量子機械学習の一歩踏み出す、伊チームがパーセプトロン実装に成功［12/12］

イタリアのパヴィア大学の研究チームは、IBMの5キュービットの量子プロセッサー上にパーセプトロンを実装し、単純なパターンの初歩的な分類ができることを確認した。その後、IBMは16キュービットの量子プロセッサーをWeb上で利用できるようにしており、量子パーセプトロンの性能が飛躍的に向上するのは時間の問題だ。

コンピューティング革命超初期の1958年、米海軍海事技術本部（ONR：Office of Naval Research）は記者会見を開き、コーネル航空研究所（Cornell Aeronautical Laboratory）の心理学者フランク・ローゼンブラットが考案した装置を発表した。ローゼンブラットはこの装置をパーセプトロンと呼んだ。ニューヨーク・タイムズ紙はパーセプトロンを「将来的に歩行、会話、視覚、筆記、自己複製、自己存在の意識が可能になると（米海軍が）期待する電子計算機の萌芽」だと伝えた。

のちに、この主張は誇張だったことが分かったが、ローゼンブラットが開発した装置は、現在でも大きな可能性を秘めた人工知能分野の研究を爆発的に推し進めた。

パーセプトロンは単層ニューラル・ネットワークだ。近年、注目を集めている深層学習ネットワークはパーセプトロンが起源となっている。ローゼンブラットが考案した装置は騒ぎ立てられたほどの可能性を達成することはなかったが、パーセプトロンの流れを引き継ぐさまざまな研究には大きな期待が寄せられている。

現在、「量子コンピューティング」という新たな情報処理革命が進んでいる。ここで、興味深い問いが浮かぶ。「量子コンピューターにパーセプトロンを実装することは可能なのだろうか？可能であれば、どの程度の性能を実現できるだろうか？」

その答えとなり得るものをイタリア、パヴィア大学のフランセスコ・タッキーノの研究チームが導き出した。タッキーノの研究チームは世界で初めて量子コンピューターにパーセプトロンを実装し、単純な画像処理タスクで性能を試したのだ。

もっとも単純なモデルのパーセプトロンでは、一次元配列（数字の組み合わせ）を入力し、入力した配列に重みの一次元配列を乗算し、数字を1つ出す。出た数字がしきい値を超えると1が出力され、しきい値以下だと0が出 …

イタリアのパヴィア大学の研究チームは、IBMの5キュービットの量子プロセッサー上にパーセプトロンを実装し、単純なパターンの初歩的な分類ができることを確認した。その後、IBMは16キュービットの量子プロセッサーをWeb上で利用できるようにしており、量子パーセプトロンの性能が飛躍的に向上するのは時間の問題だ。

https://www.technologyreview.jp/s/113200/machine-learning-meet-quantum-computing/

武豊

そらラテン語は単細胞だからな。

単細胞の規模が東京ドームクラス（笑）

おお〜〜すげぇ〜〜〜！！！


んだよな？

ターミネーターなったりしねえ

かがくしゅう

始まったな。

やっちまったなー
次は20Qbitのやつでお願いします

「自己存在の意識が可能に」ってさらっと書いてるがやばいだろ
もしできれば人間が新しい生物種を生み出したも同然だぞ

終わりだな

イタリア人は何やらせてもいい加減なバカばっかりかと思ったら
こういう分野でも成果を出せるんだなあ

スカイネットは自我に目覚めた

何でも量子にすれば良いと考えてら

>>10
記事によると誇張らしいけどね

>>14
いまのコンピュータの話題は50世代先のことを考えて出資を募ってる状況。
でもまあ、AIは日本語変換の単調な履歴蓄積・分析からはかなり進歩していろんなところで実用化されてるから、AIの基礎実装が広がるのはいいことだと思う。

どの程度、量子コンピュータで高速化されたのか書いてないのね。

推論は早くはないけど、学習は問題に合わせて回路作った時点で終わってるみたいな感じ？恐ろしいな

時間の問題かぁ。
1970年代に、強いAIの実現は時間の問題、と息巻いてたのの二の舞い感甚だしい。

次は、アソシアトロンだな。

>>17
パーセプトロンの推論は一瞬だよ。
そもそも、コンピュータの演算の遅さはクロックの待ち合わせに由来している。
パーセプトロンは、理想回路として組めば、何の待ちもなく実装可能なので、
量子回路の中で連鎖的に動く設計が出来れば時間をかけることもない。

>>18
強いAIは実装も、何をする機械かというアイデアすらないものだよ。
なんか5ちゃんねるの人は好きみたいだけどね、その単語。

これ、かなりすごい話だけど。　成功したら　人間並みの意識や判断力も実装できる。ほんとならば・・・

>>12
歴史的に、数学ではかなりの功績を残してるよ。
いまも工業の世界でイタリアが一線なのは設計、
シミュレーションの考え方に長けてる学者や
エンジニアが多いから。

>>22
できないよ。
パーセプトロンが実現することがなんなのか
実感したかったら、機械学習や深層学習を
直ぐに実装できるオープンソースの実装や
クラウドサービスもあるし、サンプルデータ
つきのゼロから系の入門ガイドもあるから、
使ってみて欲しい。

空想するのと学ぶのは大違い。使ってみると
また大違いだから。個人のテストくらいなら、
本の値段以上のお金もかからないよ。

パーセプトロンの演算を1兆の1兆乗の1兆乗の1兆乗倍の速度で演算できたとしても
相互通信の経路が高速化されないかぎり、信号情報伝達と情報保持の仕組みの遅延により
単に計算が速いがレイテンシーが巨大になるだけであり。
音速を超えるロケットエンジンが１０ｍごとにある信号で停止して速度が出さない状態に近づく。

必要なものは情報を分離して区別する技術と情報を伝達するものであって、計算部分ではないのである。
莫大な計算もコンピュータアルゴリズムで最強であるワイヤードロジック、すべての答えを最初に用意する
それには適わないわけである。
量子コンピュータ関係の最大の欠陥は 量子状態を遅延せずに記憶できるメモリーと
量子状態を他の量子回路に伝達する量子配線である。
量子トンネルでも情報伝達をするかぎり遅延はする。

情報伝達は光速を超えて伝達できれば物理法則そのものの否定になるからだ。

で、量子パーセプトロンの出した結果が正解に至るのか
ちゃんと数理的に検証してんのかね？

>>23
とりあえず、イタ車が走らせて楽しいのは認める

造るのはやれるだろうけど、造ってみたら
高価いサイコロに終るよーな気がしないでもない

>>26
要するにいまプログラムで書かれてる
アルゴリズムとほぼ同じ答えが出る実装
というなら出来ることがわかった段階って
ことでしょ。

>>28
まだ量子コンピュータがどのような形で
実用的になっていくのか見えてない段階。
その段階で、パーセプトロンの実現方法を
検討したということ。

>>27
自動車工業はかなり有望。ドイツとはまで
はいかないけどね。日本で言えば、東海や
新潟で一線の工場が稼働しまくっているのが
ヨーロッパでいうドイツで、イタリアは、
トータルの技術では及ばないけど、そこで
しか出来ないことをやる工場が並ぶ大田区
みたいなもん。

繊維も未だに中国とコスト争いができる
潜在力を持っている。服飾は時期によりけり
ではあるけど、とんでもなく安いイタリア
製のシャツなんかが日本に出回ることがある。
高いのはどこでも金かけりゃできるけど、
安いのができるのは、基礎が出来ている証拠だよ。

>>1
トランスフォーマーに出てきそうな名前だな

>>29
>実用的になっていくのか見えてない段階。
そういう表現をしている研究や大学、企業、ニュース記事、どこにも無いとおもうよ
すぐに実用だみたいな雰囲気にミスリードするように仕組まれた情報操作が成されている。

ディセプティコンの実装はいつごろになりますか？

市ね、馬鹿は。

単層のニューラルネットワークの　重みづけくらいなら、いま実現してる量子コンピュータで　簡単計算可能。
不可能とかぁ　実用性がない　とかぁ　言ってるお前らの方が　異常。

深層学習と量子コンピューターの合体は、　世界各国が狙ってる目標。　実現性云々じゃない。当然の成り行き。

ところで「意識」というものはニューラルネットワーク
だけで表現できるものなのか？

>>ID:tAxYoM9b
あなたはとても詳しそうなのでもっといろいろコメント出してください。
興味深くて参考になります。

https://www.amazon.co.jp/dp/4798054321/
夢見る機械学習

この本滅茶苦茶安いけどまあまあ勉強になる
数学の復習の章もあるので勉強しつつゆっくりと

>>33
論理計算としてじゃなく、量子演算でできふことがポイント。
量子演算はクロックを消費しない。

>>36
この本のamazonでの評価

5つ星のうち1.0なんとなく興味がある人が入手して失敗する類の本だと思います。
2018年6月15日
形式: 単行本
初めてのプログラム言語としてのpython&初めての機械学習独習用として購入しました。が、正直余りおすすめできないです。
pythonだけなら他にもっと良い本ありそうだし、機械学習だけでも他にもっと良い本ありそう。まず数学セクションでの誤植は凄いです。
誤植が無いところを探す方が難しいかも。もちろん高校程度の知識があれば直ぐに誤りに気付きますが、逆にそれならこのセクション不要です。
ってことは、読んで有害（未知の人にはミスリードがかえって混乱）or読んでも（既知ゆえ）無益。
本に沿って写経することでプログラムを書くという感覚は養えるかな、という面はありますが、その程度ならフリーwebページで良い気もします。

いちいち細かいことに躓かず、検索することなしに写経し、よし、やり遂げた！という満足感を得ることならできると思います。

そもそも機械学習というものの概念を知りたいとか、pythonという言語を知りたい、という人には勧められません。

ここまでネガなレビューするなら、じゃあ何が良いのさ、ということになるとは思いますが、さまよい始めの一冊だったのでむしろ誰かおすすめ教えてください。

写経ならもっといい本があるよ。
AIの原理とサンプルプログラムとその導入方法を並べたできる系の本は結構真面目に「いまのAIとAIに期待されてるもの」を説明してる本が多い。

https://www.amazon.co.jp/dp/4897979927/
演習しない人にはなんの価値もないけど