Tsinghua Üniversitesi'nde kuantum hesaplama ustası olan Mingsheng Ying ile özel röportaj: Yapay zeka, gelecekte kesinlikle yeni bir biçimde yeniden doğacak
Xinzhiyuan Orijinal
Son yıllarda, yapay zeka ve kuantum bilişimin iki ana alanı, özellikle "İngiltere'yi aşmak ve Amerika Birleşik Devletleri'ni yakalamak" ve köşeleri geçmek için iki tarihsel fırsat olarak, insanlar tarafından yüksek beklentiler oluşturdu. Kuantum bilgisayar, kuantum tutarlılığı ve süperpozisyon ilkesini kullanan bir bilgisayarı ifade eder.Kübitlerin benzersiz özellikleri, kuantum bilgisayarların bazı işlemleri daha hızlı işlemesini sağlar ve teorik olarak ultra hızlı paralel hesaplama ve simülasyon özelliklerine sahiptir. Kuantum bilgisayarlar, Moore Yasasında nano düzeyle sınırlı olan ve büyük hesaplama potansiyeli anlamına gelen bir atılımı temsil eder. Bir zamanlar birisi bir benzetme yapmıştı: Geleneksel bir bilgisayarın hızı artık bir bisikletse, kuantum bilgisayarın hızı bir uçak gibidir.
Bilgi işlem gücü, yapay zekanın üç sihirli silahından biridir. Mevcut bilgisayarlar zaten AlphaGo gibi "Tanrı'ya Git" i destekleyebilir. Eğer bilgisayar gücünü daha da geliştirmek için kuantum bilgisayarları kullanırsak, "güçlü yapay zeka" nın ortaya çıkışı o kadar da uzakta olmayacak mı? Çok uzakta olmasa bile, kuantum bilgisayarlar AI alanında en sık kullanılan CNN ve RNN'yi büyük ölçüde hızlandıracak mı?
IBM geçen ay kuantum bilgisayarının 16 biti aştığını duyurdu ve Çin Bilimler Akademisi de Mayıs ayında, önceki klasik bilgisayarları geride bırakan dünyanın ilk optik kuantum bilgisayarının doğduğunu duyurdu. Şu anda, kuantum hesaplama alanındaki çoğu araştırma, kuantum hesaplama donanım tesisleri inşa etmektir ve kuantum bilgisayarlar piyasadan satın alındığında, kuantum yazılımı önemli bir rol oynayacaktır. "
Son zamanlarda, Xinzhiyuan, Tsinghua Üniversitesi, Çin Bilimler Akademisi Yazılım Enstitüsü ve Sydney Teknoloji Üniversitesi'nden Profesör Ying Mingsheng ile özel olarak röportaj yaptı. Kuantum hesaplamanın ve yapay zekanın temelleri üzerine sistematik ve derinlemesine araştırması var. Bu, Profesör Ying Mingshengin medya ile ilk röportajı. Yerli kuantum hesaplamanın çok canlı göründüğüne inanıyor. Bu alanda olmayan insanların kuantum hesaplama hakkında bazı yanlış anlamaları var. Bu nedenle, bu röportajı kuantum hesaplamanın mevcut gelişimini açıklığa kavuşturmak için kullanmayı umuyor.
Ying Mingsheng, bir kuantum bilgisayarın güçlü yapay zeka için gerekli bir koşul olup olmadığının henüz bilinmediğine, ancak bunun yeterli bir koşul olmayabileceğine inanıyor. Sözde "güçlü yapay zekaya" ulaşmak için, korkarım ki hız tek kısıtlayıcı faktör değildir.
İnsanlar klasik bilgisayar algoritmalarından daha hızlı olan kuantum algoritmalarını keşfetmeyi umuyor Mingsheng Ying şöyle dedi: Bu çok zor bir problem. Kuantum bilgisayarların sinir ağlarını daha iyi eğitip eğitemeyeceği henüz tam olarak anlaşılmadı . Şaka yaptı: " İnsanlar, makineleri her gün "derin öğrenmeye" zorluyor, ancak "derin öğrenmeye" istekli değiller. ".
Mingsheng Ying şunları söyledi: "Kuantum bilgisayarların klasik bilgisayarlardan daha iyi yapabileceği birçok sorun. Ancak, bazı sorunlar için kuantum bilgisayarların hiçbir avantajı olmadığını zaten biliyoruz." Mingsheng Ying, Kuantum makine öğrenimi dışında, diğer kuantum yapay zekasında gerçek bir ilerleme yok.
Kuantum hesaplamanın akıl yürütmede klasik hesaplamaya göre avantajları var mı? Elbette, makine öğreniminin bir tür tümevarımsal akıl yürütme olduğunu söyleyebilirsiniz, peki ya tümdengelimli akıl yürütme? İnsanlık tarihinde sadece Bacon varsa, Aristoteles olmadan bu düşünülemez. Bu nedenle, Mantıksal AI gelecekte kesinlikle yeni bir biçimde yeniden doğacaktır.
Kuantum programlamanın zorluğuna gelince? Ying Mingsheng, kuantum programlamanın sadece mevcut programlama yöntemlerinin basit bir aktarımı olmadığını söyledi. Programın kontrol akışı kuantum ise, özyineleme nasıl görünecek? Paralel ve dağıtılmış programlarda kuantum dolanıklığı nasıl bir rol oynar? Kuantum devre optimizasyonu, bir kübit durumu dışında bunu nasıl yapacağını zaten biliyor. Çoklu kübit durumu uzun yıllardır önemli bir ilerleme kaydetmedi.
Kuantum bilgisayar mantığı programlamasıyla ilgili olarak, bazı basit kuantum programlama dilleri 1990'ların başlarında tanımlandı. Gerçekten ciddi bir araştırma, özellikle Microsoft'un kuantum programlama dili LIQUi | > . En etkili diğer iki dil Peter Selinger grubundan Quipper ve Princeton Üniversitesi tarafından tasarlanan ve uygulanan Scaffold'dur.
Ying Mingsheng ayrıca şunları vurguladı: Sadece fizikçilerin çabalarıyla kuantum hesaplamayı yapmak elbette yeterli değildir ve bilgisayar bilimcilerinin katılmadan başarılı olmaları çok zordur. Amerika Birleşik Devletleri ve Avrupa'da, kuantum bilgisayar mimarisi, kuantum algoritmaları ve karmaşıklığı ve kuantum programlama üzerine ciddi araştırmalar vardır. Fizikçiler ve bilgisayar bilimcileri genellikle tek bir çatı altında tartışırlar.
Bununla birlikte, bilgisayar bilimi perspektifinden kuantum hesaplama üzerine yerel araştırmalar temelde boştur. Bu, kuantum hesaplama alanındaki Çin'in rekabeti için açıkça zararlıdır. Gelecekteki endüstriler açısından bakıldığında, kuantum yazılım pazarı sonunda donanımdan bile daha büyük olabilir.
Şu anda, Microsoft, Google, Intel ve IBM gibi büyük yabancı şirketler, kaynaklara on milyonlarca dolardan çok daha fazla yatırım yaptılar. Büyük yerel şirketler, kuantum hesaplama araştırmalarına aktif olarak katılmadılar. Çin endüstrisi şu anda bu tür yeteneklerden yoksun.
Kuantum hesaplamanın zorlukları ile ilgili olarak, Mingsheng Ying çok fazla olduğunu söyledi: Kuantum hesaplamanın gerçekleştirilmesindeki ana zorluklardan biri, kuantum durum uyumsuzluğunun neden olduğu hatalardır. 1997'de teorik fizikçi Alexei Kitaev, topolojik kuantum hesaplamanın bu tür hataları önleyebileceğini öne sürdü.Bu fikir sihirli bir fikir. Topolojik kuantum hesaplama olarak adlandırılır çünkü topolojik özellikleri kullanır.
Son olarak, Mingsheng Ying şunları söyledi: Ben şahsen kuantum hesaplamanın bilgisayar biliminde uzun zamandır en devrimci şey olabileceğini hissediyorum. Özellikle genç neslin bu fırsatı yakalayacağını umuyorum. Kuantum hesaplama bize nadir bir fırsat verdi, Bu fırsatı kaçırırsak ve birkaç on yıl sonra ders kitabını açarsak, katkımız pek fazla olmayabilir.
Aşağıda röportajın tam metni yer almaktadır.
İnsanlar, makineleri her gün "derin öğrenmeye" zorluyor, ancak "derin öğrenmeye" istekli değiller.
"Bir kuantum bilgisayarın güçlü yapay zeka için gerekli bir koşul olup olmadığı bilinmemektedir, ancak bu yeterli bir koşul olmayabilir. Sözde" güçlü yapay zekayı "gerçekleştirmek için korkarım ki hız tek kısıtlayıcı faktör değildir."
Xin Zhiyuan AlphaGo'nun yeni sürümü, Ke Jie'yi TPU 2'nin güçlü bilgi işlem gücü ve Wuzhen'deki pekiştirmeli öğrenme algoritmaları ile yendi. Kuantum bilgisayar sisteminde TPU ve GPU gibi mimariler var mı?
Ying Mingsheng davetin için teşekkürler. Daha önce görüşme deneyimim yok. Röportajınızı kabul etmenin psikolojisi, ara sıra yeni bir elbise giymek isteyen yaşlı bir kişininki ile aynıdır. Ama şimdi pişmanım çünkü sorduğunuz ilk soruyu cevaplayamadım ve utandım. Kuantum bilişim haberlerini bildirirken, medya her zaman makine öğrenimindeki uygulamadan bahsediyor ve kuantum makine öğrenimi aslında son zamanlarda çok canlı bir araştırma yönü, ancak bu benim ana araştırma alanım değil. Biraz da gördüğümüz literatürden bahsedelim. Kuantum hesaplama ve sinir ağının birleşimi, on yıl kadar erken bir tarihte daha az bilinen bir dergide özel bir sayı yayınladı. Ancak son yıllarda daha ciddi araştırmalar yapıldı. Kuantum bilgisayarların sinir ağlarını daha iyi eğitip eğitemeyeceği henüz tam olarak anlaşılmadı; kuantum hesaplamanın grafikleri ve görüntüleri daha iyi işleyip işleyemeyeceği konusunda neredeyse hiçbir şey yok. Dikkatlice araştırın. Ayrıca teoride iyi sonuçlar olsa bile pratik uygulamalardan önce uzun zaman alacaktır. Bu nedenle gelecekte kuantum TPU ve GPU olup olmayacağını bilmiyorum.
Xin Zhiyuan Kuantum bilgisayarlarda derin öğrenme algoritmaları veya makine öğrenimi algoritmaları nasıl gelişecek?
Ying Mingsheng Daha önce de belirtildiği gibi, kuantum makine öğrenimi son zamanlarda çok canlı. Bu alandaki insanların hayal edebileceğinden farklı olabilir.Aslında iki yön içerir: Birincisi, makine öğrenimi yöntemlerinin kuantum fiziğinde uygulanması, yani öğrenmenin amacı kuantum dünyasında olacaktır. Herkes, önemli bir büyük veri kaynağının bilimsel miktar olduğunu bilir. Peki, makine öğrenimi kuantum fiziğinden gelen verileri işlemeye yardımcı olabilir mi? Tabii ki, derin öğrenmeyi de içeren makine öğrenimi algoritmaları yararlı olmalı, ancak bunlar doğrudan kullanılamaz, çünkü kuantum sistemindeki bilgilerin yalnızca bir kısmı ölçüm yoluyla elde edilebilir ve ölçümden sonraki durum değişti, bu da davranışını tahmin etmeyi zorlaştırır. Bu, kuantum dünyasında nesneleri öğrenmek için uygun benzersiz yöntemlerin geliştirilmesini gerektirir.
Diğer bir yön ise, öğrenme görevinin normal makine öğreniminin görevi ile tamamen aynı olmasıdır, ancak klasik bilgisayar algoritmasından daha hızlı bir kuantum algoritması bulmayı umuyoruz. Bu çok zor bir alandır, ancak SethLloyd'un temel bileşen analizi (PCA) kuantum algoritması vb. Gibi bazı iyi çalışmalar yapılmış olmasına rağmen; Microsoft'tan bazı akademisyenler kuantum Boltzmann makinesi, kuantum derin öğrenme vb. Ancak bu alanda yeterince çalışma yok ve nasıl kullanılacağı hala dikkatle araştırılması gerekiyor. Bu nedenle, bu alandaki sonuçlardan çok fazla bahsetmek, bir disiplinin sağlıklı gelişimi için illa ki iyi bir şey değildir. İlgilenen okuyucular, Scott Aaronson tarafından Doğa Fiziği üzerine 2015 yılında yayınlanan bir inceleme makalesine göz atabilir.
Son zamanlarda, tüm bilgisayar dünyası her yerde makine öğrenimi ve derin öğrenmeden bahsediyor. Bence gençler kuantum makine öğrenimi yapmayı düşünebilirler, çünkü bu alan yeni başladı ve hala temel katkılar yapmak için fırsatlar var. Elbette makine öğrenimi bilgisine ek olarak, bu alana girmek için kuantum bilgisi bilgisi gerekir. Bununla birlikte, gençken ve çok fazla makale yayınlamak için acele etmeden birkaç yıl "derin öğrenme" yaparak geçirmek iyi bir şey olabilir. Şaka yapıyorum, insanlar çok ilginç, makineleri her gün "derin öğrenmeye" zorluyorlar ama mutlaka "derin öğrenmeye" istekli değiller.
Xin Zhiyuan Tüm kuantum bilgisayarlar şu anda Turing makineleri kategorisinde mi?
Ying Mingsheng "Turing makinesi kategorinizin" neyi ifade ettiğine bağlıdır. Kuantum hesaplamanın matematiksel modeli, 1980'lerin ortalarında David Deustch tarafından tanımlanan kuantum Turing makinesidir.Klasik Turing makinesi ile aynı kavramsal çerçeveye sahiptir, ancak önemli bir fark, iç durum geçişlerinin, birlik tarafından tanımlanan kuantum mekaniği yasalarını takip etmesidir ( unitay) karakterizasyon dönüşümü.
Bu arada, ilginç bir şey. Von Neumann bilgisayar mimarisi iyi biliniyor ve von Neumann aynı zamanda kuantum mekaniğinin matematiksel temelinin de kurucusudur, ancak kuantum bilgisayarları düşünmemişti. Turing, çok gençken kuantum mekaniği okudu, ancak doğrudan bir kuantum Turing makinesini tanımlamadı. Görünüşe göre von Neumann ve Turing gibi büyük insanlar da zamana bağlı.
Kuantum makine öğrenimi dışında, diğer kuantum yapay zekasında gerçek bir ilerleme yok
"İnsanlık tarihinde sadece Bacon varsa, Aristoteles olmadan düşünülemez. Bu nedenle, Mantıksal AI gelecekte kesinlikle yeni bir biçimde yeniden doğacaktır."
[Xinzhiyuan] Bir kuantum bilgisayar başarılı olduktan sonra, bilgisayar gücündeki artışın yapay zekanın gelişimi üzerinde ne gibi bir etkisi olacak? Kuantum bilgisayar, güçlü yapay zekayı gerçekleştirmemiz için gerekli bir koşul mu?
[Ying Mingsheng] Kuantum hesaplama ve makine öğreniminin birleşiminden daha önce bahsetmiştim. Kuantum hesaplamanın tüm yapay zeka üzerindeki etkisine gelince, insanların yüksek beklentileri olabilir. Bunun bir nedeni, Google ve NASA'nın birkaç yıl önce bir kuantum yapay zeka laboratuvarı kurması olabilir. Diğer bir neden de yapay zeka ve kuantum hesaplamanın aynı anda popüler hale gelmesi olabilir. Aslında, IEEE Intelligent Systems bu alanda 18 yıl önce özel olarak tartışmalar düzenledi. Kısa süre sonra IJCAI ayrıca insanlardan kuantum hesaplaması üzerine bir eğitim yapmalarını istedi. 2010 yılında AIJ benden bir Alan İncelemesi yazmamı istedi. Söylemek istediğim şey, bilimin ilerlemesinin aslında çok yavaş olduğudur. Uzun yıllar sonra, yukarıda bahsedilen kuantum makine öğreniminin dışında, kuantum yapay zekasının diğer yönlerinde önemli bir ilerleme görülmedi. Örneğin, kuantum hesaplamanın akıl yürütmede klasik hesaplamaya göre avantajları var mı? Şimdiye kadar ciddi bir araştırma görülmedi. Elbette, makine öğreniminin bir tür tümevarımsal akıl yürütme olduğunu söyleyebilirsiniz, peki ya tümdengelimli akıl yürütme? İnsanlık tarihinde sadece Bacon varsa, Aristoteles olmadan bu düşünülemez. Bu nedenle, LogicalAI gelecekte kesinlikle yeni bir biçimde yeniden doğacaktır. Hiç kimse kuantum hesaplamanın Mantıksal Yapay Zekaya yardımcı olup olamayacağını ciddi olarak araştırmadı.
Şu anda bildiğimiz şey, kuantum hesaplamanın klasik hesaplamaya kıyasla hız avantajına sahip olduğudur. Ve sözde "güçlü yapay zeka" nın farkına varıldığında, korkarım ki hız tek kısıtlayıcı faktör değildir. Bu nedenle, kuantum bilgisayarların güçlü yapay zeka için gerekli bir koşul olup olmadığını bilmiyorum, ancak bu yeterli bir koşul olmayabilir.
Neden "kuantum bilgisayar mevcut bilgisayarları geride bırakıyor" dememiz gerekiyor?
"Bir şeyde daha iyi olmak, kuantum bilgisayarların mevcut bilgisayarları aşmasıyla aynı şey değildir. Aksi takdirde, AlphaGo Ke Jie'yi yendiğine göre, yapay zekanın insanları aştığını söyleyebiliriz."
[Xin Zhi Yuan] Xin Zhi Yuan bir keresinde Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nde "dünyanın ilk klasik bilgisayarları geride bırakan ilk hafif kuantum bilgisayarının doğduğunu" bildirdi. Sizce kuantum bilgisayarların günümüz bilgisayarlarını aştığı zorluklar nelerdir ve bunu başarması ne kadar sürer?
[Ying Mingsheng] Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nin kuantum iletişimi ve kuantum hesaplama deneylerindeki araştırma sonuçları çok önemli.
"Kuantum bilgisayarların bugünün bilgisayarlarını aştığını" söylediniz, ancak kuantum hesaplama ile klasik hesaplama arasında bu kadar genel bir karşılaştırma mutlaka uygun değildir. Elbette, kuantum bilgisayarların klasik bilgisayarlardan daha iyi yapabileceği birçok problem olduğunu gösteren bazı kuantum algoritmaları keşfedildi. Bununla birlikte, belirli sorunlar için kuantum bilgisayarların hiçbir avantajı olmadığını da biliyoruz.
Sanırım bu soruyu Google son zamanlarda "Kuantum üstünlüğünden" bahsettiği için sordunuz [Yanıtlayanın Notu: Lütfen bu sözcüğü Çinceye çevirmeyin, çünkü gördüğünüz Çince çeviri uygun olmayabilir]. Hem Google hem de IBM, bu yılın sonuna kadar veya yarın 49 veya 50 kübit işlemci yapmayı planlıyor. Tahmin edildikten sonra, böyle bir kuantum bilgisayar, mevcut bilgisayarların yapamayacağı bazı şeyleri yapmak için zaten mümkün. Google'ın göstermeyi seçtiği bir şey, Boson örneklemesidir.
Ancak, bir şeyi daha iyi yapmak "mevcut bilgisayarları aşan kuantum bilgisayarlar" ile aynı şey değildir. Aksi takdirde, AlphaGo, Ke Jie'yi yendiğine göre, yapay zekanın insanları geride bıraktığını söyleyebiliriz.
Şu anda büyük kuantum bilgisayarlarımız olsa bile, "kuantum bilgisayarların bugünün bilgisayarlarını geride bıraktığını" söylemek zor. Donanımdan yazılıma kadar mevcut bilgisayar bilimi ve teknolojisi, dünya çapında BT endüstrisindeki kaç kişinin beş ila altmış yıldır biriktirdiğinin birikimidir? Ötesine geçmek ne kadar kolay?
Kuantum hesaplamanın geleceği olmadığını söylemiyorum. Aksine ben şahsen kuantum hesaplamanın bilgisayar biliminde uzun zamandır en devrimci şey olabileceğini düşünüyorum, özellikle genç neslin bu fırsatı yakalayacağını umuyorum.
Neden "kuantum bilgisayar mevcut bilgisayarları geride bırakıyor" dememiz gerekiyor? Mevcut bilgisayarlar ilk ortaya çıktığında insanlar ne kadar yararlı olduklarını bilmiyorlardı, şimdi her türlü uygulama aşamalı olarak çözüldü, yoksa Watson neden dünyada sadece 5 bilgisayar pazarı olduğunu söylesin? Bilgisayar bilimi ve yapay zeka bu çeşitli uygulamaları düşünerek büyümedi mi?
Gelecekte, kuantum yazılım endüstrisi donanımdan bile daha büyük olabilir ve büyük yerel şirketler ve bilgisayar alanı yeterince dahil değildir.
"Kuantum hesaplamayı sadece fizikçilerin çabalarıyla yapmak elbette yeterli değil. Bilgisayar bilimcilerinin katılmadan başarılı olmaları çok zor."
Xin Zhiyuan Bulunduğunuz Çin, Amerika Birleşik Devletleri, Avrupa ve Avustralya gibi birçok ülke kuantum bilgisayarlara büyük önem vermektedir. Sizin bakış açınızdan, ülkeler arasında araştırma odağında herhangi bir fark var mı? Bir keresinde İnternette sözde "Çin'in kuantum iletişimine ve Amerika Birleşik Devletleri'nin kuantum hesaplamaya odaklandığını" görmüştüm. Ne düşünüyorsunuz?
Ying Mingsheng "Çin kuantum iletişimine ve Amerika Birleşik Devletleri kuantum hesaplamaya odaklanıyor" dediğinin farkında değilim. Herkes bilgisayarın tüm bilgi teknolojisinin özü olduğunu bilir. Çin gibi büyük bir ülke kuantum hesaplama yapmamalı ve asla yapmayacaktır. Aslında Çin, kuantum hesaplama fiziği deneylerinde bazı olağanüstü sonuçlar elde etti.
Ülkeler arasındaki farklı araştırma odaklarına gelince, elbette hükümet yönetim departmanlarının yerleşimi ile ilgilidir. Ancak büyük bir neden aslında araştırma geleneğinden ve çeşitli ülkelerden bilim adamlarının birikiminden kaynaklanmaktadır. Teknik endüstride bir uzmanlık var. Bir bilim adamından dün kuantum iletişimi yapmasını ve bugün kuantum hesaplama yapmasını isteyemezsiniz; bugün kuantum hesaplama için optik yöntemler, yarın süperiletkenlik ve yarından sonraki gün iyon tuzağı kullanın.
Odaklanmak istediğim bir şey var. Tabii ki sadece fizikçilerin çabalarıyla kuantum hesaplama yapmak yeterli değildir ve bilgisayar bilimcilerinin katılmadan başarılı olmaları çok zordur. Amerika Birleşik Devletleri ve Avrupa'da, kuantum bilgisayar mimarisi, kuantum algoritmaları ve karmaşıklığı ve kuantum programlama üzerine ciddi araştırmalar vardır. Fizikçiler ve bilgisayar bilimcileri genellikle tek bir çatı altında tartışırlar.
Bununla birlikte, bilgisayar bilimi perspektifinden kuantum hesaplama üzerine yerel araştırmalar temelde boştur. Bu, kuantum hesaplama alanındaki Çin'in rekabeti için açıkça zararlıdır. Gelecekteki endüstriler açısından bakıldığında, kuantum yazılım pazarı sonunda donanımdan bile daha büyük olabilir. Disiplin kurgusu açısından, bilgisayar biliminin çeşitli disiplinlerinin ders kitaplarını açarken, Çinli bilim adamları çok az temel kavram ve fikir ortaya koydular. Bu disiplinlerin erken oluşturulmasına katılabilir. Şimdi, kuantum hesaplama bize nadir bir fırsat verdi Bu fırsatı kaçırırsak ve ders kitabını birkaç on yıl içinde açarsak, katkımız çok fazla olmayabilir. Ayrıca personel eğitimi de son derece önemlidir. Çin'de üretilen kuantum bilgisayarlar diğer ülkelerden daha iyi olsa bile kuantum yazılım mühendisi yoksa bu yarışmada kazandığımızı söylemek zor. Kuantum yazılım yetenekleri multidisipliner bilgi gerektirir, bu yüzden onları eğitmek kolay değildir.
Son zamanlarda, bazı sonuçlar elde etmeyi umarak, kuantum hesaplamayı bilgisayar bilimi perspektifinden incelemeleri için ekipleri teşvik etmek ve organize etmek için çok zaman ve enerji harcadım.
Xin Zhiyuan Büyük şirketler de kuantum hesaplama yapıyor.Microsoft, Google, Intel ve IBM gibi şirketler kuantum bilgisayar araştırmalarına on milyonlarca dolar yatırım yaptı. Sektörün ve akademinin bu alandaki ilgili çabaları hakkında ne düşünüyorsunuz? Bu büyük şirketlerden hangisi daha güçlü kuantum hesaplama gücüne sahip?
Ying Mingsheng Microsoft, Google, Intel ve IBM gibi şirketler on milyonlarca dolarlık yatırım yapmayabilir, çok daha büyük kaynaklara yatırım yapabilir.
Teorik araştırma yapıyorum ve endüstri ile çok fazla iletişimim yok, bu yüzden endüstri hakkında derin bir anlayışa sahip değilim. Ama her zaman, kuantum hesaplamanın nihai pratik teknolojisinin kesinlikle sektörün hakimiyetinde olduğunu hissediyorum. Şu anda, büyük yerli şirketler, ülkemizin bu alandaki rekabetine zarar vermesi gereken kuantum hesaplama araştırmalarına aktif olarak katılmamışlardır. Bence temel nedenlerden biri, Microsoft, Google, Intel ve IBM'in mükemmel bilim insanlarına (temel bilimsel araştırma yapanlar dahil) sahip olmasıdır, ancak Çin'in endüstrisi şu anda bu tür yeteneklerden yoksundur. Ama şimdi Çin'de bazı çok büyük ve güçlü şirketler var ve yakında kesinlikle katılacaklarına inanıyorum.
Bu büyük şirketlerden hangisi daha güçlü kuantum hesaplama gücüne sahip? Süperiletkenlik, yarı iletkenler, topolojik kübitler gibi farklı teknoloji yollarını kullanırlar ve başlangıç şirketleri de iyon tuzakları kullanır. Ama deneysel fizik için, ben bir meslekten olmayan biriyim ve herhangi bir yorum yapmaya cesaret edemiyorum.
Kuantum bilgisayar donanımı nasıl yapılır büyük bir zorluktur
"Topolojik kuantum hesaplama, kuantum durumlarında eş evreli olma hatalarını önlemek için sihirli bir araçtır"
Xin Zhiyuan Kuantum hesaplamanın en büyük zorlukları nelerdir? Topolojik kuantum hesaplama son zamanlarda daha fazla ilgi gördü Tsinghua ayrıca geçen yılın ikinci yarısında bir topolojik kuantum bilgi teknolojisi merkezi kurdu Topolojik kuantum hesaplama hangi sorunu çözüyor?
Ying Mingsheng Kuantum hesaplamada çok fazla zorluk var. Elbette, kuantum bilgisayar donanımının nasıl yapılacağı büyük bir zorluk, fizikçilerin şu anda yapmak için çok çalıştıkları şey bu. Bir kuantum bilgisayara sahip olduğunuzda, onu nasıl iyi kullanacağınız, bilgisayar bilimcileri için büyük bir zorluk olacaktır.
Tsinghua, topolojik bir kuantum bilgi teknolojisi merkezi kurdu, bu iyi bir şey ama ben onun hakkında pek bir şey bilmiyorum.
Kuantum hesaplamayı gerçekleştirmedeki ana zorluklardan biri, kuantum durum uyumsuzluğunun neden olduğu hatalardır. 1997'de teorik fizikçi Alexei Kitaev, topolojik kuantum hesaplamanın bu tür hataları önleyebileceğini öne sürdü.Bu fikir sihirli bir fikir. Topolojik kuantum hesaplama olarak adlandırılır çünkü topolojik özellikleri kullanır.
Xin Zhiyuan Kısa bir süre önce, "Nature makalesi 5 kübitten oluşan programlanabilir küçük bir kuantum bilgisayarı tanımladı. Bu, dünyanın ilk programlanabilir kuantum bilgisayarıdır". Ancak IBM'in 16 kübitlik bir kuantum işlemci yaptığını da bildirdik. Bir kuantum bilgisayarı programlamanın zorluğu nedir?
Ying Mingsheng IBM, 16/17 kübit işlemcilerinin programlanamayacağını söylemedi, değil mi?
Kuantum programlamanın zorluğuna gelince? Bir arkadaşım bana kuantum programlamanın sadece mevcut programlama yöntemlerini basitçe aktarması gerektiğini söyledi. Zorunlu ve işlevsel programlama dilleri de düşünülüyor. Eğer durum buysa, sorun kurtaracaktır. Ne yazık ki işler bu kadar basit değil. Bir bakıma programlama dili, insanlar ve makineler arasındaki iletişim dilidir. Kuantum programlama dili insanları ve kuantum bilgisayarları birbirine bağlar İnsan tarafı değişmedi ("kuantum yeni insan" duymadım), ancak makine tarafı farklı. Bu nedenle, insan tarafındaki bazı fikirler hala geçerlidir. Zor olan, "klasik" insan sonundan "kuantum" makine ucuna dönüşümdür. Kavramsal düzeyde bile, bunu anlamak klasik programlamadan daha zordur, çünkü klasik programlama "klasik" insanlar ve "klasik" makineler arasındaki bağlantıyı dikkate alır. Yıllardır düşündüğüm birkaç konuyu örnek olarak vereyim. Programın kontrol akışı kuantum ise, özyineleme nasıl olacak? Paralel ve dağıtılmış programlarda kuantum dolanıklığı nasıl bir rol oynar? Makine tarafına giderseniz, klasik devrelerin optimizasyonu için bir dizi yöntem vardır, ancak kuantum devreleri bir kübit haricinde bunu nasıl yapacaklarını zaten biliyor ve birçok kübit durumunda uzun yıllar önemli bir ilerleme olmadı.
Kişisel araştırma ilgi alanları ve deneyimi
"İlginç bir şey gördük: Otomatanın genel özelliklerinden bazıları aslında temeldeki mantığın dağıtım yasasına bağlıyken, kuantum mantığının küresel bir dağıtım yasası yok."
Xin Zhiyuan Tsinghua Üniversitesi'nin resmi web sitesi de dahil olmak üzere internetteki bilgilere göre, araştırma yönünüzün kuantum hesaplama ve kuantum programlama olduğunu anlıyoruz.Araştırma yönünüz hakkında bize belirli bir giriş yapabilir misiniz?
Ying Mingsheng Son 10 yıldaki ana araştırma ilgim kuantum programlamadır. Şu anda dünyada hem teorik hem de teknik araştırmalar var.
Teoride, esas olarak işlevsel kuantum programları ve zorunlu kuantum programları vardır. Birincisinin teorisi, Peter Selinger ve diğerleri tarafından geliştirildi; ikincisi, kuantum programlama modeli, kuantum programlama analizi ve doğrulama dahil olmak üzere esas olarak tarafımızdan oluşturuldu. İkincisinin daha çok kuantum sistemlerinin temel özellikleriyle ilgili olduğunu belirtmek gerekir.
Bununla birlikte, mantık programlamanın kuantum hesaplama için uygun olup olmadığı şu anda bilinmemektedir. Bu soru, kuantum hesaplamanın daha önce bahsedilen LogicalAI'ye yardımcı olup olmadığı sorusuyla ilgili olmalıdır. Bir süre önce birisi bana kuantum mantık programı yapmaya çalışan bir makale gönderdi ve bu açıkça başarısız oldu.
Teknoloji açısından, bazı basit kuantum programlama dilleri 1990'ların başlarında tanımlandı. Gerçekten ciddi bir araştırma, özellikle Microsoft'un kuantum programlama dili LIQUi | > . Diğer iki nispeten etkili dil, Peter Selinger grubundan Quipper ve Princeton Üniversitesi tarafından tasarlanan ve uygulanan Scaffold'dur. Son zamanlarda grubumuz, bir kuantum programlama dili ve onun derleyicisi, kuantum hesaplama simülatörü ve kuantum program analizi ve doğrulama araçları da dahil olmak üzere yıllarca süren teorik araştırmalara dayanan bir kuantum programlama ortamı tasarladı ve uyguladı.
Xin Zhiyuan Kuantum hesaplamanın matematiksel bir modelini oluşturmak için, başlangıçta kuantum mantığına dayalı bir hesaplama teorisi önerdiniz ve geliştirdiniz. Bu alandaki araştırmanızı tanıtabilir misiniz?
Ying Mingsheng Her şeyden önce, daha önce de belirttiğim gibi, kuantum hesaplamanın matematiksel modeli David Deutsch 1980'lerin ortalarında kuruldu ve bende yanlış bir şey yok. Anlamaya çalıştığım şey onun mantıksal temeli. İkincisi, "yaratıcılık" abartılı bir kelimedir ve kabul etmeye cesaret edemem. Özellikle, 1930'larda von Neumann ve diğerleri, kuantum dünyasının Boole mantığını takip etmediğini fark ettiler, bu yüzden kuantum mantığını önerdiler. Düşündüğüm soru şu: Kuantum mantığına dayalı otomata teorisi ile Boole mantığına dayalı otomata teorisi arasındaki temel fark nedir? İlginç bir şey gördük: Otomataların genel özelliklerinden bazıları (belirsiz otomatların deterministik otomatlarla simülasyonu gibi) aslında temeldeki mantığın dağıtım yasasına bağlıdır. Ve kuantum mantığının küresel dağıtım yasası yoktur (yalnızca yerel).
Xin Zhiyuan Jiangxi'den Tsinghua'ya kadar nasıl araştırma yaptınız denilebilir? Ek olarak, ilk yıllarınızda matematikten kuantum hesaplama alanına nasıl geçtiğinizden bahsedebilir misiniz?
Ying Mingsheng Söylemek istediğim tek şey şu: Akademik araştırmayı gerçekten seviyorum. Ancak yeteneklerimin kısıtlı olmasından dolayı şimdiye kadar tatmin edici bir iş çıkaramadım.
Xin Zhiyuan Kuantum hesaplama eğitimi almak için neden bir Avustralya üniversitesiyle ortak bir laboratuvar kurmayı seçtiniz?
Ying Mingsheng Bu konuyu açıklamak istiyorum. Bizden önce Sydney Teknoloji Üniversitesi (UTS) kuantum hesaplama yapmıyordu, ancak yapay zeka yapan bazı arkadaşlar var. Bu nedenle ÜTS'de bir anlamda 12 öğretmenle sıfırdan bir araştırma merkezi kurduk. Beni memnun eden şey, araştırma merkezimizin küçük kuantum bilgisayarlara, kuantum hesaplama karmaşıklığına, kuantum programlamaya, kuantum makine öğrenmesine, kuantum bilgi kuramına, güvenliğe ve mahremiyete uygulanabilen güçlü yeteneklere sahip olmasıdır. Özellikle bazı gençlerin çalışmaları önemli bir uluslararası etkiye sahiptir. Şimdi düşündüğüm bir soru, Çin'in kuantum hesaplama teorisi ve kuantum yazılımı geliştirmesine yardımcı olacak Çin ile nasıl birleşeceğidir.
Kişisel olarak, bu dönemde Avustralya'da olmanın en büyük avantajı, yeterli zamanım olması ve araştırma yapmak için gereken "yalnızlığa" sahip olmasıdır ve gerçekten anlamak istediğim bazı problemler hakkında düşünebilirim. Tatmin edici bir şey yapmasam da süreç oldukça keyifliydi.
Teşekkür ederim!
[Ying Mingsheng'in tanıtımı]
Erkek Mingsheng Ying, erkek, 1964 doğumlu, Akıllı Teknoloji ve Sistemler Eyalet Anahtar Laboratuvarı Profesörü, Bilgisayar Bilimi ve Teknolojisi Bölümü, Doktora süpervizörü, Kuantum Hesaplama ve Akıllı Sistemler Merkezi (QCIS), Mühendislik ve Bilgi Teknolojisi Okulu, Sidney Teknoloji Üniversitesi, Avustralya. "Changjiang Scholars Ödül Programı" seçkin profesör, olağanüstü katkıları olan genç ve orta yaşlı uzmanlar. Ulusal Doğa Bilimleri Ödülü, Çin Gençlik Bilim ve Teknoloji Ödülü ve Üstün Gençlik Ulusal Bilim Fonu ikincilik ödülünü kazandı. 1981'de Jiangxi Normal Üniversitesi'nin (Fuzhou Öğretmen Koleji'nin selefi) Fuzhou Şubesinden matematik bölümünden mezun oldu. 2016'dan beri Çin Bilimler Akademisi Yazılım Enstitüsü'nde akademik müdür yardımcısı olarak görev yaptı ve bir kuantum yazılım araştırma ekibi kurdu.
Mingsheng Yingin araştırma alanları, kuantum hesaplama, programlama teorisi ve yapay zekanın temelidir. "Foundations of Quantum Programming" (Elsevier-Morgan Kaufmann 2016; Japonca çevirisi, Kyoritsu Press, 2017) ve "Process Calculus'ta Topology: Approximate Correctness and Infinite Evolution of Concurrent Programs" (Springer-Verlag, 2001) kitaplarının yazarıdır. Son 10 yılda, kuantum programlamanın benzersiz avantajlarına tam anlamıyla etki edebilen programlama modelleri ve kuantum programlarını analiz etme ve doğrulama yöntemleri de dahil olmak üzere kuantum programlamanın teorik temelini sistematik olarak oluşturmaya kararlıydı.
