От песка к квантовым технологиям: прорыв в создании мощных квантовых компьютеров на основе кремния
Ученые совершили значительный прорыв в области квантовых вычислений, адаптировав широко используемый промышленный метод для создания крупных массивов отдельных атомов на кремниевых пластинах. Это достижение открывает новые горизонты для разработки мощных квантовых компьютеров.
Сегодня компьютеры стали неотъемлемой частью нашей жизни. Они используются в автомобилях, бытовой технике, медицинском оборудовании и многих других устройствах. Благодаря их вычислительной мощности мы решаем сложные задачи, такие как управление энергосистемами, проектирование авиационной техники, прогнозирование климатических изменений и развитие искусственного интеллекта (ИИ).
Однако все современные компьютеры работают на основе классических принципов, обрабатывая данные в виде битов — нулей и единиц. Эти методы остаются неизменными с древних времен, когда появились первые счетные устройства, такие как абак.
Почему квантовые вычисления — это будущее?
Стремительное развитие технологий ставит перед человечеством задачи, которые не под силу даже самым мощным суперкомпьютерам. Для их решения необходимы квантовые компьютеры, использующие принципы квантовой механики. Такие устройства способны революционизировать множество областей, включая разработку лекарств, обработку больших данных, обеспечение кибербезопасности, а также развитие машинного обучения и ИИ.
Основой квантовых вычислений являются кубиты — квантовые биты, которые могут находиться в состоянии суперпозиции, то есть одновременно быть и нулем, и единицей. Это свойство позволяет квантовым компьютерам выполнять вычисления, недоступные для классических систем. Например, задачи, на решение которых у суперкомпьютеров ушли бы столетия, квантовые компьютеры могут выполнить за считанные часы.
Однако для решения реальных задач, имеющих значение для общества, требуется создание мощных квантовых процессоров, сопоставимых по сложности и масштабу с современными классическими чипами. Это означает необходимость разработки архитектуры, способной поддерживать огромное количество кубитов, организованных в упорядоченные массивы.
Кремний как основа квантовых технологий
Кремний, получаемый из песка, уже давно является основным материалом для производства полупроводниковых устройств благодаря своей доступности и универсальности. Ученые активно исследуют возможности использования кремния для создания квантовых устройств, дополняя его атомами-допантами — примесями, которые изменяют свойства материала.
Ранее было доказано, что такие устройства могут быть запрограммированы для формирования кубитов. Однако главной проблемой оставалась высокая чувствительность кубитов к внешним воздействиям, что приводило к потере информации (декогеренции) и необходимости перезапуска вычислений.
Новое исследование демонстрирует, как можно создавать крупные массивы атомов-допантов на кремниевых пластинах, что открывает путь к разработке стабильных и надежных квантовых компьютеров. Уникальные свойства кремния и его допантов позволяют адаптировать существующие промышленные методы для создания кубитов, устойчивых к внешним помехам.
Прорыв в создании атомных массивов
Одним из ключевых достижений стало использование крошечных электродов на поверхности кремниевых чипов. Эти электроды позволяют точно фиксировать положение отдельных атомов, что обеспечивает высокую точность при создании атомных массивов. Более того, исследователи обнаружили, что такие массивы могут быть созданы с использованием новых элементов, таких как сурьма, висмут и германий, которые обладают уникальными свойствами, делающими их перспективными кандидатами для кубитов.
Особый интерес представляют диатомные молекулы сурьмы, которые образуют плотные пары атомов. Эти пары могут служить основой для создания множества высококачественных кубитов, управляемых с помощью единого электронного затвора. Такой подход, известный как «многокубитная операция», значительно упрощает управление квантовыми системами.
Следующие шаги
Теперь, когда ученые доказали эффективность новой методики, следующим шагом станет создание квантового процессора на основе атомных массивов. Для этого потребуется разработать схемы, позволяющие программировать и контролировать взаимодействия между кубитами.
Использование проверенных промышленных методов для создания масштабируемых атомных массивов делает кремний идеальным материалом для разработки надежных квантовых компьютеров. Это исследование не только приближает нас к эре квантовых технологий, но и подчеркивает важность кремния как ключевого элемента как для классических, так и для квантовых вычислений.
#КвантовыеТехнологии #Наука #Инновации #ИИ #Физика #ТехнологииБудущего
Революционный метод непрерывного обучения нейронных сетей
Современные нейросети достигли уровня, при котором их производительность сопоставима с человеческой в таких областях, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и моделирование сложных систем. Трансформеры, сверточные нейронные сети (CNN) и другие архитектуры уже стали стандартом для множества задач. Однако, несмотря на впечатляющие результаты, искусственные нейронные сети остаются ограниченными в своей гибкости и устойчивости по сравнению с человеческим интеллектом.
Проблемы, такие как катастрофическое забывание при обучении новым задачам, сложности с адаптацией к вторичным целям (например, разреживанию сети для уменьшения вычислительных ресурсов) и уязвимость к атакующим воздействиям (adversarial attacks), до сих пор остаются актуальными вызовами для исследователей в области машинного обучения.
Исследователями предложено решение этих проблем с помощью инновационного подхода, основанного на применении дифференциальной геометрии. Этот метод позволяет создавать более гибкие и устойчивые нейросети, которые способны адаптироваться к новым задачам без потери уже усвоенных знаний.
Основная идея: геометрия весового пространства нейросети
В традиционных подходах к обучению нейросетей используется градиентный спуск для настройки весов сети с целью минимизации функции потерь. Этот процесс приводит к нахождению одной оптимальной конфигурации весов, которая максимально эффективно решает поставленную задачу. Однако такая оптимизация часто лишает сеть гибкости: при обучении новым задачам ранее полученные знания могут быть частично или полностью утрачены.
Исследователи предлагают рассматривать пространство весов нейросети как риманово многообразие — геометрическую структуру с собственной метрикой. Метрика позволяет измерять "расстояния" между различными конфигурациями весов, основываясь не только на изменениях самих весов, но и на том, как эти изменения влияют на функциональные характеристики сети.
Ключевая идея метода — построение инвариантных функциональных путей (FIP), вдоль которых нейросеть может изменять свои веса, оставаясь функционально неизменной. Это означает, что сеть продолжает успешно выполнять ранее обученные задачи, даже если её веса модифицируются для решения новых задач.
Как это работает?
1. Формализация пространства весов
Весовое пространство сети описывается как криволинейное многообразие, на котором определяется метрика, учитывающая изменения выходных данных сети при малых изменениях весов. Это позволяет выявлять инвариантные подпространства, в которых можно изменять веса сети, не влияя на её функциональность.
2. Построение геодезических путей
Адаптация нейросети к новым задачам формализуется как движение вдоль геодезических линий в весовом пространстве. Эти линии соответствуют путям наименьшего изменения функциональности сети при модификации весов.
3. Оптимизация вторичных целей
Путём добавления дополнительных целевых функций (например, для повышения разреженности или устойчивости к атакам) можно управлять направлением движения по геодезическим путям. Это позволяет одновременно решать несколько задач: сеть продолжает выполнять основную задачу, но при этом адаптируется к новым требованиям.
Преимущества метода FIP
1. Континуальное обучение без забывания (Continual Learning)
Традиционные нейросети сталкиваются с проблемой катастрофического забывания при обучении на новых задачах: обновление весов для новых данных часто приводит к ухудшению производительности на старых задачах.
FIP позволяет нейросетям обучаться новым задачам без потери ранее приобретённых знаний. Исследователи протестировали метод на примере Vision Transformers (ViT) и модели BERT. Например, ViT успешно обучался на серии подзадач из набора CIFAR-100, достигая производительности 91.2% после пяти задач, что значительно превышает результаты традиционных методов.
2. Разреживание нейросетей (Sparsification)
Уменьшение числа ненулевых весов в сети позволяет снизить требования к памяти и вычислительным ресурсам, что критично для внедрения моделей в устройства с ограниченными ресурсами.
Метод FIP позволяет разреживать нейросети без потери качества. Например, разреживание трансформера DeIT до 40% не привело к существенному падению точности на задаче классификации изображений из ImageNet.
3. Устойчивость к атакующим воздействиям (Adversarial Robustness)
Нейросети подвержены атакам с добавлением малозаметных шумов, которые могут полностью изменить результат классификации.
С использованием FIP создаются ансамбли нейросетей, которые демонстрируют высокую устойчивость к таким атакам. Например, ансамбль из 10 нейросетей, созданных с помощью FIP, показал значительно лучшую точность на атакованных изображениях из набора CIFAR-10 по сравнению с традиционными методами.
Сравнение с другими методами
Сравнение с существующими методами адаптации нейросетей, такими как Low-Rank Adaptation (LoRA) и Elastic Weight Consolidation (EWC).
- LoRA ограничивает обновления весов, заставляя их изменяться в низкоранговых подпространствах. Хотя этот метод помогает уменьшить количество параметров для обучения, он не всегда справляется с задачей предотвращения забывания.
- EWC использует регуляризацию для защиты важных весов от изменений, но этот метод может ограничивать гибкость сети при обучении новым задачам.
Метод FIP демонстрирует лучшие результаты по сравнению с этими подходами, обеспечивая баланс между сохранением предыдущих знаний и возможностью адаптации к новым задачам.
Практическое значение и будущее развитие
Метод инвариантных функциональных путей открывает новые возможности для создания более гибких и устойчивых нейросетей. Он позволяет интегрировать несколько задач в одну модель без потери качества, снижает вычислительные затраты за счёт разреживания и повышает устойчивость к внешним воздействиям.
Возможные области применения:
- Континуальное обучение в робототехнике и автономных системах, где важно сохранять ранее усвоенные навыки при обучении новым;
- Оптимизация нейросетей для мобильных устройств и IoT с ограниченными ресурсами;
- Устойчивость к атакующим воздействиям в системах безопасности, таких как биометрическая идентификация или автономные транспортные средства.
Будущие исследования могут быть направлены на:
1. Расширение математического аппарата для работы с более сложными архитектурами нейросетей;
2. Интеграцию метода в существующие фреймворки машинного обучения, такие как PyTorch и TensorFlow;
3. Адаптацию метода для других типов данных, включая аудиосигналы и биологические последовательности.
Предложенный метод инвариантных функциональных путей (FIP), представляет собой значимый шаг вперёд в развитии гибких и устойчивых нейронных сетей. Использование дифференциальной геометрии для анализа и управления весовым пространством нейросетей открывает новые горизонты в машинном обучении, приближая искусственные системы к гибкости и адаптивности биологических нейронных сетей.
Этот подход не только демонстрирует выдающиеся результаты в различных задачах машинного обучения, но и предоставляет универсальный инструмент для решения множества мета-проблем в этой области.
Два слова против ИИ: как новый тест выявил ограничения языковых моделей
Современные большие языковые модели (Large Language Models, LLMs) демонстрируют выдающиеся способности в обработке естественного языка, решении сложных задач и даже прохождении профессиональных экзаменов. Однако остается открытым вопрос: действительно ли они понимают язык, или их успехи основаны лишь на статистической обработке текстов? Исследователи разработали Тест двух слов (Two Word Test, TWT), который позволяет объективно оценить семантические способности языковых моделей. Этот тест выявил важные ограничения LLMs, показывая, что даже самые передовые ИИ могут ошибаться в простых задачах, с которыми легко справляется человек.
Цель исследования и методология
Основная цель исследования заключалась в проверке способности языковых моделей различать осмысленные и бессмысленные сочетания слов. Для этого был разработан Тест двух слов (TWT), в котором использовались 1768 пар существительных. Эти пары были разделены на две категории:
- Осмысленные сочетания, например, baby boy (мальчик-младенец) или computer programmer (программист);
- Бессмысленные сочетания, такие как goat sky (козел небо) или meat kangaroo (мясо кенгуру).
Для проверки теста привлекли 150 человек, которые оценивали осмысленность фраз по шкале от 0 до 4. Затем тот же тест был проведен на четырех современных языковых моделях: GPT-4-turbo, GPT-3.5-turbo, Claude-3-Opus и Gemini-1-Pro-001.
Моделям предлагалось оценить осмысленность фраз в двух вариантах:
1. Шкала от 0 до 4, где 0 означало «бессмысленно», а 4 — «полностью осмысленно».
2. Бинарный тест, в котором необходимо было определить, является ли сочетание осмысленным («makes sense») или нет («nonsense»).
Результаты тестирования
1. Ошибки в оценке осмысленности
Оказалось, что языковые модели часто приписывали смысл бессмысленным фразам. Особенно это проявлялось в моделях GPT-3.5 и Gemini-1-Pro-001, которые оценивали бессмысленные сочетания так, будто они имели смысл. Claude-3-Opus показал лучший результат, но все же не достиг уровня человеческой точности.
2. Чувствительность к порядку слов
Люди легко понимают разницу между такими сочетаниями, как beach ball (пляжный мяч) и ball beach (мяч пляж). Однако языковые модели часто не различали подобные перестановки и считали их одинаково осмысленными.
3. Зависимость от частотности слов
Один из ключевых выводов исследования — языковые модели полагаются не столько на реальную семантику, сколько на частотность фраз в текстах. Если сочетание встречается в текстах, ИИ склонен считать его осмысленным, даже если оно на самом деле бессмысленно.
4. Неспособность к семантической критике
Человеческий мозг обладает встроенной способностью подвергать слова критическому осмыслению, понимая, какие сочетания имеют смысл, а какие — нет. У языковых моделей такой способности нет: они «пытаются» придать смысл даже очевидно бессмысленным сочетаниям.
Что означают эти результаты?
Это исследование ставит под сомнение утверждения о том, что LLMs приближаются к человеческому пониманию языка. Да, они могут решать сложные задачи, но их ошибки в элементарных тестах, таких как TWT, говорят о принципиальных ограничениях.
Основные выводы:
- Текущие языковые модели не обладают настоящим пониманием языка — они просто находят вероятностные связи между словами.
- Даже самые продвинутые LLMs не могут уверенно отличать осмысленные сочетания слов от бессмысленных.
- Для реального улучшения ИИ необходимо разрабатывать новые методы, которые помогут моделям лучше оценивать смысл фраз, а не просто полагаться на частотность слов.
Практическое значение исследования
Выводы исследования важны для многих сфер применения искусственного интеллекта:
- Автоматизированный перевод. Если ИИ не понимает смысл фраз, он может допускать серьезные ошибки при переводе.
- Генерация контента. Языковые модели могут создавать правдоподобные, но бессмысленные тексты.
- Поисковые системы. Если поисковый алгоритм не различает осмысленные и бессмысленные запросы, это может ухудшить релевантность результатов.
Исследователи рекомендуют осторожно относиться к утверждениям, что языковые модели достигли уровня человеческого понимания. Важно продолжать развивать тесты, подобные TWT, чтобы выявлять слабые места ИИ и совершенствовать их архитектуру.
Несмотря на впечатляющие успехи, LLMs все еще далеки от настоящего понимания языка. Тест двух слов (TWT) показал, что даже самые передовые модели делают ошибки в задачах, которые для человека кажутся очевидными. Это еще раз доказывает, что ИИ — это мощный инструмент, но не полноценная замена человеческого интеллекта.
Будущие исследования могут помочь разработать новые способы обучения языковых моделей, чтобы они лучше распознавали семантическую осмысленность и не допускали таких ошибок. Однако пока что пользователям стоит помнить о границах возможностей искусственного интеллекта и не полагаться на него без критического осмысления его ответов.
#ИИ #AI #ТестДвухСлов #AIvsHuman