양자 입자 게스트 칼럼: "양자 연구자들은 인공지능 커뮤니티의 실수로부터 배울 점이 많습니다" - Inside Quantum Technology

양자 입자 게스트 칼럼: “양자 연구자들은 인공지능 커뮤니티의 실수로부터 배울 점이 많습니다” – Inside Quantum Technology

타임 스탬프 : 21 년 2023 월 6 일 오전 00:XNUMX
Quantum Ethics Project의 창립자이자 CEO인 Joan Etude Arrow는 양자 마케팅에서 과대광고의 역할에 대해 논의합니다.
By 케나 휴즈-캐슬베리 21년 2023월 XNUMX일 게시됨

"Quantum Particles"는 이 분야의 주요 과제와 프로세스를 살펴보는 양자 연구원, 개발자 및 전문가와의 독점적인 통찰력과 인터뷰를 제공하는 편집 게스트 칼럼입니다. 이 기사에는 양자 산업 내 "과대광고"의 기능과 실패에 대해 논의하는 Quantum Ethics Project의 창립자이자 CEO인 Joan Etude Arrow의 의견이 포함되어 있습니다. 

1956년 다트머스 이후 여름 학습 인공지능 분야를 개척한 그룹, AI 연구자 양성 선언 컴퓨터가 곧 달성할 것이라고 인간 수준의 지능 또는 그 이상. 이러한 주장은 컴퓨터가 진공관에서 실행되고, 방 전체를 차지하고, ChatGPT와 같이 오늘날 AI 모델에 필수적인 인터넷의 풍부한 훈련 데이터가 부족할 때 만들어졌습니다. 정교한 AI에 필요한 하드웨어는 전혀 존재하지 않았음에도 불구하고 소위 말하는 황금 시대 AI는 1974년까지 지속되었으며, 수백만 달러 에 투자하다 MIT 과장된 약속을 바탕으로 연구 자금을 조달하는 것만으로도 충분합니다.

이 이야기는 양자 컴퓨팅에 가까이 있는 누구에게나 친숙하게 들릴 수 있습니다. 제가 지난 50년 동안 양자 과대 광고를 이해하기 위해 노력해 온 진지한 연구원과 대화를 나누면 양자 기술에 대한 과대 광고 수준이 그들의 관심사 중 최고 수준에 가깝다고 말할 것입니다. 제 동료들은 1950년대 연구자들처럼 우리도 양자 컴퓨터의 기능을 과도하게 판매하고 있다고 걱정합니다. 양자 컴퓨팅 하드웨어는 아직 초기 단계에 있으며, XNUMX년대의 진공관처럼 우리의 초기 큐비트는 우리가 약속한 것을 감당할 만큼 강력하지 않습니다.

이것이 제가 말하는 과대 광고의 의미입니다. 저는 이를 해당 기술의 약속된 기능과 실제 기능 간의 차이로 정의합니다. AI 연구자들은 하드웨어가 구현되기 50년 전에 과도한 약속을 했고 그 결과 가장 많이 잃어버린 믿음 현장에서 - AI 연구를 수십 년 동안 최소한의 자금과 비주류 상태의 겨울로 몰아 넣었습니다. 그 결과 현장에서 달팽이의 속도로 발전했습니다.

오늘날 양자 연구자들도 같은 재난을 겪고 있습니다. 우리 분야에 만연한 과대 광고를 처리하지 못하면 양자가 겨울을 맞이할 위험이 있습니다. 이는 우리가 기술 개발의 가장자리에서 충분한 자금 없이 양자 하드웨어를 발전시키기 위해 고군분투하고 있기 때문에 양자가 할 수 있는 절실히 필요한 솔루션이 수년 또는 심지어 수십 년 동안 도착하지 않을 것임을 보장합니다.

하지만 이 글은 과대광고에 대한 강의가 아닙니다. 내 자신의 경험을 통해 지적했듯이, 과대광고가 문제라는 점에 양자 커뮤니티에서는 광범위한 합의가 이루어졌으며 이제 이에 대해 무엇을 해야 할지 결정해야 합니다. 문제를 복잡하게 만드는 것은 과대광고가 보편적으로 나쁜 것이 아니라는 사실입니다. 그것은 건강한 메커니즘 흥미를 불러일으키고, 자금을 모으고, 자신의 작업을 홍보하는 데 사용됩니다.

그렇다면 명확하고 신뢰할 수 있는 과학을 통해 자금 조달 및 제품 판매 요구와 양자 겨울을 피하기 위한 필수 요구 사항의 균형을 어떻게 맞출 수 있습니까?

나는 약속된 역량과 실제 역량 사이의 차이를 정량화하는 것이 좋은 시작이라고 믿습니다. 다음 질문을 검증하려면 신뢰성 시도 척도가 필요합니다. 귀하의 기술이 실제로 약속을 이행하는 데 얼마나 걸립니까?

양자 알고리즘의 경우 양자 계산 이점이 해당 분야의 가장 중요한 목표입니다. 양자 알고리즘에 대한 신뢰성 지표를 생성하는 것은 양자 이점을 달성하는 데 필요한 큐비트 수를 추정한 다음 해당 숫자를 알고리즘을 성공적으로 구현할 수 있었던 가장 큰 물리적 시스템과 비교하는 것처럼 보일 수 있습니다.

간단한 예를 들면 다음과 같습니다. 기존 컴퓨터가 시뮬레이션할 수 없는 영역에서 수행하기 위해 알고리즘에 최소 100큐비트가 필요하고 이에 따라 양자 이점 체제가 확립되고 알고리즘이 미리 지정된 솔루션 오류로 7큐비트에서만 완료된 경우 실제 능력 대 약속 비율은 7/100 = 7%입니다. 1에 가까울수록 신뢰도가 높아집니다.

이 측정 기준은 기존 컴퓨터의 양자 시뮬레이션 용량을 넘어서는 데 필요한 큐비트 수인 경험적 방법에 따라 달라진다는 점을 지적하는 것이 중요합니다. 이 숫자는 고정되어 있지 않습니다. 양자 시스템의 고전적인 시뮬레이션을 위한 더욱 정교한 방법이 고안됨에 따라 이 상한선은 높아질 것입니다. 휴리스틱에 관한 가정이 명확해지는 한, 신뢰성 점수는 양자 알고리즘 연구자가 진행 중인 진행 상황에 대해 엄청나게 기술적 대화가 될 내용을 명확히 하는 중요한 방법이 될 수 있습니다.

양자 감지 또는 양자 네트워킹 체제에서도 유사한 신뢰성 지표가 생성될 수 있습니다. 양자 감지의 가장 중요한 목표는 누군가의 손이나 비행기 등 현장에 배포할 수 있을 만큼 휴대성이 뛰어난 위성 없는 GPS와 같은 양자 센서일 수 있습니다. 여기서 약속은 현장에서의 휴대성, 물리적 크기, 무게 및 감도에 대한 특정 임계값입니다.

이러한 지표를 명확하게 하면 과대 광고가 줄어들고 유용한 양자 기술을 향한 진전을 보여줄 수 있습니다. 좀 더 냉정한 영업 홍보를 할 수도 있지만, 투자자, 잠재 고객 및 일반 대중이 현재 우리의 위치와 아직 가야 할 길이 얼마나 되는지 정확하게 이해하도록 하는 것이 중요합니다.

이러한 지표는 과대광고 문제를 해결하기 위한 출발점으로 간주되어야 합니다. 양자 커뮤니티에 속한 우리는 특정 하위 분야의 목표에 적합한 명확하고 이해하기 쉬운 측정 기준을 개발하기 위해 노력해야 합니다. 또한 이러한 측정항목은 논문의 기술 섹션에 묻혀 있으면 거의 효과가 없습니다. 이러한 지표와 그에 의존하는 가정은 앞으로의 결과에 대한 명확하고 신뢰할 수 있는 과학적 커뮤니케이션을 보장하기 위해 모든 논문 초록의 전면과 중심에 있어야 합니다.

양자 겨울을 피할지 여부는 우리에게 달려 있습니다. 현대 AI의 성공이 우리에게 무엇인가를 가르쳐 주었다면, 그것이 도래하면 양자 기술이 주목할만한 힘이 될 것이라는 점입니다. 그 미래가 얼마나 빨리 실현될지는 우리에게 달려 있습니다.

Joan Etude Arrow는 창립자이자 CEO입니다. 양자 윤리 프로젝트. Quantum Networks 센터의 Quantum Society Fellow인 Joan은 해당 분야의 과대광고 문제를 해결하는 신뢰할 수 있는 연구 관행에 특히 초점을 맞춘 양자 기계 학습을 전문으로 합니다. Q-SEnSE의 교육 및 인력 개발 부국장인 Joan은 특히 다양한 배경을 가진 학생들이 양자 기술에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 데 주력하고 있습니다.

태그 : AI, 알고리즘, 과대 광고, 조안 에뛰드 애로우, 양자 컴퓨팅, 양자 세부사항

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