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Nature:目前而言人类是新的超级计算机,但是未来呢?

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  9. 量子速度限制

来源:生物谷 2016-04-19 21:12

人类和机器之间存在持续地竞争。但是我们还没有完全被打败---人类技能在一些领域仍然更加优越。
2016年4月19日/生物谷BIOON/--哲学家勒内•笛卡儿关于是什么让人类独一无二的名言开始听起来有些空洞。“我认为---因此我很快过时”似乎更加合适。当一台计算机在下棋时经常击败我们,而且在没有GPS的帮助下,我们几乎不能够导航,我们在世界上的地位能够持续存在吗?不完全是。欢迎来到认知技能、量子计算机和游戏的研究前线。
 
如今,人类和机器之间存在持续地竞争。尽管真正的机器意识还是未来数年的事情,但是我们正开始看到计算机可以作出选择,而在之前还需要人类的输入。最近,当谷歌公司开发的阿尔法(AlphaGo)人工智能算法在围棋中打败一名职业围球手时,整个世界都屏住呼吸。阿尔法算法的这一成就表明机器能力开发取得爆发性进展。
 
但是我们还没有完全被打败---人类技能在一些领域仍然更加优越。这是丹麦物理学家Jacob Sherson在一项新的研究中得出的结论之一。相关研究于2016年4月13日在线发表在Nature期刊上,论文标题为“Exploring the quantum speed limit with computer games”。
 
Jacob Sherson解释道,“这可能听起来充满戏剧性,但是我们当前正在与技术在竞争,而且在很多领域被后者稳当地超越。曾经是对人类独有的特征已被现今的算法完全取代。我们这里的研究结果表明人类和机器的能力之间仍然存在差异。”
 
在量子物理学和计算机游戏之间的接口上,Sherson和他的丹麦奥胡斯大学(Aarhus University)研发团队鉴定出,相对于计算机的巨大处理能力,我们仍然独一无二的能力之一:我们试探性处理问题和借助直觉解决它们的技能。这一发现是在奥胡斯大学思想中心CODER中作出的,在那里,一个跨学家研究团队合作将一些人类特征转移到计算机算法的工作方式上。
 
在包括从计算到高精度测量在内的领域中,量子物理学有望取得巨大的技术进步。然而,它仍需要亟待解决的问题是如此复杂以至于即使是最为强大的超级计算机也可与它竞争。这就使得CODER背后的核心理念---将计算机的处理能力与人类的独创性相结合起来---变得非常清晰。
 
我们的共同直觉
 
就好比是量子世界(QuantumLand)的哥伦布,CODER研究团队绘制出人类大脑如何能够基于直觉和经验积累作出决策。这是利用在线游戏“量子移动(Quantum Moves)”完成的。1万多人玩这个游戏,从而允许每个人对量子物理学基础研究作出贡献。
 
Jacob Sherson解释道,“我们绘制出的图谱让我们对人类大脑制定策略产生深刻理解。当我们需要解决一个未知问题时,我们凭直觉地作出表现,然而,对计算机而言,这是不可理解的。一台计算机需要接受大量的信息输入,但是我们能够根据经验或直觉选择不做。正是我们通过分析量子移动游戏玩家而发现[人类大脑的]这些直觉洞察力。”
 
量子物理学定律决定着数据处理的速度上限,因而为量子计算机的处理能力设定一个终极极限---量子速度限制(Quantum Speed Limit)。迄今为止,一种计算机算法已被用于鉴定这种限制。结果证明研究人员能够在人输入信息的情形下找到比这种算法更好的解决方案。
 
Jacob Sherson说,“这些玩家通过制定简单的策略来解决非常复杂的问题。当计算机提供所有可能的选项时,玩家自动地寻找直觉上觉得正确的选项。通过我们的分析,我们发现在这些玩家的选择上存在共同的特征,从而对人类的共同直觉提供了解。如果我们能够教导计算机识别这些好的选项,那么计算将快很多。从某种意义上而言,我们正将我们的共同直觉下载到计算机中。”
 
这确实奏效了。CODER研究团队证实我们能够通过将人类大脑皮层[的认知能力]和计算机芯片相结合打破量子速度限制。这种新的强大工具可用于开发量子计算机和其他的量子技术。
 
我们是新的超级计算机
 
科学通常被认为是遥远的和非大众化的,是关起门来开展的。若要进入科学,人们不得不要接受多年的教育,而且最好有一到两个博士学位。如今,一种完全不同的情形正成为现实。
 
近年来,一种新的现象已经出现---全民科学打破实验室的墙壁,邀请任何想要参与的人。在这项研究中, CODER研究团队让人们自愿地参与科学研究。世界各地的人们每周花费30亿个小时玩游戏。游戏正进入我们日常生活的几乎所有领域,而且有潜力成为科学研究的一种宝贵资源。
 
Jacob Sherson解释道,“如果我们能够使用[人大脑的]这个计算能力的即便一部分,谁还需要超级计算机呢?通过将科学转化为游戏,任何人都能够进行量子物理学研究。我们已证实游戏打破了量子物理学家和各种背景的人们之间的区隔,从而对最为先进的研究提供非凡的见解。我们的项目结合这两者的优点,从而有助挑战计算研究中业已建立的理论框架。”
 
形象地说,机器与我们的不同之处在于我们不知道具体地方的情形下,直觉地在干草堆中寻找一根针。我们基于经验进行‘猜测’,因而跳过一系列不好的选择。就量子移动游戏而言,研究人员证实人类的直觉行动与最好的计算机解决方案相兼容。在未来,在人类直觉的帮助下探索许多其他的问题将是令人兴奋的。
 
Jacob Sherson说,“我们处于当面临量子物理学问题时我们作为人类能够理解的边界线上。
 
考虑到量子移动游戏背后的问题,我们给予计算机打败我们的机会。然而,我们一次又一次看到游戏玩家在解决这个问题时要比机器更加高效。尽管好莱坞的人工智能大片正开始似乎越来越成为现实,但是我们的研究结果表明,人类与机器之间的较量有时仍然让我们人类占据上风。我们还远远不能制造出具有人类认知的计算机。”
 
“首要的是,我们的研究在理解量子物理学挑战方面迈出一大步。我们不知道这是否也可以适用于其他具有挑战性的问题,但是它肯定是我们在未来几年会努力解决的事情。”(生物谷 Bioon.com)

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Exploring the quantum speed limit with computer games

doi:10.1038/nature17620

Jens Jakob W. H. Sørensen, Mads Kock Pedersen, Michael Munch, Pinja Haikka, Jesper Halkjær Jensen, Tilo Planke, Morten Ginnerup Andreasen, Miroslav Gajdacz, Klaus Mølmer, Andreas Lieberoth & Jacob F. Sherson

Humans routinely solve problems of immense computational complexity by intuitively forming simple, low-dimensional heuristic strategies1, 2. Citizen science (or crowd sourcing) is a way of exploiting this ability by presenting scientific research problems to non-experts. ‘Gamification’—the application of game elements in a non-game context—is an effective tool with which to enable citizen scientists to provide solutions to research problems. The citizen science games Foldit3, EteRNA4 and EyeWire5 have been used successfully to study protein and RNA folding and neuron mapping, but so far gamification has not been applied to problems in quantum physics. Here we report on Quantum Moves, an online platform gamifying optimization problems in quantum physics. We show that human players are able to find solutions to difficult problems associated with the task of quantum computing6. Players succeed where purely numerical optimization fails, and analyses of their solutions provide insights into the problem of optimization of a more profound and general nature. Using player strategies, we have thus developed a few-parameter heuristic optimization method that efficiently outperforms the most prominent established numerical methods. The numerical complexity associated with time-optimal solutions increases for shorter process durations. To understand this better, we produced a low-dimensional rendering of the optimization landscape. This rendering reveals why traditional optimization methods fail near the quantum speed limit (that is, the shortest process duration with perfect fidelity)7, 8, 9. Combined analyses of optimization landscapes and heuristic solution strategies may benefit wider classes of optimization problems in quantum physics and beyond.

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