의견 영국의 국영 방송사인 BBC, BBC의 R&D 팀 및 전체 100년, 15만 항목 아카이브는 QNLP, Quantum Natural Language Processing을 조사하는 새로운 컨소시엄의 일부이며 궁극적인 목표는 인류의 옹알이에서 의미 추출을 자동화하는 것입니다.
"우주에서 가장 이해할 수 없는 점은 이해할 수 있다는 것입니다." 아인슈타인이 실제로 말한 드문 아인슈타인 인용문 중 하나입니다. 우리는 그가 무엇에 대해 말했는지 모릅니다. 몬티 파이썬의 플라잉 서커스 첫 전송 14년 전에 사망했기 때문입니다. 그러나 양자물리학의 창시자 중 한 사람인 그가 양자컴퓨팅이라는 개념이 애초에 우주를 이해할 수 있는 이유를 알려주는 아이디어에 대해 무엇을 만들었을지 궁금해하는 것은 매우 흥미롭습니다.
25월 XNUMX일에 발표된 이 컨소시엄은 Royal Academy of Engineering으로부터 자금을 지원받으며 영국 QC 회사인 Quantinuum의 수석 과학자인 Bob Coecke 교수의 양자 역학 및 언어학 작업을 기반으로 합니다. Cambridge Quantum의 AI 책임자인 Stephen Clark 교수; University College London 컴퓨터 과학과의 Mehrnoosh Sadrzadeh 교수. 차고에 있는 두 괴짜는 그렇지 않습니다.
양자 컴퓨팅 뉴스의 오랜 추종자들은 QC에 대한 모든 이야기가 대부분 미래 시제에 존재한다는 것을 알게 될 것입니다. 기술은 제품보다 더 많은 약속입니다. 그것은 최신 기술인 시끄러운 중간 규모 양자 또는 NISQ에 의해 제한됩니다. 현재 시스템은 너무 시끄럽고 너무 작아서 유용하지 않습니다. 오늘날 QC 연구의 대부분은 일단 우리가 NISQ에서 벗어나 내결함성, 대규모 시스템에 들어가면 세계를 능가할 기술과 알고리즘을 개발하는 데 있습니다. QNLP도 다르지 않습니다.
흥미로운 점은 그것이 어디에서 왔는지입니다. 교수 공동 작업자와 팀은 언어 분석 분야에서 15년 동안 연구했습니다. 그 결과 중 하나는 DISCOCAT(DIStributional COmpositional CATegorical) 프레임워크라는 멋진 이름으로, 양자 시스템에서 분석할 수 있는 문장 그룹에서 데이터 세트를 생성합니다. 본질적으로 흥미로운 부분은 DISCOCAT이 양자 논리가 자연스럽게 작동하는 방식과 매우 밀접하게 매핑되는 텐서 네트워크를 생성한다는 것입니다. 이 프로젝트는 그것이 본질적으로 양자 역학에 적합하다고 말합니다. 그러나 표준 컴퓨팅 작업은 거의 없는데 언어에 인코딩된 의미에 적용되는 이유는 무엇입니까?
연구자들이 말하는 답은 다음과 같습니다. 범주 이론. 이것은 20세기 중반에 처음 등장한 시스템 분석에 대한 수학적 접근 방식으로, 각 구성 요소의 내부 세부 사항을 무시하고 상호 작용 방식에 집중함으로써 시스템에 대해 많은 것을 배울 수 있다고 말합니다. 행동 지도를 제공함으로써 범주 이론은 개별 구성 요소를 세분화하여 쉽게 도출할 수 없는 패턴을 드러낼 수 있습니다. 예를 들어 양자 역학에 매우 적합합니다. 범주형 양자 역학은 양자 수준에서 패턴과 프로세스에 집중하는 최근 연구 분야로, 무엇보다도 양자 논리에 적합합니다.
범주 이론은 또한 문법과 기호학(의미가 인코딩되는 방식의 구조) 간의 관계에 대한 정보를 포함하는 의미 맵을 생성하는 언어 분석과 잘 어울립니다. 이것은 매우 유용할 뿐만 아니라 AI 연구자와 정신 철학자 모두에게 개념 탐색을 위한 매우 유혹적인 경로입니다.
그러나 키커는 분명히 이질적인 시스템에서 유사한 패턴을 찾는 범주 이론의 능력입니다. 이것은 기본적으로 한 시스템에 대한 지식을 사용하여 다른 시스템에 대한 통찰력을 얻음으로써 수학과 물리학이 얼마나 발전했는지를 나타냅니다. 컨소시엄 연구원들이 말하는 것은 그들의 언어 분석의 양자적 특성은 양자 역학과 유사한 패턴으로 작동하는 데서 비롯된다는 것입니다. 따라서 QC는 작동할 때 놀라울 정도로 언어에 능할 것입니다.
이 연결은 이론적으로 한동안 알려져 있었지만 고전적인 컴퓨터 시뮬레이션으로 제한되었습니다. 이제 현실이 이론을 준수할 준비가 되어 있다는 증거가 있습니다. 최근 실험으로 IBM의 Quantum Experience 플랫폼에서 작은 문장 세트의 작은 질문을 하기 시작했습니다. 여기에는 약 XNUMX개의 문장 중 음식에 관한 문장과 IT에 관한 문장을 묻는 테스트와 명사구를 뽑는 테스트 등 몇 가지 테스트만 포함되었습니다. 그런 다음 고전적인 컴퓨터 시뮬레이션이 양자 테스트와 함께 실행되어 내결함성 대규모 시스템이 등장할 때 무엇을 얻을 수 있는지 보여줍니다.
이런 점에서 이것은 QC가 얻는 것만큼 좋습니다. 그러나 수학과 정보 과학의 기본 도구가 언어의 심층 구조 및 양자 역학이 작동하는 방식과 명시적으로 연결된다는 점에서 양자 컴퓨팅이 인지 철학자들에게 얼마나 흥미로운지에 대한 매우 흥미로운 포인터입니다. 물리학자, 기업 및 컴퓨터 과학자. 언어는 우리가 어떻게 자신을 지능으로 분류하는지를 정의하는 기능이며, 언어 처리는 인간 인지와 인간 사회의 고유하고 고유한 부분입니다. 다른 물리적 시스템이 나타내는 규칙을 따르는 것을 발견했다고 해서 의식이 다른 어떤 고전적 거시 시스템보다 더 양자적이라는 의미는 아닙니다. 결국 자연은 모든 규모에서 패턴을 복제합니다.
그러나 그것은 우리가 이해할 수 있는 물리학의 많은 부분을 어떻게 찾을 수 있는지 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다. 악용하도록 구성된 패턴을 따릅니다. 아인슈타인을 당황하게 한 것에 대한 잠재적인 답을 찾는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 그리고 미래의 NISQ 이후 AI가 BBC의 모든 출력을 소화했을 때 우리는 심지어 무엇인지 뿐만 아니라 앵무새 스케치 의미하지만 주간 텔레비전의 요점은 무엇입니까? 아마도 그것은 너무 철학적인 질문일 것입니다. ®
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- 출처: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2022/11/28/spooky_entanglement_quantum_bbc/
