Chronique d'invité Quantum Particulars : "Les chercheurs quantiques ont beaucoup à apprendre des erreurs de la communauté de l'intelligence artificielle" - Inside Quantum Technology

Chronique d'invité Quantum Particulars : « Les chercheurs quantiques ont beaucoup à apprendre des erreurs de la communauté de l'intelligence artificielle » – Inside Quantum Technology

Horodatage: 21 décembre 2023 6h00
Joan Etude Arrow, fondatrice et PDG du Quantum Ethics Project, discute du rôle du battage médiatique dans le marketing quantique.
By Kenna Hughes-Castleberry publié le 21 déc. 2023

« Quantum Particulars » est une chronique éditoriale présentant des informations exclusives et des entretiens avec des chercheurs, des développeurs et des experts quantiques qui examinent les principaux défis et processus dans ce domaine. Cet article présente les opinions de Joan Etude Arrow, fondatrice et PDG du Quantum Ethics Project, qui discute de la fonction et des échecs du « battage médiatique » au sein de l'industrie quantique. 

Après le Dartmouth de 1956 Étude d'été Groupe qui a créé le domaine de l'intelligence artificielle et de nouveaux chercheurs en IA proclamé que les ordinateurs réaliseraient bientôt intelligence au niveau humain ou plus grand. Ces affirmations ont été faites lorsque les ordinateurs fonctionnaient sur des tubes à vide, occupaient une pièce entière et manquaient des abondantes données de formation Internet essentielles aux modèles d’IA d’aujourd’hui, comme ChatGPT. Même si aucun matériel nécessaire à une IA sophistiquée n’existait, ce qu’on appelle années d'or de l'IA a duré jusqu'en 1974 et a vu des millions de dollars investi à MIT seul pour financer la recherche sur la base de promesses exagérées.

Cette histoire peut sembler familière à quiconque se trouve à proximité de l’informatique quantique. Parlez à n’importe quel chercheur sérieux, comme je l’ai fait au cours des deux dernières années dans ma quête pour comprendre le battage médiatique quantique, et ils vous diront que le niveau de battage médiatique autour des technologies quantiques est proche du sommet de leurs préoccupations. Mes collègues craignent que, comme ces chercheurs des années 50, nous survendions les capacités des ordinateurs quantiques. Le matériel informatique quantique en est encore à ses balbutiements et, comme les tubes à vide des années 1950, nos jeunes qubits ne sont pas assez puissants pour tenir les promesses que nous leur faisons.

C’est ce que j’entends par battage médiatique, que je définis comme la différence entre les capacités promises de cette technologie et ses capacités réelles. Les chercheurs en IA ont fait des promesses excessives 50 ans avant que le matériel ne soit capable de tenir ses promesses, et par conséquent, la foi la plus perdue dans le domaine – plongeant la recherche sur l’IA dans un hiver de financement minimal et de statut marginal pendant des décennies – avec pour conséquences des progrès à un rythme d’escargot dans le domaine.

Aujourd’hui, les chercheurs quantiques flirtent avec le même désastre. Si nous ne maîtrisons pas le battage médiatique effréné dans notre domaine, nous courons le risque de plonger le quantique dans un hiver à part. Cela garantirait que les solutions indispensables dont le quantique est capable n’arriveront pas avant des années, voire des décennies, alors que nous luttons pour faire progresser le matériel quantique en marge du développement technologique et sans financement suffisant.

Mais cet article n’est pas une conférence sur le battage médiatique. Comme je l’ai souligné à partir de mes propres expériences, il existe un large consensus au sein de la communauté quantique sur le fait que le battage médiatique est un problème ; nous devons maintenant décider quoi faire pour y remédier. Le problème est encore compliqué par le fait que le battage médiatique n’est pas une mauvaise chose universelle. Cela peut être un mécanisme sain pour susciter l’enthousiasme, collecter des fonds et promouvoir son travail.

Comment, alors, pouvons-nous équilibrer nos besoins de collecte de fonds et de vente de produits avec l’impératif d’éviter un hiver quantique grâce à une science claire et crédible ?

Je pense que quantifier cet écart entre les capacités promises et les capacités réelles est un bon début. Nous avons besoin d’une métrique de tentatives de crédibilité pour qualifier la question suivante : Dans quelle mesure les capacités réelles de votre technologie sont-elles par rapport à ses promesses ?

Dans le cas des algorithmes quantiques, l’avantage informatique quantique est l’objectif primordial du domaine. Produire une mesure de crédibilité pour un algorithme quantique pourrait ressembler à estimer le nombre de qubits dont vous auriez probablement besoin pour obtenir un avantage quantique, puis à comparer ce nombre avec le plus grand système physique sur lequel vous avez pu implémenter votre algorithme avec succès.

À titre d'exemple simple : si votre algorithme nécessite au moins 100 qubits pour fonctionner dans un régime que les ordinateurs classiques ne peuvent pas simuler – établissant ainsi le régime de l'avantage quantique – et que votre algorithme a terminé sur seulement 7 qubits avec une erreur de solution prédéfinie, alors votre ratio capacité réelle/promesse est de 7/100 = 7 %. Plus vous vous rapprochez de 1, plus vous devenez crédible.

Il est important de souligner que cette métrique dépend d’une heuristique, du nombre de qubits nécessaires pour aller au-delà de la capacité de simulation quantique des ordinateurs classiques. Ce nombre n’est pas fixe, car à mesure que des méthodes toujours plus sophistiquées de simulation classique des systèmes quantiques seront conçues, cette limite supérieure augmentera. Tant que les hypothèses concernant l’heuristique sont claires, le score de crédibilité peut être un moyen important de clarifier ce qui serait autrement une conversation d’une technicité prohibitive sur les progrès réalisés par les chercheurs en algorithmes quantiques.

Une mesure de crédibilité similaire peut être produite dans les régimes de détection quantique ou de réseau quantique. Pour la détection quantique, l’objectif primordial pourrait être un capteur quantique, tel qu’un GPS sans satellite, suffisamment portable pour être déployé sur le terrain, par exemple dans la main de quelqu’un ou dans un avion. Ici, la promesse est un certain seuil en matière de portabilité, de taille physique, de poids et de sensibilité sur le terrain.

Clarifier ces mesures réduirait le battage médiatique et mettrait en valeur les progrès vers une technologie quantique utile. Cela pourrait donner lieu à un argumentaire de vente plus sobre, mais il est essentiel de garantir que les investisseurs, les clients potentiels et le grand public comprennent précisément où nous en sommes aujourd’hui et jusqu’où il nous reste encore à aller.

Ces mesures doivent être considérées comme un point de départ pour maîtriser le problème du battage médiatique. Ceux d'entre nous qui appartiennent à la communauté quantique devraient travailler à développer des mesures claires et faciles à comprendre qui correspondent aux objectifs de nos sous-domaines spécifiques. De plus, ces mesures ne servent à rien si elles sont enfouies dans la section technique de votre article. Ces mesures et les hypothèses sur lesquelles elles dépendent devraient figurer au premier plan dans chaque résumé d’article afin de garantir une communication scientifique claire et crédible de nos résultats à l’avenir.

C’est à nous de décider si nous évitons un hiver quantique. Si le succès de l’IA moderne nous a appris quelque chose, c’est que, lorsqu’elle arrivera, la technologie quantique sera une force avec laquelle il faudra compter. C’est à nous de décider dans combien de temps cet avenir se réalisera.

Joan Etude Arrow est la fondatrice et PDG de Projet d'éthique quantique. En tant que membre de la Quantum Society au Center for Quantum Networks, Joan se spécialise dans l’apprentissage automatique quantique, avec un accent particulier sur les pratiques de recherche crédibles qui abordent les problèmes de battage médiatique dans ce domaine. En tant que directrice adjointe de l'éducation et du développement de la main-d'œuvre chez Q-SEnSE, Joan s'efforce également de rendre la technologie quantique plus accessible, en particulier aux étudiants d'horizons divers.

Mots clés: AI, algorithmes, battage, Joan Etude Arrow, l'informatique quantique, détails quantiques

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