# Прямой разговор о квантовых вычислениях и ИИ: Скотт Ааронсон о реальности, мифах и угрозах Источник: https://www.youtube.com/watch?v=AVYRW9Qdp7Q Канал: World Science Festival Опубликовано: 18.10.2024 --- В рамках проекта World Science Festival ведущий Брайан Грин встретился со Скоттом Ааронсоном — профессором Техасского университета в Остине, экспертом в области квантовых вычислений и теории сложности. В ходе беседы Ааронсон, два года проработавший в OpenAI, развенчал популярные мифы о «магической» мощи квантовых систем, объяснил реальные механизмы их работы и оценил риски, связанные с развитием искусственного интеллекта. ## 🌀 Развенчание квантовых мифов: не ускорение, а интерференция [[JUMP:01:47]] По мнению Скотта Ааронсона, в популярной прессе сложилось ошибочное представление о квантовых компьютерах как о «магических ускорителях», способных решить любую задачу экспоненциально быстрее классических систем [01:47]. Ааронсон подчеркивает, что квантовый компьютер — это не просто синоним слова «потрясающий», а инструмент для эксплуатации специфических законов квантовой физики. Ключевые отличия квантовых вычислений: * **Амплитуды вместо вероятностей:** В классическом мире вероятность события — это число от 0 до 1. В квантовом мире мы работаем с амплитудами, которые могут быть положительными, отрицательными или даже комплексными числами [23:47]. * **Механизм интерференции:** Главная «уловка» природы заключается в том, что амплитуды могут нейтрализовать друг друга (деструктивная интерференция). Если одно событие имеет положительную амплитуду, а другое — отрицательную, они могут сократиться до нуля, и событие никогда не произойдет [25:09]. * **Хореография алгоритмов:** Суть квантового алгоритма не в «параллельном переборе всех вариантов», а в создании такой интерференционной картины, где амплитуды неправильных ответов гасят друг друга, а амплитуда правильного ответа максимально усиливается [29:47]. Ааронсон отмечает, что квантовые компьютеры идеально подходят для симуляции самой квантовой физики и химии — это применение предвидел Ричард Фейнман еще 40 лет назад [02:52]. ## 🔑 Алгоритм Шора и угроза кибербезопасности [[JUMP:04:50]] Одним из величайших достижений теоретической информатики Ааронсон считает алгоритм Питера Шора, представленный в 1994 году [04:50]. До этого момента считалось, что квантовые вычисления применимы лишь в узкой области физики. Факты об алгоритме Шора: 1. Он позволяет экспоненциально быстрее находить простые множители огромных чисел (факторизация) [03:46]. 2. Это открытие поставило под угрозу криптосистемы с открытым ключом (например, RSA), на которых сегодня держится безопасность интернета [03:59]. 3. Шор использовал специфическую структуру задачи факторизации, которую удалось свести к поиску периода периодической функции с помощью квантового преобразования Фурье [07:53]. Ааронсон уточняет, что мы до сих пор не знаем, как получить такое же ускорение для большинства прикладных задач, таких как обучение нейросетей, оптимизация финансовых портфелей или выравнивание последовательностей ДНК [04:24]. ## 📚 Библиотека алгоритмов и «зона безвластия» P vs NP [[JUMP:08:18]] Многие задаются вопросом, почему за 30 лет не было создано огромной библиотеки квантовых алгоритмов. Ааронсон объясняет это структурой классов сложности в информатике [09:11]. Тезисы о сложности вычислений: * **Класс P:** Задачи, которые классические компьютеры решают эффективно. Квантовый прирост здесь ограничен [10:15]. * **NP-полные задачи:** Сложнейшие задачи перебора (например, задача коммивояжера или судоку). Большинство экспертов, включая Ааронсона, считают, что квантовые компьютеры НЕ дадут для них экспоненциального ускорения [10:43]. * **«Ничья земля»:** Существует узкий пласт задач между P и NP-полными, таких как факторизация. Именно здесь квантовые алгоритмы демонстрируют свою мощь [11:22]. В качестве примера нового применения Ааронсон приводит генерацию сертифицированных случайных битов [12:00]. В отличие от обычных датчиков, квантовый компьютер может математически доказать, что выданная последовательность случайна и не была детерминирована заранее. Этот метод был запатентован Ааронсоном и лицензирован компанией Google [13:32]. ## 🛠️ Состояние «железа»: на пороге отказоустойчивости [[JUMP:41:47]] Ааронсон утверждает, что прогресс экспериментаторов за последние 30 лет был «абсолютно ошеломляющим» [42:41]. Хотя масштабируемого квантового компьютера для взлома RSA еще не существует, наука вплотную подошла к критическому порогу. Статистика и архитектуры: * **Точность вентилей (Gate Fidelity):** В конце 90-х удачей считалась точность в 50%. Сегодня группы, работающие на сверхпроводящих кубитах, ловушках ионов и нейтральных атомах, достигли точности в **99,9%** [44:10]. * **Теория коррекции ошибок:** Чтобы система начала работать эффективно, нужно преодолеть порог в 99,99%. После этого исправление ошибок станет чисто инженерной задачей [46:24]. * **Сравнение технологий:** Пять лет назад лидировали сверхпроводящие цепи (Google, IBM), сейчас ионные ловушки и нейтральные атомы показывают сопоставимые или лучшие результаты [50:11]. По оценке Ааронсона, человечество сейчас находится в «1939 году» относительно создания квантового компьютера — до практической реализации осталось 5–10 лет, если не возникнет непредвиденных физических препятствий [47:33]. ## 🤖 OpenAI и «святое дерьмо» GPT-3 [[JUMP:56:55]] В 2022 году Скотт Ааронсон взял отпуск в университете, чтобы поработать в OpenAI над вопросами безопасности ИИ [57:22]. Он признается, что успех GPT-3 стал для него «самым большим эмпирическим сюрпризом в жизни» [58:43]. По словам Ааронсона, до этого момента в академической среде доминировало убеждение, что простое предсказание следующего слова на огромных массивах данных не может привести к возникновению интеллекта [59:52]. Однако масштаб сделал свое дело. Ключевые моменты работы в OpenAI: * **GPT-4:** Ааронсон имел доступ к модели до ее официального релиза и видел, как она исправляла ошибки здравого смысла, за которые критиковали GPT-3 [1:02:02]. * **Модель o1 (Strawberry):** Последние разработки используют обучение с подкреплением для многошаговых рассуждений. Эта модель уже решает задачи математических олимпиад на уровне топ-сотни школьников США [1:07:08]. * **Энергетический голод:** Microsoft инвестирует в перезапуск АЭС Три-Майл-Айленд специально для питания дата-центров, так как электричество становится узким местом для обучения ИИ [1:04:44]. ## 🛡️ Безопасность и «цифровая водяная метка» [[JUMP:1:11:48]] Одной из задач Ааронсона в OpenAI была разработка системы ватермаркинга (стеганографии) для текстов, сгенерированных ИИ [1:14:57]. Система должна была позволять статистически определять, написан ли текст машиной, не влияя на качество чтения. На данный момент технология еще не развернута публично. Ааронсон также поддержал законопроект SB 1047 в Калифорнии, который вводил минимальные требования безопасности для разработчиков крупнейших моделей (защита разоблачителей, планы экстренного отключения). Губернатор Гэвин Ньюсом наложил вето на этот законопроект, что Ааронсон считает ошибкой [1:20:31]. ## 🌌 Философия: математика — открытие или изобретение? [[JUMP:1:29:59]] В финале беседы Брайан Грин и Скотт Ааронсон разошлись во взглядах на природу математики. **Позиция Брайана Грина:** Математика — это человеческий язык, созданный для описания паттернов. Если сознательные существа исчезнут, концепция «простого числа» перестанет существовать [1:31:59]. **Позиция Скотта Ааронсона:** Математика объективна. Если мы встретим инопланетян, они могут не иметь искусства или музыки, но у них обязательно будет концепция простых чисел, так как это фундаментальная структура мышления [1:32:40]. Ааронсон полагает, что логика и целые числа — это универсальный фундамент, который будет переоткрыт любой цивилизацией в любой вселенной [1:33:33].