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    人工智能设计出了人类无法理解的量子尝试

    来源: 时间:2021-07-19 17:18 64

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    量子物理学家马里奥・克莱恩至今还记得本身 2016 年初在维也纳的一家咖啡馆里翻阅 MELVIN 的计算成果时的情景。MELVIN 是克雷恩创建的一套机器学习算法,属于一种人工智能。它的任务是将各种标准量子尝试的基础模块进行混合和比对,借此寻找新问题的解决要领。克雷恩发明,MELVIN 简直做出了许多有趣的发明,但此中有一条却令他摸不着头脑。

    “其时我的第一反响是,‘我的措施必然出 BUG 了’,因为这个解法底子不成能存在。”MELVIN 仿佛是想通过缔造多光子的庞大纠缠态来解决问题。问题在于,克雷恩、安东・塞林格和同事们并未给 MELVIN 提供缔造这类庞大量子态所需的法则,但 MELVIN 却本身找到了解决之道。终极克雷恩意识到,这套算法发明的其实是上世纪 90 年代初设计的一套尝试布置,不过当初那套尝试要简朴得多,MELVIN 解决的问题则远比它庞大。

    “我们大白了这是怎么一回事之后,便当即对这个解法进行了归纳和泛化。”克雷恩暗示。自此之后,其他团队也开展了一些 MELVIN 设计的新尝试,以全新的要领测试量子力学的理论基础。与此同时,克雷恩从维也纳大学跳槽到了多伦多大学,和新同事一起改造了他们的机器学习算法。他们近来研发了一套名叫 THESEUS 的人工智能系统,不只计算速度比 MELVIN 快好几个数量级,而且计算成果对人类一目了然。MELVIN 的计算成果需要克雷恩和同事们花费数天、甚至数天时间去理解,但 THESEUS 的计算成果则几乎一眼自明。

    克雷恩接触到这个研究项目其实纯属偶尔。其时他和同事们想弄清,如何通过尝试缔造光子的量子纠缠态:当两个光子产生彼此感化时,便会形成“纠缠”关系,牵涉此中的两个光子都只能通过同一种量子状况进行数学描述。假如你对此中一个光子的状况进行丈量,即使两个光子远隔千里,丈量成果也能与另一个光子相吻合(因此爱因斯坦称之为“幽灵般的纠缠关系”)。

    1989 年,丹尼尔・格林伯格、迈克尔・霍恩和塞林格三名物理学家对一种名叫 GHZ(三人姓氏首字母的结合)的量子态进行了描述。GHZ 量子态涉及到四个光子,每个光子都处于 0 或 1 两种状况的叠加态上(这种量子态名叫量子比特)。在三人发表的论文中,GHZ 状况包罗四个彼此纠缠的量子比特,整个系统处于一种二维的量子叠加态中,要么为 0000,要么为 1111。假如对此中一个光子进行丈量,发明其处于状况 0 上,整个叠加态便会坍缩,其它光子的状况也是 0;测出的成果为 1 也是同理。上世纪 90 年代末,塞林格和同事们初度在尝试中不雅察看到了三个量子比特的 GHZ 态。

    克雷恩和同事们还想不雅察看到更高维度的 GHZ 态。他们想使用三个光子,每个都有三个维度,即可以处于 0、1、2 三种状况的叠加态上。这种量子态名叫“三维量子比特。克雷恩团队想寻找的等于一种三维 GHZ 态,处于 000、111 和 222 三种状况的叠加态上。这种量子态可以大大增强量子通信的安适性、以及量子计算的速度。2013 年末,研究人员花了数周时间设计尝试和开展计算,试图通过尝试缔造出所需的量子态,但每次都以掉败了结。克雷恩暗示:“我其时的确要抓狂了,为什么我们就是找不到正确的尝试设置呢?”

    为加速研究进程,克雷恩先是编写了一套计算机措施,可以按照尝试设置计算出尝试成果,然后对措施进行了升级,将光学尝试台上用来生成和操控光子的基础模块整合了进去,包孕激光、非线性光学晶体、分光器、移项器、全息图等等。这套措施将这些模块进行随机混合和匹配,组合出了海量配置,并依次开展计算、输出成果。MELVIN 就这么诞生了。“短短几小时内,这套措施就找出了我们这几位科学家耗费数月都没能找到的解决方案。”克雷恩指出,“那真是猖獗的一天,我至今都不敢相信这真的产生了。”

    接下来,他又赋予了 MELVIN 更多的聪明。每次找到一种有用的配置,MELVIN 城市将其插抄本身的“东西箱”。“这套算法会记住这些,并试着用它们来寻找更庞大的解决要领。”

    但令克雷恩在维也纳那间咖啡馆里百思不得其解的,也正是“进化后”的 MELVIN。在 MELVIN 的尝试“东西箱”中,克雷恩插手了两个晶体,每个都可以孕育产生一对处于三维纠缠态的光子。克雷恩原本以为,MELVIN 会找到一种尝试配置,能够将这两组光子组合在一起,最多到达 9 个维度。但“它其实找到了一种非常罕见的解法,纠缠水平远比其它量子态都要高得多”。

    克雷恩终极发明,MELVIN 其实使用了一种近三十年前由数支研究团队开发的技术。1991 年,罗切斯特大学的三名研究人员设计出了此中一种尝试要领。随后在 1994 年,塞林格和奥地利因斯布鲁克大学的同事们又设计出了另一种。从观点上来看,这些尝试取得的成果都是相似的,不过塞林格设计的尝试配置更简朴、更等闲理解一些。在该尝试中,先由一枚晶体生成一组光子(A 和 B),这两个光子的行进路线会穿过另一枚晶体,孕育产生光子 C 和 D。从第一枚晶体射出的光子 A 和第二枚晶体射出的光子 C 的行进路线会完全重合,城市达到同一个探测器,因此该探测器无法判定某个光子终究是来自第一枚、还是第二枚晶体。光子 B 和光子 D 也是同理。

    移相器可以转变光子的相位。假如在两枚晶体之间安排一台移相器,并不停转变移相水平,就会在探测器处造成扶植性干与干预干预或粉碎性干与干预干预。假设每枚晶体每秒可以孕育产生 1000 对光子;在孕育产生扶植性干与干预干预时,探测器每秒可接收 4000 对光子;而在孕育产生粉碎性干与干预干预时,接收到的光子数则为零,因为尽管单个晶体每秒孕育产生的光子对数为 1000,但整个系统却并未孕育产生一个光子。

    MELVIN 的解法中也包罗这样的重叠路线。令克雷恩感想猜疑的是,他的算法中只有两枚晶体。MELVIN 并未在尝试一最先就使用这两枚晶体,而是将它们放进了一台干与干预干预仪中(干与干预干预仪可以将一个光子的行进路线一分为二、再合二为一)。花了一番功夫进行研究后,他意识到,MELVIN 使用的尝试设置相称于用到了不止两枚晶体,这样一来便可孕育产生更高维度的纠缠态了。

    除了生成庞大的纠缠态之外,使用两枚以上晶体的尝试配置还可以实现塞林格在 1994 年用两枚晶体开展的尝试的“泛化”版本。克雷恩在多伦多大学的同事埃弗瑞姆・斯坦伯格对人工智能的研究成果深感震动。“就我所知,这种泛化是人类仅凭本身之力永远也想象不出、也实现不了的。”

    在此中一种泛化的尝试配置中,晶体数量为四,每枚晶体城市孕育产生一对光子,有四条通往四个探测器的重叠路径。量子干与干预干预可以形成扶植性干与干预干预,即四台探测器都能探测到光子;或是粉碎性干与干预干预,即没有一台探测器能探测到光子。

    但直至不久之前,真正开展这样的尝试都一直是一个遥远的梦想。不过本年三月,中国科技大学研究人员与克雷恩在联合发表的一篇预印论文上呈报称,本身在一枚光子芯片上搭建了完整的尝试配置,并告成开展了这项尝试。由于光子芯片的光学不变性极强,研究人员在尝试中持续收集了赶过 16 个小时的数据,而这在大规模尝试中是不成能实现的。

    在刚最先测验考试将 MELVIN 的研究成就简化和泛化时,克雷恩和同事们意识到,这种解法其实和数学中一种名叫“图”的抽象表达形式很相似。图由“极点”和“边”组成,可以用于描述物体之间的配对关系。在量子尝试中,每个光子的行进路线可以用“极点”来暗示,而每枚晶体则可以用连接两个极点的“边”来暗示。MELVIN 先是创建了这样一个图,然后开展了一系列名叫“完美匹配”的数学运算,即让每个极点仅与一条边相连。这一过程可以使终极量子态的计算大大简化,不过对人类来说仿照照旧难以理解。

    不过,MELVIN 继任者 THESEUS 的呈现转变了这一点。它可以对第一步生成的庞大图进行筛选,垂垂将边和极点的数量减少到不能再少(假如进一步减少,该尝试设置便无法孕育产生想要的量子态)。这样的图比 MELVIN 的完美匹配图简朴得多,因此更等闲被人类解读。

    澳大利亚格里菲斯大学的埃里克・加瓦尔坎迪对这些研究工作深感震撼。“这些机器学习技术真的很有意思。对人类科学家而言,有些解法看上去十分‘别致’。不过就现阶段来说,这些算法离真正具备提出新想法、缔造新观点还差得很远。不过,我相信这一天早晚会到来。尽管我们如今仍在婴儿学步,但千里之行,终归要始于足下。”

    斯坦伯格也附和这一不雅概念。“就目前来说,这些已经是绝妙的东西了。就像所有优秀的东西一样,它们已经辅佐我们实现了一些原本不成能实现之事。”