23 października na blogu Google znalazł się wpis potwierdzający fakt, iż gigant opracował wreszcie supremację kwantową. Jednak, jak sami twierdzą, na ten moment nie można cieszyć się tą informacją w pełni, gdyż rezultaty w przyszłości mogą nie przynieść oczekiwanych efektów.
NASA o efektach pracy Google
Już jakiś czas temu pisaliśmy na temat tego, że Google prawdopodobnie pracuje nad opracowaniem supremacji kwantowej. Pierwsze doniesienia na ten temat pojawiły się zaraz po tym, gdy NASA opublikowała post na swojej oficjalnej stronie internetowej, który zresztą zniknął chwilę później. Teraz otwarcie pisze o tym Google, które również jest ostrożne w szerzeniu tej dobrej nowiny, gdyż jak twierdzą specjaliści, którzy tam pracują, temat jest zbyt rozległy i szeroki, aby tak szybko otwierać szampana. We wstępie wpisu na blogu Google czytamy, że zastanawiali się czy w ogóle warto inwestować w ten rodzaj prac. W związku z tym, prace nad supremacją kwantową potraktowane zostały jako eksperyment naukowy. Okazało się jednak, że przyczyniło się to do uniknięcia wielu problemów technicznych w siedzibie Google, a komputery stały się bardziej programowalne i potężniejsze niż do tej pory.
Wyniki eksperymentu
źródło: ai.googleblog.com
23 października, w jednym z artykułów, możemy przeczytać wyniki eksperymentu dotyczącego supremacji kwantowej. Znajdziemy tam podstawowe informacje o tym, że komputery kwantowe będą wykonywać swoją pracę znacznie szybciej niż procesory klasyczne. Jednak jest tam również zamieszczona nazwa – Sycamore. Składa się on z bramek kwantowych i posiada 54-kubitowy procesor. Dzięki temu, maszyna opracowana przez Google potrafi dokonać obliczeń w ciągu 200 sekund, gdzie najszybszemu komputerowi o klasycznym procesorze zajęłoby to 10 000 lat.
Na czym polegał eksperyment?
Aby zrozumieć zarówno sam eksperyment, jak również eksperymentalne próby podejmowane przez Google, należy zrozumieć losowy obieg kwantowy na komputerze kwantowym. Otóż, interferencje kwantowe, posiadają takie ciągi bitów, które są bardziej prawdopodobne niż inne. Wszystko za sprawą ilości powtórzeń, kubitów i cykli bramkowania, zwanych inaczej głębokością. Pozwala to komputerowi kwantowemu znaleźć najbardziej prawdopodobne powiązania neuronów i wybrania takiej opcji, która jest najszybsza.
źródła: ai.googleblog.com
Powyższy obrazek przedstawia proces demonstracji supremacji kwantowej. W eksperymencie zostały uruchomione uproszczone i losowe obwody od 12 do 53 kubitów, utrzymując stałą głębokość obwodu. Gdy system przynosił oczekiwane efekty, uruchomiono twarde obwody z 53 kubitami i rosnącą głębokością. Wówczas Google zdało sobie sprawę z jak wielkim wydarzeniem związanym z rozwojem sztucznej inteligencji ma do czynienia. Powód? W pewnym momencie klasyczna symulacja stała się niemożliwa.
źródło: ai.googleblog.com
Komputer kwantowy z programowalnym procesorem nadprzewodnikowym
Warto zauważyć, że komputer kwantowy Sycamore może również obsługiwać algorytmy kwantowe ogólnego zastosowania. Od czasów, gdy badania nad supremacji kwantowej przyniosły oczekiwane rezultaty, Google zaczęło również poszerzać swoją pracę o zakres fizyki i chemii kwantowej. Losowość kwantowa, może okazać się również dobrym narzędziem do celów informatycznych, gdzie za pomocą komputera kwantowego liczby mogą zostać nie tylko sprawdzane, ale też certyfikowane. Jak czytamy na blogu Google’a, już trwają pierwsze testy w tym obszarze, a niedługo możemy spodziewać się pierwszych prototypów, które będą działały w oparciu o supremację kwantową.
W jaki sposób wpłynie to na AI?
Przede wszystkim, pomoże to usprawnić prace nad AI, a co za tym idzie, takie badania mogą wpłynąć na szybkość rozwoju sztucznej inteligencji. W dodatku, gdy zyskamy więcej możliwości badawczych, sztuczna inteligencja może zostać wyposażona w więcej sieci neuronowych, a to w przypadku AI oznacza, że stanie się ona bardziej niezależna od człowieka. W dodatku, jej inteligencja być może zostanie uzupełniona o samoświadomość. To oczywiście na ten moment wydają się być mrzonki, jednak odkrycie Google na pewno odmieni postrzeganie sztucznej inteligencji jako narzędzia mniej doskonałego niż ludzki umysł.