Riding the Quantum Ferris Wheel

Riding the Quantum Ferris Wheel

เครดิตฟรี

นักเล่นเกมนักฟิสิกส์มารวมตัวกันที่ Quantum Jam ประจำปีครั้งที่ห้าในเฮลซิงกิ
หากคุณดูประวัติของการคำนวณ คุณจะพบว่ามันทำงานควบคู่ไปกับประวัติของเกมคอมพิวเตอร์ จากBertie the Brain ในปี 1950 สู่Spacewar! ในปีพ.ศ. 2505 เกมแรกเริ่มได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานที่จริงจังควบคู่ไปกับความสนุกสนาน เช่น การจัดแสดงฮาร์ดแวร์ ให้ตัวอย่างเกี่ยวกับวิธีการเขียนซอฟต์แวร์หรือการผลักดันอุปกรณ์ให้ถึงขีดสุด ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เราเห็นว่าเกมสามารถทำอะไรกับเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ได้ เป็นตัวอย่างที่ติดตามมาหลายครั้งด้วยAIรวมถึงโปรแกรมของIBM Researchเพื่อเล่นหมากฮอสในยุค 50 หมากรุกในยุค 90 และล่าสุด เกมโชว์ทางทีวีJeopardy! . ตอนนี้ก็ถึงเวลาที่จะทำเช่นเดียวกันกับการคำนวณควอนตัม

สล็อต

นี่คือสิ่งที่ฉันเริ่มต้นในปี 2017 เมื่อฉันสร้างเรือประจัญบานที่มีประตูไม่บางส่วน สิ่งนี้ใช้Qiskitซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สของเราสำหรับการคำนวณควอนตัม และเป็นเกมแรกที่ทำงานบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมจริง เรือประจัญบานเวอร์ชันที่เรียบง่ายนี้นำเสนอองค์ประกอบง่ายๆ บางประการของการเขียนโปรแกรมควอนตัม แต่ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้คนเรียนรู้ Qiskit มากกว่าที่จะเล่นจริง มีเกมอื่นๆ ตามมาด้วยขอบเขตที่คล้ายคลึงกัน เช่นเดียวกับโครงการสร้างสรรค์อื่นๆ เพื่อออกแบบภาพและเพลงด้วยอุปกรณ์ควอนตัมต้นแบบของเรา
ด้วยตัวอย่างเหล่านี้ ฉันเพิ่งไปเที่ยวฟินแลนด์ ขั้นแรก ผมได้บรรยายเกี่ยวกับการออกแบบเกมที่มหาวิทยาลัย Aalto เพื่ออธิบายโอกาสที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมจะนำมาสู่อนาคต รวมถึงวิธีการใช้งานในปัจจุบัน จากนั้นฉันก็เข้าร่วมในเกมแจม
นี่ไม่ใช่เกมติดขัดธรรมดา เป็นเกมควอนตัมติดขัดที่เกิดขึ้นบนชิงช้าสวรรค์ในเฮลซิงกิ นอกเหนือจากการถูกท้าทายให้สร้างเกมตั้งแต่เริ่มต้นในช่วงสุดสัปดาห์ ผู้เข้าร่วมยังต้องรวมฟิสิกส์ควอนตัมด้วย ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้เครื่องมือจำลองคอนเดนเสทของ Bose-Einstein ที่จัดทำโดยมหาวิทยาลัย Turku หรือสามารถทำได้โดยใช้ Qiskit และคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่เผยแพร่ต่อสาธารณะของ IBM. ผู้เข้าร่วมยังถูกขอให้นึกถึงผลกระทบที่มีเสียงดังในอุปกรณ์ควอนตัมในปัจจุบัน และใช้เป็นแรงบันดาลใจสำหรับกลไกการเล่นเกมของพวกเขา การระบุและแก้ไขปัญหาเสียงควอนตัมจะเป็นส่วนสำคัญของการเขียนโปรแกรมควอนตัมในระยะสั้น และจะมีวิธีใดที่จะเข้าใจการต่อสู้กับกองกำลังแห่งความโกลาหลได้ดีไปกว่าการเล่นเกม!
ผลลัพธ์สุดท้ายคือความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่สำหรับทั้งตัวเลือกควอนตัม แต่ละเกมถูกใช้โดยสี่ในสิบเกมเท่านั้น โดยที่เหลืออีกสองเกมใช้ทั้งสองอย่างผสมกัน นี่คือบทสรุปของการใช้ Qiskit ในเกมแยม
Q|การ์ด⟩
ผู้เข้าร่วมเกมแจมประกอบด้วยผู้คนจากหลากหลายภูมิหลัง เช่น โปรแกรมเมอร์ นักดนตรี และศิลปินทัศนศิลป์ นอกจากนี้ยังมีนักฟิสิกส์จำนวนไม่น้อยคอยช่วยเหลือเกี่ยวกับแนวคิดที่ซับซ้อน ไม่มีทีมใดที่มีนักฟิสิกส์มากไปกว่าทีมที่พัฒนาQ|Cards ⟩ จึงไม่แปลกใจเลยที่เกมนี้เป็นเกมที่ให้ความรู้มากที่สุด กระบวนการสร้างโปรแกรมควอนตัมกลายเป็นเกมไพ่ ผู้เล่นแต่ละคนจะได้รับควอนตัมบิตหรือqubitและจำเป็นต้องเล่นด้วยมือเพื่อให้แน่ใจว่า qubit ของพวกเขาอยู่ในกลุ่มผู้ชนะ ด้วยการติดตามความคืบหน้าของเกม ผู้เล่นจะได้เรียนรู้การทำงานพื้นฐานของการคำนวณควอนตัม
Qiskit ใช้ในเกมนี้เป็นผู้ตัดสินขั้นสุดท้าย มันทำซ้ำบทละครทั้งหมดเป็นโปรแกรมควอนตัม และสามารถจำลองผลลัพธ์เองหรือส่งออกเพื่อเรียกใช้บนคอมพิวเตอร์ควอนตัมจริง การใช้อุปกรณ์จริงหมายความว่าจะมีเสียงรบกวนในผลลัพธ์ด้วย ซึ่งเป็นการเพิ่มมิติพิเศษให้กับการเล่นเกม: การเคลื่อนไหวบางอย่างมีเสียงรบกวนน้อยกว่าวิธีอื่นๆ และมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่ชัยชนะบางอย่าง เอฟเฟกต์เสียงรบกวนเหล่านี้สามารถเห็นได้ด้วยตัวจำลอง Qiskit ที่เพิ่งอัพเกรด ซึ่งมีความสามารถในการเลียนแบบข้อผิดพลาดที่ซับซ้อน
ทีมที่อยู่เบื้องหลังเกมนี้ไม่ใช่นักฟิสิกส์ทั้งหมด อินเทอร์เฟซที่เก๋ไก๋ระหว่างการ์ดและคอมพิวเตอร์ควอนตัมถูกรวบรวมโดย Samuli Jääskeläinen นักเล่นเกมมือเก๋า ผู้สร้างเกมมากกว่า 100 เกม ดนตรีประกอบโดย Elie Abraham ซึ่งเป็นผู้มีประสบการณ์ในการเล่นดนตรีมากกว่า 90 ครั้ง การ์ดที่สวยงามได้รับการออกแบบโดยศิลปินสองคนของทีม
หากคุณเคยอยู่ในงานที่ IBM Q แจกของจุกจิก คาดว่าจะเห็นQ|Cards ⟩ !
Qubit คนป่าเถื่อน
ความแตกต่างหลักประการหนึ่งระหว่าง qubits และ bits คือมีหลายวิธีในการแยกค่า ในชุมชนควอนตัม สิ่งเหล่านี้เรียกว่าฐานการวัดเสริม แต่ด้วยการใช้ Qiskit ภายในเกม เราสามารถค้นหาวิธีต่างๆ ในการทำความเข้าใจพวกเขา นี่คือวิธีการที่ดำเนินการโดยQubit เถื่อน ทีม จุดมุ่งหมายคือการนำทางเขาวงกตที่เปลี่ยนไปตามที่คุณวัด ช่วยให้คุณค้นหากุญแจและหลบหนีได้ แม้จะใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมเพื่อใช้งานกลไกเกมขั้นพื้นฐาน แต่ก็ไม่มีควอนตัมที่ชัดเจนจากมุมมองของผู้เล่น นี่คืออนาคตของการคำนวณควอนตัม: เบื้องหลังการทำงานที่ไม่สามารถทำได้อย่างเงียบๆ
คนสวน Qubit และSneaQysnake
การประยุกต์ใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ง่ายที่สุดคือการสร้างตัวเลขสุ่ม สิ่งเหล่านี้เป็นการสุ่มอย่างแท้จริงในลักษณะที่ไม่สามารถทำได้อย่างอื่น และสามารถใช้ในกรณีที่ตัวเลขสุ่มเทียมมาตรฐานของเราไม่ดีพอ นี่คือโอกาสที่ถ่ายโดยQubit สวน และSneaQysnake
Qubit Gardener มอบประสบการณ์การพักผ่อนที่ดีที่คุณรดน้ำสวนและดอกไม้ปรากฏขึ้น การใช้ตัวเลขสุ่มควอนตัมจาก Qiskit เหล่านี้สุ่มใช้รูปแบบน่ารักต่างๆ ที่สร้างโดย นักออกแบบAngry Birds Jaakko Iisalo
SneaQysnake เป็นเกมแนวใหม่ของเกมSnakeพร้อมความท้าทายที่ได้รับแรงบันดาลใจจากแนวคิดจากฟิสิกส์ควอนตัม Qiskit เป็นผู้จัดเตรียมการสุ่มที่จำเป็นทั้งหมด เช่น ตำแหน่งของแอปเปิ้ล
ควอนตัมคาบาเร่ต์และห้องนั่งเล่นของชโรดิงเงอร์
ควอนตัมคาบาเร่ต์ เป็นเกมที่ดนตรีเป็นศูนย์กลาง และอยู่ในเพลงที่เราพบ Qiskit โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ทีมนี้ใช้Quantum Toy Piano ที่สร้างโดย Qiskit ผู้สนับสนุน James Weaver เพื่อสร้างโน้ตเพลง ซึ่งจากนั้นก็ใช้เป็นส่วนหนึ่งของดนตรีแจ๊สด้นสด

สล็อตออนไลน์

ห้องนั่งเล่นของชโรดิงเงอร์ มีกลไกเกมพื้นฐานที่ได้รับแรงบันดาลใจจากการซ้อนทับของควอนตัม แต่เป็นเพลงที่คุณจะพบอิทธิพลของคอมพิวเตอร์ควอนตัมตัวจริง ผ่านอัลกอริธึมWave Functi on Collapseซึ่งเป็นอัลกอริธึมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากควอนตัมยอดนิยมสำหรับการสร้างงานศิลปะทุกประเภทแบบสุ่มที่สามารถใช้ในเกมได้ ฉันแก้ไขอัลกอริทึมนี้เพื่อเพิ่มควอนตัมของแท้ และใช้เพื่อสร้างเพลงโดยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมบนคลาวด์ของเรา คอร์ดควอนตัมง่ายๆ เหล่านี้ถูกรวมเข้ากับซาวด์แทร็กของเกม
งานนี้เป็นประสบการณ์การเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักออกแบบเกมทุกคน แต่ก็มีประโยชน์มากสำหรับพวกเราที่ให้ Qiskit และเข้าถึงคลาวด์ควอนตัมคอมพิวติ้ง เหตุการณ์นี้ยังให้โอกาสการเรียนรู้ที่ดีสำหรับผู้เล่น และเนื่องจากเกมนี้มีให้เล่นออนไลน์ฟรีทั้งหมด คุณสามารถลองเล่นได้! ดังนั้นหากคุณต้องการที่จะเล่นไพ่กับคอมพิวเตอร์ควอนตัมหรือฆ่ามอนสเตอร์เป็นคนเถื่อนควอนตัมตรวจสอบพวกเขาออก
เมื่อพูดถึงการคำนวณควอนตัม คิวบิตตัวนำยิ่งยวดกำลังเป็นผู้นำในด้านนี้ แต่มีวิธีอื่นในการแสดงควิบิต การหมุนของอิเล็กตรอนอาจเป็นวัตถุที่ง่ายกว่าวงจรตัวนำยิ่งยวดมาก: ในทางตรงไปตรงมา การหมุนขึ้นและหมุนลงเป็นตัวแทนของสถานะควิบิตสองสถานะ 0 และ 1 อย่างไรก็ตาม สำหรับสปิน qubits ข้อมูลควอนตัมที่เก็บไว้จะไม่คงอยู่ ตลอดไป. อิเล็กตรอนมีปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อมและสูญเสียโพลาไรเซชันของสปินเมื่อเวลาผ่านไป
โดยทั่วไปแล้วการหมุนของอิเล็กตรอนจะถูกจับที่ “เกาะ” ของเซมิคอนดักเตอร์ (ที่เรียกว่าจุดควอนตัม) ที่ประกอบด้วยอะตอมมากกว่า 100,000 อะตอม นิวเคลียสของอะตอมอาจมีสปินเองทั้งนี้ขึ้นอยู่กับวัสดุที่ใช้ การหมุนของนิวเคลียสแต่ละครั้งจะปรับเปลี่ยนพลังงานของการหมุนของอิเล็กตรอนเล็กน้อย โดยตัวมันเองจะไม่เป็นปัญหา อย่างไรก็ตาม มันกลายเป็นปัญหาเพราะการหมุนของนิวเคลียสสุ่มเปลี่ยนทิศทางเมื่อเวลาผ่านไป และด้วยเหตุนี้พลังงานของควิบิตจึงเริ่มผันผวน
เทคนิคต่างๆ ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อให้สามารถควบคุมความผันผวนดังกล่าวได้ และรักษาค่าโพลาไรเซชันของสปินนิวเคลียร์ให้คงที่ ความเป็นไปได้ที่น่าสนใจมากคือการให้แสงสว่างแก่เกาะเซมิคอนดักเตอร์ด้วยแสงเลเซอร์เป็นระยะๆ พบว่าการส่องสว่างดังกล่าวทำให้พลังงาน qubit มีค่าที่กำหนดไว้อย่างดีซึ่งเกี่ยวข้องโดยตรงกับอัตราการทำซ้ำของเลเซอร์ การล็อกของพลังงาน qubit ดังกล่าวได้รับการสังเกตในจุดควอนตัมที่มีอิเล็กตรอนตัวเดียว แต่เหตุผลที่แน่ชัดว่าทำไมพลังงานถึงล็อคอัตราการทำซ้ำของเลเซอร์ยังคงไม่ชัดเจน
ร่วมกับผู้ทำงานร่วมกันที่ ETH Zurich ทีมงานของเราที่IBM Research – Zurichได้ตรวจสอบผลกระทบนี้และพบว่ามีผลเป็นสากลมากกว่าที่เคยคิดไว้มาก: เราสามารถสังเกตการโฟกัสนิวเคลียร์ในเกาะที่มีอิเล็กตรอนจำนวนมากและถูกประดิษฐ์ขึ้นโดยใช้มาตรฐาน เทคนิคของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ เราพบว่าเอฟเฟกต์ Stark แบบออปติคัลมีหน้าที่ในการโฟกัสด้วยนิวเคลียร์: พัลส์เลเซอร์แต่ละอันจะสร้างสนามแม่เหล็กขนาดเล็กที่มีอายุสั้นซึ่งจะค่อยๆ นำการหมุนของนิวเคลียสไปเป็นโพลาไรซ์ที่กำหนดไว้อย่างดี สิ่งนี้ชัดเจนเมื่อเราเปลี่ยนพลังงานของพัลส์เลเซอร์ ด้วยพลังงานที่ต่ำกว่า ทิศทางของสนามแม่เหล็กขนาดเล็กจะกลับด้าน และการหมุนของอิเล็กตรอนจะป้องกันการล็อกด้วยอัตราการทำซ้ำของเลเซอร์ ซึ่งแบบจำลองอธิบายไว้อย่างดี
ด้วยเทคนิคนี้ อายุการใช้งานของ qubit ของสปินสามารถยืดออกได้อย่างมากเกินขีดจำกัดที่กำหนดโดยสปินนิวเคลียร์ที่ผันผวน ดังที่เราได้แสดงให้เห็นแล้ว การโฟกัสด้วยนิวเคลียร์ยังทำงานในจุดควอนตัมที่แกะสลักจากวัสดุเซมิคอนดักเตอร์โดยใช้เทคนิคการพิมพ์หินและการแกะสลัก ด้วยวิธีนี้ สามารถสร้างจุดรูปร่าง ขนาด และตำแหน่งที่มีการควบคุมอย่างดี ซึ่งจำเป็นต่อการนำเทคนิคนี้ไปใช้กับการหมุนคิวบิตในลักษณะที่ปรับขนาดได้
[NPC4]การประชุม ACM CHI เรื่องปัจจัยมนุษย์ในระบบคอมพิวเตอร์เป็นสถานที่ชั้นนำสำหรับการเผยแพร่ผลงานวิจัยเกี่ยวกับปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ (HCI) ปีนี้ CHI ถูกยกเลิกเนื่องจาก COVID-19 แม้ว่าบางเวิร์กช็อปจะจัดแบบเสมือนจริง เราวางแผนที่จะจัดทำการนำเสนอวิดีโอที่บันทึกไว้จากผู้เขียน IBM ในโพสต์นี้เมื่อมี ผู้เขียน IBM บางคนสร้างวิดีโอนำเสนอเอกสารของพวกเขา คุณสามารถค้นหาลิงก์ไปยังวิดีโอเหล่านี้ได้ในรายการงานของ IBM ที่ยอมรับได้ที่ส่วนท้ายของโพสต์นี้ SIGCHI จะทำการนำเสนอที่บันทึกไว้สำหรับเอกสารฉบับเต็มที่มีอยู่ใน ACM Digital Library IBM Research มีผลงานที่แข็งแกร่งซึ่งเป็นที่ยอมรับใน CHI 2020 ซึ่งรวมถึงเอกสารฉบับเต็มเก้าฉบับ เอกสารการทำงานช่วงท้ายหกฉบับ สามหลักสูตร การสาธิตหนึ่งรายการ การประชุมเชิงปฏิบัติการที่จัดร่วมกันหกครั้ง คณะกรรมการ และการประชุมกลุ่มความสนใจพิเศษ (SIG) ในหมู่พวกเขา กระดาษหนึ่งเล่มได้รับรางวัลCHI Best Paperอันทรงเกียรติ และกระดาษที่ได้รับ รางวัลชมเชย รางวัลเหล่านี้แสดงถึงการยอมรับของชุมชน HCI สำหรับงานวิจัยคุณภาพสูง
การมีส่วนร่วมของ IBM Research ใน CHI 2020 มุ่งเน้นไปที่การสร้างและออกแบบเทคโนโลยี AI ที่เน้นความต้องการของผู้ใช้และค่านิยมทางสังคม ครอบคลุมหัวข้อของการเป็นหุ้นส่วนระหว่างมนุษย์กับ AI, AI UX และการออกแบบ, AI ที่เชื่อถือได้ และ AI สำหรับการเข้าถึง ในโพสต์นี้ เราเน้นการเลือกงานของเราในหัวข้อเหล่านี้ และให้รายชื่องาน IBM ที่ได้รับการยอมรับในตอนท้าย
ความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับ AI แบบใหม่
ในขณะที่เทคโนโลยี AI แพร่หลายและมีความสามารถมากขึ้นเรื่อย ๆ นักวิจัยของ IBM กำลังจินตนาการถึงรูปแบบใหม่ของการเป็นหุ้นส่วนระหว่างมนุษย์กับ AI และตรวจสอบความต้องการของมนุษย์รอบตัวพวกเขา
ใน บทความที่ได้รับรางวัล Best Paperนักวิจัยของ IBM ได้สร้างเกมการเดาคำที่ร่วมมือกันระหว่างมนุษย์กับ AI และศึกษาวิธีที่ผู้คนสร้างแบบจำลองทางจิตของพันธมิตรเกม AI ของพวกเขา นักวิจัยได้ศึกษาวิธีที่ผู้คนเข้าใจวิธีที่ตัวแทน AI ทำงานผ่านการศึกษาสองชิ้น — การศึกษาแบบคิดออกเสียงและการศึกษาออนไลน์ในวงกว้าง
[NPC5]ในเกม เจ้าหน้าที่จะให้เบาะแสเกี่ยวกับคำเป้าหมาย และผู้เข้าร่วมต้องเดาคำเป้าหมายตามเบาะแสเหล่านั้น บทความนี้จะศึกษาว่าโมเดลแนวคิดของตัวแทน AI ควรรวมอะไรและอธิบายองค์ประกอบสามประการที่สำคัญสำหรับผู้คนในการสร้างแบบจำลองทางจิตใจที่ถูกต้องของระบบ AI: พฤติกรรมในท้องถิ่นซึ่งรวมถึงแนวคิดเกี่ยวกับคำใบ้ประเภทใดที่ตัวแทน AI มีแนวโน้มที่จะให้หรือตอบสนองได้ดีที่สุด สู่ พฤติกรรมระดับโลก ซึ่งรวมถึงแนวความคิดว่าตัวแทน AI มีแนวโน้มที่จะเล่นเกมอย่างไรและ การกระจายความรู้ ซึ่งรวมถึงแนวความคิดเช่นว่าตัวแทน AI รู้เกี่ยวกับบุคคลหรือคุณลักษณะเฉพาะหรือไม่ บทความนี้นำเสนอหมวดหมู่เหล่านี้เป็นแนวทางสำหรับการพัฒนาแบบจำลองแนวคิดของระบบ AI ทุกประเภท ในการศึกษาขนาดใหญ่ นักวิจัยพบว่าผู้ที่มีการประเมินความสามารถของเอเจนต์ AI ได้ดีกว่า มีแนวโน้มที่จะชนะเกมมากกว่า และผู้ที่แพ้บ่อยกว่ามักจะประเมินความสามารถของเอเจนต์ AI สูงเกินไป