Spukhafte Verstrickung zwischen Quanten-KI und der BBC aufgedeckt

Meinung Der nationale Sender Großbritanniens, die BBC, sein Forschungs- und Entwicklungsteam und sein gesamtes 100-jähriges Archiv mit 15 Millionen Objekten sind Teil eines neuen Konsortiums, das QNLP, Quantum Natural Language Processing, untersucht, mit dem ultimativen Ziel, die Extraktion von Bedeutung aus dem Geschwätz der Menschheit zu automatisieren.

„Das Unbegreiflichste am Universum ist, dass es verständlich ist“, ist eines dieser seltenen Einstein-Zitate, die Einstein tatsächlich gesagt hat. Wir wissen nicht, was er darüber gesagt haben könnte Monty Pythons Flying Circus da er 14 Jahre vor seiner ersten Übertragung starb. Aber es ist faszinierend, sich zu fragen, was er als einer der Begründer der Quantenphysik aus der Idee des Quantencomputings gemacht haben könnte, um zu sagen, warum das Universum überhaupt begreifbar ist. 

Das Konsortium, das am 25. November bekannt gegeben wurde, wird von der Royal Academy of Engineering finanziert und wird auf Arbeiten zur Quantenmechanik und Linguistik von Professor Bob Coecke, Chefwissenschaftler des britischen QC-Unternehmens Quantinuum, aufbauen; Professor Stephen Clark, Leiter der KI bei Cambridge Quantum; und Professor Mehrnoosh Sadrzadeh von der Informatikabteilung des University College London. Zwei Geeks in einer Garage ist es nicht.

Langjährige Anhänger der Quantencomputing-Nachrichten werden wissen, dass jede Geschichte über QC hauptsächlich in der Zukunftsform existiert: Die Technologie ist mehr Versprechen als Produkt. Es ist begrenzt durch den aktuellen Stand der Technik, verrauschtes Intermediate-Scale-Quantum oder NISQ. Aktuelle Systeme sind zu laut und zu klein, um nützlich zu sein. Ein Großteil der heutigen QC-Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von Techniken und Algorithmen, die weltweit führend sein werden, sobald wir aus NISQ heraus sind und uns in fehlertolerante, groß angelegte Systeme begeben. QNLP ist nicht anders. 

Was es interessant macht, ist, woher es kommt. Die professoralen Mitarbeiter und ihre Teams haben 15 Jahre Forschung in der Sprachanalyse hinter sich. Ein Ergebnis davon ist das Framework mit dem großartigen Namen DISCOCAT (DIStributional COmpositional CATegorical), das aus Satzgruppen einen Datensatz erstellt, der auf einem Quantensystem analysiert werden kann. Der eigentlich interessante Teil davon ist, dass DISCOCAT ein Tensornetzwerk erzeugt, das sehr genau abbildet, wie die Quantenlogik natürlich funktioniert. Das Projekt sagt, dass es von Natur aus gut zur Quantenmechanik passt. Aber nur sehr wenige Standard-Rechenaufgaben sind so, warum sollte es also auf die in Sprache kodierte Bedeutung zutreffen? 

Die Antwort, sagen die Forscher, ist Kategorietheorie. Dies ist ein mathematischer Ansatz zur Systemanalyse, der erstmals Mitte des 20. Jahrhunderts diskutiert wurde und besagt, dass Sie viel über ein System lernen können, indem Sie die internen Details jeder Komponente ignorieren und sich darauf konzentrieren, wie sie interagieren. Indem sie eine Karte von Verhaltensweisen bereitstellt, kann die Kategorientheorie Muster aufdecken, die nicht einfach durch den Versuch abgeleitet werden können, einzelne Komponenten aufzuschlüsseln – was sie zum Beispiel für die Quantenmechanik sehr gut geeignet macht. Die kategoriale Quantenmechanik ist ein neueres Studiengebiet, das sich auf Muster und Prozesse auf Quantenebene konzentriert, wodurch es unter anderem gut zur Quantenlogik passt.

Die Kategorientheorie passt auch gut zur linguistischen Analyse und erstellt Bedeutungskarten, die Informationen über die Beziehungen zwischen Grammatik und Semiotik enthalten – die Struktur, wie Bedeutung kodiert wird. Dies ist sowohl äußerst nützlich als auch für KI-Forscher und Geistesphilosophen gleichermaßen ein sehr verlockender Weg zur konzeptionellen Erforschung. 

Der Kicker ist jedoch die Fähigkeit der Kategorientheorie, ähnliche Muster in scheinbar unterschiedlichen Systemen zu finden. Dies ist im Grunde der Fortschritt in Mathematik und Physik, indem das Wissen über ein System genutzt wird, um Einblick in ein anderes zu erhalten. Was die Forscher des Konsortiums sagen, ist, dass die Quantennatur ihrer linguistischen Analyse darauf zurückzuführen ist, dass sie nach ähnlichen Mustern wie die Quantenmechanik arbeitet. Daher wird QC erstaunlich gut in der Sprache sein – wenn es funktioniert. 

Theoretisch ist dieser Zusammenhang schon länger bekannt, allerdings beschränkt auf klassische Computersimulationen. Nun gibt es Beweise dafür, dass die Realität bereit ist, der Theorie zu gehorchen, mit neueren Experimenten beginnen, kleine Fragen zu kleinen Sätzen auf der Quantum Experience-Plattform von IBM zu stellen. Diese beinhalteten nur ein paar Tests, einen, um zu fragen, welcher von rund hundert Sätzen sich mit Essen und welcher mit IT befasst, und einen, um Nominalphrasen zu zupfen. Klassische Computersimulationen laufen dann parallel zu den Quantentests, um zu zeigen, was man gewinnen kann, wenn fehlertolerante Großsysteme kommen.

In dieser Hinsicht ist dies das Beste, was QC bekommen kann. Aber in dem Sinne, dass ein grundlegendes Werkzeug der Mathematik und Informationswissenschaft explizite Verbindungen zur Tiefenstruktur der Sprache und der Funktionsweise der Quantenmechanik herstellt, ist dies ein höchst faszinierender Hinweis darauf, wie interessant Quantencomputing für Erkenntnisphilosophen ist Physiker, Wirtschaftswissenschaftler und Informatiker. Sprache ist eine Funktion, vielleicht die definierende Funktion, wie wir uns selbst als intelligent kategorisieren, und die Sprachverarbeitung ist ein intrinsischer und einzigartiger Teil der menschlichen Kognition und der menschlichen Gesellschaft. Zu finden, dass es Regeln gehorcht, die andere physikalische Systeme aufweisen, bedeutet nicht, dass das Bewusstsein quantenmäßiger ist als jedes andere klassische Makrosystem; Die Natur reproduziert schließlich Muster in allen Maßstäben. 

Aber es kann helfen zu erklären, wie wir so viel von der Physik verständlich finden können; es folgt Mustern, für deren Ausnutzung wir konfiguriert sind. Eine mögliche Antwort auf etwas zu finden, das Einstein verblüffte, ist keine leichte Aufgabe. Und wer weiß, wenn eine zukünftige Post-NISQ-KI alle Ausgaben der BBC verdaut hat, können wir sie vielleicht sogar fragen, nicht nur was Papagei-Skizze bedeutet, aber was ist der Sinn von Tagesfernsehen überhaupt. Vielleicht ist das eine philosophische Frage zu weit. ®