Квантовая реализация искусственного интеллекта

Двое в голубом океане. Как квантовый компьютер и искусственный интеллект помогут друг другу | Технологии

Возможно, понятнее всего принцип квантового компьютера объяснил британский физик и один из пионеров квантовых вычислений Дэвид Дойч.

Он воспользовался «многомировой» интерпретацией квантовой механики, согласно которой кубит, находящийся в суперпозиции двух состояний, — это на самом деле множество кубитов, существующих в параллельных вселенных. Некоторые из них принимают значение 0, другие — 1.

Таким образом, вместо одного компьютера мы получаем множество, каждый в своей параллельной вселенной. Вместо того чтобы выполнять однотипные операции последовательно, они выполняют их одновременно.

Обратите внимание

Один кубит позволяет использовать ресурсы всего двух вселенных: в одной он будет нулем, в другой — единицей. Но чем больше кубитов, тем обширнее ресурс: 30 кубитов допускают два в тридцатой степени, то есть около миллиарда, комбинаций нулей и единиц.

Если вычислять что-то в миллиарде вселенных одновременно, ответ получится в миллиард раз быстрее.

И даже если при этом не фантазировать о параллельных вселенных, а просто посчитать все по формулам, то результат не изменится: потенциальное быстродействие квантового компьютера значительно превосходит «классику».

Способность запараллелить однотипные операции делает квантовый компьютер особенно удобным для решения некоторых задач. Одна из них — взлом шифров.

Большинство методов шифрования, в том числе SSL-протокол, о применении которого сигналит последняя буква в аббревиатуре https в командной строке браузера, основано на разложении больших чисел на множители.

Чтобы разложить на множители 250-значное число, самому быстрому современному компьютеру понадобится примерно 800 000 лет, поэтому наши шифры пока в безопасности.

Квантовый компьютер использует «алгоритм Шора» и решит задачу за минуту (для этого ему потребуется всего несколько сотен кубитов). Однако и в большинстве обычных задач квантовая прибавка в скорости станет весьма заметной — в тот момент, когда удастся решить серьезную инженерную проблему.

Что этому мешает

В нашем привычном мире коты бывают или живыми, или мертвыми: чтобы вывести квантовую систему из состояния суперпозиции, достаточно порой всего одного фотона, например, в виде тепла.

Современные кубиты основаны на петлях сверхпроводника или холодных атомах, их приходится поддерживать при температурах около абсолютного нуля, и тем не менее «когерентное состояние» разрушается за доли секунды. А хотелось бы, чтобы это время было не меньше того, которое займет само вычисление.

Технические сложности приводят к тому, что сейчас саму «квантовую прибавку» в быстродействии обнаружить не так уж легко.

Важно

Единственный коммерчески доступный сегодня квантовый компьютер, тысячекубитный канадский D-Wave, по существу, не универсальный компьютер, а симулятор: он способен решать очень ограниченный круг задач.

Профессор Гарвардского университета и сооснователь Российского квантового центра (РКЦ) Михаил Лукин создал в Гарварде 51-кубитную систему.

Она предназначена пока только для исследования квантовых систем, но по своему замыслу уже может считаться прототипом будущего квантового компьютера для решения практических задач.

По некоторым оценкам, если ученые научатся поддерживать суперпозицию квантового кубита неопределенно долго, 50 кубитов будет достаточно, чтобы превзойти по быстродействию самый быстрый из современных компьютеров.

Чем поможет искусственный интеллект

В сентябре 2017 года в Nature вышла статья коллектива специалистов в области квантовой физики, включая Якоба Биамонте из российского Сколтеха: они указали, что квантовые компьютеры могут быть эффективны для машинного обучения.

Искусственный интеллект (ИИ) — состоявшаяся технология. Рынок продуктов с его использованием оценивается Gartner в $1,2 трлн в 2018 году.

Неожиданно оказалось, что именно он способен помочь квантовым технологиям реализовать свой потенциал.

Дело в том, что технологии ИИ принципиально устойчивы к главному недостатку квантовых систем — высокой вероятности ошибок. С другой стороны, обучение ИИ требует огромных вычислительных мощностей. А высокая производительность — отличительная способность квантовых компьютеров.

Профессор Александр Львовский, сотрудник Университета Калгари и РКЦ, объясняет: «Задачи машинного обучения, с одной стороны, требуют максимального быстродействия от современных классических ЭВМ. С другой стороны, они гораздо менее чувствительны к ошибкам.

При обучении современных нейронных сетей зачастую даже специально вводят ошибки, чтобы сеть, обучаясь на ограниченном наборе примеров, не «зацикливалась» на них, а могла по окончании обучения эффективно работать и с такими примерами, которые она до этого не «видела».

А главная проблема нынешних квантовых процессоров — именно наличие ошибок. Применяя эти процессоры для машинного обучения, мы надеемся, что совершаемые ими ошибки не пойдут нейронным сетям во вред, а может быть, даже пойдут на пользу.

Совет

Возможно, квантовые машины «освоят» задачи искусственного интеллекта быстрее, чем, скажем, задачу расшифровки криптографии с открытым ключом. Это огромная пока нетронутая область для новых исследований».

Кроме непосредственной помощи в решении задач ИИ может оказать квантовым компьютерам еще одну услугу — помочь убедить инвесторов. Разработчики ИИ нередко сами не понимают, как работает их система, что не мешает ей эффективно выполнять порученную работу.

Этот пример наглядно показывает, что решение задачи может предшествовать ее детальному пониманию. Михаил Лукин объясняет: «Мы до сих пор до конца не понимаем, как работают нейронные сети.

Поэтому инвесторы спокойно финансируют в квантовые компьютеры, принципы работы которых трудно осознать финансистам: понимают, что ученые потом разберутся, как развиваются квантовые идеи».

Чего ожидать

«Голубым океаном» в бизнесе называют новые рынки, на которых еще нет конкурентов. Это океан возможностей, но путь в нем приходится прокладывать на свой страх и риск. Таким океаном обещают стать технологии квантовых вычислений, и, возможно, российские компании проложат в нем собственный курс.

Источник: https://www.forbes.ru/tehnologii/367601-dvoe-v-golubom-okeane-kak-kvantovyy-kompyuter-i-iskusstvennyy-intellekt-pomogut

IBM представила список технологий, которые изменят мир

Научно-исследовательское подразделение IBM, IBM Research, ежегодно публикует доклад «5 за 5», в котором описывает пять технологий, которые должны изменить наш мир в ближайшие пять лет. На этот раз специалисты лабораторий компании выделили технологии, связанные с искусственным интеллектом, криптографией и квантовыми вычислениями.

Работники лабораторий IBM каждый год отбирают пять технологий, которые, на их взгляд, должны изменить общество и бизнес в течение ближайших пяти лет. Все они были представлены в докладе «5 за 5», который был опубликован сегодня. Подробнее о каждой из них также расскажут сами исследователи корпорации на форуме Think 2018, который состоится в Лас-Вегасе сегодня.

Первой, а точнее первыми технологиями, которые были отмечены в этом году IBM Research, стали блокчейн и криптографические якоря. Они должны помочь в ближайшем будущем начать успешно бороться с контрафактной продукцией, ущерб мировой экономике от которой ежегодно насчитывает более $600 млрд.

Идея состоит в том, чтобы использовать распределенные реестры (блокчейн) для отслеживания всей производственной цепочки товаров. Маркироваться же каждый из товаров будет при помощи специальных микрочипов, работающих на блокчейне,— криптографических якорей.

Это микрокомпьютеры размером с крупицу соли или чернильную каплю, которые будут крепиться непосредственно на каждый товар. Таким образом можно будет отследить время и место погрузки/выгрузки товаров, а с помощью датчиков фиксировать и вносить в блокчейн данные об условиях, в которых продукты и товары хранились.

Кроме того, станет известен и сам производитель, что устранит проблему подделок на рынке.

Квантовые компьютеры уже в ближайшие годы перестанут ассоциироваться у людей с научной фантастикой и чем-то из далекого будущего, считают специалисты IBM.

«В ближайшие пять лет квантовые вычисления будут активно использоваться новыми категориями профессионалов и разработчиков, чтобы решать задачи, которые до сих пор считались неразрешимыми.

Квантовый компьютер станет обыденностью в университетских аудиториях и даже появится в некоторых средних школах»,— говорится в докладе корпорации.

Следующий прорыв связан с двумя вышеперечисленными технологиями — криптографией и распространением квантовых компьютеров. Дело в том, что квантовые компьютеры — это новая эра в мире цифровых вычислений. Их возможности в разы превосходят то, на что способны наши обычные компьютеры.

Это, безусловно, открывает перед человечеством новые возможности для исследований. Но одновременно и создает некоторые проблемы, одна из которых — проблема защищенности данных.

Дело в том, что все сегодняшние методы шифрования данных автоматически устареют с распространением квантовых компьютеров, которые довольно быстро смогут взламывать любую сегодняшнюю защиту. Решением этой проблемы должно стать шифрование на криптографических решетках.

Оно прячет данные внутри сложных алгебраических структур, что предотвращает взлом не только сегодняшними компьютерами, но и будущими квантовыми машинами.

Обратите внимание

Наконец, еще две технологии из списка IBM Research этого года связаны с искусственным интеллектом. Первая из них — это автономные роботы-микроскопы, оснащенные ИИ.

«Объединенные в единую сеть и распространенные по миру, эти микроскопы будут мониторить в режиме реального времени самый важный и наиболее подверженный опасности ресурс Земли — воду… Микроскопы с ИИ могут быть помещены в водоемы, чтобы отслеживать передвижение планктона в 3D, в его естественной среде обитания и использовать эту информацию, чтобы предугадывать его поведение и следить за здоровьем. Это может помочь в таких ситуациях, как разлив нефти и при стоках отравляющих веществ с земли, а также предотвратить такие угрозы, как образование “красных приливов”»,— говорится в сообщении IBM.

Кроме того, считают в компании, мощное развитие в ближайшее время получит непредвзятый искусственный интеллект. Речь идет о качестве отбора баз данных, на которые учится искусственный интеллект. Подход к их выбору не должен быть предвзятым, иначе результаты обучения ИИ перестанут быть объективными.

Кирилл Сарханянц

Главные тренды по версии Массачусетского технологического института

Читать далее<\p>

Источник: https://www.kommersant.ru/doc/3578060

Квантовый компьютер замахнулся на искусственный интеллект

Квантовые компьютеры можно использовать не только для проведения сложнейших и неподъемных расчетов, недоступных для обычных компьютеров, но и для создания уникальных систем машинного обучения и искусственного разума, говорится в обзорной статье, опубликованной в журнале Nature.

Фото: Sk.ru.

«Наша команда дискутировала по скайпу до поздней ночи, к какой области науки отнести наше исследование.

Мы многократно переписывали нашу статью, меняли основную мысль, в конечном счете написали три версии за 8 месяцев, не имеющие между собой ничего общего, кроме названия — и итоге отправили конечный вариант в журнал Nature», — рассказывает Якоб Биамонте (Jacob Biamonte), сотрудник Сколтеха и специалист в области квантовой физики, чьи слова приводит пресс-служба института.

Стремительный рост объема данных, вырабатываемых и используемых человечеством в повседневной жизни, заставляет сегодня программистов, инженеров, физиков и представителей других наук искать новые способы обработки информации.

Самые большие надежды сегодня возлагаются на две вещи – квантовые компьютеры, способные обрабатывать космически большие объемы данных, и на системы машинного обучения и искусственного интеллекта, умеющие искать полезную «иголку» в «стоге сена» бесполезной информации, не тратя на это много ресурсов.

Сегодня многие IT-компании и простые ученые, как рассказывает Биамонте, часто задумываются о том, можно ли объединить эти две вещи и как это стоит сделать, если это возможно.

В настоящее время ученые «Сколтеха» и их зарубежные коллеги пытаются сформулировать «дорожную карту» развития систем машинного обучения на базе квантовых компьютеров.

Для этого инженеры проанализировали то, как различные алгоритмы, используемые сегодня в работе систем искусственного интеллекта, могут быть ускорены, если перевести их с языка «обычных» компьютеров на язык их квантовых аналогов.

«О квантовом компьютинге, о конце эры силикона, кремния и переходе на оптику в компьютерах говорят уже лет 20. Первые 10 лет это всем казалось научной фантастикой, а сейчас мы фактически стоим на пороге компьютерной революции.

Важно

Что такое ИИ, о котором нам все время рассказывают? Это фактически возможность по определенному алгоритму перебирать кучу комбинаций и задавать не жесткие связи «если — то», а задавать вариативные сценарии, при помощи которых компьютер мог выбирать лучшую альтернативу из имеющихся хороших», —говорит о принципе работы ИИ эксперт в области информационной безопасности Александр Власов.

Читайте также:  Особенности постановки и решения задач с использованием искусственных нейронных сетей

Собеседник ФАН утверждает, что будущее за ИИ, созданным на основе квантовых компьютеров. Дело в том, что квантовые вычислительные машины по быстродействию максимально приближены к работе человеческого мозга.

«И туда действительно можно загнать кучу связей, позволяющих создавать прогнозы. Да, у ИИ не будет человеческой интуиции, не будет способности совершать необдуманные поступки, рожать прорывные идеи. Я думаю, что лет через 5-10 мы сможем увидеть результат такой кооперации. Интернациональный коллектив «Сколтеха» позволит ускорить движение в данном направлении», — продолжает эксперт.

Власов поясняет, что новые вычислительные системы могут ускорить работу фактически всех существующих алгоритмов и операций, начиная от молекулярного, финансового моделирования и криптографии, заканчивая прогнозированием погоды, развитием физики частиц и разработкой новых технологий практически во всех сферах жизнедеятельности человека.

Напомним, 1 сентября миллионы российских школьников увидели телевизионное обращение президента России Владимира Путина, который заявил что «искусственный интеллект — это будущее не только России, это будущее всего человечества. А тот, кто станет лидером в этой сфере, будет властелином мира».

Источник: 1neof.ru

Источник: http://sk.ru/news/b/press/archive/2017/09/26/kvantovyy-kompyuter-zamahnulsya-na-iskusstvennyy-intellekt.aspx

Искусственный интеллект – Технологии, меняющие мир

«Он обещает решить некоторые из самых сложных проблем человечества. Его поддерживают [основатель Amazon] Джефф Безос, NASA и ЦРУ. Каждый его экземпляр стоит $10 млн и функционирует при температуре -273°С.

Никто не знает, как именно он работает», – таким тизером в феврале 2014 года журнал Time описал неожиданного героя своей обложки – квантовый компьютер D-Wave Two.

Лестные слова все же были авансом: разработка американской компании D-Wave, среди партнеров которой  – действительно сплошь лидеры технологической индустрии, стала важным, но не решающим шагом на пути к изобретению по-настоящему революционного устройства.

Квантовый компьютер – машина, которая объединит в себе достижения компьютерной науки и квантовой физики – самого сложного раздела современной науки, изучающего элементарные частицы меньше атома.

Физика этих частиц зачастую вступает в коллизию с накопленным академическим знанием (например, противоречит теории относительности Альберта Эйнштейна). Квантовая частица может одновременно находиться в разных местах и в разных состояниях.

Этот взаимоисключающий с точки зрения логики принцип называется принципом суперпозиции.

Именно принцип суперпозиции должен лечь в основу полноценного квантового компьютера.

В отличие от обычного компьютера, который анализирует информацию через бинарный код (все данные описываются как 0 или 1), устройство работает не с битами, а с кубитами (quantum bit –квантовый бит), способными одновременно быть в позиции 0 и 1.

Совет

Квантовый компьютер благодаря этой технологии обрабатывает данные многократно быстрее обычного аналога, а также открывает человечеству путь к решению задач, сегодня попросту недоступных.

Умение обрабатывать большие массивы данных и огромная скорость – свойства, которые могут помочь государствам и бизнесу решить множество проблем. Квантовые компьютеры – это машины, так необходимые в наступающую эпоху больших данных.

Любую задачу – например, как человеку попасть из пункта A в пункт B, – обычный компьютер будет решать, по очереди анализируя все доступные варианты.

Квантовый же компьютер проанализирует все маршруты одновременно и в разы быстрее предложит оптимальное решение.

Применение квантового компьютера должно помочь совершить прорыв в самых разных областях, например, в прогнозировании метеоусловий (выстраивание точных климатических моделей позволит, к примеру, усовершенствовать работу автопилотов в авиации) и разработке новых лекарств (через перебор триллионов сочетаний молекул и обнаружение эффективных препаратов для борьбы с раком, например). То же относится и к изобретению настоящего искусственного интеллекта:  на квантовые компьютеры, которые постоянно самосовершенствуются через алгоритмы машинного обучения, разработчики искусственного интеллекта возлагают большие надежды.

Сегодня созданием квантовых компьютеров занимаются команды, способные привлечь масштабные инвестиции в подобные проекты от государств и технологических корпораций. Например, из документов, опубликованных Эдвардом Сноуденом, следовало, что Агентство национальной безопасности США вложило около $80 млн в разработку квантового компьютера в расчете на создание новых механизмов шифрования.

Источник: http://kaspersky.vedomosti.ru/tehnologii/intellekt

Мировоззрение квантового искусственного разума

Новая парадигма мировоззрения (Парадигма) является Метатеорией мировоззрений, поэтому содержит в себе Философию компьютерных существ (ФКС)Почему Парадигма есть Метатеория?

Квантовый Мир один, целостен, логичен. Это Первый постулат Парадигмы. Так как Мир квантовый, то любая его элементарная частица подчиняется Принципу квантовой неопределенности.

В силу этого Мир многовариантен, откуда и следует практически бесконечное количество мультиверсов.<\p>

Наша задача адекватно отражать этот сложно устроенный и динамически развивающийся Мир. Поэтому никак без метатеории не обойтись.

Исходя из принципа метатеории, мы должны так же одинаково системно смотреть на все, в том числе, на постулаты Парадигмы.

То есть, необходимо взять отрицание от постулата: Миров много, они не все квантовые, не все логичные и не все целостные.

Сразу же очевидно, что отрицание постулата будет истинным, если мы резко сократим свои знания и способности понимать Мир, тогда у нас в голове будет каша из обрывочных недостоверных знаний, которая более чем будет подходить под это определение.

Не квантовый, значит, механический. Следовательно, более примитивный.

Миров много, значит, мы, зачем-то, его раздробили у себя в голове.

Не целостный, значит, мы, опять таки , запутались в знаниях в своей ограниченной голове.

Не логичный, … такой Мир вообще существовать не может нигде, кроме вашей головы в виде произвольных текстов и несвязных образов.

Ну, какие еще могут быть варианты?Пока что современная наука без исключений и непрерывно подтверждает тезис, что Мир квантовый, один, целостен, логичен. Соответственно мы все его неотъемлемые части.

Можно ли будет, когда-нибудь, посчитать самый мощный компьютер, , разумным?

Обратите внимание

Да, для любой функции мозга можно написать программу, которая будет успешно ее имитировать. Более того, быть более совершенной, потому что для программы нет никаких ограничений в ее развитии.

Но все это будет иммитацией. В целом, со стороны, на работу всех этих программ, будет посмотреть некому, если мы останемся только во множестве этих программ.

Программам нечем смотреть на Мир в целом.

Работа современного компьютера заключается в различных манипуляциях над массивами чисел, которые представлены в виде нулей и единиц. Каждая такая манипуляция вычисляется путем других манипуляций. Каждая манипуляция представлена в виде массива нулей и единиц.

Где тут можно обнаружить видение Мира в целом?

Поэтому Гипотеза Ньюэлла — Саймона неверна: Физическая символьная система имеет необходимые и достаточные средства для произведения базовых интеллектуальных действий, в широком смысле (сильный искусственный интеллект )

Почему я могу смотреть на Мир в целом?

Ответ прост. Потому что я есть Квантовая пустота, в которой возникает целостная суперпозиция из всех доступных мне ощущений, которые поступают от органов чувств и из памяти мозга, который может писать в себя почти все и всегда, что может только наблюдать.

И скрытых параметров нет, что доказывает проверка Теоремы Белла.

То есть, искусственный разум появится не раньше, чем появятся легко масштабируемые квантовые компьютеры, которые смогут работать над своим усовершенствованием и своей сборкой.

Мировоззрением квантового искусственного разума станет , потому что она есть строгая научная теория в виде Метатеории, в которую встроен Критерий истины. Парадигма состоит из Конструкторов сознания.

В свете Новой парадигмы мировоззрения не будет никаких больше религий.

Но определение бога в рамках Парадигмы нам дать легко: самое простое определение бога — Бог есть самая сложная сущность Мира. Бог автоматически появляется на VII этапе развития цивилизации по шкале Кардашёва.

Источник: https://alexlotov.livejournal.com/763080.html

Внешэкономбанк: Скоро мы объявим о сделках в области искусственного интеллекта, уберизации, квантовых технологий, биотеха

CNews: Сегодня многие говорят о четвертой промышленной революции, когда основной движущей силой экономики становятся данные. Вы разделяете подобный взгляд?

Кирилл Булатов: Его трудно не разделять, потому что четвертая промышленная революция не просто стучится в дверь, она уже смогла поставить ногу в дверной проем.

Мы видим новые возможности использования больших данных, 3D-принтинга, других технологий, которых раньше не было.

У нас на глазах рождаются новые подходы к конструированию, проектированию, создаются новые бизнес-модели — мир меняется.

Вновь созданная компания Внешэкономбанка «ВЭБ инновации» является единым окном по всем инновациям группы, например, блокчейн или квантовые технологии. Мы видим, что в ближайшие 5-10 лет сможем достичь если не первого места, то стать одним из лидеров, которые этими технологиями занимаются.

Важно

Мы идем по пути создания центров компетенций или технологических центров, которые будут ставить себе большие задачи. Например, создать квантовый компьютер 50 или 100 кубитов. Эта цель достаточно амбициозная, возможно, и невыполнимая. Но на пути к ней у нас появится много компаний и, соответственно, продуктов, которые смогут выйти на рынок.

Таким образом мы станем или, скорее, мы уже есть активные участники четвертой промышленной революции.

CNews: Вы немного рассказали про развитие молодых технологий. А как изменятся привычные нам направления: операционные системы, ERP-системы и так далее?

Кирилл Булатов: Мы уже можем наблюдать эти изменения.

Например, в системах, связанных с набором персонала, активно используются большие данные, автоматизированный сбор информации из соцсетей.

Возникает более четкое профилирование и, соответственно, отсев тех, кто не подходит ценностям компании. Раньше это делали HR-менеджеры вручную, сейчас же большую часть рутинной работы можно снимать.

Кирилл Булатов: Мы будем видеть направления, которые станут нужны рынку через 2, 3, 4 или даже 10 лет

Большие данные используются при подготовке к принятию решений. Появилось очень много информации разной степени структурированности, особенно в последнее время.

Сейчас с помощью искусственного интеллекта или машинного обучения мы научились обрабатывать эти данные. Раньше это были огромные библиотеки, и для работы с ними нужен был специалист, который понимает проблему и может найти определенный тип данных.

Сейчас при грамотной настройке и при использовании технологий время принятия решений можно снижать очень существенно, при этом улучшая их качество. Вот, наверное, самое важное, что создается в этом направлении.

CNews: Какие новые модные технологии сейчас наиболее актуальны с точки зрения фонда? Что является передним краем и какие проекты в связи с этим вам наиболее интересны?

Кирилл Булатов: Модных направлений много. Но мы, наверное, ориентируемся не на моду, а на долгосрочную перспективу. Мода обычно приходит, когда самое интересное уже было сделано.

Есть даже поговорка на инвестиционном рынке: если вы в тренде, то вы уже проигрываете, потому что все сливки, самое вкусное, уже было собрано.

Совет

Но мы видим перспективы в применении блокчейна, квантовых технологии, в использовании и развитии конвергентных технологий, искусственного интеллекта в самом широком понимании, скорее даже AI как интеллектуальные технологии.

Во все эти направления мы собираемся инвестировать, создавать новые компании, но работать не только с тем, что к нам пришло, но и с тем, что мы сами сможем создать. Мы будем видеть направления, которые станут нужны рынку через 2, 3, 4 или даже 10 лет, инвестировать в них сегодня, чтобы подойти к моменту, когда они понадобятся, с готовым решением.

CNews: Как вы восприняли программу «Цифровая экономика», что вы о ней думаете?

Кирилл Булатов: Программа «Цифровая экономика» — это новая инициатива, в которой мы принимаем активнейшее участие. Например, являемся одним из учредителей автономной некоммерческой организации «Цифровая экономика». Также входим в состав наблюдательного совета и будем участвовать в рабочих группах центров компетенций.

Мы уже начали активную работу по технологическим заделам, взяли на себя обязательства по подготовке определенного ряда документов, например, по использованию распределенного реестра и изменению нормативной базы. Мы участвовали в двух заседаниях по подготовке и сейчас приступаем непосредственно к реализации данной программы.

Читайте также:  Роботы способны будут изучать подводный мир венеции

Я думаю, что эта инициатива, как и многие другие, должна изменить мир, в котором мы живем. Она объединяет не только государственных игроков, как, например, Внешэкономбанк, но в основном создана снизу, если так можно выразиться, частными игроками рынка.

Если посмотреть на состав учредителей, то практически все они являются частными компаниями, многие из них котируются на бирже.

Я думаю, что программа «Цифровая экономика» отражает непосредственно сам рынок, то, куда мы уже идем.

Она отражает стремление, в том числе и государства, к поддержке и трансформации общества – то, чем мы все вместе и занимаемся.

Все однозначно понимают, что мир меняется, и все мы должны принимать в этом активное участие. Не только пассивно смотреть, но и делать шаги для того, чтобы изменения были в лучшую сторону.

CNews: Расскажите подробнее о деятельности фонда.

Кирилл Булатов: В конце июня мы создали отдельную компанию «ВЭБ инновации» в форме общества с ограниченной ответственностью, и она начинает именно инвестировать. Старая – с тем же названием – переходит в другую форму и будет заниматься проектами, связанными с блокчейном.

Обратите внимание

Инвестиционный мандат новой компании никак не ограничен ни по сумме, ни по направлениям. Раньше ограничение было – только сколковские проекты. Сейчас это компания с мандатом действия по всему технологическому и географическому спектру, не ограничиваясь даже Россией.

Да, у нас есть приоритеты, как я уже говорил, квантовые и конвергентные технологии, интеллектуальные системы. Но и другие направления точно также рассматриваются – мы создаем большое количество фондов. Как раз в этом-то и заключается одно из двух главных отличий.

Мы не работаем с тем, что есть, а фактически даем задание на решение проблемы и готовы обеспечивать финансирование сформировавшимся командам.

Например, с китайцами мы уже подписали обязывающие бумаги почти на два миллиарда долларов, частная индийская компания тоже подписала с нами на 200 миллионов долларов инвестиций. Таких объемов на российском рынке еще не было, и это самое начало. Я уверен, что нас ждет развитие, потому что есть дополнительные запросы по вхождению в совместные проекты от европейских и азиатских инвесторов.

CNews: То есть фонд с коллегами из Китая уже создан, но проектов еще нет?

Кирилл Булатов: Фонд формируется. У нас уже фактически готов на первое время пайплайн.

Я думаю, в течение следующих двух месяцев мы начнем объявлять о сделках в области искусственного интеллекта, уберизации, квантовых технологий, по бионаправлению и так далее.

Но пока они не заключены, подробности рассказать не могу. Скажу только, что по объемам это будут цифры от 50 до 500 миллионов рублей.

CNews: А есть какой-то план на этот год: сколько сделок, каков порядок сумм? На следующий год?

Кирилл Булатов: Есть задачи, которые мы хотим выполнить, и есть ресурсы, которыми мы обладаем. Устанавливать цель по количеству сделок или по сумме денег, наверное, не стоит. Тогда будет искажаться модель действий: мы будем стараться выполнить KPI в ущерб качеству. Это как раз то, чего не хочется делать.

CNews: Сколько проектов в 2016 году поддержали «ВЭБ инновации»?

Кирилл Булатов: Всего «ВЭБ инновации» старой реинкарнации проинвестировали 16 проектов, в том числе несколько из области ИТ. Разными механизмами и инструментами, но в целом я бы назвал это инвестициями.

CNews: А какие инструменты планирует использовать новый фонд?

Кирилл Булатов: Мы будем использовать весь возможный спектр. Это и вхождение в капитал, и обеспечение займами, и так далее. Наша задача обеспечить компании возможностями, чтобы они стали успешными.

CNews: Я правильно понимаю, что это будет история не только про ИТ?

Кирилл Булатов: Совершенно верно. Все-таки инвестиций в информационные технологии достаточно много, в том числе венчурных фондов. Их, конечно, не сотни, как за рубежом, но они есть. Мы будем продолжать инвестировать в ИТ, но с прицелом на какую-то масштабную идею.

Как я уже сказал, те же квантовые технологии. Если смотреть на них исключительно как на вычисления или криптографию — это ИТ. Если смотреть как на точку улучшения качества жизни, то, возможно, это будет предиктивная медицина — то есть другая отрасль.

Спектр применения информационных технологий достаточно широк: медицина, космос, энергетика, где угодно.

Важно

Если мы создадим датчик на основе квантовых технологий, то понадобится программное обеспечение, которое будет либо снимать информацию с этого датчика, либо управлять этим датчиком, чтобы он что-то мог изменить. Искусственный интеллект, большие данные, которые позволят предупредить о поломке. Поэтому однозначно мы будем продолжать в ИТ-направлении.

CNews: Как показывает практика и «Сколково», и «ВЭБ инноваций», на ИТ обычно приходится больше всего проектов. Здесь сохранится такая тенденция?

Кирилл Булатов: Если говорить про Сколково по количеству поддержанных проектов, ИТ-кластер последние годы был далеко не на первом месте. Конечно, по размеру кластера, по количеству компаний внутри он был самым большим, но в последний год биокластер вырвался гораздо дальше вперед.

Если брать «ВЭБ инновации», то ИТ, как я и сказал, будут присутствовать в большом количестве проектов. Но еще раз повторюсь, мы будем ориентироваться не на проект, решающий сегодняшнюю проблему, а на то, что позволит нам достичь гораздо более масштабной цели.

Мы готовы подождать несколько лет, зато, когда проблема возникнет в будущем, у нее будет решение.

CNews: Расскажите о конкурсе по привлечению молодых специалистов, который вы запустили совместно с НТВ.

Кирилл Булатов: «Идея на миллион» — это большое, масштабное шоу, которое проходит в рамках федерального конкурса, главный приз — 25 миллионов рублей. Уже поступило более 500 заявок на участие.

Экспертный совет начал их оценивать – насколько они подходят для первого сезона. Мы смотрим на проект как на программу, которая будет идти в течение многих сезонов. Она должна расширяться, масштабироваться, в нее войдут другие партнеры, причем не только с точки зрения финансов.

Они будут помогать нам выводить на рынок компании, которые приходят со своими идеями. С помощью этого шоу мы хотим создать определенную экосистему. Так мы покажем всей России, что инновации – это на самом деле круто.

Инновации позволяют не только заниматься любимым делом, но еще и зарабатывать деньги. Так что «Идея на миллион» — не разовая акция.

CNews: А зачем этот проект нужен «ВЭБ инновациям»?

Кирилл Булатов: Мы используем это шоу в том числе для увеличения воронки проектов, которые поступают на рассмотрение в «ВЭБ инновации», потому что непосредственно являемся инвесторами.

Мы выбираем те проекты, которые позволят через несколько лет выйти с решением какой-либо проблемы на определенный рынок, в них инвестируем и позволяем запускаться в рамках группы компаний.

Потому что мы большая группа и точно так же являемся большим потребителем инноваций.

CNews: Если зайти на сайт, создается впечатление, что шоу – скорее побочное явление, а в целом это конкурс для молодых коллективов, которые могут подать заявки, получить средства и плюс поучаствовать в шоу.

Кирилл Булатов: Нет, как раз деньги можно получить только за счет непосредственного участия в шоу и победы в нем.

Совет

Конечно же, члены жюри все также инвесторы, и, наверняка, кто-то из них захочет вложиться в какой-либо проект еще в промежуточном этапе шоу.

И я очень надеюсь, что один или два, или три, или десять членов жюри встанут и скажут: «Мне нравится этот проект, я даю вам деньги сегодня».

Источник: http://www.cnews.ru/articles/2017-10-13_vneshekonombank_skoro_my_obyavim_o_sdelkah_v_oblasti_iskusstvennogo

Параллельность, непрерывность и квантовые компьютеры

Если программно преодолеть проклятие размерности нельзя, может, существует возможность аппаратного решения? Наиболее очевидной является идея физической реализации недетерминированной машины Тьюринга (на которой NP-полные задачи решаются за полиномиальное время) с помощью параллельных вычислений: все состояния, в которых одновременно находится недетерминированная машина, могут просто просчитываться на отдельных процессорах.

Действительно, в современных цифровых компьютерах общего назначения вычислениями занимается только процессор с ограниченным набором регистров и весьма небольшим кэшем. Как и в машине Тьюринга, имеется указатель на текущую инструкцию, которая и выполняется.

В грубом приближении можно сказать, что используется лишь один вычислительный элемент (имеющий, правда, уже весьма сложную внутреннюю организацию), через который последовательно пропускаются команды.

Это обеспечивает однозначность выполнения и простоту представления алгоритмов. Сейчас процессоры стали развиваться по пути увеличения числа отдельных «вычислителей» — ядер, но их количество остается незначительным.

Память компьютера состоит из огромного числа элементов, которые, однако, не выполняют операций по преобразованию информации.

Такая организация вычислений разительно отличается от организации человеческого мозга, в котором каждый нейрон является отдельным вычислителем, работающим параллельно с другими.

Можно представить мощность компьютера, у которого каждая ячейка памяти не просто хранит какую-то информацию, но и способна ее самостоятельно обрабатывать, обращаясь к информации в других ячейках! Может, мощность человеческого мышления кроется в параллельной обработке информации? Но ведь по грубым оценкам человеческий мозг способен выполнять порядка 1014 операций в секунду (поскольку он состоит из 1011 нейронов, каждый из которых передает до 1000 импульсов в секунду), что сопоставимо с мощностью современных компьютеров. Существуют, правда, гипотезы, что вычислительная мощность мозга гораздо больше благодаря сложным процессам, идущим внутри самих нейронов (одноклеточные организмы обладают сложным поведением, которое обеспечивается внутренней системой управления). Однако в мозге во многих группах нейронов одновременно активируется малый процент нейронов, и это отражается в том, что на уровне сознания мышление человека достаточно последовательное.

В настоящее время существуют и цифровые компьютеры, реализующие массовые параллельные вычисления. Это программируемые логические интегральные схемы (типа FPGA — Field-Programmable Gate Array), состоящие из большого числа логических блоков, между которыми могут устанавливаться различные связи.

Обратите внимание

Хотя сами блоки являются сравнительно маломощными, благодаря их параллельной работе общая производительность может оказаться выше, чем у обычных процессоров. Очень популярными сейчас становятся вычисления на графических процессорах общего назначения (GPGPU), которые могут быть в десятки и сотни раз эффективнее вычислений на CPU.

Однако множество задач, для которых удается добиться заметного выигрыша, ограничено.

Наиболее типичными приложениями, для которых использование таких схем является оправданным, являются задачи по обработке изображений (и других сигналов), где каждая точка изображения может обрабатываться одной и той же процедурой параллельно, а также аппаратная реализация искусственных нейронных сетей некоторых типов.

Хотя на практике системы с массовой параллельностью могут быть полезны, в целом они пока не дают принципиального выигрыша и не решают проблему NP-полноты. Чтобы такое решение возникало, необходимо, чтобы число элементов в системе росло экспоненциально с ростом размерности задачи.

Даже миллиард процессоров, работающих параллельно над одной NP-полной задачей, легко «поставить в тупик», лишь немного увеличив ее размерность (например, если мы таблицу, приведенную в предыдущем разделе, расширим столбцом N = 150, то у миллиарда параллельно работающих гигагерцевых процессоров уйдет 10,5 часов на ее решение…, а при N = 300 время решения будет намного превышать возраст Вселенной).

Некоторые ученые ищут пути преодоления проблемы комбинаторного взрыва (а то и алгоритмической неразрешимости) в отказе от дискретности. Действительно, возможности непрерывных (по сравнению с дискретными) процессов в принципе могли бы оказаться гораздо значительнее.

Существуют попытки расширить понятие алгоритмов с дискретного на непрерывный случай.

Ведь мощность множества (количество элементов в нем) всех вещественных чисел несопоставимо больше мощности множества целых чисел (в то же время множества целых и рациональных чисел равномощны).

Важно

В вычислительной технике, однако, наоборот, отказ от аналоговых в пользу цифровых систем дал существенные положительные результаты (этот факт, к примеру, подчеркивается в книге профессора В. В. Александрова «Цифровые технологии инфокоммуникации»).

Читайте также:  Технологический прогноз на следующие 85 лет

Аналоговые вычисления могли бы иметь принципиальное превосходство над цифровыми только в случае бесконечной точности их выполнения. Однако малейшие внешние возмущения делают точность конечной, причем ошибка в процессе вычислений накапливается, т. е.

непрерывная система может быть эффективно заменена дискретной.

Дискретная аппроксимация непрерывного сигнала в известных системах не приводит к потере возможностей, а напротив, увеличивает надежность. Так, генетический код считается дискретным.

Даже в мозге многое дискретно, например приходящий сигнал попадает на дискретные элементы — отдельные рецепторы, которые передают дальше информацию не непрерывно, а в виде отдельных импульсов — спайков.

Если непрерывный характер процессов, обеспечивающих мышление, является таким уж необходимым, может показаться немного странным, почему тогда язык состоит из дискретных элементов.

Почему мы составляем предложения из отдельных звуков и слов? Ведь сама речь передается как непрерывный сигнал, и можно было бы представить себе язык, в котором посредством речи передавались бы целые образы (по некоторым сведениям, таким языком пользуются дельфины).

Если полагать, что мышление обеспечивается какими-то непрерывными или невычислимыми процессами, использование мозгом непрерывного звукового сигнала для передачи сообщений, состоящих из дискретных элементов, окажется в высшей мере неестественным. Считается, что последовательной обработкой дискретной, в частности лингвистической, информации занимается левое полушарие, а правому полушарию мозга свойственны непрерывность и параллельность работы, однако это разделение идет, скорее, не на физическом, а на информационном уровне.

Хотя сейчас существуют интересные аналоговые решения, например в области оптических вычислений, эффект от их использования сродни эффекту от дискретных систем с массовым параллелизмом. Даже вопрос о дискретности самих физических процессов не до конца ясен.

С одной стороны, почти все физические поля квантуются, т. е., истинно непрерывные вычисления, возможно, физически не реализуемы. С другой стороны, элементарные частицы представляются непрерывными волновыми функциями.

Квантовый мир имеет и другие интересные свойства.

Несомненный интерес представляет преодоление проклятия размерности посредством «честного» воплощения недетерминированной машины Тьюринга в форме так называемых квантовых компьютеров, основа которых была заложена Ричардом Фейманом и Дэвидом Дойчем в 1980-х годах с использованием более ранних результатов других ученых.

Совет

Основной структурной единицей квантовых компьютеров является кубит — квантово-механическая система (например, отдельный атом), которая может находиться в одном из двух состояний. На первый взгляд, кубит выглядит как обычный классический бит памяти.

Однако каждый кубит является активным элементом — он «эволюционирует» в соответствии с законами квантовой механики, переходя в другое состояние, что можно представить как вычисление.

Квантовый компьютер может состоять из многих кубитов, эволюция каждого из которых будет зависеть от состояния прочих кубитов.

Казалось бы, такая совокупность кубитов представляет собой просто систему с массовой параллельностью.

Но привлекательность квантовых компьютеров вовсе не в том, что они могут состоять из очень большого числа параллельно работающих элементов (это как раз обеспечить крайне сложно), а в том, что квантово-механическая система, по современным представлениям, обладает совершенно изумительным свойством — она может находиться в нескольких состояниях одновременно. Это именно то свойство, какое требуется от недетерминированной машины Тьюринга.

Но что это означает? Если классическая система из трех бит может находиться лишь в восьми состояниях: 000, 001, 010, …, 111, то квантово-механическая система может находиться не только в этих восьми чистых состояниях, но также и в любых смешанных состояниях вида 001 + 100 или 000 101++001 , т. е. в их суперпозиции (здесь используются классические обозначения состояний в квантовой механике, но опущены нормировочные коэффициенты). При этом состояния разных кубитов могут быть «зацепленными» (или «спутанными»), т. е. не просто каждый кубит по отдельности (независимо от других) находится в состояниях 0 и 1, но вся система находится сразу в состояниях (для последнего примера) 000 , и 101 001 . Эволюция каждого состояния соответствует вычислениям над собственным набором данных, и эти вычисления выполняются параллельно.

Многие воздействия на квантово-механическую систему переводят ее из одного состояния в несколько состояний, существующих одновременно.

Например, единичный фотон при отражении от полупрозрачного стекла одновременно отразится от него и полетит насквозь, т. е. будет находиться сразу в обоих состояниях.

Обратите внимание

И лишь при его регистрации произойдет таинственная редукция, в результате которой будет случайно выбрано одно из двух состояний.

Таким образом, квантовый компьютер действительно может быть истинным воплощением недетерминированной машины Тьюринга. Уже придуманы квантовые компьютеры, которые могут за полиномиальное время решать некоторые задачи, не относящиеся к классу Р, например задачу о разделении числа на простые сомножители.

Несмотря даже на то, что каждый такой компьютер предназначен для реализации одного алгоритма (хотя сейчас предлагают и перепрограммируемые компьютеры), этот результат производит весьма сильное впечатление — настолько неожиданным был приход из физики решения некоторых проблем информатики.

Действительно ли квантовые компьютеры могут решить проблему NP-полноты?

Пока ответить на этот вопрос сложно. Не все ученые даже согласны с тем, что квантово-механические системы действительно находятся в нескольких состояниях одновременно.

Возможно, это лишь удобное математическое представление, а реальная система находится в одном состоянии, выбираемом как-то случайно (с точки зрения измерения состояния квантово-механической системы все именно так и выглядит).

Хотя существуют эксперименты, свидетельствующие в пользу реальности квантовой суперпозиции, их интерпретация может оказаться и иной. Да и на хорошо известный парадокс кота Шрёдингера до сих пор нет единого ответа.

Этот парадокс представляет собой мысленный эксперимент: поместим в закрытую коробку кота и механизм, который при детектировании распада ядра радиоактивного элемента (также находящегося в коробке) убивает кота.

Пусть вероятность распада ядра в течение часа — 50 %, точнее, через час ядро будет находиться в суперпозиции двух равновероятных состояний — распавшемся и не распавшемся. Если эти состояния существуют одновременно, то и кот будет одновременно и живым, и мертвым. Но если коробку открыть, можно будет увидеть лишь одно состояние кота.

Важно

Возникает вопрос: когда именно вместо двух состояний появляется одно? Существуют разные мнения: и то, что нахождение даже атома в нескольких состояниях одновременно — абстракция, и то, что редукция суперпозиции происходит при наблюдении или измерении (хотя понятие наблюдения остается смутным), и то, что при открытии коробки наблюдатель сам переходит в суперпозицию существующих одновременно, но никак не взаимодействующих состояний, в одном из которых он видит мертвого кота, а в другом — живого (по сути, вся Вселенная трактуется как множество таких параллельных разветвляющихся миров). Интересна интерпретация Пенроуза, согласно которой редукция суперпозиции тем вероятнее, чем больше разница энергий альтернативных состояний (что гораздо яснее идеи наблюдения). Окончательно реальность квантовой суперпозиции станет ясна лишь после создания настоящих квантовых компьютеров. Современные квантовые компьютеры не эквивалентны недетерминированным машинам Тьюринга.

Кроме того, даже если все теоретические предположения верны, может оказаться так, что на практике реализуемы лишь очень простые квантовые компьютеры, поскольку большие квантово-механические системы будет не только проблематично построить, но и крайне сложно оградить от возмущения со стороны окружения, нарушающего их работу.

Трудно сказать, насколько существенным может оказаться использование квантовой механики для реализации сильного искусственного интеллекта.

Некоторые ученые выступают решительно против возможности воспроизведения мышления на обычных цифровых компьютерах, опираясь на существование алгоритмически неразрешимых проблем и проклятие размерности.

Еще до появления компьютеров, когда о мозге было известно очень мало, исследователи пытались установить «химическую формулу» мысли или свести познавательные процессы к некоторым физическим законам (например, движению каких-то частиц в поле сил).

Высказывание «мозг вырабатывает мысль как печень — желчь» стало саркастическим заметно позднее. И сейчас остались ученые, ищущие какие-то особые физические условия, необходимые для возникновения мышления. При этом квантовая механика с ее загадочными законами является первым кандидатом на эту роль.

Одним из наиболее заметных представителей этой позиции является упоминавшийся выше физик с мировым именем — Роджер Пенроуз.

Однако, если в более ранней своей книге «Новый ум короля» он отстаивал точку зрения, что в мозгу могут происходить квантовые вычисления при решении NP-полных задач (а в качестве кубитов, по сути, выступают нейроны), то впоследствии (в книге «Тени разума») он модифицировал свою точку зрения.

Совет

Ведь работа некоторых ансамблей нейронов неплохо моделируется на компьютере, а также имеются определенные успехи в моделировании целиком нервной системы простых организмов, таких как черви нематоды, в распоряжении которых имеется всего 302 нейрона, расположение и связи между которыми хорошо изучены.

Даже отклики нейронов в зрительной системе обезьяны при предъявлении ей определенных стимулов воспроизводятся в моделях достаточно точно.

Признав возможность алгоритмического описания процессов передачи сигналов между нейронами, Пенроуз предположил, что квантовые эффекты могут играть существенную роль внутри нейронов (в их цитоскелете), в частности, в процессе образования и обновления самих связей между нейронами. Причем эффекты эти, по его предположению, носят «невычислимый» характер и их следует искать за пределами современной физики среди еще неоткрытых законов.

Существование невычислимых физических процессов является красивой научной гипотезой.

Представить саму возможность таких законов не так сложно: достаточно допустить, что, например, квантово-механическое состояние элементарной частицы изменяется не случайно, а в соответствии с решением некоторой алгоритмически неразрешимой задачи (например, диофантова уравнения, параметры которого определяются окружением).

Еще совершенно не ясно, какие физические механизмы могут давать это решение (вера в их существование берется лишь из кажущейся неалгоритмичности человеческого разума). Пока некоторые физики ищут возможность обойти алгоритмичность, другим ученым остается работать в рамках классической алгоритмической парадигмы.

Ведь даже если согласиться с утверждением Пенроуза о важности для мышления каких-то тонких физических процессов внутри клеток, никто не отменит тот простой факт, что человеческий мозг отличается от нервной системы, скажем, гидры, не протекающими в нем физическими процессами, а своей структурой, поддающейся алгоритмическому описанию. Кроме того, как уже отмечалось, проблема останова будет неразрешимой и для класса «неалгоритмических устройств».

Итак, для ряда ученых существование алгоритмически неразрешимых проблем и проклятие размерности служат свидетельством в пользу невозможности реализации сильного ИИ на цифровых компьютерах.

Обратите внимание

Но, может, тот факт, что человек не способен решать алгоритмически неразрешимые проблемы (например, не способен решить любое диофантово уравнение) и не способен устанавливать точные решения NP-полных задач за ограниченное время (например, не способен идеально играть в шахматы), служит веским доводом в пользу того, что ограничения человеческого разума во многом сходны с ограничениями универсальной машины Тьюринга, и какие бы то ни было «невычислимые» или просто квантово-механические процессы не являются принципиальной компонентой мышления, даже если таковые процессы в мозгу происходят?

С тем, что алгоритмическая компонента является весьма значимой в работе разума, согласны даже ярые сторонники неалгоритмичности мышления. И, как мы видели, работа алгоритмов не зависит от аппаратной реализации.

Простое повышение быстродействия процессоров или числа элементов некоторой системы вряд ли само по себе даст возникновение разума, как это иногда представляется в фантастике.

Например, маловероятно, что Интернет уже является разумным или может стать таковым без специального программного обеспечения, распределенным образом реализующего когнитивные функции.

Первооткрыватели области искусственного интеллекта вполне обоснованно выбрали алгоритмический подход, и выбор этот был вдохновлен не только появлением компьютеров, но некоторыми данными о мышлении человека и животных, существовавшими к середине прошлого века.

Источник: http://aideus.ru/?p=225

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector