Машинное обучение на электронах
(Минутка технократического юмора.) Недавно я писал про двухщелевой опыт с ИИ – траекторные координаты попаданий электронов вводятся в ИИ, который должен предсказывать координаты следующего электрона. Между прочим, подобный эксперимент, в современных реалиях, уж точно привлёк бы огромное внимание профильной и не очень профильной прессы, ведь тут используются сразу две из трёх нитей актуальной нарративной канвы: квантовая физика и искусственный интеллект (название третьей нити угадать нетрудно). Эксперимент пока что не реализовали. Скорее всего, подготовка аппаратуры требует немало времени. (Ну или какая другая причина. Мало ли.)
В той заметке про ИИ в двухщелевом опыте, кроме прочего, написано:
Можно же даже так сделать: электрон попадает в экран детектора, координаты точки автоматически вводятся в нейросетевую систему ИИ, система корректирует собственные предсказания (известная схема). Электроны можно излучать быстро, нейросеть – тоже на быстром компьютерном оборудовании, с большим объёмом памяти. Осталось построить, запустить и ждать – сойдётся ли процесс. А если сойдётся, то выяснится, к чему это приведёт.
Как вообще это могло бы сработать и с каким результатом? Например, за системой со сложным, непредсказуемым, возможно – случайным, поведением, может скрываться достаточно простой набор параметров и элементарный, по своей записи, алгоритм. Это известно. Впрочем, “случайность и непредсказуемость” тут оказываются мнимыми, происходящими из недостатка вычислительной мощности, доступной исследователю. Системы компьютерных ИИ сейчас строятся на записи и преобразовании огромных массивов, состоящих из ячеек памяти. Получается, что если за квантовой случайностью, проявляющейся в отметках электронов на экране двухщелевого опыта, стоит некоторый простой, но неведомый, алгоритм, то при подключении этого алгоритма в память системы ИИ, выдача алгоритма, последовательно растянутая по времени (важный момент!), начнёт двигать миллиарды зарядов в микроэлектронных элементах ячеек памяти. И не просто так двигать, а согласованным, – пусть и непонятно как согласованным, – образом.
Эффект может быть неожиданным. Предположим, система лабораторной установки выводит своё предсказание результата опыта в виде “расчётной” интерференционной картины. И вот, после некоторого достаточного обучения электронами, проходящими через щели, система, погудев и мигнув неонкой, рисует на модели лабораторного экрана изображение числа сорок два.
Адрес записки: https://dxdt.ru/2024/02/04/12297/
Похожие записки:
- Постквантовый мир прикладной криптографии
- Палеография и падение тел
- RCE через ssh-agent
- Зрение ИИ LLM на скриншотах
- Различительная способность "обезличенных" данных
- Реплика: быстрая факторизация квантовым компьютером и штампы в СМИ
- KDE и "крахи"
- Технократический юмор: антиомоглифический инвариант
- Занятный замок Fichet 787
- Зависания проекта California Forever
- Баллиста инженера-конструктора Герона
Комментарии читателей блога: 2
1 <t> // 5th February 2024, 12:32 // Читатель Andrew написал:
> название третьей нити угадать нетрудно
Лохчейн?
2 <t> // 5th February 2024, 12:45 // Александр Венедюхин:
Всё же – “изменение климата”. Блокчейны уже отошли на третий план.
Написать комментарий