Emaranhamento assustador revelado entre IA quântica e a BBC

Opinião A emissora nacional do Reino Unido, a BBC, sua equipe de P&D e todo o seu arquivo de 100 milhões de itens de 15 anos fazem parte de um novo consórcio que investiga QNLP, Quantum Natural Language Processing, com o objetivo final de automatizar a extração de significado da tagarelice da humanidade.

“A coisa mais incompreensível sobre o universo é que ele é compreensível”, é uma daquelas raras citações de Einstein que Einstein realmente disse. Não sabemos o que ele pode ter dito sobre Circo Voador de Monty Python como ele morreu 14 anos antes de sua primeira transmissão. Mas é fascinante imaginar o que ele, como um dos fundadores da física quântica, poderia ter feito da ideia da computação quântica sinalizando por que o universo é compreensível em primeiro lugar. 

O consórcio, anunciado em 25 de novembro, recebe financiamento da Royal Academy of Engineering e se baseará no trabalho em mecânica quântica e lingüística do professor Bob Coecke, cientista-chefe da empresa britânica de controle de qualidade Quantinuum; Professor Stephen Clark, chefe de IA da Cambridge Quantum; e o professor Mehrnoosh Sadrzadeh, do departamento de Ciência da Computação da University College London. Dois geeks em uma garagem não é.

Os seguidores de longa data das notícias da computação quântica saberão que todas as histórias sobre QC existem principalmente no tempo futuro: a tecnologia é mais uma promessa do que um produto. É limitado pelo estado atual da arte, quantum ruidoso de escala intermediária ou NISQ. Os sistemas atuais são muito barulhentos e muito pequenos para serem úteis. Grande parte da pesquisa atual de CQ está no desenvolvimento de técnicas e algoritmos que serão os melhores do mundo, assim que sairmos do NISQ e entrarmos em sistemas de grande escala tolerantes a falhas. QNLP não é diferente. 

O que o torna interessante é de onde vem. Os professores colaboradores e suas equipes têm 15 anos de pesquisa em análise de linguagem. Um dos resultados é a estrutura DISCOCAT (DIStributional COmpositional CATegorical), que cria um conjunto de dados a partir de grupos de sentenças que podem ser analisados ​​em um sistema quântico. A parte inerentemente interessante disso é que o DISCOCAT produz uma rede de tensores que mapeia muito de perto como a lógica quântica funciona naturalmente. O projeto diz que é um ajuste inerentemente bom para a mecânica quântica. Mas muito poucas tarefas de computação padrão são assim, então por que isso se aplicaria ao significado codificado na linguagem? 

A resposta, dizem os pesquisadores, é teoria das categorias. Esta é uma abordagem matemática para análise de sistemas, discutida pela primeira vez em meados do século 20, que diz que você pode aprender muito sobre um sistema ignorando os detalhes internos de cada componente e concentrando-se em como eles interagem. Ao fornecer um mapa de comportamentos, a teoria das categorias pode revelar padrões que não podem ser facilmente derivados tentando decompor componentes individuais – o que a torna um ajuste muito bom, por exemplo, a mecânica quântica. A mecânica quântica categórica é um campo de estudo recente que se concentra em padrões e processos em níveis quânticos, o que a torna uma boa opção para a lógica quântica entre muitas outras.

A teoria das categorias também combina bem com a análise linguística, produzindo mapas de significado que incluem informações sobre as relações entre gramática e semiótica – a estrutura de como o significado é codificado. Isso é extremamente útil e, tanto para pesquisadores de IA quanto para filósofos da mente, um caminho muito tentador para exploração conceitual. 

O problema, no entanto, é a capacidade da teoria das categorias de encontrar padrões semelhantes em sistemas aparentemente díspares. Isso é basicamente o quanto a matemática e a física avançam, usando o conhecimento de um sistema para obter informações sobre outro. O que os pesquisadores do consórcio dizem é que a natureza quântica de sua análise linguística vem dela trabalhando com padrões semelhantes à mecânica quântica. Portanto, o QC será incrivelmente bom em linguagem – quando funcionar. 

Essa conexão é teoricamente conhecida há algum tempo, mas limitada a simulações clássicas de computador. Agora, há evidências de que a realidade está preparada para obedecer à teoria, com experimentos recentes começando a fazer pequenas perguntas de pequenos conjuntos de frases na plataforma Quantum Experience da IBM. Isso envolvia apenas alguns testes, um para perguntar qual das cerca de cem frases era sobre comida e qual sobre TI, e outra para extrair frases nominais. As simulações de computador clássicas são executadas juntamente com os testes quânticos para mostrar o que você pode ganhar quando sistemas de grande escala tolerantes a falhas aparecerem.

A esse respeito, isso é o melhor que o QC consegue. Mas, no sentido de que uma ferramenta fundamental da matemática e da ciência da informação está fazendo conexões explícitas com a estrutura profunda da linguagem e o modo como a mecânica quântica funciona, é um indicador altamente intrigante de como a computação quântica é tão interessante para os filósofos da cognição quanto para físicos, empresários e cientistas da computação. A linguagem é uma função, talvez a função definidora, de como nos classificamos como inteligentes, e o processamento da linguagem é uma parte intrínseca e única da cognição humana e da sociedade humana. Encontrá-la obedecendo a regras que outros sistemas físicos exibem não significa que a consciência seja mais quântica do que qualquer outro macrosistema clássico; afinal, a natureza replica padrões em todas as escalas. 

Mas pode ajudar a explicar como podemos achar que tanto da física é compreensível; segue padrões que estamos configurados para explorar. Encontrar uma resposta potencial para algo que desconcertou Einstein não é tarefa fácil. E quem sabe, quando uma futura IA pós-NISQ tiver digerido toda a produção da BBC, poderemos até perguntar não apenas o que o desenho de papagaio significa, mas qual é o sentido da televisão diurna. Talvez essa seja uma questão filosófica longe demais. ®