Entanglement spettrale rivelato tra l'IA quantistica e la BBC

Opinione L'emittente nazionale del Regno Unito, la BBC, il suo team di ricerca e sviluppo e il suo intero archivio centenario di 100 milioni di articoli fanno parte di un nuovo consorzio che indaga su QNLP, Quantum Natural Language Processing, con l'obiettivo finale di automatizzare l'estrazione di significato dal balbettio dell'umanità.

"La cosa più incomprensibile dell'universo è che è comprensibile", è una di quelle rare citazioni di Einstein che Einstein ha effettivamente detto. Non sappiamo cosa possa aver detto in merito Circo Volante di Monty Python poiché morì 14 anni prima della sua prima trasmissione. Ma è affascinante chiedersi cosa avrebbe potuto fare lui, in quanto uno dei fondatori della fisica quantistica, dell'idea del calcolo quantistico che indica perché l'universo è comprensibile in primo luogo. 

Il consorzio, annunciato il 25 novembre, riceve finanziamenti dalla Royal Academy of Engineering e si baserà sul lavoro sulla meccanica quantistica e sulla linguistica del professor Bob Coecke, capo scienziato presso la società britannica di controllo qualità Quantinuum; il professor Stephen Clark, capo dell'intelligenza artificiale al Cambridge Quantum; e il professor Mehrnoosh Sadrzadeh del dipartimento di informatica dell'University College di Londra. Due smanettoni in un garage no.

I seguaci di lunga data delle notizie sull'informatica quantistica sapranno che ogni storia sul controllo di qualità esiste principalmente al futuro: la tecnologia è più una promessa che un prodotto. È limitato dall'attuale stato dell'arte, quanto rumoroso su scala intermedia o NISQ. I sistemi attuali sono troppo rumorosi e troppo piccoli per essere utili. Gran parte della ricerca QC odierna riguarda lo sviluppo di tecniche e algoritmi che saranno all'avanguardia, una volta usciti dal NISQ e passati a sistemi tolleranti ai guasti e su larga scala. QNLP non è diverso. 

Ciò che lo rende interessante è da dove viene. I collaboratori professori ei loro team hanno alle spalle 15 anni di ricerca nell'analisi del linguaggio. Uno dei risultati è il quadro dal nome splendido DISCOCAT (DIStributional COmpositional CATegorical), che crea un set di dati da gruppi di frasi che possono essere analizzati su un sistema quantistico. La parte intrinsecamente interessante di questo è che DISCOCAT produce una rete tensoriale che si associa molto da vicino a come funziona naturalmente la logica quantistica. Il progetto afferma che è intrinsecamente adatto alla meccanica quantistica. Ma pochissime attività informatiche standard lo sono, quindi perché dovrebbe applicarsi al significato codificato nel linguaggio? 

La risposta, dicono i ricercatori, è teoria delle categorie. Questo è un approccio matematico all'analisi dei sistemi, proposto per la prima volta a metà del 20° secolo, che dice che si può imparare molto su un sistema ignorando i dettagli interni di ogni componente e concentrandosi su come interagiscono. Fornendo una mappa dei comportamenti, la teoria delle categorie può rivelare modelli che non possono essere facilmente derivati ​​cercando di scomporre i singoli componenti, il che la rende molto adatta, ad esempio, alla meccanica quantistica. La meccanica quantistica categorica è un campo di studio recente che si concentra su modelli e processi a livelli quantistici, il che lo rende adatto, tra l'altro, alla logica quantistica.

La teoria delle categorie è anche una buona corrispondenza con l'analisi linguistica, producendo mappe di significato che includono informazioni sulle relazioni tra grammatica e semiotica - la struttura di come il significato è codificato. Questo è sia estremamente utile che, sia per i ricercatori di intelligenza artificiale che per i filosofi della mente, un percorso molto allettante per l'esplorazione concettuale. 

Il kicker, tuttavia, è la capacità della teoria delle categorie di trovare modelli simili in sistemi apparentemente disparati. Questo è fondamentalmente quanto avanza in matematica e fisica, usando la conoscenza di un sistema per ottenere informazioni su un altro. Quello che dicono i ricercatori del consorzio è che la natura quantistica della loro analisi linguistica deriva dal fatto che funziona secondo modelli simili alla meccanica quantistica. Quindi QC sarà incredibilmente bravo nel linguaggio, quando funziona. 

Questa connessione è teoricamente nota da tempo, ma limitata alle classiche simulazioni al computer. Ora, ci sono prove che la realtà è pronta a conformarsi alla teoria, con recenti esperimenti iniziando a fare piccole domande di piccole serie di frasi sulla piattaforma Quantum Experience di IBM. Questi hanno comportato solo un paio di test, uno per chiedere quale delle circa cento frasi riguardasse il cibo e quale l'IT, e uno per strappare frasi nominali. Le classiche simulazioni al computer vengono quindi eseguite insieme ai test quantistici per mostrare cosa potresti vincere quando arrivano sistemi su larga scala tolleranti ai guasti.

A questo proposito, questo è buono come ottiene il controllo di qualità. Ma nel senso che uno strumento fondamentale della matematica e della scienza dell'informazione sta creando collegamenti espliciti con la struttura profonda del linguaggio e il modo in cui funziona la meccanica quantistica, è un indicatore molto intrigante di come il calcolo quantistico sia tanto interessante per i filosofi della cognizione quanto lo è per fisici, imprenditori e informatici. Il linguaggio è una funzione, forse la funzione determinante, di come ci classifichiamo come intelligenti e l'elaborazione del linguaggio è una parte intrinseca e unica della cognizione umana e della società umana. Trovarla obbedendo alle regole esibite da altri sistemi fisici non significa che la coscienza sia più quantistica di qualsiasi altro macrosistema classico; la natura replica i modelli a tutte le scale, dopo tutto. 

Ma può aiutare a spiegare come possiamo trovare comprensibile tanta fisica; segue schemi che siamo configurati per sfruttare. Trovare una potenziale risposta a qualcosa che ha sconcertato Einstein non è un'impresa da poco. E chissà, quando una futura IA post-NISQ avrà digerito tutta la produzione della BBC, potremmo anche essere in grado di chiederle non solo quale Schizzo di pappagallo significa, ma qual è il punto della televisione diurna. Forse questa è una domanda filosofica troppo lontana. ®