Mašīnmācība, iepazīstieties ar kvantu skaitļošanu

Jau 1958. gadā, skaitļošanas revolūcijas pirmajās dienās, ASV Jūras spēku pētniecības birojs organizēja preses konferenci, lai atklātu ierīci, ko Kornela aeronautikas laboratorijā izgudroja psihologs Frenks Rozenblats. Rozenblats savu ierīci nosauca par perceptronu, un New York Times ziņoja, ka tas ir elektroniskā datora embrijs, kas [Jūras spēki] sagaida, ka spēs staigāt, runāt, redzēt, rakstīt, reproducēt sevi un apzināties savu eksistenci.

Šie apgalvojumi izrādījās nedaudz pārspīlēti. Bet ierīce aizsāka pētniecības jomu, kurai joprojām ir milzīgs potenciāls.

Perceptrons ir viena slāņa neironu tīkls. Padziļinātie mācību tīkli, kas pēdējos gados ir radījuši tik lielu interesi, ir tiešie pēcteči. Lai gan Rosenblatt ierīce nekad nav sasniegusi savu pārspīlēto potenciālu, pastāv liela cerība, ka kāds no tās pēcnācējiem to varētu izdarīt.

Mūsdienās ir vēl viena informācijas apstrādes revolūcija sākuma stadijā: kvantu skaitļošana. Un tas rada interesantu jautājumu: vai kvantu datorā ir iespējams ieviest perceptronu, un, ja jā, tad cik spēcīgs tas var būt?

Šodien mēs saņemam sava veida atbildi, pateicoties Frančesko Tačino un kolēģu darbam Pavijas Universitātē Itālijā. Šie puiši ir izveidojuši pasaulē pirmo perceptronu, kas ieviests kvantu datorā, un pēc tam izmantoja to dažos vienkāršos attēlu apstrādes uzdevumos.

Vienkāršākajā formā perceptrons izmanto vektora ievadi — skaitļu kopu — un reizina to ar svēruma vektoru, lai iegūtu viena skaitļa izvadi. Ja šis skaitlis pārsniedz noteiktu slieksni, izvade ir viens , un, ja tas ir zem sliekšņa, izvade ir 0 .

Tam ir dažas noderīgas lietojumprogrammas. Iedomājieties pikseļu masīvu, kas veido gaismas intensitātes līmeņu kopu — vienu katram pikselim, kad tiek attēlots noteikts raksts. Kad šī skaitļu kopa tiek ievadīta perceptronā, tā rada a viens vai 0 izvade. Mērķis ir pielāgot svēruma vektoru un slieksni tā, lai izvade būtu viens kad tas redz, sakiet kaķis, un 0 visos citos gadījumos.

Tačīno un līdzinieki ir atkārtojuši Rozenblata agrīno darbu pie kvantu datora. Tehnoloģija, kas to padara iespējamu, ir IBM Q-5 Tenerife supravadošais kvantu procesors. Šis ir kvantu dators, kas spēj apstrādāt piecus kubitus un programmējams tīmeklī ikviens, kurš var uzrakstīt kvantu algoritmu .

Tacchino un co ir izveidojuši algoritmu, kas par ievadi izmanto klasisko vektoru (piemēram, attēlu), apvieno to ar kvantu svēršanas vektoru un pēc tam izveido 0 vai viens izvade.

Kvantu skaitļošanas lielā priekšrocība ir tā, ka tā ļauj eksponenciāli palielināt apstrādājamo dimensiju skaitu. Lai gan klasiskais perceptrons var apstrādāt ievadi N izmēriem, kvantu perceptrons var apstrādāt 2 N izmēriem.

Tacchino un citi to demonstrē ar IBM Q-5 procesoru. Nelielā kubitu skaita dēļ procesors var rīkoties N = 2. Tas ir līdzvērtīgs 2x2 melnbaltam attēlam. Pēc tam pētnieki jautā: vai šajā attēlā ir horizontālas vai vertikālas līnijas vai šaha galdiņa raksts?

Izrādās, ka kvantu perceptrons var viegli klasificēt modeļus šajos vienkāršajos attēlos. Mēs parādām, ka šo perceptrona kvantu modeli var izmantot kā vienkāršu modeļu elementāru nelineāru klasifikatoru, piemēram, Tacchino un co.

Viņi turpina parādīt, kā to varētu izmantot sarežģītākos modeļos, lai gan tādā veidā, ko ierobežo kvantu procesora spējīgo kubitu skaits.

Tas ir interesants darbs ar ievērojamu potenciālu. Rosenblatt un citi drīz atklāja, ka viens perceptrons var klasificēt tikai ļoti vienkāršus attēlus, piemēram, taisnas līnijas. Tomēr citi zinātnieki atklāja, ka perceptronu apvienošanai slāņos ir daudz lielāks potenciāls. Dažādi citi sasniegumi un uzlabojumi ir noveduši pie mašīnām, kas spēj atpazīt objektus un sejas tikpat precīzi, cik cilvēki spēj, un pat pārspēt labākos cilvēkus šaha un Go.

Tačīno un līdzīgo kvantu perceptrons atrodas līdzīgi agrīnā evolūcijas stadijā. Nākotnes mērķi būs kodēt līdzvērtīgus pelēko toņu attēlus un apvienot kvantu perceptronus daudzslāņu tīklos.

Šīs grupas darbam ir tāds potenciāls. Mūsu procedūra ir pilnībā vispārīga, un to var ieviest un palaist jebkurā platformā, kas spēj veikt universālu kvantu aprēķinu, viņi saka.

Protams, ierobežojošais faktors ir jaudīgāku kvantu procesoru pieejamība, kas spēj apstrādāt lielāku kubitu skaitu. Bet lielākā daļa kvantu pētnieku piekrīt, ka šāda veida spēja ir tuvu.

Patiešām, kopš Tacchino un citi veica savu darbu, IBM jau ir padarījis 16 kubitu kvantu procesoru pieejamu tīmeklī. Tas ir tikai laika jautājums, kad kvantu perceptroni kļūs daudz spēcīgāki.

Atsauce: arxiv.org/abs/1811.02266 : mākslīgais neirons, kas ieviests faktiskā kvantu procesorā

paslēpties