量子计算革新我们的人类认知的研究吗?

形象:IBM Q系统是世界上第一个对商业的量子计算机,由IBM在2019年1月。
来源:IBM。

虽然一个年轻的和相对落后的技术,量子计算总有一天会改变我们对复杂的自然系统的理解像地球气候,恒星的内部的核反应,和人类的认知。

量子计算机实现前所未有的计算能力通过利用在亚原子尺度物质的奇异特性,在电子存在的概率和对云纠缠粒子可以即时互动,无论他们的分开。

但是我们从多远完全意识到这个新的电脑吗?它的前景推动人工智能的研究?的时候,如果有的话,将心理科学家能够编写程序解锁一些人类认知的秘密吗?

现在,一个令人生畏的列表技术创新站在回答这些问题的方式。然而,我们可以看到目前的量子计算和考虑的前沿技术差距仍然存在。

“自然不是经典,该死的,如果你想让一个模拟自然,你最好让它量子力学,天啊这是个奇妙的问题,因为它看起来不那么容易。”

理查德•费曼“与计算机模拟物理”

科幻小说技术事实

从地球轨道卫星首次提出阿瑟·c·克拉克的遥控机械臂由Robert Heinlein设想,科幻小说常常预示着技术创新。

投机的知名度较低,但同样有影响力的例子科幻小说出现在“当哈莱一个人,”大卫Gerrold和写的发表于1970年代初。哈莱(简称人类模拟复制,Lethetic智能引擎)是一个新创建的计算机具有人工智能,在相同的情感和心理上的困境,许多人类青少年的脸。帮助引导它到成年,哈莱一个名叫大卫Auberson的心理学家的支持,试图理解它还不成熟的分析性的思维。

这个故事关于人类心理学和计算机技术之间的交叉研究人工智能的承诺和基本生物和电子大脑无法理解对方的动机和心理状态。

虽然我们可能世纪远离这种自我意识的人工智能,所谓现代计算机已经应用模糊逻辑(计算变量的基础上,不仅仅是0和1)来解决各种问题。他们还利用人工智能算法引导自主车辆和神经网络大致模拟人类认知的某些方面。

比较大脑和电脑的挑战

如果你正在寻找最强大的图形处理单元在当今市场上,你会发现设备包含大约540亿个晶体管。更进一步,如果你有一台超级计算机,你会2.5万亿个晶体管的力量。这些极大的数字,然而,仍然苍白相比生物人类大脑的神经网络,它包含,由一个计算,超过一千万亿(10¹⁵)突触(AI影响,无日期)。这说明我们所有的电脑硬件的进步,我们还是有很多数量级远离工程原始人类大脑的计算能力。

在一个特殊的补充自然”,模拟大脑的四大挑战,“科学作家西蒙·马金探索这巨大除以列出四个障碍量子大脑的建模:规模、复杂性、速度、和集成。

在比较大脑和电脑,马金还指出,速度意味着超过原始计算机芯片的处理能力。计算机模拟也必须考虑的时间需要一个大脑发展和学习新技能。

金宝搏官网登录早期研究者们已经采取了一些步骤衔接规模在人类的大脑突触之间的差异和晶体管在经典计算机通过创建大脑的按比例缩小的模型。根据马金,最详细的模拟将部分老鼠大脑的生物物理模型是,与3600万年31000个神经元连接突触。

超出范围的局限性,之间存在巨大差异的复杂性经典计算机的操作和认知在人类大脑在分子水平上。虽然研究小组创建数据库跨物种的大脑细胞类型研究大脑功能在细胞水平上,研究人员可以收集的数据是有限的,考虑到一些数据不能聚集早在人类的大脑。金宝搏官网登录

在比较大脑和电脑,马金还指出,速度意味着超过原始计算机芯片的处理能力。计算机模拟也必须考虑的时间需要一个大脑发展和学习新技能。为了克服这个时态的区别,电脑会比实时运行得更快,这是不可能的对于复杂的模拟。

最后,马金解决他所说的集成问题。自顶向下方法的部分大脑区域的模型组合成一个brain-wide网络需要结合使用基于生物物理模型模拟自底向上的方法。最后,他指出,某些方面的思想“如理解、机构和意识,可能永远不会被“大脑的计算机模型。

桥接量子计算之间的鸿沟

量子计算机是通过控制基本亚原子粒子光子和电子的行为。但与大城市群的物质,分子或people-subatomic粒子是出了名的不守规矩的。这是一个祝福和诅咒当使用他们做出计算。

这是一个祝福,因为它允许量子计算机来执行特定任务几乎无法想象的速度。例如,今天的基本量子处理器可以处理大量的不完整或“模糊的”数据,使它们适合大量分解,这是一个关键步骤沿着道路安全的量子密码学。

这是一个诅咒,因为更强大的量子计算机,就越难控制,程序,和操作。

基本区别经典计算机和量子计算机可以归结为他们如何操作“比特”,或单块数据。经典的计算机,只是0和1的巨大的流,机器语言的二进制代码。

然而,量子比特并不是那么严格。它可以是零,一个或一个无限范围的可能性。这是量子属性称为叠加,著名的薛定谔的思想实验,呈现一个未被注意的同时既死又活的猫。

量子比特的流体性质,或量子位,因为它们是已知的,意味着他们可以操纵经典比特的方式不能。这是至关重要的,因为与经典计算机模拟自然是技术难度从硬件和软件角度来看,你必须考虑所有可能的变量。量子计算机,更大的自由度,不需要依靠这样的编程蛮力;他们只是模拟系统。

这并不是说蛮力与量子计算机是没有必要的。它只发生在前端。

基本粒子使用他们的量子特性,研究人员必须先冷却到绝对零度以上的一小部分。金宝搏官网登录(IBM的Q系统之一量子计算机使用一层又一层的制冷达到如此极端的温度。层叠的设计被称为“吊灯。”)

接下来,工程师使用磁场来解决量子比特在适当的状态和微波脉冲翻每一位的状态为零或一个或把它放在叠加。多个脉冲也可以构造两个量子位,本质上是绑定的。

但不要停止的挑战。量子研究人员还需金宝搏官网登录要找到一种方法与复杂的算法程序的系统,保持量子态的稳定,所以它不会丢失信息,并添加足够的量子位元来模拟系统研究,包括神经网络。

“我自己的判断,这是一个非常有趣的方向探索,但我们真的只在刚开始的时候。”

迈克尔·哈特曼(,德国埃尔兰根大学)

“量子神经网络一直在探索在某种程度上,虽然这是有前途的,一个巨大的挑战是让经典数据到一个量子计算机,”迈克尔·哈特曼说,理论物理学教授在德国埃尔兰根大学的。”也就是说,量子计算机可以处理大量的数据量呈指数级增长的量子位。因此人们会认为他们是理想的机器学习。然而,利用量子计算机的能力,你需要为他们提供的数据作为量子态。这是一个巨大的努力来存储大量的古典经典数据的格式数据我们已经为一个量子态”。

也不像在经典计算中,可以简单地添加更多的比特来解决一个问题,量子计算的硬件没有足够可靠简单地扩大。量子位您添加越多,更多的计算能力,但是你也引入错误的机会增加到系统,等结构性问题。

”因此,同时更好的硬件显然需要在量子计算和仍将是未来十年的主要目标,也是一个需要概念如何最好地使用“quantumness”模型决策认知,“哈特曼说。“我自己的判断,这是一个非常有趣的方向探索,但我们真的只在刚开始的时候。”

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发表在3月/ 4月的印刷版发行,标题是“量子飞跃。”

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引用

费曼r(1981)模拟物理与计算机。主题演讲在麻省理工学院物理计算机的会议。发表在Int。J。理论的。理论物理。21日(6/7)1982

人工智能的影响。(无日期)。人类大脑的规模。https://aiimpacts.org/scale-of-the-human-brain/

消费者技术协会。(2020年5月19日)。量子计算的潜力。https://www.ces.tech/Articles/2020/The-Potential-of-Quantum-Computing.aspx

IBM。(无日期)。介绍量子计算。https://www.ibm.com/quantum-computing/what-is-quantum-computing

马金,美国(2019年)。模拟大脑的四大挑战。自然,571年(S9)。https://doi.org/10.1038/d41586 - 019 - 02209 - z

穆瑟,g(2018年1月29日)。工作一个量子计算机:促进人工智能。广达电脑杂志。https://www.quantamagazine.org/job-one-for-quantum-computers-boost-artificial-intelligence-20180129/