В основе квантовых вычислений — способность кубитов, строительных блоков квантового компьютера, одновременно находиться более чем в одном физическом состоянии. Это явление называется суперпозицией, и именно от него зависит грандиозный потенциал квантовых компьютеров.

Поддерживать суперпозицию невероятно сложно, но недавно ученые Массачусетского технологического института объявили о разработке нового способа, основанного на применении искусственных алмазов. Со временем благодаря ему появление надежно работающих квантовых компьютеров может стать ближе.

Одна из главных трудностей, связанных с квантовыми вычислениями, состоит в поддержании стабильности. Во многих других областях эта задача решается при помощи управления с обратной связью: зная требуемое состояние системы, исследователи измеряют текущее и вносят коррективы, необходимые для выравнивания согласно нужным показателям.

Проблема в том, что в квантовом мире измерение, необходимая часть процесса управления с обратной связью, разрушает суперпозицию. Поэтому в данной области исследователи традиционно вынуждены были обходиться без обратной связи.

В докладе, опубликованном учеными МТИ, описывается система управления с обратной связью для поддержания состояния квантовой суперпозиции, не требующая измерений. Взамен в ней используется азото-замещенная вакансия в атомной решетке алмаза.

«Вместо классического контроллера, реализующего обратную связь, мы пользуемся квантовым, — поясняет Паола Капелларо, профессор ядерной физики и инженерии МТИ. — Поскольку контроллер квантовый, для оценки состояния системы измерения уже не требуются».

Чистый алмаз состоит из атомов углерода, выстроенных в регулярную решетчатую структуру. Если ядро атома углерода на своем месте в решетке отсутствует, это называется вакансией. А азото-замещенной вакансией называют структуру, в которой соседнюю с вакансией позицию вместо углерода занимает атом азота.

Под влиянием сильного магнитного поля, в случае данного исследования — постоянного магнита, размещенного над алмазом, вектор спина азото-замещенной вакансии может быть направлен вверх, вниз или находиться в состоянии квантовой суперпозиции двух направлений. Это как раз и можно использовать для квантовых вычислений.

Вначале порция микроволн переводит электронный спин азото-замещенной вакансии в состояние суперпозиции. Затем импульс радиочастотного излучения помещает ядро атома азота в заданное спиновое состояние. Вторая, менее мощная порция микроволн «запутывает» спины ядра атома азота и азотозамещенной вакансии, делая их взаимозависимыми.

На этом этапе кубит на основе азото-замещенной вакансии уже можно заставить совместно с другими кубитами выполнять вычисления, но исследователи провели дополнительные облучения микроволнами, чтобы удостовериться полной стабильности.

Результат — в такой системе квантовый бит на основе азото-замещенной вакансии оставался в состоянии суперпозиции примерно в тысячу раз дольше, чем в других экспериментах с кубитами. А это значит, что до появления работоспособных квантовых компьютеров, скорее всего, пройдет меньше времени, чем считалось.

Доклад с описанием работы исследователей МТИ опубликован в недавнем выпуске журнала Nature.

Перспективы потери работы из-за повсеместного внедрения методов искусственного интеллекта выглядят все более пугающими, и вот теперь у художников появился очередной повод для беспокойства.

Новое произведение Rembrandt, выставленное в Амстердаме, не является непосредственным плодом труда голландского живописца Рембрандта ван Рейна, но вобрало в себя самые современные технологии распознавания лиц, искусственного интеллекта и трехмерной печати.

Использовавшийся здесь алгоритм глубинного обучения проанализировал 346 известных произведений Рембрандта и воспроизвел стиль и манеру художника в новой картине. Изображенный на ней мужчина европейской внешности выглядит совсем, как живой.

Проект The Next Rembrandt стал результатом сотрудничества сразу нескольких организаций, в том числе голландского банка ING и корпорации Microsoft. Интересно, каким образом алгоритм выбрал тему картины, которая должна была представлять собой совершенно новое произведение.

В результате анализа собственных произведений мастера программа пришла к выводу, что на картине будет изображен мужчина европейского типа с растительностью на лице в возрасте от 30 до 40 лет, одетый в темный костюм с накладным воротником. Голова его должна быть повернута чуть влево.

Далее алгоритм приступил к анализу конкретных черт, воссоздавая «типичные для Рембрандта» глаза, нос, рот и уши. Программа тщательно воспроизвела все пропорции и расстояния между отдельными элементами лица.

После того как замысел был определен, осталось воплотить его на холсте, и тут в дело вступила трехмерная печать. В проекте использовался 3D-принтер со специальными ультрафиолетовыми чернилами, который повторял все характерные для Рембрандта мазки и слои. После нанесения 13 слоев чернил портрет включал в себя 148 миллионов пикселов, охватывающих 168 263 фрагмента из шедевров Рембрандта.

Реализация проекта, инициированного голландской рекламной компанией J. Walter Thompson, заняла 18 месяцев. Полученный в результате портрет будет демонстрироваться на открытых экспозициях, но на каких именно, пока не объявлено.

Искусственный интеллект все глубже проникает в нашу жизнь в потребительской сфере, но в корпоративной среде он по-прежнему остается в зачаточном состоянии.

Стивен Пратт, недавно оставивший пост глобального руководителя проекта Watson в IBM Services, намерен исправить эту ситуацию. Недавно он основал компанию Noodle Analytics, которая должна перенести мощь искусственного интеллекта в мир бизнеса. Провозгласив свое детище «компанией корпоративного искусственного интеллекта», создатель Noodle исходил из того, что именно искусственный интеллект в ближайшее время будет определять конкурентные преимущества предприятий.

Каждый, кто искал что-нибудь с помощью поисковика Google, пользовался навигационным приложением Waze или покупал товары на Amazon, уже знаком с потребительскими сервисами искусственного интеллекта. «Но в том, что касается оптимизации корпоративных продаж или каналов поставок, средства искусственного интеллекта находятся пока в зачаточном состоянии, – указал Пратт, занимающий ныне должность генерального директора Noodle. – Подавляющее большинство предприятий еще только вступают на путь внедрения технологий искусственного интеллекта. Но очень скоро руководители, отказывающиеся от таких средств, будут считаться безнадежно старомодными и оторванными от реальности».

Многие организации начнут внедрять у себя десятки, если не сотни алгоритмов искусственного интеллекта, которые позволят им оптимизировать все важные бизнес-решения, взаимодействие с клиентами и бизнес-процессы.

Вот здесь-то на сцену и выходит Noodle. Отличительной чертой стартапа, созданного бывшими топ-менеджерами GE Digital, Infosys и MicroStrategy, станет дополнение знаний в области искусственного интеллекта глубоким анализом бизнес-процессов.

«Большинство коллективов, связанных с искусственным интеллектом, ориентируются на использование его технологий применительно к Большим Данным, создание алгоритмов искусственного интеллекта и выработку соответствующих рекомендаций, – пояснил Пратт. – Но разработка по-настоящему мощных алгоритмов в этой сфере невозможна без глубоких знаний предметной области, которыми, как правило, не обладают в большинстве фирм, специализирующихся на искусственном интеллекте».

Много лет назад Пратт начинал с управления отношениями с клиентами в компании Deloitte, и сегодня Noodle активно привлекает в свои ряды экспертов по бизнес-процессам, рассчитывая в ближайшие месяцы заметно расширить штат.

«Нам хотелось бы, чтобы руководитель отдела снабжения одного из наших клиентов имел возможность обучать алгоритмы искусственного интеллекта и учиться у них, – подчеркнул Пратт. – И мы являемся своеобразным катализатором этого процесса. В ближайший год компания Noodle, которую можно найти по адресу Noodle.ai, сосредоточится на формировании взаимоотношений и будет набирать персонал сумасшедшими темпами».

Пратт покинул IBM менее чем через год после назначения на должность, и признает, что это было нелегкое решение.

«IBM – замечательная компания, у которой большое будущее в этой области, но рынок нуждается в поставщиках, специализирующихся на такого рода деятельности, – пояснил он. – Впрочем, возможно, в IBM не согласятся с моей точкой зрения с учетом того прогресса, которого удалось достичь в ходе построения сервисов искусственного интеллекта Watson. В мире сегодня существует несметное количество поставщиков профессиональных ИТ-услуг, деятельность которых оптимизирована с учетом особенностей систем ERP, но корпоративные проекты искусственного интеллекта не вписываются в модель ERP. Они реализуются гораздо быстрее, стоят намного дешевле и требуют значительно более глубокого знания процессов и технологий».

Hadoop, Spark и Kafka уже оказали огромное влияние на мир Больших Данных, и вот теперь на очереди новый проект Apache, обещающий в корне изменить сложившуюся ситуацию.

Для Apache Software Foundation проект Arrow, который призван вывести на новый уровень производительность неоднородных аналитических систем, обрабатывающих данные в оперативной памяти, приобрел первоочередное значение.

Программное обеспечение Apache Arrow, базирующееся на коде Apache Drill, позволит увеличить производительность аналитических систем более чем в сто раз. Такого повышенного быстродействия планируется достичь посредством устранения издержек, возникающих при организации взаимодействия между различными системами.

В реализации новой инициативы примут участие разработчики, которые внесли свою лепту и в другие проекты Больших Данных Apache: Calcite, Cassandra, Drill, Hadoop, HBase, Impala, Kudu, Parquet, Phoenix, Spark и Storm.

«Сообщество сторонников программного обеспечения с открытым кодом решило объединить свои усилия в работе над Apache Arrow, – сообщил вице-президент Apache Software Foundation Жак Надо, курирующий новый проект и проект Apache Drill. – Мы полагаем, что в ближайшие несколько лет большая часть данных в мире будет обрабатываться с помощью Arrow».

При решении многих задач от 70 до 80% процессорного времени тратится на сериализацию и десериализацию данных. Программное обеспечение Arrow изменяет представление данных при их обработке в системах хранения, благодаря чему в ходе информационного обмена между различными системами и процессами центральный процессор не перегружен операциями сериализации, десериализации и создания копий данных в памяти.

«Колоночное представление данных в памяти позволяет использовать при решении задач множество систем, приложений и языков программирования и избежать характерных издержек», – пояснил вице-президент Apache Incubator и член комитета управления проектом Apache Arrow Тед Даннинг.

Вот почему у Arrow сразу же появилось очень много поклонников, к числу которых относятся не только наиболее известные партнеры Apache, включая разработчиков проектов Calcite, Cassandra, Drill, Hadoop, HBase, Impala, Kudu, Parquet, Phoenix, Spark, Storm, Pandas и Ibis, но и такие компании, как Cloudera, Databricks, Datastax, Dremio, Hortonworks, MapR, Salesforce и Twitter. В качестве общей основы для механизмов исполнения команд SQL, систем анализа данных, хранения и обработки потоков и очередей программное обеспечение Arrow позволит добиться более высокой производительности и интероперабельности.

«Колоночное представление данных в памяти помогает системам и приложениям наиболее полно задействовать ресурсы оборудования в процессе обработки, – пояснил автор идеи Apache Kudu и член комитета управления проектом Apache Arrow Тод Липкон. – Современные процессоры ориентированы на параллельную обработку данных с помощью векторных операций и инструкций SIMD. Arrow упрощает организацию такой обработки».

Помимо традиционной реляционной структуры, Arrow поддерживает сложную организацию данных и динамические схемы. К примеру, можно управлять данными JSON, получившими широкое распространение в Интернете вещей, современных приложениях и файлах системных журналов. Уже доступна поддержка различных языков программирования, включая Java, C++ и Python. По словам Надо, к концу года планируется реализовать R и JavaScript. Примерно в те же сроки Arrow появится в арсенале Drill, Ibis, Impala, Kudu, Parquet, Spark и ряда других проектов: поддержка множества различных языков программирования способствует повышению интероперабельности.

«В обыденной жизни чаще всего используются сценарии, предусматривающие сложное сочетание структурированных и неструктурированных данных, – указал член комитетов управления проектами Apache Drill и Apache Arrow Парт Чандра. – Колоночное представление и обработка данных в памяти, уже доказавшие свою эффективность в Apache Drill, позволят Arrow объединить высокую производительность колоночной обработки с гибкостью JSON».

Программное обеспечение Apache Arrow будет распространяться по лицензии Apache License v2.0 и контролироваться наиболее активными участниками проекта. По словам Надо, первая официальная версия Arrow появится в ближайшие несколько месяцев.

Большинство современных алгоритмов шифрования полагается на вычислительную сложность разложения на множители больших чисел, но недавно ученые объявили о создании квантового компьютера, последующие поколения которого способны отправить подобные схемы шифрования на свалку истории.

В традиционных компьютерах значение бита может быть либо 0, либо 1, а квантовые компьютеры основаны на элементах атомных размеров, называемых «кубитами», которые способны за счет пребывания в состоянии квантовой суперпозиции одновременно хранить оба значения. Для разложения на множители числа 15 обычно требуется порядка 12 кубитов, но исследователи из Массачусетского технологического института и Инсбрукского университета нашли способ сократить количество требуемых кубитов всего до пяти, каждый из которых представлен одиночным атомом.

Стабильность системы обеспечивается за счет лазерных импульсов, удерживающих атомы в ионной ловушке. Как утверждается, систему можно масштабировать просто путем добавления атомов и лазеров — таким образом можно построить более крупный и быстрый квантовый компьютер, способный разлагать на множители гораздо большие числа. А это, в свою очередь, ставит под угрозу алгоритмы вроде RSA, которые основаны на разложении больших чисел на множители, и которые сегодня используются для защиты банковских карт, государственных тайн и не только.

Создание квантового компьютера стало ответом на задачу, поставленную еще в 1994 году, когда профессор МТИ Питер Шор разработал квантовый алгоритм, вычисляющий простые множители большого числа гораздо эффективнее, чем это возможно на классическом компьютере.

Самое маленькое число, на котором возможна проверка действенности алгоритма Шора, — 15. Не зная заранее ответа, система из МТИ выдала результат — тройка и пятерка — со степенью уверенности в результате 99%.

«Мы показали, что существует возможность построить квантовый компьютер для выполнения алгоритма Шора таким образом, что для создания более крупной системы будет достаточно просто добавить конструктивных элементов, — подчеркивает Айзек Чуанг, профессор МТИ. — Вероятно, на это понадобится огромная сумма денег, так что вряд ли в скором времени можно будет построить квантовый компьютер, чтобы поставить себе на стол. Однако сегодня это уже в гораздо большей степени инженерная задача, чем проблема теоретической физики».

Отчет о работе ученых опубликован в недавнем выпуске журнала Science.

«Мы уверены, что последующие поколения системы станут легко масштабируемыми, когда наш аппарат сможет захватывать в ловушки больше атомов и получит больше лазерных излучателей для управления импульсами, — продолжил Чуанг. — С точки зрения физики мы не видим препятствий к тому, чтобы это стало возможным».

Работоспособный квантовый компьютер, достаточно большой, чтобы взломать алгоритм RSA, появится, возможно, еще не скоро, но в американском Агентстве национальной безопасности США эту вероятность воспринимают всерьез: в январе на сайте ведомства появился список вопросов и ответов о потенциале квантовой технологии.

«Правительствам, пожалуй, не стоит в доступном месте хранить свои секреты под защитой систем шифрования, надежность которых зависит от сложности разложения чисел на множители, — добавляет Чуанг. — Иначе когда появятся квантовые компьютеры, все государственные тайны быстро станут известны противнику».

Когда в 1997 году шахматный компьютер IBM Deep Blue победил Гарри Каспарова, мир был потрясен перспективами искусственного интеллекта. На этой неделе системе AlphaGo, созданной в подразделении Google DeepMind, предстоит более трудное испытание: серия матчей против одного из сильнейших игроков в древнюю игру го.

Недавно AlphaGo уже одержала победу в игре го над человеком — чемпионом Европы Фань Хуэем, хотя ученые ожидали, что это станет возможным лишь примерно через десять лет. Поэтому новый чемпионат во многих отношениях обещает стать решающим вызовом системе искусственного интеллекта.

Считается, что го сложнее, чем шахматы, хотя правила игры в го проще. Игроки ходят поочередно, ставя фишки своего цвета на пересечения линий на доске 19х19. Задача — захватить как можно большую территорию, окружая фишки противника. Учитывая, что возможных комбинаций фишек на доске — больше, чем атомов во Вселенной, реализация го считается одной из самых сложных задач для систем искусственного интеллекта.

AlphaGo, как и другие подобные программы, пользуется нейросетями и алгоритмом поискового дерева, но применяет иной подход к игре, чем прежние, что позволило системе добиться серьезных успехов: она выиграла больше 99% игр против сильнейших из других компьютерных реализаций го. А в октябре AlphaGo победила Фань Хуэя со счетом 5:0, став первой компьютерной программой, одержавшей верх над профессиональным игроком в го при игре без форы.

Как признал Фань Хуэй в интервью в начале текущего года, AlphaGo «играет как человек».

Теперь AlphaGo предстоит сыграть серию из пяти партий против Ли Седоля, тридцатитрехлетнего профессионального игрока из Южной Кореи, одного из сильнейших в мире мастеров го. Игры будут проводиться по стандартным правилам, без форы; победитель получит денежный приз в сумме 1 млн долл. Если выиграет AphaGo, приз будет пожертвован в пользу UNICEF, на развитие естественнонаучного образования и в благотворительные фонды, как сообщили в Google DeepMind.

Матчи пройдут в Сеуле в среду, четверг, субботу, воскресенье и следующий вторник. Они будут транслироваться в прямом эфире на канале DeepMind в YouTube и по телевидению в странах Азии. Как ожидается, каждая партия займет от четырех до пяти часов.

«Насколько я слышал, искусственный интеллект Google DeepMind поразительно силен и становится все сильнее, но я уверен, что смогу выиграть, — по крайней мере, на этот раз», — заявил Седоль.

Победа в этой игре будет иметь большое значение, причем далеко не только для мира го. Учитывая, что игра считается последним рубежом превосходства разума человека перед машинным, если победит искусственный интеллект, в СМИ наверняка появится масса зловещих заголовков о неминуемом «восстании» кремния. А если отвлечься от апокалиптических сценариев, страхи по поводу опасности потерять работу, так как ее смогут делать машины, начнут восприниматься, как более обоснованные.

Но многие эксперты не особенно беспокоятся. Искусственный интеллект, возможно, отлично справляется с игрой в го, но «у человечества есть еще много чем гордиться кроме способности играть в го», как недавно отметил Шаши Упадхьяй, глава Lattice Engines, стартапа, специализирующегося в области искусственного интеллекта.

А Срисатиш Амбати, сооснователь и генеральный директор H2O.ai, еще одного стартапа из Кремниевой долины, говорит что в конечном счете искусственный интеллект, возможно, «даст нам свободу снова чувствовать себя людьми».

Год назад в Институте Будущего провели эксперимент по изучению возможности замены топ-менеджеров на компьютерную программу, и пришли к выводу, что это вполне реально. Раз уж это так, почему бы не попытаться заменить искусственным интеллектом президента Соединенных Штатов? Именно эта роль и предлагается инициативной группой для облачной платформы IBM Watson.

Впервые Watson громко заявил о себе в 2011 году, победив лучших знатоков в телевикторине Jeopardy. Затем его стали пробовать в медицине — например, искусственный интеллект может спрогнозировать, когда ваше здоровье может начать резко ухудшаться. Еще он может проанализировать написанный вами текст и выдать рекомендации по стилистическим улучшениям, а также разобраться в причинах плохих продаж какого-либо продукта и дать советы о том, как повысить доход.

Теперь же организация под названием The Watson 2016 Foundation, которая, согласно ее сайту «Watson — в президенты», не имеет отношения к IBM, занялась продвижением когнитивного компьютера на роль кандидата в президенты.

Изначально Watson был создан, чтобы составить конкуренцию людям в интеллектуальной игре: он должен был понять вопрос, который ему задают, проанализировать огромные объемы информации и предложить ответы, отсортировав по степени своей уверенности в них, отмечают в инициативной группе. «Именно с подобными задачами политики, в том числе президент, имеют дело в своей повседневной работе, — говорится на сайте. — Возможно, искусственный интеллект будет справляться с этим эффективнее. Способности Watson к параллельной обработке позволяют машине оценивать проблемы по множеству критериев, выбирая ответ, который будет наиболее оптимальным по всем параметрам. По любому вопросу Watson может порекомендовать самое сбалансированное решение с учетом его влияния на мировую экономику, окружающую среду, образование, здравоохранение, внешнюю политику и гражданские свободы».

Если вы готовы поддержать кандидата в президенты с искусственным интеллектом, можно не торопиться: Watson 2016 Foundation не принимает пожертвования и не планирует в обозримом будущем. «В IBM заработали 12 миллиардов долларов за прошлый год, так что для продолжения развития Watson взносы от публики не требуются», — говорится на сайте. Желающим поддержать Watson предлагается жертвовать в пользу правозащитной организации Electronic Frontier Foundation.

Понятно, что сайт «Watson — в президенты» — это просто способ привлечь внимание, но сама инициатива дает пищу для размышлений.

«Подобно тому, как люди передают свои эмоции, меняя выражение лица, Watson варьирует картинку на экране в зависимости от степени уверенности в выбранном ответе, — отмечается на сайте. — Разве не будет лучше для страны, если политики станут настолько же открытыми?»

На сайте Watson 2016 Foundation проводится опрос, выясняющий, сколько было бы желающих проголосовать за электронного кандидата в президенты.

Международный союз электросвязи, являющийся специализированным учреждением Организации объединенных наций и обеспечивающий глобальную кооперацию в целом ряде технический областей, анонсировал свой первый стандарт для Больших Данных.

В новом международном стандарте описаны требования, возможности и порядок использования Больших Данных в облаке. Он призван обеспечить открываемые ими преимущества в глобальном масштабе. Очерчены также направления адаптации облачных систем к предоставлению сервисов Больших Данных.

«Новый стандарт МСЭ создает согласованную в международном масштабе базу для размещения Больших Данных в облаке, – пояснил директор Бюро стандартизации телекоммуникационных технологий МСЭ Чхе Суб Ли. – Он вводит единую терминологию для описания Больших Данных в облаке и предлагает общие основы для разработки сервисов Больших Данных и поддержки существующих технических стандартов».

В документах МСЭ определены рекомендации и требования к сбору данных, визуализации, анализу и хранению, а также рассмотрены вопросы информационной безопасности.

Не вполне ясно, однако, добавят ли новые спецификации что-либо существенное к тому, что поставщики в этой сфере и так уже успели сделать.

«Сегодня мы довольно скептически относимся к появлению международных стандартов в области данных, – отметил директор Gartner по исследованиям Алан Данкан. – И не видим, чтобы к их созданию прилагались серьезные усилия. Как это часто бывает, еще до появления официальных стандартов рыночные силы заставили производителей самостоятельно продумать вопросы интероперабельности своих продуктов. Смысл стандартов заключается в том, чтобы обеспечить интероперабельность, но в области Больших Данных это фактически уже произошло. Поставщикам нужно было преодолеть трудности на пути организации совместного функционирования их решений. Компании Tableau, Teradata и Alteryx, например, уже сумели построить связку для совместной работы своих платформ. Поэтому, несмотря на все теоретические преимущества официального международного стандарта, его авторы, по сути, уже 'опоздали к обедне'».