Loading
Для Google квантовые вычисления сродни первому полёту

Для Google квантовые вычисления сродни первому полёту

В лаборатории НАСА в Кремниевой долине Google тестирует квантовый компьютер, машину, основанную на, казалось бы, магических принципах квантовой механики и физике вещей вроде атомов, протонов и электронов. Этот компьютер под названием D-Wave стоит 10 млн долларов, и идея состоит в том, что он может выполнять определённые задачи гораздо быстрее, чем компьютеры, созданные по классическим законам физики, физики повседневной жизни.

Проблема в том, что даже лучшие исследователи квантовых вычислений не могут точно сказать, действительно ли этот компьютер может гораздо быстрее справиться с определёнными задачами, которые могут улучшить окружающий мир и которые являются чем-то большим, нежели просто лабораторные эксперименты. Но после нескольких месяцев, проведённых с компьютером D-Wave, компания Google нашла его весьма полезным.

По словам Хартмута Невена, который курирует эксперименты Google, в будущем этот компьютер может существенно улучшить методику машинного обучения, при помощи которой компьютеры могут работать с огромными объёмами данных и научиться распознавать фотографии, разговорную речь, естественный язык, а однажды, может даже, смогут проявить признаки разума.

Невен, который помогал в написании исследовательской работы Google, которая детально описывала эксперименты компании, сравнивает D-Wave с самолётом, на котором братья Райт впервые пролетели в Китти Хоук в 1903 году. «Флайер» Райтов едва успел оторваться от земли, но уже возвестил о начале революции. «Их самолёт имел траекторию полёта по воздуху,- говорит он.- В этом всё дело».

Так и D-Wave решил проблемы, следуя по траектории, бросающей вызов классическим законам физики. «На самом деле траектория прошла через параллельные вселенные прямо к решению,- говорит Невен.- В буквальном смысле. Это удивительное историческое событие. В целом это сработало. Оно летит».

Что квантовые вычисления сделали для меня в последнее время?

Однако, и сообщение Невена, и доклад Google довольно сдержаны. Они совсем не такие, какими их представили некоторые популярные издания, пишущие про высокие технологии. Заголовки кричали о том, что Google доказала, что D-Wave на самом деле работает и что он в 100 миллионов раз быстрее, чем современные ПК. Но это всё преувеличение.

Google продемонстрировала, что D-Wave может существенно превзойти традиционные интегральные схемы в лишь в некоторых очень специфичных случаях, и все эти случаи пока сугубо экспериментальны. Вычислительная проблема должна быть достаточно сложной для квантовых ресурсов, чтобы иметь значение, и она должна подходить к определённой структуре D-Wave. Тем не менее, Невен верит, что если компания продолжит улучшать систему D-Wave, то он сможет сломать стереотипы машинного обучения и других реальных задач.

Другие исследователи тоже полны надежд. «Всё это весьма многообещающе,- говорит Даниэл Лидар, исследователь из университета Южной Калифорнии, который тоже работал с D-Wave.- Конечно, проект ещё не закончен, но мы уже на пути к этому». Однако, некоторые исследователи говорят, что у них нет доказательств, что машина сможет находить решения для реальных задач. «Это ничуть не лучше самого совершенного классического кода, который вы можете написать,- говорит Маттиас Тройер, профессор вычислительной физики в ETH Zürich.- Google действительно хорошо настроила проблему, чтобы дать D-Wave преимущество перед классическими алгоритмами».

Обратимся к суперпозиции

Британский физик Дэвид Дойч первым предложил идею квантового компьютера в 1985 году. Классический компьютер вроде того, которым вы пользуетесь прямо сейчас, хранит информацию в крошечных транзисторах, и каждый транзистор может удерживать лишь один «бит» данных. Если транзистор включен, то он имеет значение «1». Если выключен, то «0». Но Дойч предложил машину, которая может хранить данные в квантовой системе или «кубите». Благодаря принципу суперпозиции в квантовой механике этот кубит может хранить «0» и «1» одновременно. А два кубита могу хранить четыре значения сразу: 00, 01, 10 и 11. Добавляя всё новые и новые кубиты можно, теоретически, создать машину, которая будет более мощной, чем классический компьютер.

Но если это сложно даже понять, то ещё сложнее построить действительно работающий квантовый компьютер. Загвоздка в том, что когда вы смотрите на квантовую систему (а именно на хранящуюся в ней информацию), она декогерирует. Она превращается в один бит только с одним значением. Он больше ведёт себя как квантовая система. Вся хитрость заключается в том, чтобы обмануть эту систему, и именно это учёные пытаются сделать на протяжении десятков лет.

В 2007 году D-Wave Systems, компания в Британской Колумбии, представила коммерческую машину, которую она назвала 16-битным квантовым компьютером. С тех пор эта машина расширилась до 1000 кубитов. Но эти утверждения спорны. С одной стороны, D-Wave — это не «универсальный квантовый компьютер», что означает, что он не подходит для любых вычислений. Он предназначен для обработки «задач комбинаторной оптимизации», когда огромное количество вариантов сводится к наилучшему выбору. Решение таких проблем является частью всего, от анализа геномной последовательности до, да-да, машинного обучения, но по-прежнему неясно, может ли эта машина справляться с такими задачами лучше классических компьютеров.

Трёхмерное образное представление

Последняя модель D-Wave под названием D-Wave 2X содержит около 1000 сверхпроводящих цепей, крошечных петель, по которым течёт ток. Машина охлаждает эти цепи почти до полного нуля, и при такой температуре цепи достигают квантового состояния, при котором ток течёт по и против часовой стрелки одновременно. Затем машина использует различные алгоритмы для выполнения определённых вычислений через эти кубиты. В основном, эти алгоритмы выполняют вычисления, определяя вероятность того, что определённые цепи будут переходить в определённое состояние при повышении температуры.

Основной целью является достижение так называемого квантового отжига, который позволит шагнуть дальше классической практики под названием имитация отжига. Имитация отжига — это способ поиска математического решения. При его описании программисты используют трёхмерное образное представление. Это похоже на поиск самой низкой точки на холмистой местности. Вы ходите вверх и вниз по холмам до тех пор, пока не найдёте самую глубокую долину. Но с квантовым отжигом вы можете обнаружить её, двигаясь сквозь холмы. Ну по крайней мере, метафора именно такова.

«Классическая система может подсказать вам только один маршрут. Вам придётся идти от одной вершины к другой,- говорит Невен.- А квантовые механизмы дают вам ещё один путь к отступлению, путь сквозь холмы, сквозь этот барьер».

Какое-то время учёные сомневались, что D-Wave действительно предлагает им квантовый отжиг. Но теперь Google уверена, что так и есть. И другие согласны. «Существует отличное, достаточно сильное доказательство, что происходит именно квантовый отжиг,- говорит Лидар.- Почти ни у кого не осталось сомнений, что здесь работают настоящие квантовые эффекты и что именно они играют значимую роль в вычислениях». И в некоторых ситуациях квантовый отжиг может превзойти имитацию отжига, работающую на классическом 1-ядерном процессоре, и выполнить вычисления в 108 раз быстрее.

Чтобы это объяснить, Невен возвращается к трёхмерному образному представлению. Если у вас всего несколько небольших холмов, то квантовый отжиг будет не намного полезнее имитации. Однако, если ландшафт весьма разнообразен, эта технология может быть очень эффективной. «Когда ландшафт неровный с высокими горными хребтами, тогда квантовые ресурсы очень помогут,- говорит он.- Это зависит от ширины барьера».

Квантовые нейронные сети

Для скептиков вроде Тройера тесты Google пока не доказали то, что D-Wave может быть полезен для решения реальных задач. Но Невен говорит, что с течением времени мир будет производить всё больше онлайн-данных, а задачи по оптимизации будут усложняться так, что они будут больше подходить под структуру D-Wave. В настоящий момент сложно наполнять D-Wave такими задачами. На самом деле он хорошо работает лишь с небольшим подмножеством этих сложных задач. «Не так-то легко представить и ввести эти задачи,- говорит он.- Но это возможно». И по мере развития этой машины, делать это будет всё проще.

В частности, Невен утверждает, что машина прекрасно подойдёт для глубинного обучения, которое опирается на так называемые нейронные сети, обширные сети машин, имитирующих нейронные сети в человеческом мозге. Добавьте в эти нейронные сети достаточно изображений собаки, и они научатся её распознавать. Дайте им достаточно человеческих разговоров, и они научатся поддерживать беседу. В этом и есть цель, и Невен считает, что D-Wave является потенциальным средством её достижения. С квантовым отжигом нейронные сети потенциально смогут анализировать гораздо больше данных гораздо быстрее. «Глубинное обучение нейронной сети будет заключаться в нахождении самой низкой точки крайне неровного энергетического ландшафта».

Однако, по словам Невена, для этого потребуется система с большим количеством кубитов и связей между ними, которые позволят улучшить взаимодействие между кубитами. «Кубиты D-Wave связаны слишком свободно. Это не подходит для нейронной сети. Вам придётся соединить каждый кубит с гораздо большим числом других. Связь должна быть более плотной. Если вы сделаете кубиты плотнее, то на один шаг приблизитесь к представлению того самого неровного энергетического ландшафта».

Построение такой системы может занять годы. Но этого и следовало ожидать. Подумайте, сколько времени ушло на создание первого воздушного лайнера с момента первого полёта в Китти-Хоук. «Но готовы ли мы сесть в этот лайнер вместе с нашими семьями и багажом и полететь в какую-то другую страну? Пока нет,- говорит Невен.- Но, теоретически, это работает».

comments powered by HyperComments