Reliable AI: Does the Next Generation Require Quantum Computing?

要約

この調査では、次世代の人工知能に量子コンピューティングが必要かどうかという根本的な問題を調査することを目的としています。
人工知能は私たちの日常生活のさまざまな側面でますます重要な役割を果たしており、第 4 次産業革命の中心となっています。
したがって、人工知能が信頼できるものであることが不可欠です。
しかし、自動運転、ヘルスケア、ロボット工学などの分野では、プライバシー、責任、安全性、セキュリティなど、人工知能の信頼性に関して依然として多くの課題が残されています。
これらの問題には、デジタル ハードウェアの計算能力の問題などの基本的な問題だけでなく、データ不足、バイアス、堅牢性の問題など、さまざまな原因が考えられます。
これらの計算可能性の問題の原因は、デジタル ハードウェアが本質的に離散的なチューリング マシンのコンピューティング モデルに基づいているという事実に根ざしています。
特に、私たちの調査結果は、デジタル ハードウェアが最適化、深層学習、または微分方程式に関する問題を解決するのに本質的に制約があることを示しています。
したがって、これらの制限は、人工知能の分野、特に機械学習に重大な影響を及ぼします。
さらに、量子コンピュータが特定のクラスの問題に対して量子的な利点を示すことはよく知られていますが、量子回路または量子チューリングマシンパラダイムに基づく量子コンピューティングモデルを採用する場合、これらの制限の一部が依然として残ることが今回の調査結果で証明されました。
対照的に、Blum-Shub-Smale マシンなどのアナログ コンピューティング モデルは、これらの制限を克服する可能性を示します。

要約(オリジナル)

In this survey, we aim to explore the fundamental question of whether the next generation of artificial intelligence requires quantum computing. Artificial intelligence is increasingly playing a crucial role in many aspects of our daily lives and is central to the fourth industrial revolution. It is therefore imperative that artificial intelligence is reliable and trustworthy. However, there are still many issues with reliability of artificial intelligence, such as privacy, responsibility, safety, and security, in areas such as autonomous driving, healthcare, robotics, and others. These problems can have various causes, including insufficient data, biases, and robustness problems, as well as fundamental issues such as computability problems on digital hardware. The cause of these computability problems is rooted in the fact that digital hardware is based on the computing model of the Turing machine, which is inherently discrete. Notably, our findings demonstrate that digital hardware is inherently constrained in solving problems about optimization, deep learning, or differential equations. Therefore, these limitations carry substantial implications for the field of artificial intelligence, in particular for machine learning. Furthermore, although it is well known that the quantum computer shows a quantum advantage for certain classes of problems, our findings establish that some of these limitations persist when employing quantum computing models based on the quantum circuit or the quantum Turing machine paradigm. In contrast, analog computing models, such as the Blum-Shub-Smale machine, exhibit the potential to surmount these limitations.

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