大関真之のレビュー一覧

量子コンピュータが人工知能を加速する

量子力学の専門家による量子コンピューターの話。難解な量子の世界について、簡単に説明しており、その概要がわかった。カナダの企業が製品化している量子コンピューターは、今のコンピューターの１億倍の処理能力があるらしいが、グーグルやＮＡＳＡも積極的に開発に参画しており、今後大きく発展していく分野だと感じた。
「従来型のコンピューターは、性能が次第に頭打ちに達してきたので、より高性能な量子コンピューターの開発が期待されているのだ」p15
「従来のコンピュータの心臓部がプロセッサだとすると、D-Waveマシン（D-Wave 2X）の心臓部は量子ビットを実装する超伝導回路（ニオブという金属を使った超伝導）になる。価格は、約15億円。見た目は巨大な黒い箱で３ｍ四方の大きさだ。箱の中には「希釈冷凍機」があり、超伝導回路を絶対零度に限りなく近くなるまで冷やしている。消費電力は、25kWで、そのほとんどが希釈冷凍機に使われている。25kWというと、スーパーコンピュータ京のおよそ1/500だ」p26
「（量子アニーリング）金属を高温にしてからゆっくり冷やしていくと構造が安定するという「焼きなまし（アニーリング）」という現象を使ったもの」p28
「量子アニーリング方式は、（主流と思われている）量子ゲート方式に比べて安定性が格段に高いのである」p32
「横磁場をかけると０と１が同時に存在する奇妙な状態が実現する。横磁場をだんだん弱くすると量子ビットは、次第に上か下かどちらか決まった方向を向くようになり、横磁場がゼロになるころには、量子ビットがはっきりと０か１のどちらかになっており、その結果が、組み合わせ最適化問題の解を表しているのである」p36
「物理学者ファインマン）量子力学がわかったと思っているうちは、量子力学がわかっていない」p126

量子コンピュータが人工知能を加速する

量子コンピュータの実現方法には、量子ゲート方式と量子アニーリング方式があるという。アニーリングとは、焼きなましということだそうだ。自然界の現象を借用したアルゴリズムだそうだ。絶対零度近くで、０と１の重ね合わせ状態にしたニオブ製の小さなリングの回路（量子ビット）に横磁場をゆっくりかけていくことで、回路が０か１になるという。それが解だそうだ。本書で説明されているのだが、？？？だな。

量子コンピュータが人工知能を加速する

量子アニーリング理論を提唱した西森先生による解説。

ゲート方式の解説はほとんどなかったのはちょっと残念だけど、アニーリング方式の原理や適用可能な分野、現在の状況、D-Waveが何を作ったのかなど、とてもわかりやすかった。

量子コンピュータが人工知能を加速する

以前から気になっていた「量子コンピュータ」。
動作原理と結果の解釈方法は今一つ理解できなかったが、とりあえず「量子アニーリング方式」と「量子ゲート方式」というキーワードを覚えておこう。
本書は、「量子アニーリング方式」で組み合わせ最適化問題の近似解を得ることができる「量子コンピュータ」について、現状と発展の方向性のヒントを示してくれている。
汎用性はないが、問題によってはスーパーコンピュータ「京」で3年かかるものが1秒で出せるのは脅威的。
答えを得るまでの速さのみならず、コンピュータの動作自体にかかるコスト削減による省エネ率が半端でなく利用価値大。
ざっくり言うと、3年でかつ1億円もかかるため非実用なものが、1秒1円でできてしまうということ。
現在はビックデータを力任せに処理するのに、尋常でないエネルギーを使っているから、人工知能の商用化のネックは超省エネ化をいかにして行うかにかかっているはず。

量子コンピュータが人工知能を加速する

量子アニーリングという理論を使っている
物理現象そのものを使って問題を解くらしいが、現状のコンピュータと全く違う原理なので戸惑った。
汎用ではなく組み合わせ最適化問題に特化している。
といってもその問題は非常に応用範囲が広いので十分ブレイクスルーになる。
絶対零度近くに冷やす必要があるが冷やすのは小さいチップなので電力はスパコンよりずっと低いというのはなるほどと思った。
ページ数はそんなにないがあまり詳しく説明されても多分パンクするので今はこれぐらいでいいと思う。

量子コンピュータが人工知能を加速する

まえがきに、「専門知識がない人でもなるべく理解しやすいように解説する。」とあるが、
「門外漢の私でもよく理解できた」とは言い難いかな。
そんなに量がないので読み切るのはさほど苦でもない。
量子コンピュータの仕組みや人工知能との関係のイメージがホンノリとつかめたのかどうか。
基礎的な理論で大きく貢献している日本人研究者のさらなる活躍を期待します。

量子コンピュータが人工知能を加速する

量子コンピュータという言葉だけが一人歩きしてるが、その限界や現在世界中で行われている競争、今後の展望について気軽に触れられる本。
著者は量子アニーリングの第一線の研究者。
実際の量子コンピュータであるD-Waveがどのような仕組みで動いているのか、なんとなく理解できた。
量子トンネル効果についてはなんとなくはぐらかされたような印象があるが、興味がある部分は別途掘り下げていけば良さそう。

量子コンピュータが人工知能を加速する

量子コンピュータ
1965年 リチャード•P•ファインマン

量子アニーリング方式 焼きなまし
1998年 西森教授、門脇 大学院生
カナダ D-Waveシステムズ
ジョーディー•ローズ
2007年 量子ビット16個
2011. 128
2013. 512
2015. 1000個以上
グーグル、NASA D-Wave 2X
最適化問題
キメラグラフ; 8個


量子ゲート方式

量子コンピュータが人工知能を加速する

GoogleとNASAが量子アニリーング方式の量子コンピュータでは組み合わせ最適化問題で、既存のコンピュータの一億倍早いと発表した話を皮切りに、D-Wave開発の経緯と背景そして出遅れた日本の反省と今後について語り、量子コンピュータの仕組み原理についてとても分かり易く（量子コンピューティングが始めて分かったような気にさせられた）説明する。
以下は量子コンピューティングの仕組みの説明の要約。
「巡回セールス問題を５都市で説明、25bitを用意、ビット間の相互作用を決め、0と1の重ね合わせになっている状態からスタートし、横磁場をかけ、後に弱くして相互作用を強くし最終的に横磁場を０にする。相互作用で、水が低いところへ流れるように0,1が決まることで、最短経路わかる。」
また、量子コンピューティングは機械学習での「選択変数」やディープラーニングウの「クラスタリング」にも応用できるとして、人工知能についても説明し、量子力学についても、量子が波であり粒子であることや量子トンネル効果など、不思議で有名な話なども分かり易く解説している。

機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで

機械学習初心者には非常に読みやすい本。
ついでに数学の知識の何が機械学習に結びついてるかもわかるので、数学ってどんな意味あるの？って人にも有効かもしれません。

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非線形の関数を複数組み合わせることで、非常に難しい形や性質をもった関数を作り出す。これが機械学習の内部で行われていること。その形を変形させて最も適切なものを見つけ出すのが最適化問題の役目。
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教師あり学習では、機械が学習を通じて賢くなり、人間の代わりをする方向性の発展がある。
教師なし学習では、特徴量から人間にも理解しやすいパターンを選びだしたり、グループ分けやクラスタリングをすることで人間を賢くする方向性での利用法がある。
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ボルツマン機械学習とは
画像のピクセルを分析する機械学習。どのピクセルには何色が出やすいか、隣同士の関係性がどういう傾向にあるかなどを学ぶ。
これでは双方向型のニューラルネットワークを形成する。
⇔しかし、これは情報量が多くなりすぎて、動作が遅くなる
➤制限付きボルツマン機械：隠れ変数を用いることで、自分達の定義した部分の情報と別の部分を区別できるようになり学習速度を上げることが可能になる。

量子コンピュータが人工知能を加速する

意味はたぶん、ほとんどわからなかったけど、すごくワクワクした一冊。
基礎研究やベンチャーの捉え方のくだりはすごく納得。

量子コンピュータが人工知能を加速する

人工知能の話は少々抽象的で、量子論の説明は全く物足らないが、ある種の量子コンピュータが現存して販売されていること、そして、このコンピュータは万能ではないが特定の課題に対して従来技術のブレークスルーになることはよく分かった。また、この量子コンピュータの動作原理である量子アニーリングについて、適切な比喩によって素人にも直感的にイメージできるよう解説されている点は、さすがはこの道の第一人者であると思わされた。
このほか、科学的・理論的に厳格な研究に励む日本の科学者と、たとえ完璧な答えが出なくても役に立つものなら研究して発展させ、その上で実用化して世の中に広めていこうとするアメリカの科学者やそれを資金的に支えるベンチャーキャピタリストの存在という科学やその応用に対する姿勢の違いについても、著者たちの実体験をベースに書かれており、この点も興味深かった。

量子コンピュータが人工知能を加速する

量子アニーリングの凄さを浅く広い感じで説明する本
これができてこう凄いみたいなこれから的な話が多くてどう凄いのかの説明があまりないなと。まあそのあたりは専門書で読めということか

量子コンピュータが人工知能を加速する

｢本書では、量子コンピュータがどのようにして動き、どんな計を行っているのか、そしてどうやって人工知能に応用できるのかについて、専門知識がない人でもなるべく理解しやすいように解説する｣という言葉に惹かれて読んでみた。
が、物理の知識ゼロの自分にはやはり難しかった。なんとなくわかったような、わかりにくいような。。

他方、｢第6章　日本が世界をリードする日は来るか｣では、日米の研究者のマインドセットや研究環境の違いにも触れ、新たな分野の研究や起業に挑戦する若者が増えてほしいというメッセージも伝わってきた。

ベイズ推定入門 モデル選択からベイズ的最適化まで

軽くてさらりと読める本だが、あまりわかった気にならなかった。ただこういう軽めの本で全体像をさらりと眺めて、もう少し詳しい本に入っていくのが良いのだろう。

量子コンピュータが人工知能を加速する

　量子アニーリング方式を考案した研究者による量子コンピュータの解説書。前半はこれ以前に読んだ本で既に得ていた知識で、肝腎の量子アニーリングの説明も何となくの雰囲気だけに終始。期待していたのとは少し違うという意味で星3。慌てて申し添えておくと、入門書あるいは勉強のモチベ本としては、量子コンピュータを取り巻く状況が概観できて良い本だと思う。そうでなくても、量子アニーリングという概念を知ることが出来ただけで僕としては収穫はあった。
　あとは、他の方のレビューにもあるが、筆者自身の業績に対して自慢たらしい(？)記述がそこここに見受けられるのが(それが凄い業績であると理解していても)、やや鼻につくかな…

機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで

途中までわかりやすかったが、ボルツマン機械学習の話くらいから理解出来ず、少し面白くなかった。
各方法について、文字がつらつら書いてあるだけだから話が整理出来ていなかったのだと思う。
それぞれ何が違うのか最後にまとめられていたらよかったかな。
機械学習の基礎知識を勉強してからこの本を読んだらあぁそういうことかと納得できたと思う。

量子コンピュータが変える未来

量子コンピュータに興味を持ち購入
共著者の大関氏は他にも多数著書をもっており、東北大の専門家であるため購入
技術者というより、初学者、ビジネスパーソン向けに書いてある
企業が取り組んでいる実例も豊富に書いてあるので、参考になると思う
この本はあくまできっかけレベルを作ってくれる本という前提で読むのがよい

量子コンピュータが変える未来

著者が所属するデンソーやリクルートコミュニケーション、京セラなど10社ほどの量子コンピュータの取り組み（構想含む）がとても興味深く、どのような用途で使われるかか展望できて良かった。しかしながら動作原理についてはゲート方式についての言及がほとんど無く量子アニーリングについても説明がいまいちでよくわからなかった。まぁ、私の理解力の問題かもですが。

量子コンピュータが人工知能を加速する

量子コンピュータについて。詳しい作動原理などの話はないので物理に詳しくなくても読める内容。ただ、著者の一人は昔から量子コンピュータを研究している人のようで、自分の業績への言及が過剰なのがちょっと目立つに

・グーグルの量子コンピュータは現在最高性能のスパコンが一万年かかる計算を３分で完了するんだそうだ。とはいえ、グーグルの量子コンピュータで計算可能な問題は巡回セールスマン問題に代表される組み合わせ最適化問題という特殊な問題に限られる。もともと量子コンピュータといえば量子ゲート方式という汎用のコンピュータが開発されたいたのがここ数年急に実用化されるようになったのはD-Waveが開発を進めている量子アニーリング方式というもの。ただし、D-Waveによるコンピュータの量子ビットは2007に16、2011に128、2013
に512、2015には1000を超えている。

・量子アニーリング方式の詳しい説明はない（されても理解できなそう。。。）が、ニオブの小さなリングを冷却すると、右回りの電流と左回りの電流が重ね合わさった状態を量子ビットとしているらしい。

・量子コンピュータはエコでもある。2013年現在、世界の発電量の10％がITによって消費されている。グーグルだけでも20万軒分の家庭電力量に相当し、検索一回あたりの消費電力は６０W の電球を17秒間光らせる量になる。