意見 英国の国営放送局である BBC、その R&D チーム、およびその 100 年にわたる 15 万件のアイテム アーカイブ全体は、QNLP を調査する新しいコンソーシアム、量子自然言語処理の一部であり、人類のせせらぎから意味を抽出することを自動化することを最終的な目的としています。
「宇宙について最も理解できないことは、それが理解できるということです」は、アインシュタインが実際に言った珍しいアインシュタインの引用の XNUMX つです。 彼が何について言ったのか、私たちは知りません モンティ・パイソンのフライング・サーカス 彼は最初の伝染の14年前に亡くなった. しかし、量子物理学の創始者の XNUMX 人である彼が、そもそもなぜ宇宙が理解可能であるかという量子コンピューティングの道しるべのアイデアから何を考え出したのだろうかと考えるのは興味深いことです。
25 月 XNUMX 日に発表されたコンソーシアムは、英国王立工学アカデミーから資金提供を受けており、英国の QC 企業 Quantinuum の主任科学者である Bob Coecke 教授による量子力学と言語学の研究に基づいています。 Cambridge Quantum の AI 責任者、Stephen Clark 教授。 ユニバーシティ カレッジ ロンドンのコンピューター サイエンス学部の Mehrnoosh Sadrzadeh 教授。 ガレージの XNUMX つのオタクではありません。
量子コンピューティング ニュースの長期的な支持者は、QC に関するすべての話がほとんど未来形で存在することを知っているでしょう。技術は製品よりも有望です。 これは、現在の最先端技術であるノイズの多い中規模量子または NISQ によって制限されます。 現在のシステムはノイズが多く、小さすぎて役に立ちません。 今日の QC 研究の多くは、NISQ から抜け出してフォールト トレラントな大規模システムに移行すると、世界を席巻する技術とアルゴリズムを開発することにあります。 QNLPも例外ではありません。
興味深いのは、それがどこから来たのかということです。 教授の共同研究者とそのチームは、言語の分析に関して 15 年間の研究を行っています。 その成果の XNUMX つが、素晴らしい名前の DISCOCAT (DIStributional COMpositional CATegorical) フレームワークです。このフレームワークは、量子システムで分析できる文のグループからデータ セットを作成します。 これの本質的に興味深い部分は、DISCOCAT が、量子論理が自然に機能する方法に非常に近いテンソル ネットワークを生成することです。 このプロジェクトは、量子力学に本質的に適していると述べています。 しかし、そうである標準的なコンピューティング タスクはほとんどありません。
答えは、研究者によると、 カテゴリー理論. これはシステム分析への数学的アプローチで、20 世紀半ばに最初に提唱されたもので、各コンポーネントの内部の詳細を無視し、それらがどのように相互作用するかに集中することで、システムについて多くのことを学べると述べています。 動作のマップを提供することで、圏論は、個々の構成要素を分解しようとしても簡単には導出できないパターンを明らかにすることができます。これは、たとえば量子力学に非常に適しています。 カテゴリカル量子力学は、量子レベルでのパターンとプロセスに集中する最近の研究分野であり、とりわけ量子論理に適しています。
圏論は言語分析ともよく一致し、文法と記号論 (意味がどのようにコード化されるかの構造) の関係に関する情報を含む意味のマップを生成します。 これは非常に有用であり、AI 研究者や心の哲学者にとっても、概念を探求するための非常に魅力的な道です。
ただし、キッカーは、明らかに異なるシステムで同様のパターンを見つける圏論の能力です。 これは基本的に、あるシステムの知識を使用して別のシステムへの洞察を得るために、数学と物理学がどの程度進歩するかです。 コンソーシアムの研究者が言うには、彼らの言語分析の量子的性質は、量子力学と同様のパターンに作用することから来ているということです。 したがって、QC は言語が驚くほど得意になります。
この関係は、しばらく前から理論的に知られていましたが、古典的なコンピューター シミュレーションに限定されていました。 現在、現実が理論に従う準備ができているという証拠があります。 最近の実験で IBM の Quantum Experience プラットフォームで、小さな文セットの小さな質問をし始めています。 これらには、XNUMX、XNUMX のテストしか含まれていませんでした。XNUMX つは約 XNUMX の文のどれが食べ物に関するもので、どれが IT に関するものかを尋ね、もう XNUMX つは名詞句を抜き取るテストでした。 次に、従来のコンピューター シミュレーションを量子テストと並行して実行し、フォールト トレラントな大規模システムが登場したときに何が得られるかを示します。
この点で、これは QC が取得するのと同じくらい優れています。 しかし、数学と情報科学の基本的なツールが、言語の深い構造と量子力学の仕組みと明確な関係を築いているという意味で、これは、量子コンピューティングが認知の哲学者にとって興味深いものであると同時に、どのように興味深いものであるかについての非常に興味深い指針です。物理学者、企業、コンピューター科学者。 言語は、私たちがどのように自分自身を知的であるかを分類する機能であり、おそらく定義機能であり、言語処理は人間の認識と人間社会の本質的でユニークな部分です. 他の物理システムが示すルールに従っていることがわかったとしても、意識が他の古典的なマクロ システムよりも量子的であるということにはなりません。 結局のところ、自然はあらゆる規模でパターンを複製します。
しかし、物理学の多くを理解しやすいものにする方法を説明するのに役立つかもしれません。 悪用するように構成されたパターンに従います。 アインシュタインを困惑させた何かに対する潜在的な答えを見つけることは、並大抵のことではありません。 そして、NISQ 後の将来の AI が BBC の出力をすべて消化したとき、私たちはそれが何であるかだけでなく、それを尋ねることさえできるかもしれません。 オウムのスケッチ 意味しますが、昼間のテレビのポイントはまったく何ですか。 おそらく、それは行き過ぎた哲学的問題です。 ®
