博士ニートまとめ博士ニートまとめ博士を取りましたが進路が定まっておりません。将来きちんと定職に就ける保証もありません。私のような博士は多いはず。そのような場合でも生活ができるようにと考えて始めたまとめサイトです。不適切なところなどがありましたら、メニューバーのコンタクト、右カラム下側のメッセージや記事のコメント欄等に書いてお知らせください。できるだけ迅速に対処させていただきます。(25)モーニング娘。Times)紙の報道によると、カリフォルニア大学サンタバーバラ校のジョン・マルティニス教授率いるグーグルの研究チームが、初めて量子超越性を実証した。量子コンピューターは、従来の最も強力なスーパー・コンピュータでさえも不可能なタスクを実行できるということが示された瞬間だ。この主張は米国航空宇宙局(NASA)のWebサイトに投稿された論文に掲載されたが、その後、取り下げられた。MITテクノロジーレビューはグーグルにコメントを求めたが、まだ回答は得られていない。グーグルは今年に入って、米航空宇宙局(NASA)の所有するスーパーコンピューターをベンチマークとして使用し、量子超越性の実証実験をすることで合意した。フィナンシャル・タイムズ紙によると、NASAのサイトに投稿された論文では、グーグルの量子プロセッサーは、現在、最先端のスーパーコンピューターとして知られる「Summit(サミット)」で約1万年かかる計算を、3分20秒で終えたと述べられていたという。研究者たちはさらに、彼らが知る限り今回の実験は「量子プロセッサーでしか実行できない初の計算を記録する」ものだと述べていたとしている。量子コンピューターが非常に強力なのは、量子ビット(キュービット)を利用するからだ。1か0の値しか取れない従来のビットとは異なり、キュービットはその両方の値を同時に取れる。こちらの記事で説明しているような他の量子現象と併せて、従来のコンピューターでは逐次処理するしかなかった大量データの高速並行処理が可能となる。科学者らは長年にわたり、量子コンピューターが従来のコンピューターより絶対的に優れていることを実証しようと取り組んできた。量子超越性が本当に実証されたのだとしたら、それは極めて重要な出来事だ。今週、グーグルの今回の論文のニュースが報じられる前に、マサチューセッツ州ケンブリッジでMITテクノロジーレビュー主催の「EmTech(テムテック)」カンファレンスが開催された。同カンファレンスでの量子コンピューティングについての議論の中で、マサチューセッツ工科大学(MIT)の教授であり、量子物理学の専門家であるウィル・オリバーは、コンピューティングにおける量子超越性の実証を、航空業界におけるキティホークでのライト兄弟の世界初の動力有人飛行になぞらえた。量子超越性の実証により、この分野の研究はさらに弾みがつき、量子コンピューターはより早くその約束を果たせるようになるはずだと述べた。その計り知れない処理能力はやがて、新たな薬物や物質を発見したり、より効率的なサプライチェーンを生み出したり、人工知能(AI)の質を向上させたりするのを容易にするかもしれない。いうものの、今回のグーグルの量子コンピューターがどういったタスクに取り組んでいたのかは不明だ。非常に限られたものであろう。自身も量子コンピューターを研究しているIBMのダリオ・ギルは、MITテクノロジーレビューに宛てた電子メールによるコメントの中で、おそらく非常に限られた量子サンプリングの問題を中心に設計された実験であり、必ずしも量子マシンがすべての処理を牛耳っているわけではないだろうと述べ、「実のところ、量子コンピューターが従来の古典コンピューターに対して『最高位』に君臨することはないでしょう。それぞれに特有の長所がありますから、それらと協調して稼働することはあり得ます」と付け加える。多くの問題において、従来のコンピューターが今後もずっと、最適のツールであり続けるだろうということだ。量子コンピューターが主流となるにはまだまだ道は長い。量子コンピューターがエラーを起こしやすいこともよく知られているとおりだ。ほんのわずかな気温の変化や小さな振動でも、キュービットのデリケートな状態が破壊されてしまう。研究者らは構築しやすく、管理しやすく、拡張しやすいマシンの開発を続けており、そのいくつかはクラウドコンピューティングで利用できるようにもなった。さまざまな問題を処理できる量子コンピューターが広く利用されるようになるには、まだ何年も待たなければならないだろう。NEWS,ギズモード・ジャパン(記事全文は、ソースをご覧ください。)【科学(学問)ニュース+】(画像)PとNPの問題の複雑性(難易度)の相関図。time)でアッサリ解ける問題。NPは多項式時間で解け、多項式時間で答え合わせできる問題。NP完全(NP-Complete)は、その答えが見つかると、それで全NP...5分で折れた人類よ、目覚め奮起せよ。解けたというニュースが流れてこないことに痺れを切らしたのか、量子コンピュータ研究者のスコット・アーロンソン博士が先日開かれたニューメキシコ州ロスアラモス国立研究所の講演で、満場の聴衆にこう発破をかけ話題です。「P=NPを証明できた人は、まず2000億ドル(約21兆6930億円)のビットコインを盗む。・PとかNPって、どういうこと?コンピュータも所詮は問題を解く機械ですからね。機械が理解できるコードに問題を置き換えてフィードして処理させるマシン。これはアラン・チューリングがドイツの暗号エニグマを解読するマシンをつくった当初から変わっていません。問題を解くにはそれなりの時間とステップが必要で、問題が難しくなればなるほど、解く時間は長くなります。「P問題」というのは、コンピュータがある程度短時間で解ける問題全般を指します。2つの数の掛け算なんかの単純なものから、ネット閲覧みたいなややこしいタスクまで内容はさまざまあり、複雑になればなるほど、時間はかかり、処理時間は「多項式時間」のべき乗(nの2乗など)で増えていきます。nの2乗で解ける問題なら、解かせる量を2倍にすると、処理時間は2倍ではなく4倍になる、というわけです。いえ、一定時間のうちに解けるもの。答え合わせは多項式時間でスラスラ~ッとできるのに、解くのは多項式時間にはまったく間に合わない問題も数多くあります。time)」、略して「NP問題」です。身近な例でいうと、数独はNP問題。解くのは難しいけど、答え合わせはめちゃ簡単ですからね。重要な例では巨大な数の素因数分解、これもNP問題です。解くまでには(今のところ)膨大な時間がかかって、多項式時間にはとても間に合わないのに、答え合わせは一発で、単なる掛け算で終わります。実は今のメール、ウェブ、アプリなんかの暗号化技術は大体これ。破るのは難しいけど、認証(答え合わせ)は簡単、そういう鍵を生成してがっちんこブロックをかけているんですね~はい~。まとめると、P問題は現代のコンピューターが現実的に解ける問題集。Zero」に、誕生からわずか30時間で超えられてしまいました。Zeroが人間の棋譜を参考にせず、自身による強化学習で鍛錬を重ねたという点にありました。これと同じように、カリフォルニア大学アーバイン校(UCI)が生み出した深層強化学習アルゴリズム「DeepCubeA」は、人間の手助けなく、ルービックキューブをほんの一瞬で解けるようになったそうです。Intelligencehttps://www.nature.com/articles/s42256-019-0070-z6色のパネル9枚で構成された六面体の立体パズル・ルービックキューブは、慣れてくると50手程度で解くことができ、最短だと20手を切ることが可能です。UCIのピエール・バルディ教授らは、このルービックキューブを「DeepCubeA」と呼ばれる深層強化学習アルゴリズムで攻略。事前に解法を与えたり、人間を手助けをしたりすることなく、2日間かけた自己学習の結果、解決率100%、うち60.3%の事例で最短の解き方を得ることに成功しました。解くのにかかる時間は「ほんの一瞬」だとのこと。バルディ教授によると、「DeepCubeA」は解決戦略が人間の解き方と異なっており、そもそも推論形式が異なっていると考えられるとのこと。プロジェクトの究極の目標は次世代AIシステムの構築にあるとのことで、「今回のことは、大きな目標への一歩です」とバルディ教授は語っています。今回の事例は「自己学習で解法に到達した」という点がポイントの1つ。コンピューターを用いた「ルービックキューブ早解き」は相当な速度に到達しており、2018年にはマサチューセッツ工科大学のベン・カッツ氏とジャレッド・ディ・カルロ氏がわずか0.38秒での攻略に成功しています。Cloud」を用いて円周率を小数点以下約31兆4000億桁まで計算したことを発表した。2016年に記録されたこれまでの世界記録、約22兆4000億桁を9兆桁更新し、新たにギネス世界記録に登録された。Cloud上の96個のvCPU(仮想CPU)と1.4テラバイトメモリを用意してクラスタを構築。計算結果の書き込みには1ノード10テラバイトのインスタンスを24個用意し、最大170テラバイトまで利用した。計算は2018年9月22日から始め、19年1月21日に終了。約111日間計算を続け、ディスクの読み込み、書き込み量の合計はそれぞれ9ペタバイト(9000テラバイト)、7.95ペタバイトに及んだ。111日間の計算の結果、小数点以下31兆4159億2653万5897桁まで円周率を計算したという。円周率の最初の14桁である「3.1415926535897」に合わせた。以前の円周率世界記録は、16年にピーター・トルエブさんが達成した22兆4591億5771万8361桁。v3」を4個、1.25テラバイトメモリの計算リソースで約89日間かけて計算した。ID:CAP_USER驚くほどの数の企業が、実際には人工知能(AI)に投資することのないまま、AI時代の時流に乗ろうとしている。残念ながらそれは事実のようだ。ロンドンにある投資会社のMMCベンチャーズは、AIを利用していると主張するヨーロッパの企業2830社を調査した。すると、なんとそのうちの40%にもおよぶ企業が、機械学習をまったく使っていないことが判明した。機械学習はここ数年で学問的にも商業的にも急伸したAIの一分野だ。そのうちの1社、フィナンシャル・タイムズ(FT)の有料記事で取り上げられたある企業は、「AIの実装を可能にするデータや知識」を収集していると主張していた。これは大いに恥ずべきことである一方で、それほど驚くには値しない。MMCベンチャーズの報告によると、「AIに焦点を合わせた」スタートアップ企業には、平均して15%多くの資金が集まるという。AIの定義を少しばかり拡大解釈するのは、非常に魅力的な行為であるというわけだ。1つの問題点は、当然ながら、「人工知能」という言葉が、学術研究の広大な分野を指していることだ。AIは、もっとも基本的なソフトウェア自動化を指す言葉としても、アルファ碁(AlphaGo)のような高度な機械学習を指す言葉としても使えてしまう。その問題点により、企業がAIに関係していると主張し、それが事実であると投資家に信じさせる(そして恐らく社員自身もそう思い込む)ことは、はるかに簡単なこととなっている。