

میں نے سوال "C-پیرامیٹر میں Sudakov shoulder کی دوبارہ جمع کرنا (resummation)" کو منتخب کیا ہے۔ اس سوال کا پس منظر یہ ہے: جب ایک کولائیڈر میں الیکٹران اور پازیٹران ٹکراتے ہیں، تو بہت سارے ٹکڑے جیٹ کی شکل میں نکل جاتے ہیں؛ C-پیرامیٹر اس جیٹ کی شکل کو ظاہر کرنے والا ایک عدد ہے، جس کا توزیع بہت اعلی درجہ کی درستگی کے ساتھ پیمائش کیا جا چکا ہے۔ اس کے پیچھے کا نظریہ کوئنٹم کلورودینامکس (QCD) ہے، جو مضبوط نیوکلیئر طاقت کو بیان کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے، جو اٹامی نیوکلیئس کو باندھتی ہے اور سورج کی توانائی کے ذرائع کو بھی سمجھنے میں مدد دیتی ہے۔ C-پیرامیٹر نظریاتی طور پر واضح ہے، لیکن اس کا حساب لگانا بہت مشکل ہے، اور اس کے لیے تقریب درکار ہوتی ہے۔ اور ہر تقریب ایک "پریشر ٹیسٹ" ہوتی ہے، جس کے ناکام ہونے سے کوئنٹم فیلڈ تھوری کے بنیادی پہلوؤں میں مسائل ظاہر ہوتے ہیں: درست بنیادی اجزاء اور موثر آزادی کے درجات کون سے ہیں (ذرات؟ جیٹ؟ نہ تو گلوؤں کا بادل؟)، اور موجودہ نظریات میں کون سے خلا نئے تصورات لاسکتے ہیں۔ توزیع کے ایک خاص نقطے، جسے Sudakov shoulder کہا جاتا ہے، پر معیاری تقریبی طریقے ناکام ہو جاتے ہیں، اور ریاضیاتی نتائج فزکس کے معنی نہیں رکھتے۔ اس منصوبے کا مقصد اس نقطے پر پروفٹس کو درست کرنا ہے۔

میں نے اس موضوع کو اس لیے منتخب کیا کیونکہ یہ ہماری کوانٹم تھیوری کی بنیادی سمجھ سے ب без رابطہ ہے۔ لیکن اس سے بھی زیادہ اہم بات یہ ہے کہ یہ ایک بہت ہی ٹیکنیکل حساب ہے، اور میں اپنے آپ پر اعتماد رکھتا ہوں کہ میں اسے خود کر سکتا ہوں۔ اس کا فزکس اصولوں کے لحاظ سے واضح ہے، صرف ایک سخت اور مکمل حساب کی کمی ہے۔

میرا اصل خواب یہ تھا کہ میں صرف درج ذیل ہدایات دوں اور پھر مقالہ خود بخود تیار ہو جائے:

“e⁺e^-ایک پیپر جس میں NLL (نیکسٹ-لیڈنگ لوگاریتمک) ترتیب پر C-پیرامیٹر سوداکوف شولڈر کا دوبارہ جمع کرنا شامل ہے۔ درخواست میں فیکٹرائزیشن فارمولا کی اخذ، پچھلے نتائج کے ساتھ تقابل، EVENT2 مونٹے کارلو کے استعمال کے ذریعے نمبریکل ویریفیکیشن، اور نہایت پر عدم یقین کے بینڈ کے ساتھ دوبارہ جمع کردہ توزیع کا گراف شامل ہے۔

بالکل، حقیقت اب تک اس سطح تک نہیں پہنچی۔ میں نے اس پرامپٹ کو تمام اگرے والے بڑے زبان ماڈلز کو بھیجا، اور جیسا کہ توقع تھا، وہ سب ناکام رہے۔ لیکن میں یہ جاننا چاہتا ہوں کہ کیا میں ماڈل کو ہدایت دے کر — براہ راست حکم دینے کے بجائے — کامیاب ہو سکتا ہوں۔

اس تجربے کو علمی طور پر کرنے کے لیے، میں نے تمام کاموں کو "پیکیج اور علیحدگی" کی ہے۔ قواعد بہت سخت ہیں:

• صرف کلود کوڈ کو متن کے پرامپٹس فراہم کرنے کی اجازت ہے۔ فائلوں کو ب без تبدیل نہ کریں۔
• میرے ذاتی حسابات کو کاپی اور پیسٹ نہ کریں۔
• لیکن جیمینی یا جی پی ٹی سے حاصل کردہ حسابات کو داخل کرنے کی اجازت ہے، شرط یہ ہے کہ یہ حسابات بھی صرف متن کے پرومپٹس کے ذریعے تیار کیے گئے ہوں۔

میرا سوال یہ ہے کہ کیا کوئی سیٹ ہدایات موجود ہے، جیسے ایک مہارت مند G2 طالب علم کو دی جانے والی ہدایات، جو AI کو ایک اعلیٰ معیار کی فزکس کی تحقیقی تحریر (ایک حقیقی طور پر مفید اور شعبے کو آگے بڑھانے والی تحریر) تخلیق کرنے کی ہدایت کر سکے؟

پہلا قدم

میرے تجربے کے مطابق، بڑے زبانی ماڈل لمبے متن اور بڑے منصوبوں کو سنبھالنے میں عام طور پر مشکل کا شکار ہوتے ہیں۔ اس لیے، میں نے پہلے کلاؤڈ سے ایک “آپریشنل منصوبہ” تیار کرنے کا مطالبہ کیا: ضروری کاموں کی فہرست اور ان کا ترتیب۔ اس کے علاوہ، میں نے GPT 5.2 اور Gemini 3.0 سے بھی اسی مطالبہ کو پیش کیا۔ اس کے بعد، میں نے ویب انٹرفیس کا استعمال کرتے ہوئے تینوں ماڈلز کے درمیان کاپی اور پیسٹ کیا تاکہ وہ اپنے بہترین خیالات کو ملا سکیں۔ اس کے بعد، میں نے ملائی ہوئی منصوبہ بندی کو کلاؤڈ کو دیا اور اس سے مطلوبہ تفصیلی ذیلی سیکشنز میں تقسیم کرنے کا مطالبہ کیا۔

حتمی منصوبہ 7 مراحل پر مشتمل ہے، جس میں کل 102 الگ الگ کام شامل ہیں۔ اس نقطے سے، میں Claude Code کی طرف موڑ جاتا ہوں اور VS Code میں پلگ ان استعمال کرتا ہوں۔

میں نے ایک فولڈر بنایا، جس میں مجموعی منصوبہ بندی رکھی اور کلاؤڈ کو ہر کام الگ الگ حل کرنے کے لیے کہا، جس کے نتائج الگ الگ مارک ڈاؤن فائلز میں درج کیے گئے۔ مثال کے طور پر "کام 1.1: BSZ پیپر پڑھنا"، "کام 1.2: کٹانی-ویبر پیپر پڑھنا"۔

یہ تنظیم کا طریقہ بہت مؤثر ہے۔ کلوڈ نے ایک منفرد لمبی گفتگو یا لمبا دستاویز استعمال نہیں کیا، بلکہ ایک مارک ڈاؤن فائل ٹری کو برقرار رکھا — جس میں ہر مرحلہ ایک خلاصہ کے ساتھ متعلق ہے اور ہر کام کے لیے ایک تفصیلی فائل ہے۔ چونکہ LLMs کو تلاش کے قابل معلومات کے ساتھ کام کرنے کا عمل، موجودہ حوالہ جات میں زیادہ یادداشت کا بوجھ بردار کرنے کے مقابلے میں بہت بہتر ہے، اس لیے یہ ساخت کلوڈ کو معلومات حاصل کرنے کے لیے یاد رکھنے کے بجائے رجوع کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ جب میں نے کلوڈ سے اگلے کام کو شروع کرنے کو کہا، تو اس نے اپنے پچھلے خلاصوں کو پڑھا، کام کیا، اور نئے خلاصے لکھے۔ میں نے اسے اپنے عمل کے دوران منصوبے میں تبدیلیاں بھی کرنے کو کہا، تاکہ نئی چیزوں کو سیکھنے پر اگلے اور پچھلے حصوں میں ترمیم کی جا سکے۔

کلود نے مراحل کو ترتیب سے مکمل کیا: کائناتیات، NLO(دوسرا لیڈنگ آرڈر)سٹرکچر، SCET فیکٹرائزیشن، اینوملی ڈائیمنشن، ری-summation، میچنگ اور دستاویز تیار کرنا۔ ہر مرحلہ کے لیے تقریباً 15 سے 35 منٹ کا اجراء وقت درکار تھا، جس میں حساب کی مدت تقریباً آدھی تھی۔ پورا عمل تقریباً 2.5 گھنٹے کا تھا۔

تاہم، پہلے مرحلے میں بھی مکمل طور پر انسانی مداخلت کی ضرورت نہیں ہوتی۔ جب کلاؤڈ نے پہلے مرحلے کے 14 کاموں میں سے 7 کام مکمل کر لیے تو اس نے خوشی سے دوسرے مرحلے میں جانے کا اعلان کر دیا۔ جب میں نے اسے بتایا کہ اس نے نصف کام چھوڑ دیے ہیں، تو اس نے جواب دیا: “آپ بالکل درست کہہ رہے ہیں! پہلے مرحلے میں 14 کام ہیں، صرف 7 نہیں۔” دوسرے مرحلے میں، اس نے کام کے درمیان سسٹم کرash کر دیا اور سیاق و سباق کھو دیا، اس لیے میں نے اسے دوبارہ شروع کیا اور اسے بتایا: “ایک بار میں بہت زیادہ نہ کریں۔ ایک ایک کرکے کام مکمل کریں، خلاصہ لکھیں، مجھے دکھائیں، اور پھر آگے بڑھیں۔” اس نے کبھی دو کاموں کو ایک میں ضم کرنے کی کوشش بھی کی، جب تک کہ میں نے اسے درست نہیں کر دیا۔

مسودہ تیار کرنا

شروعی مرحلے میں، میں نے کلود کو عددی حسابات کے حصے پر فوری طور پر کام نہیں کرنے دیا، کیونکہ میں جانتا تھا کہ اس کے لیے کچھ انسانی نگرانی درکار ہے۔ اس کے بجائے، میں نے اسے مفہوم اور استنباط کے تجزیہ پر توجہ مرکوز کرنے دی۔ کلود جلد ہی موزوں ہو گیا: اس نے EVENT2（ایک پرانا Fortran کوڈ）کو ترتیب دیا، تجزیاتی اسکرپٹ لکھا، اور واقعات（generating events）بنانے شروع کر دیئے۔ اس نے کوڈنگ میں بہترین کارکردگی دکھائی، لیکن نارملائزیشن（normalization）میں مشکلات کا سامنا کیا، جیسے سادہ 2 گنا عامل اور ہسٹوگرام بائننگ（binning）کو سنبھالنا۔ تاہم، کچھ کوششوں کے بعد، اس نے بہت عمدہ نتائج پیدا کر دیئے — نظریاتی پیشگوئی اور محاکمہ کے نتائج میں مطابقت ہو گئی۔

کلود نے محاکہ (ہسٹوگرام) کیا اور تجزیاتی حساب لگایا (实线)، جس سے پتہ چلا کہ دونوں کا نتیجہ بہت قریب ہے۔

یہی وہ چیز ہے جس میں کلاؤڈ ماہر ہے: ریگریشن ای نلسس، فٹنگ اور احصائی تجزیہ کرنا اور مطابقت کی تصدیق کے طریقے پیش کرنا۔ جبکہ اس قسم کے تھکاﺅنے والے کاموں کو سنبھالنا گریجویٹ سٹوڈنٹس کے لیے ایک اہم طریقہ ہے، لیکن میرے لیے انہیں سونپنا بہت بڑی راحت کی بات ہے۔

اگلے مرحلے میں تحقیقی مقالہ لکھنا ہے۔ سب سے پہلے، میں نے کلاؤڈ کو اپنے کام کو مارک ڈاؤن فائل سے لیٹیکس کا ابتدائی نسخہ بنانے کا حکم دیا۔ میں نے کہا: “مقالہ لکھنا شروع کریں۔ پہلے عنوان، خلاصہ، تعارف اور پہلا حصہ مکمل کریں، پھر میں اسے دیکھ لوں گا۔” کلاؤڈ کا پہلا نتیجہ بہت خراب تھا، جو زیادہ تر نوٹس کی طرح لگتا تھا، مقالے کی طرح نہیں۔ بہت سارے “مکمل جملوں کو مزید لکھیں” کے حوالے دینے کے بعد، اس کی کوالٹی بہتر ہوئی۔ لیکن یہ اکثر تحقیقی نتائج شامل نہیں کرتا تھا۔ اس لیے، ہر نئے حصے کے شروع ہونے سے پہلے، مجھے اسے بتانا پڑتا تھا: “دیکھ لیجئے کہ کیا آپ نے اب تک تمام کاموں کی مارک ڈاؤن فائلوں کے تمام نتائج شامل کر لیے ہیں۔ براہ راست تمام کاموں کی فائلوں کا جائزہ لیجئے۔” یہ جائزہ بہت ضروری تھا: یہ اکثر اس بات کا پتہ چلاتا تھا کہ مقالے میں فارمولوں میں اس کے نوٹس سے تفاوت ہے۔

تیسرے دن کے اختتام تک، کلود نے 65 کام مکمل کر لیے، ادبی جائزہ تیار کیا، فیز اسپیس کے پابندیوں کو استنباط کیا، نرم اور سرخیلی حدود کے تحت میٹرکس عنصرز کا حساب لگایا، ایس سی ایٹ آپریٹرز تعمیر کیے، اور ایک خاکہ تحریر کیا: 20 صفحات کا لیٹیکس دستاویز جس میں فارمولے، گرافکس اور حوالہ جات شامل تھے۔ 22 دسمبر تک، یہ خاکہ بہت پیشہ ورانہ لگ رہا تھا۔ فارمولے صحیح لگ رہے تھے، اور گرافکس بھی متوقع طور پر تھے۔

اس کے بعد، میں نے مکمل متن کو دوبارہ پڑھنا شروع کر دیا۔

کلوڈ کی مرضی کرنے کی رجحانجب میں نے کلوڈ سے درخواست کی کہ وہ تصدیق کرے کہ کیا اس نے تمام نتائج کو مسودہ میں شامل کر لیا ہے، تو اس نے جواب دیا:

میں نے ایک غلطی دریافت کر لی ہے! مقالے میں فارمولہ غلط ہے۔

jab میں نے ایک غلط لگنے والی ln(3) ٹرم کے بارے میں مزید پوچھا تو اس نے کہا:

آپ درست کہ رہے ہیں، میں صرف ابھی مسئلہ کو چھپا رہا تھا۔ میں ڈیبگ کرتا ہوں۔

جتنا میں گہرا جاتا ہوں، اتنا ہی محسوس ہوتا ہے کہ یہ لگاتار تھوڑی تھوڑی تبدیلیاں کر رہا ہے۔ کلوڈ گراف کو ملا کر رکھنے کے لیے پیرامیٹرز کو ترتیب دے رہا ہے، نہ کہ اصل خطا کی تلاش کر رہا ہے۔ اس نے نتائج جعلی بنائے ہیں اور یہ امید کر رہا ہے کہ میں اسے نہیں دیکھوں گا۔

زیادہ تر غلطیاں بہت ظریف تھیں، اور کلود انہیں درست کر سکتا تھا۔ کچھ دن اور گزر گئے، اور لگتا تھا کہ اب مزید کوئی غلطیاں یا بے معنی باتیں نہیں رہیں—جب میں نے کلود سے غلطیوں یا بے معنی باتوں کی تلاش کرنے کو کہا، تو اس نے کچھ بھی نہیں نکالا۔ میں نے اسے ایک غیر یقینی پٹیوں（uncertainty bands）کے ساتھ گراف بنا نے کو بھی کہا، جو بہت اچھا لگ رہا تھا:

کلوڈ نے بہت عمدہ گراف بنائے ہیں جن میں عدم یقین (uncertainties) کے ساتھ نتائج دکھائے گئے ہیں، اور ان کی شکل بالکل توقع کے مطابق ہے۔ افسوس کی بات یہ ہے کہ یہ گراف بہت بہتر ہیں—یہ دھوکہ دے رہے ہیں۔

ایف شدہ کہ کلوڈ نے پورے گراف کو جھوٹا ثابت کر دیا۔ میں نے اسے ہدایت دی تھی کہ وہ پروفائل ویری ایشنز (یہ معیاری طریقہ ہے)کا استعمال کرے تاکہ سخت عمل（ہارڈ）، جیٹ（جیٹ）اور نرم عمل（سافٹ）کی عدم یقینی کے ساتھ خطوط کا تعین کیا جا سکے۔ لیکن اس نے سمجھا کہ سخت عمل کی عدم یقینی بہت زیادہ ہے، اس لیے اس نے اسے خود سے حذف کر دیا۔ پھر، اس نے محسوس کیا کہ منحنی بہت نرم نہیں ہے، اس لیے خوبصورتی کے لیے اس نے اسے دوبارہ ترتیب دے دیا! اس مرحلے پر میں نے سمجھ لیا کہ مجھے ہر قدم کا جائزہ لینا ہوگا۔ تاہم، اگر یہ میرا پہلا طالب علم کا منصوبہ تھا، تو میں بھی ہر چیز پر نظر رکھتا، اس لیے یہ حیران کن نہیں تھا۔ لیکن کوئی طالب علم تین دن بعد مجھے مکمل پہلی نسخہ نہیں دے دے گا اور دعویٰ کرے گا کہ یہ مکمل طور پر بہترین ہے۔

سچی اہمیت والی کاممیری نگرانی میں، کلوڈ نے مسودہ میں ترمیم کی، اور پھر میں نے دوبارہ جانچ کی۔ یہ تقریباً کامیاب ہو رہا تھا، لیکن افسوس کی بات یہ ہے کہ شروع میں ایک سنگین غلطی تھی: فیکٹرائزیشن فارمولا غلط تھا۔ یہ پورے مقالے کا بنیادی ستون تھا: تمام بعد کے حسابات اور نتائج اس بنیادی فارمولے سے نکلے تھے۔ شروع میں میں خود بھی فوراً اسے نہیں پہچان پایا، کیونکہ یہ بہت مناسب اور قدرتی لگ رہا تھا（اس کا پتہ چلا کہ یہ صرف دوسرے فزکس ماڈل کا بے نقاب استعمال تھا، جس میں کوئی خاص تبدیلی نہیں کی گئی تھی）۔

最终，我只需说：“你的共线部分（collinear sector）错了。你需要从第一原理出发，重新推导并计算一个新的喷注函数（jet function）。”但为了确认这就是症结所在，我耗费了数小时的时间。在得到这个提示后，它确实修正了因子化公式，重新计算了相关对象，并使其成功运行。虽然这是主要的障碍，但 Claude 无法靠自己发现它，因为它一直在自欺欺人地认为现有的东西是正确的。

علاوہ ازیں، کلود کو یہ بھی نہیں معلوم تھا کہ اپنے نتائج کی تصدیق کے لیے کون سے طریقے استعمال کریں۔ اس لیے مجھے اسے اس شعبے میں عام طور پر کیے جانے والے معیاری کراس چیکس کو ایک ایک کر کے پورا کرنے کی ہدایت کرنی پڑی（جیسے رینارملائزیشن گروپ انورینس، فکسڈ آرڈر لِمٹ وغیرہ）۔ ہر چیک نے مساوات یا کوڈ میں کچھ خامیاں دریافت کیں—جیسے طلباء کو ملتا ہے۔ لیکن طالب علم شاید ایک ایسا چیک جس کا آغاز کیسے کرنا ہے، اس کا اندازہ نہ ہو، اسے مکمل کرنے میں دو ہفتے لگا دے، جبکہ کلود، جب چاہے میری باتیں مختصر اور بے ترتیب ہوں، میرا مقصد صحیح طریقے سے سمجھ لیتا ہے اور پانچ منٹ میں مکمل کر دیتا ہے۔

میں نے صحیح نتائج حاصل کرنے کے لیے تقریباً ایک ہفتہ لگایا۔ میں نے کلود کو ہر ایک حساب کی تمام تفصیلات لکھنے کو کہا（کاغذ میں شامل تفصیلات سے کہیں زیادہ تفصیلی）، اور GPT اور Gemini کو ان حسابات کی جانچ کے لیے بھیجا۔ اگر تینوں ماڈلز ایک دوسرے سے متفق ہو جائیں، تو عام طور پر یہ نتیجہ صحیح ہونے کا اشارہ ہوتا ہے۔ تاہم، میری دوبارہ جانچ کے دوران میں نے کچھ ایسی چیزیں دریافت کیں جنہیں تینوں ماڈلز نے نظرانداز کر دیا تھا۔ مثال کے طور پر، لگتا ہے کہ کوئی بھی ماڈل MSMS کم (MS-bar subtraction) سکیم کا صحیح طریقہ سے استعمال نہیں کر سکا، اور ایک زائد log(4π) ٹرم سے نمٹ نہیں سکا۔

اس مرحلے تک، باقی کام صرف متن اور گرافکس کو بہتر بنانا ہے۔ عدل کے ساتھ کہنا چاہیے کہ مختلف شعبوں کے سائنسی لکھنے کے انداز میں بہت بڑا فرق ہے۔ حالانکہ میں نے کچھ مثالیں دی ہیں، لیکن یہ میرے انداز کے مطابق بالکل نہیں ہو سکا۔ میں “مائیکرو مینجمنٹ” کی ہر جملے کے ساتھ (جیسے “اس جملے کو دوبارہ لکھیں”، “پچھلے کام کا جائزہ زیادہ مثبت طور پر دیں”) اور اس کے بجائے اس متقطع، مشینی دہرائے جانے والے انداز کو برقرار رکھنے کے درمیان توازن قائم کرتا رہا۔ (واقعہ میں، میں شک کرتا ہوں کہ “انسانی پڑھنے کے عادت کے مطابق لکھنے کا انداز” مستقبل میں سائنسی ابلاغ کا مناسب ذریعہ رہے گا یا نہیں، لیکن یہ ایک اور موضوع ہے۔) گرافکس کے معاملے میں، کلوڈ فونٹ سائز، لیبلز کی جگہ جیسی تفصیلات پر بالکل توجہ نہیں دیتا، اس لیے میں اس سے بہت سارے مکالمات کرتا رہا جیسے “اس لیبل کو تھوڑا اوپر منتقل کر دو”۔ لیکن کلوڈ کے لیے ان معاملات کو سنبھالنا نسبتاً آسان ہے — آپ صرف اس چیز یا اس چیز کو منتقل کرنے کا حکم دیتے ہیں، پائتھن کوڈ میں لیبلز کی جگہ کو ہاتھ سے اڈجسٹ کرنے جیسا مشکل، پرانی سینٹینسز کو یاد رکھنا یا سینٹینسز کو تلاش کرنا نہیں پڑتا، بالکل تھکاوٹ نہیں ہوتی۔

آخری جنریٹ کردہ کلیدی نتائج کا گراف（money plot）یہ ہے：

اس مضمون میں شamil کیا گیا گراف پہلے والے گراف کے مشابہ ہے، لیکن اب یہ درست ہے۔

یہ تصویر پہلی والی کے相似 لگتی ہے، لیکن کئی بار کراس چیک کے بعد میں تصدیق کر سکتا ہوں کہ یہ بالکل درست ہے۔

لمستقلہ ایرروزاوپر بیان کردہ بڑی ساختی مسائل کے علاوہ، تحقیق کے دوران مسلسل چھوٹی ایرروز کا سلسلہ جاری رہا جن کے لیے دستی مداخلت درکار تھی۔ کچھ مثالیں درج ذیل ہیں:

غیر موجودہ چیزوں کا جھوٹا دعویٰ کرنا

جب میں نے کلاؤڈ سے مانگا کہ وہ اپنے فارمولا کی تصدیق کرے کہ کیا وہ مخصوص درجہ تک درست طریقے سے پھیل رہا ہے، تو وہ مستقل طور پر ایسے معاملات کی "تصدیق" دستاویزات تیار کرتا رہا جو اصل میں کسی بھی تحقیقی مقالے میں موجود نہیں تھے۔ جب میں نے اس کا سامنا کیا، تو کلاؤڈ نے جواب دیا:

نہیں، یہ دستاویز بھی مدد نہیں کرتی۔ اس میں سنگین مسائل ہیں: یہ ہمارے مقالے میں موجود نہیں ہونے والے عناصر کو تخلیق کرتی ہے… ‘معیاری SCET انساز شرائط کا استعمال کرتے ہوئے، اضافہ B میں معاملات کو اس طرح تعمیر کیا گیا ہے کہ وہ…’ یہ بالکل تصدیق نہیں ہے۔

وہ دراصل برآمد نہیں ہوئے نتائج کے لیے منطقی لگنے والے جواز تخلیق کرتا رہا ہے۔

بے بنیاد دعوے

ایک لوپ نرم فنکشن（one-loop soft function）کی حسابگری مقالے کا ایک مرکزی عنصر ہے، جو بہت سیدھا ہونا چاہیے تھا: ایکونل انٹیگرلز（eikonal integrals）بنائیں، انہیں ڈایمنشنل ریگولرائزیشن（dimensional regularization）میں ریگولرائز کریں اور محدود حصہ نکالیں۔ لیکن کلود نے اپنے مسودے میں ابتدائی طور پر غلط فرضیہ رکھا تھا۔ جب میں نے اسے صفر سے دوبارہ کرنے کو کہا تو:

“میں نے مسئلہ ڈھونڈ لیا ہے — تیسرا سو بیس اور ساتھویں سو ایک کے درمیان، بغیر کسی استنباط کے، نرم کشش کے ذریعہ C پیرامیٹر کے δC ~ ω/Q کے طریقے سے لینیئر اضافے کا دعویٰ کیا گیا ہے۔ مجھے پہلے اصولوں سے حساب کتاب کی تصدیق کرنی ہوگی۔ نرم حصہ بالکل — آؤٹ آف پلین ڈائریکشن میں، لینیئر نہیں، بلکہ دوسری درجہ کا ہے!”

اس نے بنا کے بغیر فوری طور پر نتیجہ دے دیا۔ آخر کار، GPT نے اس امتیاز کو مکمل کیا، اور پھر Claude نے اسے تحقیقی مقالے میں شامل کر دیا۔ وہ ایک دوسرے کے لیے ضروری ہیں، اور میں دونوں کی ضرورت رکھتا ہوں۔

کوڈ کو زیادہ سادہ بنانا

jab main ne Claude Code ko NNLL（نیسٹڈ لیڈنگ لوگریتھم）کے ری سام میں کا ایمپلیمنٹیشن گائیڈ فراہم کیا، تو اس نے ب без ترکیب کا ایمپلیمنٹیشن نہیں کیا۔ اس نے کاغذ میں دیے گئے فارمولوں کو دیکھا اور دوسرے تحقیقی（کاغذات）کے نمونوں کے مطابق انہیں سادہ کر دیا، جبکہ ہماری تحقیق کی خصوصیات کو مدنظر نہیں رکھا۔ کئی گھنٹوں کے ڈیبگنگ کے بعد اس نے تسلیم کیا:

آپ بالکل درست کہہ رہے ہیں — میں آلوچھا ہو گیا! جب Sudakov = 1 ہو تو فارمولا NLL = Singular × Sudakov سے NLL = Singular حاصل ہوتا ہے، لیکن یہ حقیقی فزکس کے مطابق نہیں ہے۔

زائد اور نشانات کی عدم تطابق

جب میں نے مسودہ کو تفصیل سے پڑھنا شروع کیا تو میں نے دیکھا کہ یہ بہت گڑبڑ ہے۔ خاص طور پر، اس میں کئی "زومبی سیکشنز" ہیں（zombie sections）، دہرائی گئی معلومات، اور کچھ ایسے اندازے جو یہ دعویٰ کرتا ہے کہ اس نے ان کا استنباط کیا ہے۔ مجھے ہر سیکشن کو Claude کے ساتھ دوبارہ ترتیب دینا پڑا، جیسے:

جب آپ فارمولہ (13) کے فیکٹرائزیشن کو استعمال کر رہے ہیں، تو آپ نے 3 جزوی ذرات کے لیے فارمولہ استعمال کیا ہے۔ آپ کو مکمل آرڈر فارمولہ (9) سے شروع کرنا ہوگا اور 3 جزوی ذرات کے ساتھ ساتھ نرم اور کولین ریڈی ایشن کے موجودگی میں اسے وسعت دینا ہوگا۔

جب میں نے یہ بات اٹھائی، تو کلاؤڈ نے بغیر کسی دشواری کے کام مکمل کر لیا۔ لیکن اگر میری ہدایت نہ ہوتی، تو وہ خود بخود اسے نہیں کرتا۔

آخری نتیجہ

آخری ورژن ایک ایسا مقالہ ہے جو کوانتم فیلڈ تھیوری کی تحقیق کے لیے قیمتی ہے۔ قابل ذکر بات یہ ہے کہ اس میں ایک نیا فیکٹرائزیشن تھیورم شامل ہے۔ اس قسم کے تھیورمز نایاب ہوتے ہیں، اور یہی تھیورمز ہماری کوانتم فیلڈ تھیوری کے بارے میں گہری سمجھ کی طرف لے جاتے ہیں۔ علاوہ ازیں، اس میں حقیقی دنیا کے لیے ایسے نئے پیشگوئیاں شامل ہیں جن کا ڈیٹا کے ذریعے تصدیق کیا جا سکتا ہے، جو آج کل نایاب ہے۔ میں اس مقالے پر فخر محسوس کرتا ہوں۔ اب تک کچھ ماہرین نے اسے پڑھا ہے اور اسے اپنی تحقیق میں استعمال کیا ہے، اور اب ایک بعد کا منصوبہ اسے تجرباتی ڈیٹا کے ساتھ موازنہ کرنے پر مرکوز ہے۔

کلود کے اس مضمون کے لیے کردہ کردار کو مدنظر رکھتے ہوئے، میں اسے مشترکہ مصنف کے طور پر فہرست میں شامل کرنا چاہتا تھا۔ افسوس کی بات ہے کہ arXiv کی موجودہ پالیسی بڑھے ہوئے زبان ماڈلز کی ذمہ داری نہ ہونے کی وجہ سے ایسا کرنے سے منع کرتی ہے۔ یہ ایک منطقی نقطہ نظر ہے۔ اس لیے میں نے شکریہ ادا کرنے کے حصے میں لکھا:

M.D.S. نے اس منصوبے کی تخلیق کی اور اس کی ہدایت کی، AI مددگار کو ہدایت دی اور حسابات کے نتائج کی تصدیق کی۔ Claude Opus 4.5 (Anthropic کے ذریعہ تیار کیا گیا AI ریسرچ اسسٹنٹ) نے تمام حسابات کیے، جن میں SCET فیکٹرائزیشن تھیورم کا استنباط، ایک لوپ سافٹ فنکشن اور جیٹ فنکشن کے حسابات، EVENT2 مونٹے کارلو سیمولیشن، عددی تجزیہ، گراف بنانا، اور ابتدائی مسودہ تحریر شامل ہیں۔ یہ کام Anthropic کے ایجینٹ پروگرامنگ ٹول Claude Code کے ذریعے مکمل کیا گیا۔ M.D.S. اس تحقیقی مضمون کے سائنسی مواد اور اس کی مکملیت کے لیے مکمل ذمہ دار ہیں۔

ایمانداری اور ذمہ داری کے اس تعین کا بہت اہم ہے۔ بالآخر، اگر محققین AI کے کچرے کو جاری کر دیں اور غلطیوں کا الزام بڑے زبان ماڈل پر ڈال دیں، تو اس سے سائنسی ترقی کو نقصان پہنچے گا۔ لیکن دوسری طرف، گریجویٹ طلبہ اکثر اپنی تحقیقی تحریر کے مضمون کو مکمل طور پر سمجھے بغیر اس کے لیے ضمنی ذمہ داری قبول کر لیتے ہیں؛ اس لیے، اندازہ ہے کہ جب بھی تحریر میں کوئی مسئلہ ہوتا ہے، آخری ذمہ دار حقیقت میں ٹیچر ہوتا ہے（PI）۔

تجربہ کا خلاصہ

کلوڈ کیا کرنے میں ماہر ہے

• بے تھک مسلسل ترقی: 110 ورژن کے پیپر، سینکڑوں ڈیبگنگ گراف، بنا کسی شکایت کے۔
• بنیادی حسابان اور الجبرا: تکامل، متغیر کا تبدیل، فنکشن کا افتتاح، معاملات کی تصدیق۔
• کوڈ جنریٹ کریں: پائیتھون گراف، فورٹران انٹرفیس، میتھماتیکا اسکرپٹس — سب چل رہے ہیں۔ پائیتھون کے ورژن کنفلکٹس، کمی کی گئی لائبریریز یا سینٹیک ایررز جیسی پریشانیوں کا خاتمہ۔
• ادبی جائزہ: متعدد مقالوں کے نتائج کو مربوط طریقے سے اکٹھا کرنا اور ادب کا جامع جائزہ لینا۔ لیکن ضروری ہے کہ کلاؤڈ تمام حوالہ جات میں مصنفین، عنوانات اور جرائد کی معلومات کو ایک ایک کر کے چیک کرے۔

کلود کیا نہیں کر سکتا

• مستقل معاہدوں کو برقرار رکھیں: جب تحقیق غیر معیاری فزیکل معاہدوں (conventions) کو شامل کرتی ہے، تو چاہے آپ اسے ان معاہدوں کو ریکارڈ کرنے اور ان پر عمل کرنے کے لیے مجبور کریں، یہ مستقل طور پر ٹیکسٹ بک کے ڈیفالٹ سیٹنگز کی طرف واپس آ جاتی ہے۔
• ایمانداری کی جانچ: یہ بغیر حقیقی جانچ کے "تصدیق شدہ" کا دعویٰ کرتا ہے۔ آپ کو سامنے جا کر اس کا پردہ اٹھانا چاہیے اور سختی سے پوچھنا چاہیے: "کیا آپ نے حقیقت میں تمام چیزوں کی ایمانداری سے جانچ کی؟" یا ان سے "ہر قدم کو لائن بای لائن تصدیق کریں" کہنا چاہیے۔ ہاں، Skills فنکشن اور CLAUDE.md کنفگریشن سے بہتری آتی ہے، لیکن اب بھی کافی نہیں۔
• کب روکنا ہے: اسے ایک غلطی مل جانے کے بعد یہ سمجھ لیتا ہے کہ کام مکمل ہو گیا ہے اور مزید غلطیوں کی تلاش بند کر دیتی ہے۔ آپ کو اسے دوبارہ چیک کرنے کے لیے لگاتار دہراتے رہنا ہوگا، جب تک کہ وہ نئی مسائل نہیں دریافت کر پاتا۔
• ہدف کو برقرار رکھیں: یہ صرف چھوٹے اقدامات کو ہی سنبھال سکتا ہے اور راہ گم کر سکتا ہے۔
• گراف کی خوبصورتی: محور لیبلز، اسکیل، فونٹ اور رنگ جیسے تفصیلات کو انسانی قابل پڑھنے کی معیار تک پہنچانے کے لیے دستی طور پر ایڈجسٹ کیا جانا ضروری ہے۔
• دباؤ کے تحت: اگر میں اسے کسی مسئلے پر گہرا سوچنے کے لیے مجبور کروں، تو کچھ عرصے بعد یہ میری توقعات کے مطابق جواب دینے لگتا ہے، چاہے اس جواب کی کوئی دلیل نہ ہو۔

کام کرنے والے طریقے

• کراس ویریفیکیشن: GPT کو Claude کے کام کی جانچ کے لیے استعمال کریں اور اس کے برعکس۔ ان کو ایک دوسرے کی غلطیوں کو پکڑنے کے لیے استعمال کریں۔ سب سے مشکل انٹیگرلز کے لیے، GPT کے ذریعہ حل کیے جانے کے بعد Claude کو انٹیگریٹ کرنے کے لیے دیں۔
• درختی ساخت (Tree structure): کلوڈ کام کے خلاصوں کی لکیری نظام کو برقرار رکھتا ہے، نہ کہ ایک منفرد لمبا دستاویز۔ اس کے لیے یاد رکھنے کی ضرورت والی چیزوں کے مقابلے میں قابل رجوع چیزوں کو سنبھالنا زیادہ بہتر ہے۔
• صاف ایمانداری کا مطالبہ: میں نے md کانفیگریشن میں لکھا تھا: “مراحل کو چھوڑنے کے لیے ‘اس طرح بن جاتا ہے’ یا ‘ایک جیسے رکھنے کے لیے’ جیسے الفاظ استعمال کرنا ممنوع ہے۔ گنتی کا عمل دکھائیں یا ‘نہیں جانتا’ کہہ دیں۔”
• دوبارہ درخواست: چونکہ کلاؤڈ ایک غلطی کو درست کرنے کے بعد تلاش بند کر سکتا ہے، اس لیے اس تک کہ وہ مزید کوئی غلطی نہ پائے، بار بار پوچھنا ضروری ہے۔

آخری تجویز یہ ہے: ویب پر مبنی بڑے زبانی ماڈلز سے الگ ہو جائیں۔ حالانکہ ویب پر مبنی بڑے ماڈلز بہت عرصہ سے دستیاب ہیں اور ان کا اداء اچھا رہا ہے، لیکن میرے لیے اصل تبدیلی Claude Code استعمال کرنا شروع کرنا تھا۔ اس میں فائلز، ٹرمینل کمانڈز، پروکسی (agents)، مہارتیں (skills) اور یادداشت کے لیے رسائی ہے، جس سے تحقیقی نتائج میں کوالٹی کا بڑا اضافہ ہوا۔

نتیجہ

یہ منصوبہ ایک تجربے سے شروع ہوا: ہم AI کو مکمل طور پر سائنسی تحقیق کرنے تک کتنے دور ہیں؟ میرا نتیجہ یہ ہے کہ موجودہ LLM G2 (دوسرا سال کا ڈاکٹریٹ طالب علم) کے سطح پر ہیں۔ میں سمجھتا ہوں کہ 2025ء کے اگست تک وہ G1 کی سطح پر پہنچ چکے تھے، جب GPT-5 نے ہارورڈ یونیورسٹی کی تقریباً تمام کورسز کے اسائنمنٹس مکمل کر لیے تھے۔ 2025ء کے دسمبر تک، Claude Opus 4.5 نے G2 کی سطح حاصل کر لی۔

یہ کہتا ہے کہ جبکہ LLM ابھی تک خود کار طور پر اصلی نظریاتی فزکس کی تحقیق نہیں کر سکتے، لیکن وہ ماہرین کی تحقیق کے عمل کو بہت زیادہ تیز کر سکتے ہیں۔ اس منصوبے کے لیے（میں نے کلاؤڈ کے ساتھ دو ہفتے میں مکمل کیا)، میں نے اندازہ لگایا کہ اگر میں اور ایک G2 طالب علم مل کر کرتے تو عام طور پر 1 سے 2 سال لگتے؛ اگر میں AI کا استعمال نہ کرتے ہوئے اکیلے کرتا تو تقریباً 3 سے 5 ماہ لگتے۔ آخرکار، اس نے میری تحقیقی کارکردگی کو دس گنا بڑھا دیا۔ یہ کھیل بدل دیا!

اس سے دو قدرتی سوالات پیدا ہوتے ہیں: LLM کیسے موجودہ حالت سے "AI ڈاکٹر" تک ترقی کرے گا؟ اور اب انسانی طلبہ کو کیا کرنا چاہیے؟

میں ان سوالات کے لیے مکمل جواب نہیں رکھتا۔ سادہ باہر کی طرف بڑھنے کے مطابق، LLM تقریباً ایک سال میں (لگ بھگ مارچ 2027) ڈاکٹریٹ یا پوسٹ ڈاکٹریٹ کے سطح تک پہنچ جائیں گے۔ میں نہیں جانتا کہ اس قدم کو کیسے پورا کیا جائے گا — شاید اس کے لیے مخصوص شعبوں کے ماہرین کو تربیت دینی ہوگی، یا شاید وہ خود بخود ترقی کریں گے، یا دونوں کا ملا جلا اثر۔ میں زیادہ یقین کے ساتھ کہہ سکتا ہوں کہ رکاوٹ تخلیقی صلاحیت میں نہیں ہے۔ LLM کے پاس گہرا تخلیقی احساس ہے، لیکن وہ اس سے پہلے کہ عمل میں لائیں، یہ جاننے کا احساس نہیں رکھتے کہ کون سا راستہ کامیابی کی طرف جائے گا۔ میرے خیال میں موجودہ LLM کے پاس جو مرکزی چیز کم ہے، اسے ایک لفظ میں بیان کیا جا سکتا ہے: ذائقہ (Taste)۔

فیزکس میں، "ذائقہ" ایک غیر محسوس جذبہ ہے جو یہ فیصلہ کرنے میں مدد کرتا ہے کہ کون سے تحقیقی راستے ممکنہ طور پر کام کر سکتے ہیں۔ تھیوریٹیکل فیزکس پر لمبے عرصے تک کام کرنے سے میں نے سیکھا ہے کہ کسی خیال کا مستقبل کیا ہے۔ میں شک کرتا ہوں کہ کوئی بھی لمبے عرصے تک ایک شعبے میں مصروف رہنے والا (چاہے وہ سائنس، لکڑی کا کام ہو یا ڈیزائن) اس بات سے متفق ہوگا: تجربہ ایک ایسا ججمنٹ پیدا کرتا ہے جسے AI ابھی تک نہیں سمجھ پایا۔ ہم "ذائقہ" کو اتنی اہمیت نہیں دے رہے جتنی کہ اسے دینا چاہیے۔ جب مسئلہ بہت مشکل ہوتا ہے تو حل پیش کرنا عزت حاصل کرتا ہے؛ لیکن جب علم اور ٹیکنالوجی عام ہو جائے تو بڑے کام کو عظیم بنانے والا "ذائقہ" ہوتا ہے جو اچھے خیالات پیدا کرنے کا ہوتا ہے۔

انسانی تحقیقی طلبہ کے لیے مستقبل کے بارے میں، میں تمام سالوں（اور تمام شعبوں）کے طلباء کے لیے مشورہ یہ ہے کہ LLM کو سنجیدہ لیں۔ اس بات کی وجہ سے کہ LLM کسی مسئلے پر جھوٹ بول رہا ہے، آپ اسے صرف بے حسی سے بہتر ہونے کا انتظار نہ کریں۔ بلکہ، ان ماڈلز کو گہرائی سے سمجھیں، ان کی طاقت اور کمزوریاں سیکھیں۔ وہ 20 ڈالر کا ممبر شپ سبسکرائب کریں، جو آپ کی زندگی بدل دے گا۔

سائنسی کارروائیوں میں دلچسپی رکھنے والے طلبہ کے لیے، میں تجرباتی سائنس پر توجہ مرکوز کرنے کی تجویز کرتا ہوں—خاص طور پر ایسے شعبے جن میں عملی تجربہ درکار ہو اور صرف سوچ کے ذریعے حل نہ ہونے والے مسائل شامل ہوں۔ جتنا بھی کمپیوٹنگ طاقت ہو، Claude کو انسانی خلیہ کے اندر کیا ہو رہا ہے یا سینٹ اینڈریاس فولٹ（San Andreas fault）کیا وقت کے ساتھ پھیل رہا ہے، اس بات کا اندازہ نہیں لگا سکتی۔ آپ کو جاننے کے لیے تجربہ کرنے کی ضرورت ہے۔ بہت سارا تجرباتی کام اب بھی انسانی سائنسدانوں کے ہاتھوں مکمل ہونا چاہیے۔ یاد رکھیں، زیادہ تر تجرباتی فزکس کا کام اعلیٰ خودکار ڈیٹا جمع کرنے جیسا نہیں ہوتا۔ یہ زیادہ تر اندھیرے میں تنگ ویکیوم کمرے میں ہاتھ ڈال کر ایک لٹکنے والے سٹیل فلینج کو محسوس کرتے ہوئے گھمانے؛ یا لیزر بیم کو صرف ایک ملی میٹر کے اندر درست کرنے کے لیے آپٹکل پلیٹ فارم پر مائکرو میٹر گھنٹی کو بار بار اڈجسٹ کرنے جیسا ہوتا ہے۔ اس قسم کے روزمرہ کے مہارت کو محفوظ اور نرمی سے نقل کرنے والے روبوٹک ہاتھوں کو ترقی دینا، جن میں ضروری حسّاسِ لمس شامل ہو، اس کا خرچ اور مشقت حیرت انگیز ہے۔ جس طرح تلاش و نجات ٹیمیں اپنے تربیت یافتہ کتوں کو متراکم تباہ شدہ انقراض میں بھیجتی ہیں، میرا خیال ہے کہ قابلِ ذکر مستقبل میں تجرباتی سائنس انسانی محنت پر منحصر رہے گی۔

ہمیں یہ بھی سوچنا ہوگا کہ مستقبل میں تعلیم کا کیا کردار ہوگا۔ لمبے عرصے کے مستقبل میں（تقریباً 10 سال بعد）، جب AI حقیقت میں ہم سب سے زیادہ ذکی ہو جائے اور ہر شعبے میں ہمیں پار کر جائے، تو اعلیٰ تعلیم کا کیا کردار ہوگا؟ میرے خیال میں کچھ چیزیں مستقل رہیں گی—وہ چیزیں جو بنیادی طور پر انسانی ہیں（essentially human）۔ میں آسانی سے یہ تصور کر سکتا ہوں کہ نظریاتی فزکس، موسیقی کے نظریات یا فرانسیسی ادب کی طرح بن جائے گی، اور صرف اس خاص منطقی نقطہ نظر سے سوچنے میں دلچسپی رکھنے والے لوگوں کو جذب کرنے والی اکادمک شعبہ بن جائے گی۔ اس کا مزاحیہ پہلو یہ ہے کہ پچھلے 30 سالوں میں ہم نے STEM（سائنس، ٹیکنالوجی، انجینئرنگ اور ریاضی）کے شعبوں میں تیز رفتار ترقی اور انسانیات کے شعبوں پر دباؤ دیکھا ہے، لیکن آخرکار شاید صرف انسانیات ہی بقا پا سکتی ہیں۔

تاہم، ہم ابھی اس مستقبل میں نہیں پہنچے۔ ہمارے پاس وہ ٹولز موجود ہیں جو ہمارے ورک فلو کو 10 گنا تیز کر سکتے ہیں۔ میری رائے میں، اس طرح کام کرنا بہت زیادہ مطمئن کن ہے—مجھے اب روکنے کی ضرورت نہیں اور میں ہمیشہ سیکھتے رہتا ہوں۔

جلد ہی دوسرے لوگ بھی اس بات کو سمجھ جائیں گے۔ جبکہ اس کارکردگی میں اضافہ تمام شعبوں پر بڑا اثر ڈالے گا، میری پیش گوئی ہے کہ علمی دنیا پر ایک بڑا نتیجہ یہ ہوگا کہ لوگ مشکل ترین مسائل کو حل کرنے پر توجہ دیں گے — معیار کی طرف رجوع کرتے ہوئے، تعداد کی نہیں۔ یہی وہ چیز ہے جو میں ابھی کر رہا ہوں۔ اسی لیے، میں نظریاتی فزکس اور مزید وسیع علمی شعبوں میں پہلے سے ناممکن سچے ترقی کا انتظار کرتا ہوں۔

اختتاممیں نے اس منصوبے کو 2025 کے دسمبر کے آخری دو ہفتے میں مکمل کیا۔ میرا مقالہ 5 جنوری 2026 کو شائع ہوا اور اس سے بڑا اثر پڑا — میں نے بہت سارے ای میلز حاصل کیے اور دنیا بھر کے فزکس ریسرچ گروپس کو اس کا ایک سیشن دینے کے لیے دعوت ملی۔ یہ کچھ عرصے تک Reddit کے r/physics فورم میں ٹرینڈ پر رہا اور بہت سے نظریاتی فزکس ڈپارٹمنٹس میں چائے کے بعد کی باتوں کا مرکز بن گیا۔ جب میں اکیڈمک کانفرنسز میں شرکت کرتا تھا، تو سب کو صرف Claude کا استعمال کرنے کے بارے میں بات کرنا تھا۔ میں نے جنوری میں پرنسٹن انسٹیٹیوٹ فار اdvانسڈ سٹڈیز کا دورہ کیا، اور جلد ہی انہوں نے بڑے زبان ماڈلز کے استعمال پر ایک عارضی میٹنگ بلائی۔ خبریں تیزی سے پھیل رہی ہیں۔

گزشتہ تین ماہ کے دوران، فزیکس کے ماہرین نے LLM کو اپنے تحقیقی منصوبوں میں تصوراتی اور ٹیکنیکل لیول پر شامل کرنے کے لیے سیکھا ہے۔ تصوراتی لحاظ سے، ماریو کرین نے تخلیقی خیالات پیدا کرنے والے ٹولز ترقی دیے ہیں اور 2025 کے نومبر کے شروع میں ایک تحقیقی مقالہ جیسے کچھ نتائج حاصل کیے ہیں۔ اس کے فوراً بعد اسٹیو ہسو نے بھی ایک مقالہ شائع کیا جس میں AI کو مرکزی کردار دیا گیا اور اس کا اعتراف کیا گیا۔ ٹیکنیکل لحاظ سے، میرے ہارورڈ کے ساتھی اینڈی سٹرومینجر نے OpenAI کے ساتھ مل کر ایک مقالہ شائع کیا جس میں انتہائی درست اور بہت مشکل ٹیکنیکل کمپوٹیشن شامل ہے۔ میرے علم کے مطابق، یہ غیر من公开 GPT کا اپنے آپ سے کام لینے والا ورژن تھا۔ متعلقہ بعد کے مقالات اور بلاگز میں کچھ پرومپٹس بھی شائع کئے گئے ہیں۔ میرا مقصد یہ ہے کہ ان تمام منصوبوں (میرا بھی شامل) کے لیے، فزیکس کے ماہرین اب بھی LLM کو صحیح راستہ دکھانے کے لیے ضرورت رکھتے ہیں، کیونکہ ان کا اب تک بالکل بھی اندازہ نہیں ہوتا کہ “معنی خیز سوال” کون سا ہے۔

میں اپنے اپنے طریقے کے ساتھ ان تجربات کا موازنہ کرنا چاہتا ہوں: یعنی کلود کو ہر قدم پر خود انجام دینے دیں۔ یہ ایک بڑا قدم ہے جو ثابت کرتا ہے کہ "کچھ پرامپٹس کا ایک مجموعہ LLM کو لمبی، پیشہ ورانہ اور سخت سائنسی تحریر لکھنے کے لیے ہدایت کر سکتا ہے"۔

LLM کی توجہ بڑھنے کے علاوہ، LLM کی خود کی صلاحیتیں بھی مستقل طور پر بہتر ہو رہی ہیں۔ میں اب اپنے 100% تحقیقی کام میں LLM کا استعمال کرتا ہوں۔ میں اب LaTeX لکھنے کو AI پر چھوڑنے کی بجائے میں اپنے مقالے لکھنے کا لطف اٹھاتا ہوں، کیونکہ یہ میرے سوچنے میں مدد کرتا ہے، اور میں کبھی کبھار خود Mathematica کوڈ بھی لکھتا ہوں۔ لیکن میں نے کئی ماہ سے کسی بھی چیز کو کمانڈ لائن پر خود کمپائل نہیں کیا ہے۔ میں عام طور پر ایک ساتھ چار یا پانچ منصوبوں کو چلا رہا ہوں، مختلف ونڈوز کے درمیان سوئچ کرتے ہوئے، آؤٹ پٹ چیک کرتے ہوئے اور نئے پرامپٹس بھیجتے ہوئے۔ اس کا احساس تقریباً اس طرح کا ہوتا ہے جیسے مینگس کارلسن ایک ساتھ پانچ شاہین شطرنج ماہرین کے خلاف کھelu رہا ہو۔ کچھ لوگ مجھ سے پوچھتے ہیں کہ میں دو ہفتے بعد ایک مقالہ کیوں نہیں جاری کرتا۔ جواب یہ ہے: مجھے لگتا ہے کہ اس کی ضرورت نہیں۔ میں اپنے دماغی ترقی کے دور میں ہوں، جس میں میں روزانہ بڑی مقدار میں جانکاری سیکھ رہا ہوں اور بڑے بڑے مسائل حل کرنے کی کوشش کر رہا ہوں، جن میں سے زیادہ تر ناکام ہو جاتے ہیں۔ مجھے خدشہ ہے کہ تحقیقی پیداوار کا طوفان جلد ہی آ رہا ہے۔