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

В 1990-х потянувшиеся в Москву иностранные туристы с изумлением рассматривали у торговцев сувенирами диковинный вычислительный прибор — счеты. Из-за превратностей истории это чудо техники задержалось в нашей стране чуть дольше, чем следовало. Однако довольно быстро бухгалтерский реликт начисто исчез из обихода: электронный калькулятор оказался практичнее. Сейчас мир стоит на пороге куда более масштабного переворота — появления квантовых компьютеров. Пока и счеты, и ноутбук, и суперкомпьютеры NASA проводят вычисления по законам классической физики. Элемент квантового компьютера — кубит — использует парадоксы квантового мира, открывая новые вселенные вычислений. Если верить некоторым физикам, эти «новые вселенные» можно понимать вполне буквально. Как это работает Ячейка классического компьютера — бит — способна принимать два состояния: ноль или единица. Но широко известная история кота Шредингера учит, что в квантовом мире все не так: пресловутый кот может быть жив и мертв одновременно. Квантовая ячейка — кубит — тоже может одновременно быть и единицей, и нулем. Точнее, она находится в «суперпозиции» этих состояний. 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. 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, 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. 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. 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 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. ЕС, Америка и Китай наперегонки делают вложения в создание квантовых компьютеров. В 2017 году ЕС принял программу развития квантовых технологий с финансированием €1 млрд. Китай строит Национальную лабораторию по квантовым информационным наукам за $10 млрд. Чтобы ни в коем случае не отстать от Китая, в июле 2018 года власти США увеличили расходы на это направление: к ежегодно выделяемым с 2016 года $200 млн добавили $1,3 млрд на ближайшие пять лет. Частные компании, такие как Google и IBM, вкладывают собственные средства, создавая собственные установки и исследовательские группы. Объемы инвестиций относительно небольшие, но пока они идут на исследования и создание прототипов. Как только будет понятно, как обеспечить стабильную работу квантовых компьютеров, инвестиции в их производство вырастут на пару порядков. Эксперты полагают, что обогнать американские компании в создании универсальных квантовых компьютеров никому не удастся. Однако место в новом мире может найтись и для России, и залог тому — отечественный опыт как в квантовой технике, так и в программировании систем ИИ. В 2018 году «Росатом» пообещал создать 100-кубитовый компьютер. Тем временем Газпромбанк инвестировал $1,5 млн в Российский квантовый центр для разработки проекта по квантовому машинному обучению. РКЦ выбрал три направления в изучении квантового машинного обучения. Во-первых, искусственный интеллект оказался способен помочь непосредственно в описании сложных квантовых систем (руководитель группы Алексей Рубцов). Вторая группа (под руководством Львовского) исследует применение аналоговых машин на квантовых принципах для обучения нейронных сетей. Третье направление возглавляет Алексей Федоров, это разработка программной платформы для квантовых вычислений и реализации алгоритмов машинного обучения: в случае создания «квантового железа» потребуются инструменты, чтобы быстро и эффективно создавать приложения. По мнению Михаила Лукина, 2019 год будет годом квантового машинного обучения: «Тема полностью открыта, вся работа впереди».