الذكاء الإصطناعي يتفوق علي البشر في تجارب الفيزياء

50

دكتور إيهاب محمد زايد – مصر

يتذكر عالم فيزياء الكم ماريو كرين أنه كان جالسًا في مقهى في فيينا في أوائل عام 2016 ، وهو يملأ مطبوعات الكمبيوتر ، في محاولة لفهم ما وجده ميلفن. كانت ميلفن عبارة عن خوارزمية للتعلم الآلي أنشأها كرين ، نوعًا من الذكاء الاصطناعي. كانت وظيفتها مزج ومواءمة اللبنات الأساسية للتجارب الكمية القياسية وإيجاد حلول للمشكلات الجديدة. وقد وجدت العديد من الأشياء المثيرة للاهتمام. لكن كان هناك شخص لا معنى له.

يقول كرين: “أول شيء اعتقدته هو ،” برنامجي به خلل ، لأن الحل لا يمكن أن يكون موجودًا “. يبدو أن ميلفنقد حل مشكلة إنشاء حالات متشابكة شديدة التعقيد تتضمن فوتونات متعددة (الحالات المتشابكة هي تلك التي جعلت ألبرت أينشتاين يستحضر شبح “الفعل المخيف عن بعد”). لم يقدم كرين و انطون زيلينجر من جامعة فيينا وزملاؤهم صراحةً ميلفنالقواعد اللازمة لتوليد مثل هذه الحالات المعقدة ، ومع ذلك فقد وجدوا طريقة. في النهاية ، أدرك أن الخوارزمية قد أعادت اكتشاف نوع من الترتيب التجريبي الذي تم ابتكاره في أوائل التسعينيات. لكن تلك التجارب كانت أبسط بكثير. حل ميلفنلغزًا أكثر تعقيدًا بكثير.

الذكاء الاصطناعي يصمم تجارب فيزياء الكم تتجاوز ما يتصوره أي إنسان تم بناء نظام التعلم الآلي في الأصل لتسريع العمليات الحسابية ، ويحقق الآن تقدمًا مذهلاً على حدود فيزياء الكم التجريبية أشار إلي هذا أنيل أنانثاسوامي المحرر في مجلة العلوم الأمريكية

“عندما فهمنا ما كان يجري ، تمكنا على الفور من تعميم [الحل]” ، كما يقول كرين ، الذي يعمل حاليًا في جامعة تورنتو. منذ ذلك الحين ، بدأت فرق أخرى في إجراء التجارب التي حددها ميلفن، مما سمح لهم باختبار الأسس المفاهيمية لميكانيكا الكم بطرق جديدة. وفي الوقت نفسه ، عمل كرين مع زملائه في تورنتو على تحسين خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بهم. أحدث جهدهم ، وهو ذكاء اصطناعي يُدعى ززيوس ، قد رفع الرهان: إنه أسرع بكثير من ميلفن، ويمكن للبشر تحليل نتاجه بسهولة. على الرغم من أن الأمر سيستغرق من كرين وزملائه أيامًا أو حتى أسابيع لفهم تعرجات ميلفن، إلا أنه يمكنهم على الفور تقريبًا معرفة ما يقوله ززيوس.

يقول عالم فيزياء الكم النظري ريناتو رينر من معهد الفيزياء النظرية في المعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ: “إنه عمل مذهل” ، والذي راجع دراسة أجريت عام 2020 حول هذه الأجهزة ، لكنه لم يشارك بشكل مباشر في هذه الجهود.

عثر كرين على هذا البرنامج البحثي بأكمله عن طريق الصدفة إلى حد ما عندما كان هو وزملاؤه يحاولون اكتشاف كيفية إنشاء حالات كمومية للفوتونات بطريقة تجريبية متشابكة بطريقة خاصة جدًا: عندما يتفاعل فوتونان ، يصبحان متشابكين ، ويمكن أن يكون كلاهما رياضيًا فقط وصفها باستخدام حالة كمية واحدة مشتركة. إذا قمت بقياس حالة أحد الفوتونين ، فإن القياس يعمل على إصلاح حالة الآخر على الفور حتى لو كانت المسافة بينهما كيلومترات (ومن هنا جاءت تعليقات أينشتاين الساخرة على أن التشابك “مخيف”).

في عام 1989 ، وصف ثلاثة فيزيائيين – دانيال جرينبرجر ، الراحل مايكل هورن وزيلينجر – حالة التشابك التي أصبحت تُعرف باسم “GHZ” (بعد الأحرف الأولى من اسمهم). اشتملت على أربعة فوتونات ، كل منها يمكن أن يكون في حالة تراكب كمي ، على سبيل المثال ، حالتين ، 0 و 1 (حالة كمية تسمى كيوبت). في ورقتهم ، تضمنت حالة GHZ تشابك أربعة كيوبتات بحيث يكون النظام بأكمله في تراكب كمي ثنائي الأبعاد للحالتين 0000 و 1111. إذا قمت بقياس أحد الفوتونات ووجدته في الحالة 0 ، فإن التراكب سينهار ، و ستكون الفوتونات الأخرى أيضًا في الحالة 0. الشيء نفسه ينطبق على الحالة 1. في أواخر التسعينيات ، لاحظ زيلنجر وزملاؤه حالات GHZ بشكل تجريبي باستخدام ثلاثة كيوبتات لأول مرة.

كان كرين وزملاؤه يهدفون إلى حالات GHZ ذات الأبعاد الأعلى. لقد أرادوا العمل مع ثلاثة فوتونات ، حيث يكون لكل فوتون أبعاد ثلاثية ، مما يعني أنه يمكن أن يكون في تراكب من ثلاث حالات: 0 ، 1 و 2. هذه الحالة الكمية تسمى كيوتريت. كان التشابك الذي كان الفريق بعده هو حالة GHZ ثلاثية الأبعاد والتي كانت عبارة عن تراكب للحالات 000 و 111 و 222. مثل هذه الحالات هي مكونات مهمة للاتصالات الكمومية الآمنة والحوسبة الكمومية الأسرع. في أواخر عام 2013 ، أمضى الباحثون أسابيع في تصميم التجارب على السبورات وإجراء الحسابات لمعرفة ما إذا كانت إعداداتهم يمكن أن تولد الحالات الكمية المطلوبة. لكن في كل مرة فشلوا. “اعتقدت ،” هذا جنون تمامًا. يقول كرين: لماذا لا يمكننا التوصل إلى إعداد؟

لتسريع العملية ، كتب كرين أولاً برنامج كمبيوتر أخذ إعدادًا تجريبيًا وحساب المخرجات. ثم قام بترقية البرنامج للسماح له بأن يدمج في حساباته نفس الكتل الإنشائية التي يستخدمها المجربون لإنشاء الفوتونات ومعالجتها على منصة بصرية: الليزر ، والبلورات غير الخطية ، ومقسمات الحزمة ، وطور الطور.الهولوغرام ، وما شابه ذلك. بحث البرنامج في مساحة كبيرة من التكوينات عن طريق المزج العشوائي ومطابقة الكتل الأساسية ، وأجرى الحسابات وبصق النتيجة. ولد ملفين. يقول كرين: “في غضون ساعات قليلة ، وجد البرنامج حلاً لم نتمكن نحن العلماء – ثلاثة تجريبيين وواحد من العلماء – من التوصل إليه لعدة أشهر”. “كان ذلك يومًا مجنونًا. لم أصدق أنه حدث “.

ثم أعطت ميلفن المزيد من الذكاء. في أي وقت وجد إعدادًا يقوم بشيء مفيد ، أضافت ميلفن هذا الإعداد إلى صندوق الأدوات الخاص به. يقول كرين: “تتذكر الخوارزمية ذلك وتحاول إعادة استخدامه لحلول أكثر تعقيدًا”.

لقد كان ميلفن الأكثر تطورًا هو الذي جعل كرين يخدش رأسه في مقهى في فيينا. لقد جعله يعمل بصندوق أدوات تجريبي يحتوي على بلورتين ، كل منهما قادر على توليد زوج من الفوتونات المتشابكة في ثلاثة أبعاد. كان توقع كرين الساذج هو أن ميلفن ستجد تكوينات تجمع بين أزواج الفوتونات هذه لإنشاء حالات متشابكة من تسعة أبعاد على الأكثر. لكن “وجدت في الواقع حلاً واحدًا ، حالة نادرة للغاية ، لها تشابك أعلى بكثير من بقية الحالات” ، كما يقول كرين.

في النهاية ، اكتشف أن ميلفن قد استخدمت تقنية طورتها فرق متعددة منذ ما يقرب من ثلاثة عقود. في عام 1991 ، تم تصميم طريقة واحدة بواسطة شين يو زو ولي جون وانغ وليونارد ماندل ، وكلهم في جامعة روتشستر. وفي عام 1994 ، ابتكر زيلينجر ، الذي كان وقتها في جامعة إنسبروك في النمسا ، وزملاؤه شيئًا آخر.

كما ينتقله الفوتون كجزء من طوله الموجي. إذا كنت ستقوم بإدخال ناقل حركة طور في أحد المسارات بين البلورات واستمرت في تغيير مقدار انزياح الطور ، فقد تتسبب في حدوث تداخل بناء ومدمّر في أجهزة الكشف. على سبيل المثال ، يمكن أن تولد كل بلورة

تضمن حل ميلفن غير التقليدي مثل هذه المسارات المتداخلة. ما أثار حيرة كرين هو أن الخوارزمية تحتوي على بلورتين فقط في صندوق أدواتها. وبدلاً من استخدام تلك البلورات في بداية الإعداد التجريبي ، قامت بتثبيتها داخل مقياس تداخل بحيث تتداخل مساراتهم إلى الكواشف. يمكن استخدام التكوين لإنشاء حالات متشابكة عالية الأبعاد.

عالمة الفيزياء الكمومية نورا تيشلر ، الحاصلة على درجة الدكتوراه. طالب يعمل مع زيلينجر في موضوع غير ذي صلة عندما كانت ميلفن تمر بخطواتها ، كانت تنتبه إلى هذه التطورات. وتقول: لن تكون موجودة إذا لم يتم اكتشافها بواسطة خوارزمية”.

. أعجب أيفرايم شتاينبرغ ، الباحث التجريبي في جامعة تورنتو ، وهو زميل لكرينز ولكنه لم يعمل في هذه المشاريع ، بما وجده الذكاء الاصطناعي. يقول: “هذا تعميم لم يحلم به أي إنسان (على حد علمي) في العقود الفاصلة وربما لم يفعله أبدًا”. “إنه مثال أول رائع على نوع الاستكشافات الجديدة التي يمكن أن تأخذنا بها آلات التفكير هذه.”

في أحد هذه التكوينات المعممة مع أربع بلورات ، كل منها يولد زوجًا من الفوتونات ، ومسارات متداخلة تؤدي إلى أربعة كاشفات ، يمكن للتداخل الكمي أن يخلق مواقف حيث تنقر جميع الكواشف الأربعة (التداخل البناء) أو لا تفعل ذلك (التداخل المدمر).

أفاد فريق بقيادة لان تيان فنغ من جامعة العلوم والتكنولوجيا في الصين ، بالتعاون مع كرين ، أنهم صنعوا الإعداد بالكامل على شريحة فوتونية واحدة وأجروا التجربة. جمع الباحثون البيانات لأكثر من 16 ساعة: أصبح هذا إنجازًا ممكنًا بسبب الاستقرار البصري المذهل للرقاقة الضوئية ، وهو أمر كان من المستحيل تحقيقه في تجربة منضدية واسعة النطاق.

خلال محاولاتهم المبكرة لتبسيط وتعميم ما وجدته ميلفن، أدرك كرين وزملاؤه أن الحل يشبه الأشكال الرياضية المجردة التي تسمى الرسوم البيانية ، والتي تحتوي على الرؤوس والحواف وتستخدم لتصوير العلاقات الزوجية بين الكائنات. بالنسبة لهذه التجارب الكمومية ، يتم تمثيل كل مسار يسلكه الفوتون برأس. والبلورة ، على سبيل المثال ، يتم تمثيلها بحافة تربط بين رأسين. أنتجت ميلفن أولاً مثل هذا الرسم البياني ثم أجرى عملية رياضية عليه. تتضمن العملية ، المسماة “المطابقة الكاملة” ، إنشاء رسم بياني مكافئ يكون فيه كل رأس متصلًا بحافة واحدة فقط. تجعل هذه العملية حساب الحالة الكمومية النهائية أسهل بكثير ، على الرغم من أنه لا يزال من الصعب على البشر فهمها.

لقد تغير ذلك مع خليفة ميلفن ززيوس ، الذي يولد رسومًا بيانية أبسط بكثير من خلال غربلة الرسم البياني المعقد الأول الذي يمثل الحل الذي يجده وصولاً إلى الحد الأدنى لعدد الحواف والرؤوس (بحيث يؤدي أي حذف إضافي إلى تدمير قدرة الإعداد على توليد الحالات الكمية المرغوبة ). هذه الرسوم البيانية أبسط من الرسوم البيانية المطابقة المثالية لـ ميلفن، لذلك من الأسهل فهم أي حل يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

أعجب إريك كافالكانتي من جامعة جريفيث في أستراليا بالعمل والحذر بشأنه. “تمثل تقنيات التعلم الآلي هذه تطورًا مثيرًا للاهتمام. بالنسبة لعالم بشري يبحث في البيانات ويفسرها ، قد تبدو بعض الحلول وكأنها حلول جديدة “إبداعية”. لا تزال هذه الخوارزميات بعيدة كل البعد عن المستوى الذي يمكن القول فيه إنها تمتلك أفكارًا جديدة حقًا أو تتوصل إلى مفاهيم جديدة ، “كما يقول. “من ناحية أخرى ، أعتقد أنهم سيصلون إلى هناك يومًا ما. لذا فهذه خطوات صغيرة – لكن علينا أن نبدأ من مكان ما “.

يوافق شتاينبرغ. يقول: “في الوقت الحالي ، هي مجرد أدوات رائعة”. “ومثل جميع الأدوات الأفضل ، فهي تمكننا بالفعل من القيام ببعض الأشياء التي ربما لم نكن لنفعلها بدونها.”أنيل أنانثاسوامي هو مؤلف كتاب حافة الفيزياء The Edge of Physics ، الرجل الذي لم يكن موجودًا ، ومؤخراً عبر بابين في آنٍ واحد: التجربة الأنيقة التي تجسد لغز واقعنا الكمي.