У 2020 році команда Quantinuum з Оксфорда виконала квантову обробку природної мови (QNLP) на квантовому обладнанні IBM [1, 2]. Ключем до того, що вдалося досягти того, що було задумано як завдання, яке значною мірою керується даними, є спостереження, що квантова теорія та природна мова керуються більшою мірою тією самою композиційною структурою – такою ж тензорною структурою.
Отже, наша мовна модель є в певному сенсі квантово рідною, і ми надаємо аналогію з моделюванням квантових систем з точки зору алгоритмічного прискорення [готується до друку]. Тим часом ми зробили все наше програмне забезпечення доступним із відкритим кодом і за підтримки [github.com/CQCL/lambeq].
Композиційна відповідність між природною мовою та квантовою поширюється на інші сфери, окрім мови, і стверджується, що нове покоління штучного інтелекту може виникнути, якщо повністю просувати цю аналогію, одночасно використовуючи повноту категоріальної квантової механіки / ZX-числення [3, 4, 5] для нових міркувань, які йдуть рука об руку з сучасним машинним навчанням.
[Вбудоване вміст]
