Spöklik förveckling avslöjad mellan quantum AI och BBC

Yttrande Storbritanniens nationella TV-bolag, BBC, dess FoU-team och hela dess 100-åriga arkiv med 15 miljoner föremål är en del av ett nytt konsortium som undersöker QNLP, Quantum Natural Language Processing, med det yttersta målet att automatisera utvinningen av mening från mänsklighetens babbel.

"Det mest obegripliga med universum är att det är begripligt," är ett av de sällsynta Einstein-citat som Einstein faktiskt sa. Vi vet inte vad han kan ha sagt om Monty Pythons flygande cirkus eftersom han dog 14 år innan dess första sändning. Men det är fascinerande att undra vad han, som en av grundarna av kvantfysiken, kan ha kommit fram till tanken på att kvantberäkningar visar varför universum är begripligt i första hand. 

Konsortiet, som tillkännagavs den 25 november, får finansiering från Royal Academy of Engineering, och kommer att bygga på arbetet med kvantmekanik och lingvistik av professor Bob Coecke, chefsforskare vid det brittiska QC-företaget Quantinuum; Professor Stephen Clark, chef för AI vid Cambridge Quantum; och professor Mehrnoosh Sadrzadeh från datavetenskapsavdelningen vid University College London. Två nördar i ett garage är det inte.

Långsiktiga anhängare av kvantdatornyheterna kommer att veta att varje berättelse om QC existerar mestadels i framtida tid: tekniken är mer lovande än produkt. Det begränsas av den nuvarande teknikens ståndpunkt, bullriga kvant i mellanskala eller NISQ. Nuvarande system är för bullriga och för små för att vara användbara. Mycket av dagens QC-forskning handlar om att utveckla tekniker och algoritmer som kommer att vara världsledande när vi väl är slut på NISQ och in i feltoleranta, storskaliga system. QNLP är inte annorlunda. 

Det som gör det intressant är var det kommer ifrån. Professorkollaboratörerna och deras team har 15 års forskning bakom sig i analyserande språk. Ett resultat av detta är det fantastiskt namngivna DISCOCAT-ramverket (DIStributional Compositional CATegorical), som skapar en datamängd från grupper av meningar som kan analyseras på ett kvantsystem. Den i sig intressanta delen av detta är att DISCOCAT producerar ett tensornätverk som kartlägger mycket nära hur kvantlogik naturligt fungerar. Projektet säger att det är en naturligt bra passform till kvantmekanik. Men väldigt få vanliga datoruppgifter är så, så varför skulle det gälla betydelsen kodad i språket? 

Svaret, säger forskarna, är kategoriteori. Detta är ett matematiskt tillvägagångssätt för systemanalys, som först diskuterades i mitten av 20-talet, som säger att du kan lära dig mycket om ett system genom att ignorera de interna detaljerna i varje komponent och koncentrera dig på hur de interagerar. Genom att tillhandahålla en karta över beteenden kan kategoriteorin avslöja mönster som inte lätt kan härledas genom att försöka bryta ner enskilda komponenter – vilket gör det mycket bra att passa, till exempel kvantmekanik. Kategorisk kvantmekanik är ett färskt studieområde som koncentrerar sig på mönster och process på kvantnivåer, vilket gör det till en bra passform för kvantlogik bland mycket annat.

Kategoriteori passar också bra till språklig analys, och producerar meningskartor som innehåller information om sambanden mellan grammatik och semiotik – strukturen för hur mening kodas. Detta är både mycket användbart och, för både AI-forskare och sinnesfilosofer, en mycket frestande väg för konceptuell utforskning. 

Kickern är dock kategoriteorins förmåga att hitta liknande mönster i till synes olika system. Det är i princip hur mycket av matematik och fysik utvecklas, genom att använda kunskap om ett system för att få insikt i ett annat. Vad konsortiumforskarna säger är att kvantkaraktären av deras språkliga analys kommer från att de arbetar efter liknande mönster som kvantmekaniken. Därför kommer QC att vara svindlande bra på språk – när det fungerar. 

Denna koppling har varit teoretiskt känd ett tag, men begränsad till klassiska datorsimuleringar. Nu finns det bevis på att verkligheten är beredd att följa teorin, med de senaste experimenten börjar ställa små frågor om små meningsuppsättningar på IBMs Quantum Experience-plattform. Dessa innebar bara ett par tester, en för att fråga vilken av runt hundra meningar som handlade om mat och vilka om IT, och en för att plocka på substantivfraser. Klassiska datorsimuleringar körs sedan tillsammans med kvanttesterna för att visa vad du kan vinna när feltoleranta storskaliga system kommer.

I detta avseende är detta så bra som QC blir. Men i den meningen att ett grundläggande verktyg inom matematik och informationsvetenskap gör tydliga kopplingar till språkets djupa struktur och hur kvantmekaniken fungerar, är det en mycket spännande pekare på hur kvantberäkning är lika intressant för kognitionsfilosofer som det är att fysiker, företag och datavetare. Språket är en funktion, kanske den definierande funktionen, av hur vi kategoriserar oss själva som intelligenta, och språkbearbetning är en inneboende och unik del av mänsklig kognition och det mänskliga samhället. Att finna att det lyder regler som andra fysiska system uppvisar betyder inte att medvetandet är mer kvant än något annat klassiskt makrosystem; naturen replikerar mönster i alla skalor, trots allt. 

Men det kan hjälpa till att förklara hur vi kan hitta så mycket av fysiken begripligt; den följer mönster som vi är konfigurerade att utnyttja. Att hitta ett potentiellt svar på något som förbryllade Einstein är ingen enkel bedrift. Och vem vet, när en framtida post-NISQ AI har smält all BBC:s produktion, kanske vi till och med kan fråga den inte bara vad Papegoja skiss betyder, men vad är poängen med tv på dagtid överhuvudtaget. Det kanske är en filosofisk fråga för långt. ®