Revelado enredo espeluznante entre la IA cuántica y la BBC

Opinión La emisora ​​nacional del Reino Unido, la BBC, su equipo de I+D y todo su archivo de 100 años y 15 millones de elementos forman parte de un nuevo consorcio que investiga QNLP, Quantum Natural Language Processing, con el objetivo final de automatizar la extracción de significado del balbuceo de la humanidad.

“Lo más incomprensible del universo es que es comprensible”, es una de esas raras citas de Einstein que Einstein dijo en realidad. No sabemos lo que podría haber dicho sobre El circo volador de Monty Python ya que murió 14 años antes de su primera transmisión. Pero es fascinante preguntarse qué podría haber hecho él, como uno de los fundadores de la física cuántica, con la idea de que la computación cuántica señale por qué el universo es comprensible en primer lugar. 

El consorcio, anunciado el 25 de noviembre, recibe financiación de la Real Academia de Ingeniería y se basará en el trabajo sobre mecánica cuántica y lingüística del profesor Bob Coecke, científico jefe de la empresa británica de control de calidad Quantinuum; el profesor Stephen Clark, jefe de IA en Cambridge Quantum; y el profesor Mehrnoosh Sadrzadeh del departamento de Ciencias de la Computación del University College London. Dos frikis en un garaje no lo es.

Los seguidores a largo plazo de las noticias de computación cuántica sabrán que cada historia sobre QC existe principalmente en tiempo futuro: la tecnología es más una promesa que un producto. Está limitado por el estado actual de la técnica, ruidoso cuántico de escala intermedia o NISQ. Los sistemas actuales son demasiado ruidosos y demasiado pequeños para ser útiles. Gran parte de la investigación de control de calidad actual se centra en el desarrollo de técnicas y algoritmos que superarán al mundo, una vez que estemos fuera de NISQ y entremos en sistemas tolerantes a fallas a gran escala. QNLP no es diferente. 

Lo que lo hace interesante es de dónde viene. Los profesores colaboradores y sus equipos tienen 15 años de investigación a sus espaldas en el análisis del lenguaje. Uno de sus resultados es el espléndido marco DISCOCAT (DIStributional COmpositional CATegorical), que crea un conjunto de datos a partir de grupos de oraciones que se pueden analizar en un sistema cuántico. La parte inherentemente interesante de esto es que DISCOCAT produce una red de tensores que se relaciona muy de cerca con el funcionamiento natural de la lógica cuántica. El proyecto dice que se ajusta inherentemente bien a la mecánica cuántica. Pero muy pocas tareas informáticas estándar lo son, entonces, ¿por qué se aplicaría al significado codificado en el lenguaje? 

La respuesta, dicen los investigadores, es teoría de la categoría. Este es un enfoque matemático para el análisis de sistemas, planteado por primera vez a mediados del siglo XX, que dice que se puede aprender mucho sobre un sistema ignorando los detalles internos de cada componente y concentrándose en cómo interactúan. Al proporcionar un mapa de comportamientos, la teoría de categorías puede revelar patrones que no se pueden derivar fácilmente al tratar de desglosar los componentes individuales, lo que hace que encaje muy bien, por ejemplo, en la mecánica cuántica. La mecánica cuántica categórica es un campo de estudio reciente que se concentra en patrones y procesos a niveles cuánticos, lo que la convierte en una buena opción para la lógica cuántica, entre muchas otras cosas.

La teoría de categorías también es una buena combinación con el análisis lingüístico, ya que produce mapas de significado que incluyen información sobre las relaciones entre la gramática y la semiótica: la estructura de cómo se codifica el significado. Esto es sumamente útil y, tanto para los investigadores de IA como para los filósofos de la mente, un camino muy tentador para la exploración conceptual. 

El truco, sin embargo, es la capacidad de la teoría de categorías para encontrar patrones similares en sistemas aparentemente dispares. Esto es básicamente cuánto avanzan las matemáticas y la física, utilizando el conocimiento de un sistema para obtener información sobre otro. Lo que dicen los investigadores del consorcio es que la naturaleza cuántica de su análisis lingüístico proviene de que funciona con patrones similares a la mecánica cuántica. Por lo tanto, el control de calidad será asombrosamente bueno en el lenguaje, cuando funcione. 

Esta conexión se conoce teóricamente desde hace un tiempo, pero se limita a las simulaciones por computadora clásicas. Ahora bien, hay evidencia de que la realidad está preparada para cumplir con la teoría, con experimentos recientes comenzando a hacer pequeñas preguntas de conjuntos de oraciones pequeñas en la plataforma Quantum Experience de IBM. Estos solo involucraron un par de pruebas, una para preguntar cuál de alrededor de cien oraciones era sobre comida y cuál sobre TI, y otra para extraer frases nominales. Luego, las simulaciones por computadora clásicas se ejecutan junto con las pruebas cuánticas para mostrar lo que podría ganar cuando aparezcan sistemas a gran escala tolerantes a fallas.

En este sentido, esto es tan bueno como QC obtiene. Pero en el sentido de que una herramienta fundamental de las matemáticas y la ciencia de la información está haciendo conexiones explícitas con la estructura profunda del lenguaje y la forma en que funciona la mecánica cuántica, es un indicador muy intrigante de cómo la computación cuántica es tan interesante para los filósofos de la cognición como para los físicos, empresarios e informáticos. El lenguaje es una función, quizás la función definitoria, de cómo nos categorizamos a nosotros mismos como inteligentes, y el procesamiento del lenguaje es una parte intrínseca y única de la cognición humana y la sociedad humana. Encontrar que obedece las reglas que exhiben otros sistemas físicos no significa que la conciencia sea más cuántica que cualquier otro macrosistema clásico; después de todo, la naturaleza replica patrones en todas las escalas. 

Pero puede ayudar a explicar cómo podemos encontrar tanto de la física comprensible; sigue patrones que estamos configurados para explotar. Encontrar una posible respuesta a algo que desconcertó a Einstein no es tarea fácil. Y quién sabe, cuando una futura IA posterior a NISQ haya digerido toda la producción de la BBC, es posible que incluso podamos preguntarle no solo cuál es el Bosquejo de loro significa, pero cuál es el punto de la televisión diurna en absoluto. Quizás esa es una pregunta filosófica demasiado lejana. ®