量子機械学習について
このところ、量子コンピュータ(アニーリング型)をディープラーニングに応用しようという動きが、「再び」、活発になっているように思う。 Seth Lloydらの”Quantum machine learning" (2017年9月のNatureの論文)が良いまとめになっている。この論文は、有料だが、arXivで無料で読める。 https://goo.gl/4Ngk1A 機会があれば、いつか紹介したいと思っている。 以前に紹介した、Preskillの "Quantum Computing in the NISQ era and beyond" https://arxiv.org/pdf/1801.00862.pdf でも、このトピックは、キチンと取り上げられている。"6.5 Quantum deep learning"(まだ、翻訳していなかった。ごめんなさい。) 「再び」といったのは、もともと、アニーリング型の量子コンピュータへの注目は、ディープラーニングへの応用ができるのではという期待でドライブされていたからである。 2013年にGoogleとNASAがD-Wave-2のマシンを購入して共同で作った研究所は、"Quantum Artificial Intelligence Lab" 「量子人工知能研究所」だった。 (ロッキードが D-Waveのマシンを買ったのは、それより早い、2011年のことだ。) ちょうど、2012年に、爆発的なディープラーニング・ブームが起きた時期に、重なっている。ただ、華々しくスタートしたものの、「量子人工知能研究所」は、必ずしも、華々しい成果をあげたわけではないと思う。 それには、理由があった。 一つには、AaronsonやVarizaniといった、量子コンピュータ界の「切れ者」が、一斉に、D-Wave批判を展開し、激しい論争が起きたからである。「理論的」には、AaronsonやVarizani にかなうわけもなく、D-Wave側は防戦一方だったと思う。 (僕は、アーロンソンのファンなので、彼のことは、よく紹介している。バリザーニも大好きで、「紙と鉛筆で学ぶ量子情報理論」というのは、彼の講義のスタイルを踏襲したものだ。) この論争は、