Квантовые технологии
Квантовые схемы для логических выводов: новый подход к искусственному интеллекту
Автор: Денис Аветисян
В статье представлена модель квантовых схем для логических выводов (QCRM), предлагающая принципиально новый способ представления и выполнения логических операций на основе законов квантовой механики.
Предлагаемый подход рассматривает логический вывод как унитарную эволюцию квантовых амплитуд, открывая возможности для создания более эффективных и интерпретируемых систем искусственного интеллекта.
Традиционные системы логического вывода часто сталкиваются с ограничениями при обработке сложных и неоднозначных данных. В данной работе, посвященной ‘Quantum Circuit Reasoning Models: A Variational Framework for Differentiable Logical Inference’, предложена принципиально новая архитектура, рассматривающая логический вывод как унитарную эволюцию квантовых амплитуд. Разработанная модель, использующая вариационные квантовые схемы, позволяет кодировать логические правила в виде преобразований над кубитными состояниями, обеспечивая физически интерпретируемый подход к решению задач логического вывода. Способна ли данная парадигма открыть новые горизонты в области искусственного интеллекта и превзойти возможности классических систем рассуждений?
За пределами классической логики: к квантивному познанию
Ранние попытки создания искусственного интеллекта, такие как программа «Logic Theorist» 1956 года, продемонстрировали способность решать формальные логические задачи. Однако, несмотря на эти успехи, оказалось, что классическая логика испытывает значительные трудности при моделировании человеческого мышления, особенно в ситуациях, требующих учета контекста и разрешения неоднозначности. Человеческий разум оперирует не только с формальными правилами, но и с неявными знаниями, предшествующим опытом и текущей ситуацией, что делает процесс рассуждений гораздо более гибким и адаптивным, чем это может быть реализовано в рамках строгой логики. В частности, программам, основанным на классической логике, сложно справиться с нечеткими или противоречивыми данными, а также с задачами, требующими интуитивного понимания и здравого смысла, что указывает на необходимость поиска альтернативных подходов к моделированию когнитивных процессов.
Человеческое познание часто демонстрирует отклонения от законов классической вероятности, что указывает на необходимость рассмотрения альтернативных, неклассических математических моделей. Исследования показывают, что люди не всегда соблюдают аксиомы вероятностного вывода, например, закон полной вероятности или правило Байеса, особенно в ситуациях, связанных с неопределенностью и субъективными оценками. Вместо этого, когнитивные процессы часто демонстрируют эффекты, такие как нарушение доминирования, нарушение независимости и нарушение транзитивности предпочтений. Эти явления предполагают, что структура человеческого мышления может быть лучше описана с помощью таких математических инструментов, как квантовая вероятность, где состояния описываются векторами в гильбертовом пространстве, а вероятности вычисляются с использованием операторов. Такой подход позволяет объяснить, как люди могут одновременно придерживаться противоречивых убеждений или выбирать варианты, которые не максимизируют ожидаемую полезность, предлагая новый взгляд на природу рациональности и принятия решений.
Ограничения классических моделей когнитивных процессов обуславливают необходимость поиска альтернативных математических аппаратов, способных адекватно отразить сложность человеческого мышления. Традиционные подходы, основанные на булевой логике и теории вероятностей, зачастую оказываются неспособными объяснить такие явления, как контекстуальная зависимость суждений, нарушения аксиом вероятности и эвристическое принятие решений. В связи с этим, исследователи обращаются к таким областям математики, как квантовая механика и теория категорий, в надежде найти более точные и гибкие инструменты для моделирования когнитивных процессов. Применение квантовых принципов, например, позволяет учитывать суперпозицию состояний и интерференцию альтернатив, что может объяснить неоднозначность восприятия и способность человека одновременно рассматривать различные возможности. Подобный подход открывает перспективы для создания более реалистичных и эффективных моделей искусственного интеллекта, способных к более сложному и адаптивному поведению, приближенному к человеческому.
Квантовые основы: принципы и явления
В основе квантовых вычислений лежат принципы суперпозиции и запутанности, обеспечивающие экспоненциальное увеличение объёма информации, доступной для представления. В то время как классический бит может находиться только в состоянии 0 или 1, кубит, благодаря суперпозиции, может одновременно представлять комбинацию этих состояний. Математически это описывается как линейная комбинация: , где и — комплексные числа, определяющие вероятность измерения кубита в состоянии |0⟩ или |1⟩ соответственно. Запутанность, в свою очередь, позволяет установить корреляцию между двумя или более кубитами, так что состояние одного мгновенно влияет на состояние другого, независимо от расстояния между ними. n кубитов, находящихся в запутанном состоянии, могут одновременно представлять различных состояний, что обеспечивает экспоненциальный рост вычислительных возможностей по сравнению с классическими системами.
Интерференция в квантовой механике представляет собой явление, при котором вероятности различных состояний складываются, приводя к усилению вероятности благоприятных исходов и подавлению вероятности неблагоприятных. Этот процесс аналогичен волновым явлениям, где амплитуды волн складываются, создавая конструктивную или деструктивную интерференцию. В контексте квантовых вычислений, интерференция позволяет алгоритмам эффективно исследовать множество возможностей одновременно, усиливая вероятность получения правильного результата и подавляя вероятность получения неверных. Математически, вероятность амплитуды состояния описывается комплексным числом, и именно сложение этих амплитуд определяет интерференционную картину. В результате, вероятности различных состояний комбинируются таким образом, что желаемый результат становится более вероятным, чем если бы вычисления производились классическим способом.
Измерение в квантовой механике представляет собой процесс, в результате которого квантовая система переходит из состояния суперпозиции, характеризующегося вероятностным распределением возможных состояний, в одно определенное состояние. Этот переход, известный как коллапс волновой функции, происходит при взаимодействии системы с измерительным прибором или наблюдателем. До момента измерения система существует во всех возможных состояниях одновременно, описываемых функцией . Измерение, по сути, является актом получения информации о системе, что приводит к разрешению неопределенности и фиксации конкретного значения измеряемой величины. Вероятность получения конкретного результата определяется квадратом амплитуды соответствующего состояния в исходной волновой функции.
Квантовое логическое обоснование: новая парадигма вычислений
Модель квантового логического вывода (Quantum Circuit Reasoning Model) представляет собой новый подход к решению задач логического вывода, рассматривая процесс рассуждений как квантовый динамический процесс. В основе модели лежит использование параметризованных квантовых схем для осуществления вывода, где параметры схемы кодируют входные данные и влияют на эволюцию квантового состояния. Данный подход позволяет исследовать пространство решений, используя принципы квантовой механики, и в отличие от классических методов, потенциально обеспечивает более эффективное решение сложных задач, требующих анализа большого количества взаимосвязанных переменных. В нашей работе подробно описана архитектура и функциональность данной модели, а также представлены результаты ее применения к конкретным задачам логического вывода.
Модель кваннического вывода использует унитарную эволюцию для исследования пространства решений, рассматривая процесс вывода как динамическое изменение квантового состояния. Унитарные преобразования, представленные квантовыми логическими вентилями, позволяют системе последовательно переходить от одного состояния к другому, сохраняя норму вектора состояния. Для установления взаимосвязей между переменными и представления сложных зависимостей используются запутывающие вентили (entangling gates), создающие квантовую запутанность между кубитами. Запутанность позволяет эффективно кодировать и обрабатывать информацию о корреляциях, что критически важно для решения задач, требующих учета взаимосвязей между переменными в пространстве решений.
В основе предлагаемого подхода лежит использование фазовых штрафов (phase penalties) для обеспечения соблюдения ограничений и направления квантовой схемы к допустимым решениям. Эти штрафы реализуются путем добавления фазовых сдвигов к амплитудам состояний, нарушающих заданные условия, что эффективно снижает вероятность их появления в конечном результате измерения. Параллельно, классический энкодер выполняет преобразование входных данных в параметры, определяющие начальное состояние и структуру квантовой схемы. Этот процесс включает в себя отображение каждой входной переменной в один или несколько параметров, управляющих углами поворота в квантовых гейтах, таким образом, кодируя информацию о задаче непосредственно в квантовую систему и позволяя ей исследовать пространство решений, направляемое фазовыми штрафами и параметрами, полученными от классического энкодера.
Вариационные квантовые алгоритмы: от теории к практике
Вариационные квантовые схемы (ВКC) являются основой многих современных квантовых алгоритмов, обеспечивая эффективное исследование сложных пространств решений. В отличие от фиксированных квантовых схем, ВКС содержат параметры, которые оптимизируются классическим компьютером. Эта гибридная структура позволяет использовать преимущества как квантовых, так и классических вычислений. ВКC строятся из параметризованных квантовых вентилей, где значения параметров определяют преобразование квантового состояния. Эффективность исследования пространства решений обеспечивается за счет возможности адаптации схемы к конкретной задаче посредством оптимизации этих параметров, что позволяет находить приближенные решения сложных задач, недоступных для классических алгоритмов.
Алгоритмы, такие как Вариационный Квантовый Решатель Собственных Значений (Variational Quantum Eigensolver, VQE) и Квантовый Приближенный Алгоритм Оптимизации (Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA), демонстрируют возможности вариационных квантовых схем (VQC) в решении задач оптимизации и нахождении собственных значений. VQE применяется для определения основного состояния молекулярных систем, что важно в квантовой химии, путем минимизации энергии Гамильтониана. QAOA, в свою очередь, предназначен для решения комбинаторных задач оптимизации, таких как задача коммивояжера или MaxCut, путем приближенного поиска оптимального решения. Оба алгоритма используют гибридный подход, сочетая квантовые вычисления для оценки ожидаемых значений с классической оптимизацией параметров схемы для минимизации целевой функции, например, энергии или стоимости.
Процесс оптимизации в вариационных квантовых алгоритмах основан на вычислении математического ожидания () некоторого оператора и минимизации функции потерь, определяющей качество решения. Вычисление градиентов функции потерь по параметрам квантовой схемы является ключевым этапом, и для эффективной реализации часто используется правило сдвига параметров (Parameter-Shift Rule). Это правило позволяет вычислить градиенты, выполняя всего два квантовых вычисления с небольшими сдвигами параметров схемы, что значительно снижает вычислительные затраты по сравнению с прямым вычислением производных.
Квантовое будущее вычислений и познания
Видение Ричарда Фейнмана о моделировании квантовых систем на квантовых устройствах стало основой для разработки квантовых алгоритмов, способных решать задачи, недоступные для классических компьютеров. Фейнман предположил, что квантовые системы можно эффективно моделировать, используя другие квантовые системы, что открывает путь к решению сложных проблем в химии, физике материалов и других областях. Этот подход привел к созданию таких алгоритмов, как алгоритм Шора для факторизации больших чисел и алгоритм Гровера для поиска в несортированных базах данных, которые демонстрируют экспоненциальное ускорение по сравнению с лучшими известными классическими алгоритмами. Разработка и совершенствование этих алгоритмов продолжается, и они представляют собой ключевой элемент в стремлении к созданию квантовых компьютеров, способных решать задачи, которые сегодня кажутся невозможными.
Квантовое моделирование представляет собой перспективный подход, способный кардинально изменить облик таких дисциплин, как материаловедение, разработка лекарств и искусственный интеллект. В материаловедении, оно позволяет рассчитывать свойства сложных материалов с беспрецедентной точностью, предсказывая их поведение на атомном уровне и открывая путь к созданию новых материалов с заданными характеристиками. В фармацевтике, квантовое моделирование позволяет моделировать взаимодействие молекул лекарственных препаратов с биологическими мишенями, значительно ускоряя процесс разработки новых лекарств и повышая их эффективность. В области искусственного интеллекта, квантовое моделирование может способствовать созданию более мощных и эффективных алгоритмов машинного обучения, способных решать задачи, непосильные для классических компьютеров, например, оптимизацию сложных систем или распознавание образов с высокой точностью. Эта технология, используя принципы квантовой механики, позволяет моделировать квантовые системы, которые недоступны для классического моделирования, открывая новые горизонты в науке и технологиях.
Схождение квантовых вычислений и когнитивных наук открывает захватывающие перспективы для понимания человеческого разума. Исследования в этой области предполагают, что принципы квантовой механики, такие как суперпозиция и запутанность, могут играть ключевую роль в когнитивных процессах, таких как принятие решений, память и обучение. Если эта гипотеза подтвердится, станет возможным создание принципиально новых моделей искусственного интеллекта, способных к более сложному и гибкому мышлению, превосходящему возможности классических алгоритмов. Подобные машины смогут не только обрабатывать огромные объемы данных, но и адаптироваться к новым ситуациям, находить креативные решения и даже проявлять признаки интуиции, что приблизит их к человеческому уровню интеллекта. В конечном итоге, объединение этих дисциплин может не только расширить наши знания о мозге, но и привести к созданию действительно разумных машин.
Представленная работа демонстрирует смелый подход к решению задач логического вывода, рассматривая их не как последовательность дедуктивных шагов, а как эволюцию квантовых амплитуд. Этот метод, названный Quantum Circuit Reasoning Model (QCRM), позволяет взглянуть на процесс рассуждений под новым углом, используя принципы квантовой механики. Как отмечает Ричард Фейнман: «Я не понимаю, как что-то может существовать, если я не могу построить модель, чтобы объяснить, как оно работает». Данное исследование, по сути, и есть попытка построить такую модель, демонстрируя, что хаос квантовых вычислений может породить понимание логических связей быстрее, чем традиционные, строго определенные алгоритмы. Использование квантовой запутанности и интерференции в QCRM открывает перспективы для создания систем рассуждений, превосходящих возможности классических вычислений, особенно в задачах, требующих обработки неопределенности и неполной информации.
Что дальше?
Представленная модель кваннического логического вывода (QCRM) — это не просто ещё один алгоритм, а попытка взглянуть на саму структуру логики под иным углом. Реальность, как открытый исходный код, всё ещё ждёт своего полного прочтения, и QCRM предлагает новый инструмент для декомпиляции принципов рассуждений. Однако, следует признать, что текущая реализация — лишь первый, грубый эскиз. Основная проблема заключается в масштабируемости: перенос этой модели на сложные, многоступенчатые логические задачи требует значительного увеличения вычислительных ресурсов и оптимизации квантовых схем.
Дальнейшие исследования неизбежно приведут к изучению гибридных архитектур, где квантовые вычисления будут отвечать за наиболее критичные этапы логического вывода, а классические алгоритмы — за обработку данных и управление потоком информации. Интересным направлением представляется исследование возможности использования принципов запутанности и интерференции для моделирования вероятностных рассуждений и нечёткой логики. И, конечно, необходимо понять, насколько хорошо эта модель согласуется с существующими формальными системами логики и насколько эффективно она может решать задачи, недоступные традиционным алгоритмам.
В конечном итоге, успех QCRM будет зависеть от способности преодолеть ограничения текущего аппаратного обеспечения и разработать эффективные методы кодирования знаний в квантовые состояния. Это не просто инженерная задача, а, скорее, философский вызов: взломать код реальности, чтобы понять, как она работает, и использовать это знание для создания действительно разумных систем.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.07871.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Статья также опубликована на личном сайте автора.