양자컴퓨터 시리즈 8: 양자컴퓨터와 인공지능은 어떤 관계인가?

인공지능 능력의 근원이 무엇인가?

인공지능 핵심자원은 계산 능력이다. 20년 전 한 로봇이 이용할 수 있는 것은 32CPU였고 120MHz속도에 달했다. 현재는 2000CPU, 300GPU로 계산능력이 높아졌고 학습처리나 지능의 능력이 비교적 크게 강해졌다. 그러나 지금 문제는 어떻게 양자로 넘어오는가이며 계산 능력은 무제한으로 올라갈 수 있는가이다. 

무어의 법칙이 반세기전 예언한 것은 전통적인 컴퓨터에서 18~24개월마다 집성전기회로가 수용할 수 있는 건수는 2배로 증가하고, 컴퓨터 성능은 2배로 증가한다는 것이다. 전통적 컴퓨터의 능력은 32나노미터에서 미래에 4 나노미터로 또 다시 더 적은 나노미터로 업그레이드되며, 일반적으로 무어의 법칙이 아직 최대 10년간 적용될 수 있다고 예상한다. 다른 사례로 물리학의 기초상에서 전자는 다시 분리될 수 없다. 영원히 90나노미터~60나노미터로 있을 수 없고 40나노미터, 30나노미터에 이르면 앞으로 영점 몇 나노미터나 더 작은 측면으로도 갈 수 있다. 과학적 원리로 설명하자면 거대한 문제 상에서는 뉴턴의 3대 규칙이 지배하지만 나노측면에서는 뉴턴의 법칙이 적용되지 않고 새로운 과학으로 진입하여 우리가 흔히 말하는 양자역학이 된다. 적용되는 법칙이 다른 것이다. 

또한 열 소모에 관한 문제가 있는데 우리가 연구 중에 발견한 점은 전통적인 컴퓨터 부품 원리로는 열 소모는 불가피한 것이며 이 원리는 절대적인 것이다. 예를 들어 만약 컴퓨터를 샀다면 안에 열을 분산해주는 선풍기도 있었다. 당신이 집성한 정도가 높을수록 열 소비도 심각하다. 그러나 양자 컴퓨터는 이 문제에서 원리상 역행했다. 열 소모가 없고 안에서 자동 순환할 수 있다. 이렇듯 열소모가 없고 양자역학 규칙에 따르는 것이다. 이러한 미래 양자컴퓨터는 좋은 전망과 방향성을 갖게 된다. 이밖에 양자역학은 근대기술의 토대가 된다. 백년 전 양자 이론이 시작될 때와 현재 트랜지스터, 레이저, 후면의 고온초전도에 이르기까지 모두 산업의 발전과 발생이 있었다.

끝없는 ‘유혹’을 가져올 수 있다

과거 긴 시간동안 우리들은 양자역학에 대해 모두 피동적으로 관찰하고 해석해왔다. 우리는 한정된 현상을 보고 이러한 현상에 근거하여 약간의 성과를 얻었다. 예를 들어 레이저는 양자 역학으로부터 발전한 성과이다. 레이저는 어디에도 존재하지 않는다. 

제 1차 양자혁명은 트랜지스터였다. 레이저 발전에서 과거의 정보혁명의 발전을 지지하고 있다. 최근 이삼십년 기술 발전에 따라 현재 어느정도 양자를 파악하게 되었고 단일 분자 혹은 원자의 형태로 컨트롤하게 되었다.  미시세계에서 주동적으로 조정하는 능력은 이러한 제어가 있는 데서 일련의 신기술이 생산되게 되었다. 양자 정보측면에서 현재 양자 암호, 양자 통신, 양자시계와 양자 감응장치 3가지 방향으로 분류하여 연구하고 있다.

치열한 국제경쟁

양자컴퓨터 분야에서 미국과 일본의 국제 프로젝트를 포함하여, 마이크로소프트와 IBM, 중국과학연구원까지 국가의 계획강령이 있고 대대적 투자가 있다. 산업계도 점점 이 방면에 진입하기 시작하여 알리바바와 중국과학대학이 양자컴퓨터 실험실을 만들었다. 

총체적으로 양자역학과 인공지능은 어떤 관계인가?

빠르고 효율적인 인공지능을 만들기위해서는 천대의 기계 또는 만대의 기계가 필요할 것이다. 현재 양자컴퓨터를 사용한다면 네 대만으로 족하다. 

양자는 컴퓨터, 통신, 인공지능 모두 중첩의 방식을 이용하여 계산을 실현하고 비교할 바 없는 슈퍼 계산능력을 보인다. 

빅데이터 해석, 금융업계에서는 통상적으로 어마어마하게 큰 수가 주어진다. 문제를 해결하는 수를 찾기 위해 전통적 컴퓨터로는 초당 만억회 처리하는 컴퓨터가 15만년을 작동해야 한다. 그러나 양자컴퓨터를 사용하면 단 1초면 된다. 양자컴퓨터가 컴퓨터로 데이터를 처리 하는 기본 방식이 되며 속도로 효율을 높이게 된다. 초당 만억회 처리 양자컴퓨터 한 개를 사용하면 초당 억회 처리하는 기존 컴퓨터가 백년이 걸릴 일을 0.01초만에 처리하게 된다. 

양자인공지능의 컴퓨팅 능력은 인공지능 발전을 위해 이바지할 혁신적 도구이다. 학습능력 지수를 가속할 수 있고 빅데이터의 도전에 가볍게 응할 수 있다. 

최신 이론 발전

인공지능 영역에서 구글은 양자인공지능실험실을 건립했다. 마이크로소프트는 인공지능 분야의 제품을 만들고 있다. 알파고 출현 이전부터 학계는 인공지능 안의 분류문제, 빅데이터 중 자주 접하게 되는 임무, 이미 있는 데이터에 근거하여 법률을 실행하는 것, 판단의 새 데이터가 어느 분류에 속하는지를 찾아내는 것 등 이미 인공지능을 일부 학술 연구에 적용하려 하고 있다.

MIT와 구글의 연합연구에서 양자인공지능 계산법은 가속특징을 취하는 과정이라 한다.

최후로 양자컴퓨터를 인공지능에 이용하는 예를 보자면 이러한 지수 가속은 가능한 것이고 우리의 전용기구 설비를 통해 양자비트의 상태를 읽어낼 수 있다. 

마지막으로 말하고 싶은 점은 첫번째 양자는 트랜지스터와 레이저 발전에 지대한 영향을 주었고 두번째 양자혁명은 인류에게 거대한 추진 작용을 했다. 우리는 과학의 발전에 공포를 가질 필요는 없다. 왜냐하면 결국 로봇, 기계를 만든 것은 인간이기 때문이다. 현재 로봇이 인간의 감정을 갖고 인간을 적대시한 경우는 없었다. 우리의 관점이 과학 발전에 대해 이런 부정적인 방향이어서는 안된다.