Quantum Particulars ゲストコラム: 「量子研究者は人工知能コミュニティの間違いから学ぶことがたくさんあります」 – Inside Quantum Technology

「Quantum Particulars」は、この分野の主要な課題とプロセスを考察する量子の研究者、開発者、専門家への独占的な洞察とインタビューを特集した編集ゲストコラムです。この記事では、量子倫理プロジェクトの創設者兼 CEO であるジョアン・エチュード・アローの意見を紹介し、量子業界における「誇大宣伝」の機能と失敗について論じています。 

1956年のダートマスに続いて 夏の研究 人工知能分野を確立した集団、新たにAI研究者を輩出 宣言 それはコンピュータがすぐに実現するだろう 人間レベルの知性 以上。これらの主張は、コンピューターが真空管で動作し、部屋全体を占有し、ChatGPT などの今日の AI モデルに不可欠なインターネットの豊富なトレーニング データが欠けていたときに行われました。高度な AI に必要なハードウェアが存在しなかったにもかかわらず、いわゆる 黄金時代 AI の発展は 1974 年まで続き、 何百万ドル に投資した マサチューセッツ工科大学（MIT） 誇張された約束に基づいて単独で研究に資金を提供する。

この話は、量子コンピューティングのすぐ近くにいる人にとってはよく知られた話かもしれません。私も過去 50 年間、量子誇大宣伝を理解する探求を続けてきましたが、真剣な研究者と話せば、量子テクノロジーに関する誇大宣伝のレベルが彼らの懸念の頂点に近いと言うでしょう。私の同僚たちは、1950 年代の研究者たちと同じように、私たちが量子コンピューターの機能を売り込みすぎているのではないかと心配しています。量子コンピューティング ハードウェアはまだ初期段階にあり、XNUMX 年代の真空管と同様に、私たちの幼児量子ビットは、私たちが課した約束を担うほど十分な強度がありません。

これが私の言う誇大広告の意味であり、私はこれをそのテクノロジーの約束された機能と現実世界の機能との違いと定義しています。 AI 研究者は、ハードウェアが実用化されるまでに 50 年かかると過度に約束し、その結果、 最も失われた信仰 AI研究は、資金が最小限に抑えられ、何十年にもわたって周辺地域の地位にある冬に突入しました。その結果、この分野ではカタツムリのような進歩が見られました。

今日、量子研究者たちは同じ災害に悩まされています。私たちの分野ではびこる誇大宣伝をうまくコントロールできなければ、量子そのものが冬に突入してしまう危険があります。これでは、技術開発の周縁で十分な資金が得られずに量子ハードウェアの進歩に苦戦している中、量子が実現できる待望のソリューションは何年も、あるいは何十年も実現しないことが保証されます。

しかし、この記事は誇大広告についての講義ではありません。私自身の経験から指摘したように、量子コミュニティでは誇大広告が問題であり、それに対して何をすべきかを決める必要があるということで広く合意されています。問題を複雑にしているのは、誇大宣伝が普遍的に悪いことではないという事実です。それは可能です 健全なメカニズム 興奮を生み出し、資金を集め、自分の作品を宣伝するために。

では、資金を集めて製品を販売するというニーズと、明確で信頼できる科学によって量子の冬を回避するという急務とのバランスをどのようにとればよいのでしょうか?

私は、約束された能力と現実世界の能力との間のこの差を定量化することが良いスタートになると信じています。次の質問を評価するには、信頼性の指標が必要です。 貴社のテクノロジーの実際の機能は、その約束を実現することからどの程度離れていますか?

量子アルゴリズムの場合、量子計算の利点がこの分野の最も重要な目標です。量子アルゴリズムの信頼性の指標を作成することは、量子的な利点を達成するために必要と思われる量子ビットの数を推定し、その数をアルゴリズムを正常に実装できた最大の物理システムと比較することに似ています。

簡単な例として: 古典的なコンピューターがシミュレートできない領域でアルゴリズムを実行するには少なくとも 100 量子ビットが必要であり、それによって量子優位の領域が確立され、アルゴリズムが事前に指定された解エラーで 7 量子ビットのみで完了した場合、実際の能力と約束の比率は 7/100 = 7% です。 1に近づくほど信頼性が高くなります。

このメトリクスはヒューリスティック、つまり古典的なコンピューターの量子シミュレーション能力を超えるために必要な量子ビットの数に依存することを指摘することが重要です。この数は固定されておらず、量子システムの古典的シミュレーションのためのより洗練された方法が考案されるにつれて、この上限は上昇するでしょう。ヒューリスティックに関する前提が明確にされている限り、信頼性スコアは、量子アルゴリズム研究者が行っている進歩について、法外な技術的な会話になってしまう内容を明確にする重要な方法となり得ます。

同様の信頼性指標は、量子センシングまたは量子ネットワーキング領域でも生成される可能性があります。量子センシングの場合、最も重要な目標は、衛星を使用しない GPS などの量子センサーであり、これは、人の手や飛行機など、現場に配備できるほど持ち運びやすい量子センサーです。ここでの約束は、フィールドでの携帯性、物理的なサイズ、重量、感度の一定のしきい値です。

これらの指標を明確にすれば、誇大宣伝が減り、有用な量子技術への進歩を示すことができるでしょう。より冷静なセールストークになるかもしれませんが、投資家、潜在的な顧客、一般の人々に、当社が現在どこにいるのか、そしてこれからどこまで進んでいるのかを正確に理解してもらうことが不可欠です。

これらの指標は、誇大宣伝の問題を解決するための出発点として見なされるべきです。量子コミュニティに属する私たち人間は、特定のサブフィールドの目標にとって意味のある、明確で理解しやすい指標の開発に取り組む必要があります。さらに、これらの指標は論文の技術セクションに埋もれているとほとんど役に立ちません。これらの指標とそれが依存する仮定は、今後の結果の明確で信頼できる科学的コミュニケーションを確保するために、すべての論文抄録の中心に置かれるべきです。

量子の冬を回避できるかどうかは私たち次第です。現代の AI の成功が私たちに何かを教えてくれたとしたら、それは、量子テクノロジーが到来すると、無視できない力になるということです。その未来がどれくらい早く実現するかは私たち次第です。

ジョアン・エチュード・アローは、 量子倫理プロジェクト。量子ネットワークセンターの量子社会フェローとして、ジョアンは量子機械学習を専門とし、特にこの分野での誇大宣伝の問題に対処する信頼できる研究実践に重点を置いています。 Q-SEnSE の教育および労働力開発の副ディレクターとして、ジョアンは、特に多様な背景を持つ学生にとって、量子テクノロジーをよりアクセスしやすくすることにも注力しています。

タグ： AI, アルゴリズム, 誇大広告, ジョアン・エチュード・アロー, 量子コンピューティング, 量子の詳細

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• 情報源： https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/quantum-particulars-guest-column-quantum-researchers-have-a-lot-to-learn-from-the-mistakes-of-the-artificial-intelligence-community/