Razkrita srhljiva zapletenost med kvantno umetno inteligenco in BBC

Mnenje Nacionalna televizijska hiša Združenega kraljestva, BBC, njena ekipa za raziskave in razvoj ter njen celoten 100-letni arhiv s 15 milijoni predmetov so del novega konzorcija, ki preiskuje QNLP, Quantum Natural Language Processing, s končnim ciljem avtomatizirati pridobivanje pomena iz človeškega blebetanja.

"Najbolj nerazumljiva stvar v vesolju je, da je razumljivo," je eden tistih redkih Einsteinovih citatov, ki jih je Einstein dejansko izrekel. Ne vemo, o čem bi lahko rekel Leteči cirkus Montyja Pythona saj je umrl 14 let pred prvim prenosom. Toda fascinantno je spraševati se, kaj bi si on, kot eden od ustanoviteljev kvantne fizike, lahko mislil o ideji kvantnega računalništva, ki bi kazalo, zakaj je vesolje sploh razumljivo. 

Konzorcij, ki je bil objavljen 25. novembra, prejema sredstva od Kraljeve inženirske akademije in bo gradil na delu o kvantni mehaniki in jezikoslovju profesorja Boba Coeckeja, glavnega znanstvenika pri podjetju Quantinuum za nadzor kakovosti v Združenem kraljestvu; Profesor Stephen Clark, vodja AI na Cambridge Quantum; in profesor Mehrnoosh Sadrzadeh z oddelka za računalništvo na University College London. Dva geeka v garaži ni.

Dolgoletni spremljevalci novic o kvantnem računalništvu bodo vedeli, da vsaka zgodba o QC obstaja večinoma v prihodnjem času: tehnologija je bolj obetavna kot izdelek. Omejuje ga trenutno stanje tehnike, hrupni kvant vmesne lestvice ali NISQ. Trenutni sistemi so prehrupni in premajhni, da bi bili uporabni. Velik del današnjih raziskav QC je namenjen razvoju tehnik in algoritmov, ki bodo presegli svet, ko bomo izstopili iz NISQ in se usmerili v sisteme velikega obsega, odporne na napake. QNLP ni nič drugačen. 

Zanimivo je, od kod prihaja. Profesorski sodelavci in njihove ekipe imajo za sabo 15 let raziskav na področju analiziranja jezika. Eden od rezultatov tega je čudovito poimenovan okvir DISCOCAT (DIStribution COmpositional CATegorical), ki ustvari nabor podatkov iz skupin stavkov, ki jih je mogoče analizirati v kvantnem sistemu. Inherentno zanimiv del tega je, da DISCOCAT proizvaja tenzorsko mrežo, ki se zelo natančno preslika na naravno delovanje kvantne logike. Projekt pravi, da se sam po sebi dobro prilega kvantni mehaniki. Toda zelo malo standardnih računalniških nalog je takih, zakaj bi torej veljalo za pomen, kodiran v jeziku? 

Odgovor, pravijo raziskovalci, je teorija kategorij. To je matematični pristop k sistemski analizi, ki je bil prvič predstavljen sredi 20. stoletja in pravi, da se lahko veliko naučite o sistemu tako, da zanemarite notranje podrobnosti vsake komponente in se osredotočite na njihovo medsebojno delovanje. Z zagotavljanjem zemljevida vedenja lahko teorija kategorij razkrije vzorce, ki jih ni mogoče preprosto izpeljati s poskusom razčlenitve posameznih komponent – ​​zaradi česar se zelo dobro prilega na primer kvantni mehaniki. Kategorična kvantna mehanika je nedavno področje študija, ki se osredotoča na vzorce in procese na kvantnih ravneh, zaradi česar je med drugim primerna za kvantno logiko.

Teorija kategorij se prav tako dobro ujema z jezikovno analizo, saj ustvarja zemljevide pomena, ki vključujejo informacije o odnosih med slovnico in semiotiko – strukturo, kako je pomen kodiran. To je zelo uporabno in tako za raziskovalce AI in filozofe uma zelo mamljiva pot za konceptualno raziskovanje. 

Pomembna stvar pa je sposobnost teorije kategorij, da najde podobne vzorce v očitno različnih sistemih. V bistvu tako napredujeta matematika in fizika, ki uporabljata znanje enega sistema za vpogled v drugega. Raziskovalci konzorcija pravijo, da kvantna narava njihove jezikovne analize izhaja iz tega, da deluje na podobne vzorce kot kvantna mehanika. Zato bo QC osupljivo dober v jeziku – ko deluje. 

Ta povezava je teoretično znana že nekaj časa, vendar omejena na klasične računalniške simulacije. Zdaj obstajajo dokazi, da je resničnost pripravljena ustrezati teoriji, z nedavnimi poskusi začel postavljati majhna vprašanja majhnih nizov stavkov na IBM-ovi platformi Quantum Experience. Ti so vključevali le nekaj testov, enega za vprašanje, kateri od približno sto stavkov je bil o hrani in kateri o IT, in enega za izbiranje samostalniških besednih zvez. Klasične računalniške simulacije nato tečejo skupaj s kvantnimi testi, da pokažejo, kaj bi lahko pridobili, ko bi se pojavili sistemi velikega obsega, odporni na napake.

V tem pogledu je to tako dobro kot QC. Toda v smislu, da je temeljno orodje matematike in informacijske znanosti vzpostavljanje eksplicitnih povezav z globoko strukturo jezika in načinom delovanja kvantne mehanike, je to zelo zanimiv pokazatelj, kako je kvantno računalništvo tako zanimivo za filozofe kognicije kot za fiziki, podjetja in računalničarji. Jezik je funkcija, morda odločilna funkcija tega, kako se kategoriziramo kot inteligentni, jezikovna obdelava pa je intrinzični in edinstveni del človeške kognicije in človeške družbe. Ugotoviti, da se pokorava pravilom, ki jih kažejo drugi fizični sistemi, ne pomeni, da je zavest nič bolj kvantna kot kateri koli drug klasični makro sistem; narava navsezadnje posnema vzorce na vseh ravneh. 

Lahko pa pomaga razložiti, kako se nam zdi toliko fizike razumljive; sledi vzorcem, ki smo jih konfigurirali za izkoriščanje. Iskanje možnega odgovora na nekaj, kar je zmedlo Einsteina, ni zanemarljiv podvig. In kdo ve, ko bo prihodnja umetna inteligenca po NISQ prebavila vse BBC-jeve rezultate, jo bomo morda celo lahko vprašali ne le, kaj Skica papige pomeni, ampak kakšen smisel ima dnevna televizija sploh. Morda je to filozofsko vprašanje predaleč. ®