이것은 내가 Michele Reilly와 진행한 인터뷰이다. 그녀는 미래를 생각하는 Turing의 CEO이자 미래의 양자컴퓨터를 만드는 전문가이다.

 

그녀는 양자 기계 아키텍처, 기능 및 확장성을 개선하기 위해 노력하고 있다. 그녀의 회사 Turing은 휴대용 양자 하드 드라이브와 장거리 통신 장비를 구축하고 있다.

 

 

 

회사: Turing | website

 

Michele Reilly가 2016년에 설립한 Turing은 양자 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 시장을 다룬다. 저명한 엔지니어이자 물리학자인 Seth Lloyd PhD는 현재 Turing에 합류한다.

 

 

 

소개

 

작성자: Ray Kurzweil

 

대부분의 경우, 트랜지스터 수, 바이러스 또는 투자 여부에 관계없이 기하급수적으로 증가하는 것에 대해 이야기할 때 우리는 X 값이 지속적으로 증가할 때마다 Y 값이 두 배가되는 그래프로 설명할 수 있다. 시각. 사실, 내가 아는 것은 시간이 아닌 X 값으로 기하급수적으로 증가하는 것이 하나뿐이다.

 

앞서 말씀드렸지만 기하급수적인 성장이 일정에 맞지 않기 때문에 수익률을 높이는 법칙은 이에 대해별로 할 말이 없다. 그 점을 감안할 때 Richard Feynman 박사와 David Deutsch 박사부터 Bill Gates와 Sergey Brin에 이르기까지 진지한 사상가의 관심을 끌기는 하지만 지금까지 그에 대해 많이 쓰지 않았다.

 

제한된 범위의 응용 프로그램에서 양자컴퓨터는 큐비트 수가 선형적으로 증가함에 따라 기하급수적으로 더 강력해진다. 이는 사용 가능한 컴퓨팅 성능에 막대한 불 연속적인 변화가 발생할 가능성을 의미한다.

 

더욱이, MIT의 Seth Lloyd 박사와 그의 학생들이 양자컴퓨팅이 가장 일반적인 계산 유형 중 하나인 선형 방정식의 해를 기하급수적으로 가속화할 수 있음을 보여준 2009년 이후로 양자컴퓨터를 적용할 수 있는 응용 프로그램의 범위가 급속히 증가했다. 인공지능을 포함하여 과학에서 이루어진다. 이제 Lloyd는 Michele Reilly가 설립한 Turing에 합류한다. 그녀는 아래와 같이 인터뷰했다.

 

 

 

질문 • Ray Kurzweil

 

Seth Lloyd PhD와 같은 유명한 물리학자를 끌어들이는 Turing을 차별화하는 이유는 무엇입니까?

 

 

 

답변 • Michele Reilly

 

Turing은 휴대가 가능하고 실제로 프로그래밍이 가능한 최초의 양자 하드 드라이브를 만들고 있다. 1940년대에 최초의 NP 접합이 결국 트랜지스터가 되었고 나중에 컴퓨터가 되었다. 그 당시 NP 접합은 진공관과 전기 기계식 스위치보다 잘 발달되지 않았다.

 

우리는 유망하지만 덜 발달된 기술을 살펴보는 것으로 시작했다. 우리가 이것을 했을 때 우리는 비슷한 역사적 위치에 있다고 느꼈다. 진공관과 스위치는 진보된 것으로 생각되었지만 제조에 관해서는 매우 비실용적이었다.

 

오늘날 양자컴퓨팅에서 같은 일이 일어나는 것을 볼 수 있다. 오늘날 "양자 클라우드"는 노트북이 할 수 없는 작업을 수행하지 않는다. 그리고 그들은 결코 할 수 없을 것이다. 왜냐하면 여러분이 오버 헤드와 규모에 따른 열 부하를 고려할 때, 그 수치는 독립형 광자 또는 초전도 기계에서 작동하지 않기 때문이다.

 

얽힘을 저장하면서 더 많이 생성할 수 있는 통찰력을 바탕으로 낮은 큐비트 비용, 이식성, 복제성 및 가장 중요한 확장성에 초점을 맞춘 확장 및 배포를 위한 제조 로드맵을 구상했다. 우리에게 확장성은 학문 용어가 아니라 실제로 큐비트에 대한 배포 시스템을 구체화하는 방법이다.

 

나노 기술 및 급진적 수명 연장과 같은 장기적인 인간 영향 목표를 달성하려면 수백만 큐비트에 도달할 수 있고 오늘날 컴퓨팅 스택의 병목 현상을 해결할 수 있는 구체적이고 그럴듯한 비전으로 시작해야한다.

 

양자 I / O의 오버 헤드 비용과 컴퓨팅 스택의 다양한 미션 크리티컬 상위 부분을 고려한 로드맵이 있다. 우리는 "양자 무어의 법칙"을 달성하기 위해 칩 세트에 대한 재료와 접근 방식을 선택했다. 우리가 개발하고 있는 기술은 대체되는 것이 아니라 개선될 것이다.

 

 

 

질문 • Ray Kurzweil

 

양자 기술을 개발하게 된 독특한 배경이 있다. 이 분야에서 어떻게 일하게 되었는지 말씀해 주시겠는가?

 

답변 • Michele Reilly

 

나는 Cooper Union에서 대학에서 예술과 건축을 공부하기 시작했다. 그곳에서 나는 인공지능을 사용하여 로봇을 만들기 시작했고, 이를 통해 수학을 배우고 재정을 지원했다. 2008년 은행이 무너졌을 때 나는 JP Morgan의 증권 현장에 있었다. 은행시스템의 실제 거버넌스를 엿볼 수 있었으며 나에게 지울 수 없는 인상을 남겼다. 거시 경제학에 대한 나의 집착을 강화한 경험이었다.

 

방금 시작했을 때 비트코인에 대해 들었다. 그리고 암호화 및 컴퓨터 보안에 대해 점점 더 많이 배웠기 때문에 2010년에 고용주인 Victor Niederhoffer PhD에게 구매를 권고하기 전에 기술의 실행 가능성을 평가할 수 있었다.

 

Lawrence White PhD 및 Scott Sumner PhD와 같은 많은 경제학자들이 금리 금전적 타겟팅의 현재 관행의 불건전성에 대해 나에게 영향을 미쳤으며 비트코인은 매력적인 대안을 제시하는 것처럼 보였지만 그들은 그렇게 생각하지 않은 것 같다. 그 대안을 홍보하는 장소였다. 거시 경제적 목표를 위한 객관적인 해결책의 문제는 풀 수 없는 것처럼 보였다. 내가 아는 한, 그들은 오늘날에도 암호화폐 포지션을 가지고 있지 않다.

 

전문적으로 나는 기본에서 일하는 경향이 있다. 프리 뱅킹은 "신뢰할 수 있는 제 3자"에 의존하는 대신 부지런히 일하고 기관의 기본 사항을 확인할 책임이 개인에게 있기 때문에 나에게 호소했다. 은행과 증권사에서 일한 후에는 좋은 생각처럼 보였다.

 

2015년에 양자 기술을 평가하기 시작했을 때 거시 경제 제안을 볼 때와 비슷한 경험을 했다. 추구하는 접근 방식은 더 큰 큐비트 수에 도달하더라도 실행하도록 프로그래밍 할 수 없다는 점에서 근본적으로 불합리했다. 이것은 오늘날에도 여전히 사실이다.

 

 

 

질문 • Ray Kurzweil 저

 

튜링을 시작한 이유는 무엇인가?

 

답변 • Michele Reilly

 

수학자들은 종종 병목 현상이 발생한 부분을 조사하여 물리학에서 속도를 높일 수 있다. 이것은 지금 당장 충분히 자주 또는 체계적으로 발생하지 않는다. 각 분야는 서로 격리되어 있으며 선택해야 할 간단한 과일이 많다.

 

나는 양자컴퓨팅 스택의 주요 병목 지점을 정확히 찾아서 작업을 시작했다. 다른 회사가 제안한 개발 계획에서는 아무도 큐비트에 가격을 책정할 수 없었으며 심지어 휴대성을 심각하게 고려하지도 못했다. 중요한 문제를 조기에 체계적으로 해결할 수 있는 기회를 보았다.

 

소수의 큐비트를 얻을 수 있다면 확장을 위한 레시피가 있는 시스템에서 시작해야 한다는 것을 알고 있었다. 이것이 우리가 프로토 타이핑하는 시스템이다. 오늘의 제안은이 작업을 수행하지 않기 때문에 이러한 노력은 몇 년 내에 무너질 것이라고 생각한다. 우리는 첫 번째 원칙을 적용하여 큐비트 당 10달러 미만으로 가격을 책정한다.

 

 

 

질문 • Ray Kurzweil

 

당신이 설명하고 있는 업계 전반에 걸쳐 놓친 것이 무엇이라고 말하겠는가?

 

답변 • Michele Reilly

 

컴퓨터를 유용하게 사용하려면 대부분의 경우 기본 하드웨어를 잊어버릴 수 있어야 하며 프로그램과 응용 프로그램을 고려해야한다. 양자 장치의 경우 OEM (Original Equipment Manufacturer)은 양자 칩셋이라고 부르는 것을 구축할 때 하향식 오버 헤드를 무시하고 있다. 그들은 학계가 궁극적으로 발전에 활용할 수 있는 발전을 이루기를 바란다.

 

업계에서는 운영 체제 및 기타 내결함성 기능은 물론 양자머신을 실행하는 데 필요한 고전적 오버 헤드에서 오류 수정, 데이터 I / O, 열 부하 계산을 연기하고 있으며 단계적으로 수행해야한다고 주장한다. 단계는 양자 개발에 작동하지 않는다.

 

이러한 방식으로 구축하고 나중에 오류 수정 및 기타 I / O를 고려하면 열역학 및 리소스 비용이 폭발적으로 증가하고 더군다나 시스템이 대규모 알고리즘에서 작동하지 않는다. 필요한 부분 중 하나는 엄청난 오버 헤드와 실질적인 엔지니어링 한계가 있으므로 처음부터 올인 회계를 수행하지 않으면 쉽게 실무에 갇힐 수 있다.

 

대부분의 개발 팀 (지평을 바라보는 대기업 내에서도)은 단편적인 방식으로 개발에 접근하고 있다. 1큐비트로 시작한 다음 2, 3 등으로 재개발한다. 일부 오류 수정 작업을 수행할 수 있지만 이미 보유한 시스템 크기에 대해서만 작동한다. 하나를 더 추가하기 위해 항상 개발을 재 부팅해야 한다면 큐비트를 세고 한 번에 하나씩 늘리는 것은 아니다.

 

내 의견으로는 일대일 큐비트 수 발표의 현재 업계 표준과 함께 고전적인 컴퓨터가 합리적인 시간 내에 해결할 수 없는 문제를 해결하는 것을 의미하는 양자 우월성의 마케팅은 실제로 비생산적인 방해 요소이다. 마케팅 부서에 편리하기 때문에 인기가 있다고 생각하지만 의미 있는 방식으로 업계를 추진하는 것은 아니다.

 

 

 

질문 • Ray Kurzweil

 

양자 인터넷에 대해 말씀해 주겠는가?

 

답변 • Michele Reilly

 

기술의 현재 상태는 진정한 양자인터넷에 가깝지 않다. 예를 들어, 중국의 Micius 위성은 인상적이지만 매우 비싼 양자 통신 프로토 타입이다. 이를 시작점으로 삼으면 몇 가지 이유로 글로벌 양자 인터넷으로 점진적으로 발전하는 것이 엄청나게 어려울 것이다. 그 중 가장 큰 이유는 대역폭이 유용하게 커질 만큼 충분히 확장될 수 없다는 것이다.

 

사용 가능한 인터넷 범위는 사용자의 경우 메가 헤르츠, 서버 및 인터넷 제공 업체의 경우 기가 헤르츠에서 심지어 테라 헤르츠이다. 그리고 이것이 유일한 제한은 아니다. 내가 전문적으로 한 대부분의 작업은 제한적인 시나리오를 넘나 드는 숫자를 실행하는 것이다.

 

 

 

질문 • Ray Kurzweil

 

Turing 밖에서 당신과 Seth는 무엇에 대해 이야기하는가?

 

답변 • Michele Reilly

 

우리는 양자 기계 내부와 우주에서 메모리가 실제로 무엇을 의미하는지 고려한다. 우리는 인과성의 정의를 통해 생각하고 있으며 양자 기억을 저장하는 방법에 대한 과학을 연구한다. 보다 구체적으로 양자 프로토콜을 사용하여 이러한 메모리 시간을 늘리는 방법이다.

 

좀 더 추상적으로, 양자 기억과 열의 개념을 결합하여 우리가 우주의 새벽에 가까워지는 이유를 설명하는 방법- "속도 이전"이라는 아이디어에서 영감을 얻었지만 보다 엄격하고 기초적인 해결책을 목표로 하는 연구 프로그램이다.

 

기억의 개념은 정보 이론에서 엔트로피의 개념과 매우 밀접한 관련이 있다. 이것은 "의식"과 같은 개념은 말할 것도 없고 물리학의 "시간"보다 훨씬 더 잘 고정된 개념이다. 기억과 엔트로피가 더 근본적인 개념이라는 것이 밝혀 졌다면-우리가 시간이나 의식의 측면에서 설명하고자 하는 모든 것이 기억과 엔트로피 측면에서 더 잘 설명된다면-그것은 확실히 흥미로울 것이다.

 

 

 

질문 • Ray Kurzweil 저

 

당신은 기초에 대해 많이 이야기한다. 어떤 종류의 기본 질문이 당신에게 동기를 부여하는가?

 

답변 • Michele Reilly

 

일반적으로 저에게 흥미로운 질문이다. 우리가 하는 일을 기억하는 이유이다. 양자컴퓨터 내부의 AI가 소위 자신의 여러 이력을 기억하는지 물어볼 수 있다고 가정하기 위해, 나는 이 기계 내부에서 일어나는 일의 의미를 분석하는 데 오류라고 생각한다. David Deutsch PhD는 가능하다고 생각한다. 그는 "위그너의 친구"라는 사고 실험을 만든 것으로 유명하다.

 

그러나 여러 역사가 AI 또는 양자 기계 내부의 AGI에 의해 다시 호출될 수 있다고 말하면, 나는 그것이 잘못되었다고 생각한다. 은유를 구체화하고 있다.

 

아인슈타인은 모든 것이 기적이라고 말했다. 우선, 시간이 어떻게 다른 관점에서 같은 일이 일어나게 했을까? 나는 Deutsch가 실수를 하고 있다고 생각한다. 그리고 시간이 같은 관점에서 다른 결과를 초래할 수 있는 방법 (양자컴퓨터에서 사물을 배열하는 방법)이 있다고 생각한다.

 

이것은 혼란을 의미하며 양자 역학을 다소 조잡한 은유로 대체한다. 에버렛은 다 구절을 믿지 않았다. 그는 그것이 정확하다고 생각하지 않았지만, 코펜하겐 통역보다 적어도 틀린 것은 아니었기 때문에 기꺼이 따라 가려고 했다. Deutsch는 다른 과거 관점을 회상할 수 있는 AI를 포함하는 양자컴퓨터를 가질 수 있다고 믿는 것 같다. 즉, "역사에 대한 합계"를 기억하는 AI이다.

 

BQP는 한정된 오류와 함께 다항식 시간에 양자 컴퓨터로 해결할 수있는 의사 결정 문제 클래스이다. NP는 결정론적 튜링 머신에 의해 다항식 시간에 검증 가능한 문제 인스턴스 (답이 "예"인 경우)에 대한 일련의 결정 문제이다.

 

그의 믿음은 BQP = NP 또는 아마도 EXP (즉, 결정론적 튜링 머신이 기하급수적으로 해결할 수 있는 모든 의사 결정 문제의 집합)를 암시하는 것처럼 보이며 이는 강력한 전문가 합의를 위반하는 것이다. 그리고 Deutsch는 그가 적극적으로 그 합의를 비판한다.

 

양자컴퓨터 내부에는 양자 메모리 레지스터의 기하급수적인 공간이 있지만 대부분의 정보는 양자 공간에서 "에이전트 자체"에 의해 통합될 수 없다. 기관은 직교 기반에 있다. 모든 염기를 사용하는 것이 아니라 양자 역학 세계에서 비트를 모으는 것은 간섭 때문이다.