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コンピュータ

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1: 2019/02/21(木) 14:55:25.37 ID:CAP_USER
超強力なスーパーコンピューターの処理能力をはるかに凌ぎ、産業界全体に変革をもたらす可能性があるとして、量子コンピューターの研究・開発に多額の資金が投入されている。日々報じられる関連ニュースを読み解くために押さえておきたい基礎知識を説明する。

子コンピューターは、ほとんど神秘的といえる量子力学の現象を利用して、処理能力を飛躍的に向上させる。現在、そして将来のもっとも高性能なスーパー・コンピューターの処理能力さえもはるかに凌ぐことが期待されている。

量子コンピューターは従来のコンピューター(古典的コンピューター)を完全に置き換えるものではない。古典的コンピューターは今後も、ほとんどの問題に対処するためのもっとも簡単で経済的な解決策として使われ続けるだろう。だが、量子コンピューターは、材料科学から医薬品研究に至るまで、さまざまな分野に胸躍る進歩をもたらすことが期待されている。すでに、量子コンピューターを用いて、電気自動車用のより軽く強力な電池を開発しようとしたり、新薬開発に役立てたりしようとしている企業もある。

量子コンピューターが持つ力の秘密は、量子ビット(キュービット)を生成し、操作する能力にある。

■「キュービット」とは何か?

現在のコンピューターは、1か0を表す一連の電気パルスまたは光パルスであるビットを用いて演算をする。ツイッターのツイートからメール、iTunesの楽曲、YouTubeの動画に至るまで、さまざまなものが本質的にはこの2進数の長い文字列でできている。

一方、量子コンピューターは演算の単位として通常、電子や光子といった素粒子である「キュービット」を用いる。キュービットを生成し、操作することは科学的・工学的に困難な課題となっている。IBM、グーグル、リゲッティ・コンピューティング(Rigetti Computing)といったいくつかの企業は、深宇宙よりも低温に冷却された超伝導回路を用いている。イオンQ(IonQ)などの他の企業は、超高真空チャンバー内のシリコンチップ上の電磁場に個々の原子を閉じ込める手法を用いている。どちらの場合も、制御された量子状態にあるキュービットを、外部環境から隔絶することを目指している。

キュービットは、いくつかの奇妙な量子的性質を持つ。その結果、相互につながった一連のキュービットは、同数のバイナリー・ビットよりはるかに強力な処理能力を持つことになる。キュービットの不可思議な量子的性質には、「重ね合わせ」として知られる性質や「量子もつれ」と呼ばれる性質がある。

■「重ね合わせ」とは何か?

キュービットは、1と0の数多くの取り得る組み合わせを同時に表せる。このような、同時に複数の状態で存在できる能力を「重ね合わせ」と呼ぶ。研究者は、精密レーザーやマイクロ波ビームを用いてキュービットを操作し、キュービットを重ね合わせ状態にする。

直感に反するこの現象により、重ね合わせ状態にあるいくつかのキュービットを備えた量子コンピューターは、膨大な数の起こり得る結果を同時に並列して処理できる。最終的な計算結果は、キュービットを測定して初めて得られる。測定するとキュービットの量子状態は直ちに1または0に「崩壊」する。

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■「量子もつれ」とは何か? 

研究者は、「もつれ合った」キュービットの対を生成できる。対を成す2つのキュービットが同一の量子状態で存在することを「量子もつれ」という。もつれ合ったキュービットの一方の量子状態を変化させると、もう一方の量子状態も予測可能な形で即座に変化する。キュービット同士が距離的に非常に離れていたとしても同じ現象が起こる。

量子もつれが起こる理由や仕組みについてはよく分かっていない。この現象はアインシュタインすらも困惑させた。アインシュタインが量子もつれのことを「不気味な遠隔作用」と表現したのは有名だ。だが、量子もつれこそ、量子コンピューターの能力の鍵となる現象だ。従来のコンピューターでは、ビット数が倍になれば、処理能力も倍になる。一方、量子もつれのおかげで、量子コンピューターにキュービットを追加すると、演算処理能力は指数関数的に増加する。

量子コンピューターは、量子の数珠つなぎのような、もつれ合ったキュービットを利用することで魔法のような能力を発揮する。特別に設計された量子アルゴリズムを用いて計算速度を向上できる量子コンピューターの能力こそ、量子コンピューターの可能性が大きな注目を集めている理由となっている。

以上が、量子コンピューターのプラス面だ。マイナス面は、「デコヒーレンス」により量子コンピューターが従来のコンピューターよりはるかにエラーを起こしやすいことだ。

■「デコヒーレンス」とは何か?

キュービットが外部環境と相互作用してキュービットの量子的な状態が衰退し、最終的に失われることを「デコヒーレンス」と呼ぶ。

続きはソースで

https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2019/02/18140458/062118rigetti0584finalsquare-cropped.jpg 
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引用元: 【IT】〈解説〉量子コンピューターとは何か?ニュースを読む前に押さえたい基礎知識[02/21]

量子コンピューターとは何か?ニュースを読む前に押さえたい基礎知識の続きを読む

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1: 2019/02/24(日) 17:25:12.50 ID:CAP_USER
人工知能(AI)が人類の知能を超える転換点のことを指すシンギュラリティ。「機械が人間の脳を超える」ことで、人類に豊かな未来をもたらすという肯定的な意見がある一方で、SF映画などで取り上げられるように悲劇を生むのではないか、という懸念を抱く声も少なくありません。

 建築家で、文化論に関する多数の著書で知られる名古屋工業大学名誉教授・若山滋氏は、「AIについて考えることは、そのまま人間について考えること」と言います。どういうことでしょうか? 若山氏が独自の視点で論じます。

■AIと都市化

 「AI(人工知能)」という言葉がブームだ。

 書店で本を探してみると、コンピューター分野とビジネス分野のコーナーに分かれている。コンピューター分野では、ディープラーニング、ニューラルネットワークといったソフトウエアの専門用語が解説され、ビジネス分野では、これをビジネスに応用した成功例が列挙されている。今の人間は、新しい技法の中身に興味をもつ人間と、それを利用して利益を得たい人間に二分されるようだ。両者とも、反対側にはあまり興味がないのがおもしろい。

 かつてのマルチメディアと同様、そのうち沈静化するとも思えるが、実はこれが、僕が「建築様式の発達」についての研究で考えてきた、人間は「都市化する動物である」そして「脳の外在化を進める動物である」という考え方によく適合する。つまりこのAIというものは、人類という動物種の必然と思え、人間性の本質であると思え、避けることのできない、いや今後ますます加速度的にその方向に進まざるをえない事態だと思われるので、ここで、コンピューター分野でも、ビジネス分野でもない、都市論、文明論的な観点から考察してみたい。まずは歴史を振り返ろう。

 AIについて考えることは、そのまま人間について考えることなのだ。

■人間は都市化する動物である

 家や都市は、人間だけのものではない。

 鳥もビーバーも、家をつくる。蟻も蜂も、都市的な空間に住む。

 洞窟時代の人間に比べれば、そういった動物の方が高度な建築と都市をもっていたともいえる。しかし人間はその居住空間を不断に発達させ、今日のように高度で複雑な居住環境を築いてきた。

 人類はその生態を不可逆的に変化させる動物なのだ。

 人間は、道具を使い、農耕し、定住する。その居住地は、次第に大きくなり、密度が高くなり、宗教建築や宮殿建築が複雑化し、絵と文字と彫刻が現れ、道路が敷かれ、橋が架かり、水道が引かれる。やがてガス灯や電灯が灯り、高層化され、鉄道の駅ができ、自動車が走り、情報網が広がっていく。

続きはソースで

Yahoo!ニュース
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190223-00010001-wordleaf-cul
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引用元: 【シンギュラリティ】AIは「脳の外在化」を進める人間の必然[02/23]

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1: 2019/01/30(水) 20:09:45.43 ID:CAP_USER
コロンビア大学でニューロエンジニアリングについて研究するニマ・メスガラニ准教授が、脳の信号を「耳で聞いて理解可能な会話音声」に変換するシステムを作成しました。このシステムを用いれば口に出さなくても脳の信号を読み取るだけで、何を考え話そうとしているかが理解できるようになります。

Towards reconstructing intelligible speech from the human auditory cortex | Scientific Reports
https://www.nature.com/articles/s41598-018-37359-z

Columbia Engineers Translate Brain Signals Directly into Speech | Zuckerman Institute
https://zuckermaninstitute.columbia.edu/columbia-engineers-translate-brain-signals-directly-speech

メスガラニ准教授がコンピューターを用いて脳波を直接理解可能な会話音声に変換するシステムを開発しました。このシステムは、これまでに前例のないレベルで脳波から人の話し言葉を生成することが可能です。システムは音声合成器と人工知能を活用したものとなっており、コンピューターが脳と直接通信するための新しい方法につながる技術として期待が集まっています。

メスガラニ准教授のシステムは、筋萎縮性側索硬化症(ALS)患者や脳卒中から回復した人など、脳は機能しているものの上手く話すことができない人が外界とのコミュニケーション能力を取り戻すための大きな助けとなる可能性があります。なお、メスガラニ准教授の研究結果は科学誌のScientific Reportsで公開されています。

脳波を直接理解可能な会話音声に変換するための研究でリーダーを務めたメスガラニ准教授は、「我々の声は、周囲の友人や家族および世界中の人々とつながるための役に立つものです。よって、怪我や病気で自分の声が出せなくなってしまうということは、とても悲しいことです。しかし今回の研究により、我々はその力(声を出すということ)を取り戻すための方法を見つけたということになります。正しい技術を使えば、1度声が出せなくなってしまった人であっても、再び聞き手に理解してもらうことが可能な会話が行えるようになるということを示すことができました」と、研究の意義について語っています。

過去数十年にわたる研究から、人間が言葉を発する際、もしくは何か話すことをイメージする時でさえ、人間の脳には明らかな活動パターンが現れることが明らかになっています。また、反対に誰かの話を聞く時、もしくは聞くことを想像する時にも、脳でははっきりと認識可能な信号パターンが現れます。これらのパターンを記録し、その内容を解読するという研究はこれまでにも行われてきました。

メスガラニ准教授も同じように脳の信号から話そうとしていた内容を解読するという研究を行ってきた人物で、同分野における初期の研究では脳の一次聴覚野から記録した信号を分析して会話内容を再構成しようとするコンピューターモデルの作成を行っています。しかし、このアプローチでは理解しやすい会話音声を生成することが困難であったため、メスガラニ准教授ら研究チームは別の手法に挑戦することとなります。

以下の画像をクリックすると、メスガラニ准教授らが開発したシステムによる、「脳の活動パターンを分析して生成した音声」が再生できます。少し聞き取りづらいものの、英語で0から9までの数字を読み上げていることがわかります。
https://zuckermaninstitute.columbia.edu/sites/default/files/m5_dnn_vocoder.mp3

続きはソースで

https://gigazine.net/news/20190130-translate-brain-signals-speech/
ダウンロード


引用元: 脳の信号を読み取り「耳で聞いて理解可能な会話音声」に変換するシステムが誕生[01/30]

脳の信号を読み取り「耳で聞いて理解可能な会話音声」に変換するシステムが誕生の続きを読む

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1: 2018/12/20(木) 09:49:54.69 ID:CAP_USER
実用化されれば破壊的なインパクトを持つことで注目を集めている量子コンピュータ。この1年で、量子コンピュータの技術が急速に進展した。もし現在の技術トレンドが順調に続くならば実用的な量子コンピュータは2035年頃に登場すると期待できるが、乗り越えなければいけない技術課題も山積している。量子コンピュータ研究の最前線に立つ産業技術総合研究所(産総研)の川畑史郎氏に、現場研究者の視点で、研究開発の現状、課題、展望を解説してもらった。(JBpress)

■量子コンピュータは「夢のコンピュータ」なのか

「量子コンピュータ」とは、量子力学の原理を情報処理に積極的に利用したコンピュータである。

従来のコンピュータ(以下「古典コンピュータ」と呼ぶ)における情報の最小単位は0と1、すなわち「ビット」である。一方、量子コンピュータでは、0と1の重ね合わせ状態である「量子ビット」が情報処理の基本単位だ。もし、300量子ビットの量子コンピュータが存在すれば、2^300(2の300乗)の重ね合わせが実現できる。この数字は、宇宙を構成する全原子数2^261個よりも大きいという、天文学的に膨大な数である。量子コンピュータにおいては、この重ね合わせ状態に対して並列に情報処理を行う。その後、干渉効果を利用して答えが得られる確率を巧みに増幅して、答えを読み出す。

したがって、量子ビット数が1つ増えると並列度は2倍、量子ビットがn個増えると並列度は2^n倍、というように、指数関数的に増大する。一方古典コンピュータは「32ビットから64ビット」のようにビット数が2倍になると表現できる情報量が2倍になるだけで並列度は増大しない。このように、ビット(量子ビット)数と性能の関係が、量子コンピュータと古典コンピュータでは大きく異なる点に注意してほしい。

それでは、量子コンピュータは古典コンピュータの性能を圧倒的に上回る「夢のコンピュータ」なのだろうか?

実は、そう言い切ってしまうのはあまり正確ではない。古典コンピュータに対して量子コンピュータが指数関数的に高速になることが証明されている数学的問題はわずか60個程度である。だが、「それだけか」とがっかりする必要はない。その60個の中に、産業応用上極めて重要な問題が含まれている。それが、量子化学シミュレーションと量子機械学習である。つまり創薬(新薬の開発)、新材料設計、人工知能などの分野では、商用化された量子コンピュータによって圧倒的な処理性能が得られ、破壊的なインパクトがもたらされると期待されている。

続きはソースで
ダウンロード (1)


引用元: 【量子コンピュータ】1年で集積度が驚異的に向上、量子コンピュータ実用化は2035年か

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1: 2018/11/13(火) 21:16:31.13 ID:CAP_USER
とあるソフトウェアエンジニアが42歳という若さでこの世を去り、5年が経とうとしている。31歳でブロックチェーンの先駆けたるP2P技術を実現し、34歳で京都府警に逮捕された。無罪を勝ち取るまでに7年かかり、カムバック後、心臓の病であっという間に天国へ。もしも生前の彼が、いかんなく能力を発揮していたら? あるいは彼がいまも生きていたら…。仮想通貨に一喜一憂する日本のIT業界に、ぽっかり空いた「金子勇」という穴。その大きさを語り告ぐために、若きフォロワーが奮闘している。

イノヴェイターとして脂ののった時期にWinny事件で逮捕され、紆余曲折を経て無罪を勝ち取ったものの、あっという間に他界した不世出の天才。金子勇がたどった無念の生涯は、「出る杭が打たれる」の典型といえるだろう。

その社会的損失の大きさを伝えるべく、2018年現在、いろんな立場の人間が表現方法を模索している。なかでもユニークなのが、事件の映画化を目論む古橋智史だ。

「出る杭が打たれない。そういう国にしたいと、本気で考えているんですよね」

古橋はIT系ヴェンチャー企業「スマートキャンプ」を率いる現役の経営者。金子からみて18歳年下の、若きフォロワーだ。彼は仕事の合間にクラウドファンディングで資金を募り、スタッフ集めや脚本づくりに奔走しつつ、金子の知人と会う機会をつくり、その生き様について教えを乞うている。

そんな古橋に手を差し伸べるのは、株式会社Skeed。あのWinnyにおいて問題となった部分を改良・商用化すべく、生前の金子とその仲間が創業したスタートアップだ。代表取締役の明石昌也は、金子の右腕として辣腕を振るった経験をもつ。

「ぜひ金子さんのことを、多くの人に知ってほしい。彼は発想の天才で、Winnyは彼の生んだプロダクトのひとつに過ぎない。なのに、あの事件が、彼から貴重な7年間を奪った。最先端にいる研究者の前途を潰したんです」

わたしたち日本人にとって、それは間違いなく悲劇だった。

7年間を覆ったWinnyという「影」
2002年に発表されるや否や爆発的に普及したファイル共有ソフトWinny1(Winny version1)は、データ転送における優れたアルゴリズムに加え、高い「匿名性」を実現していた。それゆえ、一部のユーザーが違法に入手した映画や音楽などの商用データ、果てはコンピューターウイルスまでWinnyにアップロードし、世界中に拡散するという事件が頻発。その結果、Winny1の開発者である金子までが(厳密にはWinny2を開発したかどで)「著作権法違反幇助」の嫌疑をかけられ、2004年に逮捕、起訴される。

ツールを悪用した人物ではなく、ツールをつくったプログラマーに「悪意があった」とするのは過剰かつ不当な対応だ。そもそもWinny自体は合法なファイルも共有できる。いまでいえば、YouTubeに著作権違反の動画がアップされるたびに、YouTubeの経営者が投獄されるようなものである。

現在では、動画や音楽などの配信サーヴィスに違法なデータがアップロードされた場合、著作権者が申し立てれば運営側が削除する、という対応が一般的だ。ところが当時のWinnyは、問題の起きたファイルを削除する機能を搭載していなかった。金子はWinnyにその機能を付加する方法を考えついていたが、京都府警に拘留されてしまった結果、開発を継続できなくなる(その後、Winnyを引き継いだSkeed社製品に搭載)。

https://wired.jp/wp-content/uploads/2018/07/unnamed.jpg

続きはソースで

https://wired.jp/2018/11/10/winny-isamu-kaneko-1/
ダウンロード

引用元: 【Winny開発者】日本が失った天才、金子勇の光と影[11/10]

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1: 2018/09/28(金) 10:34:11.53 ID:CAP_USER
事故で脊髄を損傷して下半身不随となり「再び歩けるようになる可能性は極めて低い」と宣告されていた男女が、埋め込み式の神経刺激装置を装着することで、再び自分の足で歩くことができたことが報告されています。
https://i.gzn.jp/img/2018/09/25/paralyzed-patient-pain-stimulator/00_m.jpg

Recovery of Over-Ground Walking after Chronic Motor Complete Spinal Cord Injury | NEJM
https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa1803588
https://i.gzn.jp/img/2018/09/25/paralyzed-patient-pain-stimulator/01.png

Neuromodulation of lumbosacral spinal networks enables independent stepping after complete paraplegia | Nature Medicine
https://www.nature.com/articles/s41591-018-0175-7
https://i.gzn.jp/img/2018/09/25/paralyzed-patient-pain-stimulator/02.png

Two people with paralysis walk again using an implanted device - The Verge
https://www.theverge.com/2018/9/24/17896720/paralysis-spinal-cord-implant-walking-epidural-stimulation-device

Paralyzed patients walk again with help from pain stimulator
https://www.nbcnews.com/health/health-news/paralyzed-patients-are-walking-again-help-pain-stimulator-n912541

Spinal Cord Injury Patients taking steps - YouTube

交通事故などで脊髄が損傷した人の場合、かつては回復が非常に困難であると考えられていましたが、昨今は技術の進歩により、何らかの形で回復することも可能となってきています。

チップを埋め込んだ脳とコンピューターの接続に成功し四肢麻痺の人が「感覚」を取り戻す奇跡 - GIGAZINE


これまで不可能と考えられてきた下半身不随の患者が自らの足を再び動かせるようになったVRトレーニングとは? - GIGAZINE


今回報告されたのは、マウンテンバイクでの事故で首を骨折し胸部から下が麻痺してしまったジェフ・マーキスさんと、同じく自転車に乗っていて半回転する事故に遭遇して頭頂部から道路に落下し、医者から「再び歩ける見込みは0%とはいわないけれど、1~2%ぐらいでしょう」と厳しい宣告を受けたケリー・トーマスさんの事例です。

ルイビル大学ケンタッキー脊髄損傷研究センターのスーザン・ハルケマ副所長によると、この種の負傷に対する「本当の治療法」はなく、ケガをする前の状態に戻すことはできないものの、日々の生活を大幅に改善することは可能だとのこと。

マーキスさんとトーマスさんが利用したのは疼痛管理用として食品医薬品局(FDA)の承認を受けている神経刺激装置。

続きはソースで

Spinal Cord Injury Patients taking steps https://youtu.be/GfsUhQcvFqo


Supplementary Movie Two https://youtu.be/XGjjpBZfn0c



GIGAZINE
http://gigazine.net/news/20180925-paralyzed-patient-pain-stimulator/
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引用元: 【医療技術】下半身不随で二度と歩けないと診断された2人が埋め込み式デバイスを使って再び歩くことに成功[09/25]

下半身不随で二度と歩けないと診断された2人が埋め込み式デバイスを使って再び歩くことに成功の続きを読む
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