Uhyggelig forvikling avslørt mellom quantum AI og BBC

Mening Storbritannias nasjonale kringkaster, BBC, dets FoU-team og hele dets 100-årige, 15 millioner gjenstandsarkiv er en del av et nytt konsortium som undersøker QNLP, Quantum Natural Language Processing, med det ultimate målet om å automatisere utvinningen av mening fra menneskehetens babling.

"Det mest uforståelige med universet er at det er forståelig," er et av de sjeldne Einstein-sitatene som Einstein faktisk sa. Vi vet ikke hva han kan ha sagt om Monty Pythons flygende sirkus da han døde 14 år før den første overføringen. Men det er fascinerende å lure på hva han, som en av grunnleggerne av kvantefysikken, kan ha gjort om ideen om kvanteberegning som viser hvorfor universet er forståelig i utgangspunktet. 

Konsortiet, annonsert 25. november, mottar midler fra Royal Academy of Engineering, og vil bygge videre på arbeidet med kvantemekanikk og lingvistikk av professor Bob Coecke, sjefforsker ved det britiske QC-selskapet Quantinuum; Professor Stephen Clark, leder for AI ved Cambridge Quantum; og professor Mehrnoosh Sadrzadeh ved informatikkavdelingen ved University College London. To nerder i en garasje er det ikke.

Langsiktige tilhengere av kvantedatamaskinnyhetene vil vite at hver historie om QC for det meste eksisterer i fremtiden: teknologien er mer lovende enn produkt. Det er begrenset av den nåværende toppmoderne, støyende mellomskala kvante eller NISQ. Nåværende systemer er for støyende og for små til å være nyttige. Mye av dagens QC-forskning går ut på å utvikle teknikker og algoritmer som vil slå verdensomspennende når vi er ute av NISQ og inn i feiltolerante, storskala systemer. QNLP er ikke annerledes. 

Det som gjør det interessant er hvor det kommer fra. Professorsamarbeidspartnerne og deres team har 15 års forskning bak seg i å analysere språk. Et resultat av dette er det praktfulle navngitte DISCOCAT-rammeverket (DIStributional Compositional CATegorical), som lager et datasett fra grupper av setninger som kan analyseres på et kvantesystem. Den iboende interessante delen av dette er at DISCOCAT produserer et tensornettverk som kartlegger veldig tett hvordan kvantelogikk naturlig fungerer. Prosjektet sier at det er en iboende god tilpasning til kvantemekanikk. Men veldig få standard databehandlingsoppgaver er det, så hvorfor skulle det gjelde betydningen som er kodet i språk? 

Svaret, sier forskerne, er kategoriteori. Dette er en matematisk tilnærming til systemanalyse, først omtalt på midten av det 20. århundre, som sier at du kan lære mye om et system ved å ignorere de interne detaljene til hver komponent og konsentrere seg om hvordan de samhandler. Ved å gi et kart over atferd, kan kategoriteori avsløre mønstre som ikke lett kan utledes ved å prøve å bryte ned individuelle komponenter – noe som gjør at den passer veldig bra, for eksempel kvantemekanikk. Kategorisk kvantemekanikk er et nyere studiefelt som konsentrerer seg om mønster og prosess på kvantenivåer, noe som gjør det til en god passform for kvantelogikk blant mye annet.

Kategoriteori passer også godt til lingvistisk analyse, og produserer meningskart som inkluderer informasjon om forholdet mellom grammatikk og semiotikk – strukturen på hvordan mening er kodet. Dette er både svært nyttig og, både for AI-forskere og sinnsfilosofer, en veldig fristende vei for konseptuell utforskning. 

Kickeren er imidlertid kategoriteoriens evne til å finne lignende mønstre i tilsynelatende forskjellige systemer. Dette er i bunn og grunn hvor mye av matematikken og fysikken går videre, ved å bruke kunnskap om ett system for å få innsikt i et annet. Det konsortiumsforskerne sier er at kvantenaturen til deres språklige analyse kommer fra at de jobber etter lignende mønstre som kvantemekanikk. Derfor vil QC være svimlende gode på språk – når det fungerer. 

Denne forbindelsen har vært teoretisk kjent en stund, men begrenset til klassiske datasimuleringer. Nå er det bevis på at virkeligheten er forberedt på å følge teorien, med nyere eksperimenter begynner å stille små spørsmål om små setningssett på IBMs Quantum Experience-plattform. Disse innebar bare et par tester, en for å spørre hvilken av rundt hundre setninger som handlet om mat og hvilke om IT, og en for å plukke på substantivfraser. Klassiske datasimuleringer kjører deretter sammen med kvantetestene for å vise hva du kan vinne når feiltolerante storskalasystemer kommer.

I denne forbindelse er dette så bra som QC blir. Men i den forstand at et grunnleggende verktøy innen matematikk og informasjonsvitenskap knytter eksplisitte forbindelser med språkets dype struktur og måten kvantemekanikk fungerer på, er det en svært spennende pekepinn på hvordan kvanteberegning er like interessant for erkjennelsesfilosofer som det er å fysikere, bedrifter og informatikere. Språk er en funksjon, kanskje den definerende funksjonen, av hvordan vi kategoriserer oss selv som intelligente, og språkbehandling er en iboende og unik del av menneskelig erkjennelse og menneskelig samfunn. Å finne at den adlyder regler som andre fysiske systemer viser, betyr ikke at bevissthet er noe mer kvante enn noe annet klassisk makrosystem; naturen gjenskaper mønstre i alle skalaer, tross alt. 

Men det kan være med på å forklare hvordan vi kan finne så mye av fysikken forståelig; den følger mønstre vi er konfigurert til å utnytte. Å finne et potensielt svar på noe som forvirret Einstein er ingen enkel prestasjon. Og hvem vet, når en fremtidig post-NISQ AI har fordøyd all BBCs produksjon, kan vi til og med spørre den ikke bare hva Papegøyeskisse betyr, men hva er poenget med TV på dagtid i det hele tatt. Kanskje det er et filosofisk spørsmål for langt. ®