Ученый: квантовый компьютер сможет сам научить себя всему

Взаимодействие с искусственным интеллектом, самоуправляемые машины, автоматический перевод, работа с большими данным – эти и другие актуальные вопросы рассматриваются в новых программах iPHD и магистратуры, запускаемых НИТУ "МИСиС". О сложностях и перспективах программ корреспонденту РИА Новости рассказал известный ученый в области машинного обучения в квантовой физике и материаловедении Джордж Циронис (Греция).

‒ Чем может быть интересна программа iPHD для российских студентов?

‒ Для российских студентов очень важно не вариться в собственном соку, а участвовать в коллаборациях с зарубежными университетами, международными учеными и студентами из других стран. Эта программа как раз предоставляет отличные возможности для такой мобильности между научными группами.

Программа iPHD "Квантовое материаловедение" удобна тем, что студент поступает не просто на направление подготовки, как это было раньше, а к конкретному научному руководителю. Ему выделяется грант, уже в магистратуре он начинает работать в лабораториях, а затем продолжает учебу и научную деятельность в аспирантуре. Фактически мы определяем путь человека в науку и минимизируем разрыв между наукой и образованием.

Программа модульная. Это позволяет студентам стажироваться и учиться по всему миру. Уже сейчас ко мне на программу пришли 18 человек ‒ бакалавры, которые увлечены квантовым материаловедением.

‒ Что представляет собой ваш курс "Machine learning сложных систем и квантовой материи"?

‒ Это первый подобный курс. Нигде в мире, на самом деле, еще нет курса по машинному обучению в квантовом материаловедение. Актуальность машинного обучения состоит в том, что во всех научных областях ищут новые способы работы с большими данными. Этот курс именно об этом: Data Science (наука о больших данных) плюс машинное обучение (Machine learning). Он позволяет в сжатые сроки дать введение в "большую науку" для того, чтобы молодые ученые могли работать с большими данными и использовать их в своих исследованиях. Мы будем давать его не только в программе iPHD, но и в магистратуре "Квантовые технологии материалов и устройств".

‒ Что ждет этих студентов? Кем они будут работать?

‒ Выпускники программы смогут продолжить карьеру как в качестве постдоков в ведущих университетах мира, так и научными сотрудниками академических организаций или сотрудниками R&D компаний. Самое главное для них ‒ непрерывно учиться, и тогда они станут хорошими учеными и специалистами.

Все вопросы, которые обсуждаются в рамках курса, связаны с искусственным интеллектом. Соответственно, эти знания можно применять в любой области – самоуправляемые машины, автоматический перевод и пр. В частности, в физике это применяется для расчетов и симуляций – везде требуется работа с большими данными, везде нужны новые подходы. За этим ‒ будущее. В Америке сейчас одна из самых популярных профессий ‒ ученый, который работает с большим объемом данных.

На мой взгляд, российские слушатели достаточно квалифицированы. У них изначально весьма высокий уровень знаний. Они успешно справляются с теми задачами, которые я перед ними ставлю, а задачи эти, надо сказать, очень непростые.

‒ В чем состоит их сложность? Что машинное обучение может дать для развития квантовой физики?

‒ Одно из направлений квантовой физики – кубиты квантового компьютера. Именно этим мы и занимаемся. Возникает большой объем данных, их надо классифицировать, использовать и настроить связи между несколькими кубитами. Именно здесь на помощь приходит машинное обучение.

Кубиты уже делаются и квантовый компьютер тоже. Но появляется новая математика, которая принципиально отличается от обычной. Машинное обучение позволит работать с этой математикой, создавать новые алгоритмы и задачи, управлять квантовым компьютером и большими данными на совершенно ином уровне.

Машинное обучение приведет к тому, что квантовый компьютер будет способен к самообучению. Представьте себе: он столкнется с проблемой, но будет способен самостоятельно найти и подобрать нужные данные, обучить себя и решить эту проблему. Работа обычного компьютера и компьютера, обладающего machine learning, отличается тем, что первому мы указываем, что делать (задаем программу, и он решает какую-то задачу), а второму мы ставим задачу, чтобы он обучился.

‒ Наука близка к созданию самообучаемого квантового компьютера? Ваш прогноз.

‒ Если говорить о будущем квантового компьютера, то прогнозы строить рано. Они только начинают появляться, и пока еще не столь эффективны. Но мы должны отдавать себе отчет в том, что в будущем квантовый компьютер будет способен самостоятельно овладеть квантовой физикой. Это будет уникальная машина.

‒ Не восстанет ли этот мегаумный квантовый компьютер против живых ученых?

‒ Его всегда можно будет выдернуть из розетки.