Sự vướng víu ma quái được tiết lộ giữa AI lượng tử và BBC

Ý kiến Đài truyền hình quốc gia của Vương quốc Anh, BBC, nhóm R&D và toàn bộ kho lưu trữ 100 triệu mục trong 15 năm của họ là một phần của tập đoàn mới điều tra QNLP, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên lượng tử, với mục đích cuối cùng là tự động hóa việc trích xuất ý nghĩa từ tiếng lảm nhảm của loài người.

“Điều khó hiểu nhất về vũ trụ là nó có thể hiểu được,” là một trong những câu nói hiếm hoi của Einstein mà Einstein thực sự đã nói. Chúng tôi không biết những gì anh ấy có thể đã nói về Rạp xiếc bay của Monty Python khi ông qua đời 14 năm trước lần truyền đầu tiên. Nhưng thật thú vị khi tự hỏi ông, với tư cách là một trong những người sáng lập ra vật lý lượng tử, có thể đã nghĩ gì về ý tưởng điện toán lượng tử chỉ dẫn tại sao vũ trụ lại có thể hiểu được ngay từ đầu. 

Liên minh, được công bố vào ngày 25 tháng XNUMX, nhận được tài trợ từ Học viện Kỹ thuật Hoàng gia và sẽ xây dựng dựa trên nghiên cứu về cơ học lượng tử và ngôn ngữ học của Giáo sư Bob Coecke, nhà khoa học trưởng tại công ty QC Quantinuum của Vương quốc Anh; Giáo sư Stephen Clark, trưởng bộ phận AI tại Cambridge Quantum; và Giáo sư Mehrnoosh Sadrzadeh của khoa Khoa học Máy tính tại Đại học College London. Không phải là hai chuyên viên máy tính trong nhà để xe.

Những người theo dõi lâu dài tin tức điện toán lượng tử sẽ biết rằng mọi câu chuyện về QC chủ yếu tồn tại ở thì tương lai: công nghệ hứa hẹn nhiều hơn sản phẩm. Nó bị giới hạn bởi trạng thái hiện tại của nghệ thuật, lượng tử quy mô trung bình ồn ào hoặc NISQ. Các hệ thống hiện tại quá ồn ào và quá nhỏ để hữu ích. Phần lớn nghiên cứu QC ngày nay là phát triển các kỹ thuật và thuật toán sẽ vượt trội trên thế giới, một khi chúng ta ra khỏi NISQ và chuyển sang các hệ thống quy mô lớn, có khả năng chịu lỗi. QNLP cũng không ngoại lệ. 

Điều làm cho nó thú vị là nó đến từ đâu. Các cộng tác viên chuyên môn và nhóm của họ đã có 15 năm nghiên cứu về phân tích ngôn ngữ. Một kết quả trong số đó là khung DISCOCAT (DIStributional COmpositional CATegorical) có tên lộng lẫy, tạo ra một tập dữ liệu từ các nhóm câu có thể được phân tích trên một hệ thống lượng tử. Phần thú vị vốn có của điều này là DISCOCAT tạo ra một mạng tensor ánh xạ rất gần với cách hoạt động tự nhiên của logic lượng tử. Dự án nói rằng nó vốn dĩ rất phù hợp với cơ học lượng tử. Nhưng rất ít tác vụ tính toán tiêu chuẩn như vậy, vậy tại sao nó lại áp dụng cho ý nghĩa được mã hóa trong ngôn ngữ? 

Câu trả lời, theo các nhà nghiên cứu, là lý thuyết phạm trù. Đây là một cách tiếp cận toán học để phân tích hệ thống, lần đầu tiên được đưa ra vào giữa thế kỷ 20, cho biết bạn có thể tìm hiểu rất nhiều về một hệ thống bằng cách bỏ qua các chi tiết bên trong của từng thành phần và tập trung vào cách chúng tương tác. Bằng cách cung cấp một bản đồ các hành vi, lý thuyết phạm trù có thể tiết lộ các mẫu không thể dễ dàng bắt nguồn bằng cách cố gắng phá vỡ các thành phần riêng lẻ – điều này làm cho nó rất phù hợp, chẳng hạn như cơ học lượng tử. Cơ học lượng tử phân loại là một lĩnh vực nghiên cứu gần đây tập trung vào mô hình và quá trình ở mức lượng tử, khiến nó phù hợp với logic lượng tử trong số nhiều thứ khác.

Lý thuyết phạm trù cũng phù hợp với phân tích ngôn ngữ, tạo ra các bản đồ ý nghĩa bao gồm thông tin về mối quan hệ giữa ngữ pháp và ký hiệu học – cấu trúc về cách ý nghĩa được mã hóa. Điều này cực kỳ hữu ích và, đối với các nhà nghiên cứu AI cũng như các nhà triết học về tâm trí, là một con đường rất hấp dẫn để khám phá khái niệm. 

Tuy nhiên, yếu tố quyết định là khả năng của lý thuyết phạm trù trong việc tìm ra các mẫu tương tự trong các hệ thống có vẻ khác hẳn nhau. Về cơ bản, đây là mức độ tiến bộ của toán học và vật lý, sử dụng kiến ​​thức về một hệ thống này để hiểu rõ hơn về một hệ thống khác. Những gì các nhà nghiên cứu của tập đoàn nói là bản chất lượng tử của phân tích ngôn ngữ của họ xuất phát từ việc nó hoạt động theo các mô hình tương tự như cơ học lượng tử. Do đó, QC sẽ giỏi ngôn ngữ một cách đáng kinh ngạc – khi nó hoạt động. 

Kết nối này đã được biết đến về mặt lý thuyết trong một thời gian, nhưng chỉ giới hạn trong các mô phỏng máy tính cổ điển. Bây giờ, có bằng chứng cho thấy thực tế được chuẩn bị để phù hợp với lý thuyết, với những thí nghiệm gần đây bắt đầu đặt những câu hỏi nhỏ thuộc bộ câu nhỏ trên nền tảng Trải nghiệm lượng tử của IBM. Những điều này chỉ liên quan đến một vài bài kiểm tra, một bài để hỏi câu nào trong số khoảng một trăm câu là về thức ăn và câu nào về CNTT, và một bài để nắm bắt các cụm danh từ. Sau đó, các mô phỏng máy tính cổ điển sẽ chạy cùng với các bài kiểm tra lượng tử để cho thấy bạn có thể giành được những gì khi các hệ thống quy mô lớn có khả năng chịu lỗi xuất hiện.

Về mặt này, điều này tốt như QC đạt được. Nhưng theo nghĩa là một công cụ cơ bản của toán học và khoa học thông tin đang tạo ra các mối liên hệ rõ ràng với cấu trúc sâu xa của ngôn ngữ và cách thức hoạt động của cơ học lượng tử, thì đó là một gợi ý rất hấp dẫn về việc điện toán lượng tử cũng thú vị như thế nào đối với các nhà triết học về nhận thức cũng như đối với các nhà triết học về nhận thức. nhà vật lý, doanh nghiệp và nhà khoa học máy tính. Ngôn ngữ là một chức năng, có lẽ là chức năng xác định, về cách chúng ta tự phân loại mình là người thông minh và xử lý ngôn ngữ là một phần nội tại và duy nhất của nhận thức con người và xã hội loài người. Để thấy nó tuân theo các quy tắc mà các hệ thống vật lý khác thể hiện không có nghĩa là ý thức là lượng tử nhiều hơn bất kỳ hệ thống vĩ mô cổ điển nào khác; Rốt cuộc, thiên nhiên sao chép các mẫu ở mọi quy mô. 

Nhưng nó có thể giúp giải thích làm thế nào chúng ta có thể tìm thấy rất nhiều vật lý dễ hiểu; nó tuân theo các mẫu mà chúng tôi được định cấu hình để khai thác. Tìm ra câu trả lời tiềm năng cho điều gì đó khiến Einstein bối rối không phải là một kỳ tích. Và ai biết được, khi AI sau NISQ trong tương lai đã tiêu hóa tất cả đầu ra của BBC, chúng ta thậm chí có thể hỏi nó không chỉ những gì phác họa con vẹt có nghĩa là, nhưng vấn đề là gì về truyền hình ban ngày. Có lẽ đó là một câu hỏi triết học quá xa. ®