Гостевая колонка Quantum Details: «Квантовым исследователям есть чему поучиться на ошибках сообщества искусственного интеллекта» – Inside Quantum Technology

«Квантовые подробности» — это гостевая редакционная колонка, в которой представлены эксклюзивные идеи и интервью с квантовыми исследователями, разработчиками и экспертами, рассматривающими ключевые проблемы и процессы в этой области. В этой статье изложено мнение Джоан Этюд Эрроу, основательницы и генерального директора проекта квантовой этики, которая обсуждает функции и недостатки «хайпа» в квантовой индустрии. 

После Дартмутского турнира 1956 г. Летняя учеба Группа, основавшая область искусственного интеллекта, новоиспеченные исследователи ИИ провозгласил что компьютеры скоро достигнут интеллект человеческого уровня или больше. Эти заявления были сделаны, когда компьютеры работали на электронных лампах, занимали целую комнату и не имели в Интернете обильных обучающих данных, необходимых для современных моделей искусственного интеллекта, таких как ChatGPT. Несмотря на то, что не существовало никакого оборудования, необходимого для создания сложного искусственного интеллекта, так называемая золотые годы ИИ продлился до 1974 года и увидел миллионы долларов вложено в MIT в одиночку финансировать исследования, основанные на раздутых обещаниях.

Эта история может показаться знакомой каждому, кто находится недалеко от квантовых вычислений. Поговорите с любым серьезным исследователем, как это делал я последние два года в поисках понимания квантовой шумихи, и они скажут вам, что уровень шумихи вокруг квантовых технологий близок к тому, что их беспокоит. Мои коллеги обеспокоены тем, что, как и исследователи 50-х годов, мы переоцениваем возможности квантовых компьютеров. Аппаратное обеспечение квантовых вычислений все еще находится в зачаточном состоянии, и, как и электронные лампы 1950-х годов, наши молодые кубиты недостаточно сильны, чтобы выполнить обещания, которые мы им возлагаем.

Вот что я имею в виду под шумихой, которую я определяю как разницу между обещанными возможностями этой технологии и ее реальными возможностями. Исследователи искусственного интеллекта давали слишком большие обещания за 50 лет до того, как аппаратное обеспечение было готово, и в результате самая потерянная вера в этой области – погружая исследования ИИ в зиму минимального финансирования и маргинального статуса на протяжении десятилетий – последствиями чего стали черепашьи темпы прогресса в этой области.

Сегодня квантовые исследователи заигрывают с той же катастрофой. Если мы не справимся с безудержным ажиотажем в нашей области, мы рискуем погрузить квантовую технологию в собственную зиму. Это будет гарантировать, что столь необходимые решения, на которые способна квантовая технология, не появятся в течение многих лет или даже десятилетий, пока мы изо всех сил пытаемся продвигать квантовое оборудование на грани технологического развития и без достаточного финансирования.

Но эта статья – не лекция о хайпе. Как я отметил на своем собственном опыте, в квантовом сообществе существует широкое согласие с тем, что шумиха — это проблема, и теперь нам нужно решить, что с этим делать. Проблему усложняет тот факт, что шумиха не всегда является чем-то плохим. Это может быть здоровый механизм для создания ажиотажа, привлечения финансирования и продвижения своей работы.

Как же тогда мы можем сбалансировать наши потребности в сборе средств и продаже продукции с необходимостью избежать квантовой зимы с помощью ясных и заслуживающих доверия научных данных?

Я считаю, что количественная оценка этой разницы между обещанными возможностями и реальными возможностями является хорошим началом. Нам нужна метрика попыток достоверности, чтобы уточнить следующий вопрос: Насколько реальные возможности вашей технологии далеки от того, чтобы оправдать свои обещания?

В случае квантовых алгоритмов преимущество квантовых вычислений является главной целью этой области. Создание показателя достоверности для квантового алгоритма может выглядеть как оценка количества кубитов, которые вам, вероятно, понадобятся для достижения квантового преимущества, а затем сравнение этого числа с самой большой физической системой, в которой вы смогли успешно реализовать свой алгоритм.

Простой пример: если вашему алгоритму требуется не менее 100 кубитов для работы в режиме, который классические компьютеры не могут моделировать – тем самым устанавливая режим квантового преимущества – и ваш алгоритм завершил работу только на 7 кубитах с заранее заданной ошибкой решения, тогда соотношение ваших реальных возможностей и обещаний составляет 7/100 = 7%. Чем ближе вы подходите к 1, тем больше доверия к вам становитесь.

Важно отметить, что эта метрика зависит от эвристики — количества кубитов, необходимых для того, чтобы выйти за пределы возможностей квантового моделирования классических компьютеров. Это число не является фиксированным, поскольку с появлением все более сложных методов классического моделирования квантовых систем этот верхний предел будет повышаться. Пока предположения относительно эвристики прояснены, оценка достоверности может быть важным способом прояснить то, что в противном случае было бы непомерно техническим разговором о прогрессе, достигнутом исследователями квантовых алгоритмов.

Аналогичная метрика достоверности может быть получена в режимах квантового зондирования или квантовых сетей. Для квантового зондирования главной целью может быть квантовый датчик, такой как бесспутниковый GPS, который достаточно портативен, чтобы его можно было использовать в полевых условиях, например, в чьей-то руке или в самолете. Здесь обещание — это определенный порог портативности, физического размера, веса и чувствительности в полевых условиях.

Уточнение этих показателей уменьшит шумиху и продемонстрирует прогресс в направлении полезных квантовых технологий. Возможно, это сделает рекламную кампанию более отрезвляющей, но важно обеспечить, чтобы инвесторы, потенциальные клиенты и широкая общественность имели точное понимание того, где мы находимся сегодня и как далеко нам еще предстоит пройти.

Эти показатели следует рассматривать как отправную точку для решения проблемы хайпа. Те из нас, кто принадлежит к квантовому сообществу, должны работать над разработкой четких, простых для понимания показателей, которые имеют смысл для целей наших конкретных областей. Кроме того, эти показатели мало что дадут, если они спрятаны в техническом разделе вашей статьи. Эти показатели и предположения, от которых они зависят, должны быть в центре каждой аннотации статьи, чтобы обеспечить четкое и достоверное научное представление наших результатов в будущем.

Избежим ли мы квантовой зимы, зависит от нас. Если успех современного искусственного интеллекта чему-то нас научил, так это тому, что, когда он появится, квантовая технология станет силой, с которой придется считаться. От нас зависит, как скоро это будущее будет реализовано.

Джоан Этюд Эрроу — основатель и генеральный директор компании Проект квантовой этики. Будучи научным сотрудником Квантового общества Центра квантовых сетей, Джоан специализируется на квантовом машинном обучении, уделяя особое внимание заслуживающим доверия исследовательским практикам, направленным на решение проблем ажиотажа в этой области. Будучи заместителем директора по образованию и развитию рабочей силы в Q-SEnSE, Джоан также занимается тем, чтобы сделать квантовые технологии более доступными, особенно для студентов из разных слоев общества.

Теги: AI, алгоритмы, обман, Джоан Этюд Эрроу, квантовые вычисления, квантовые подробности

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: 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/