Černá díra trvale šifruje informace, které nelze obnovit

Nová věta ukazuje, že informace procházející skrz informační scrambler jako černá díra dosáhnou bodu, kde se žádný algoritmus nedokáže naučit šifrované informace. Fotografický kredit: Národní laboratoř Los Alamos

A Černá díra neustále míchá informace, které nelze obnovit žádným algoritmem kvantového učení stroje, a vrhá nové světlo na klasický Hayden-Preskillův myšlenkový experiment.

Nová věta z oblasti kvantového strojového učení dala velkou díru v přijímaném chápání šifrování informací.

“Naše věta naznačuje, že nebudeme schopni se pomocí kvantového strojového učení naučit typické náhodné nebo chaotické procesy, jako jsou černé díry.” V tomto smyslu zásadně omezuje učitelnost neznámých procesů, “uvedla Zoe Holmes, Post-Doc v Národní laboratoři v Los Alamos a spoluautor článku, který popisuje práci publikovanou 12. května 2021 Dopisy o fyzickém vyšetření.

„Naštěstí, protože většina fyzicky zajímavých procesů je tak jednoduchá nebo strukturovaná, že se nepodobají náhodnému procesu, výsledky neodsuzují kvantové strojové učení, ale podtrhují důležitost porozumění jeho limitům,“ uvedl Holmes.

V klasickém myšlenkovém experimentu Hayden Preskill fiktivní Alice hodí informace jako knihu do černé díry, která zašifruje text. Váš společník, Bob, to stále může získat pomocí zapletení, což je jedinečná vlastnost kvantové fyziky. Nová práce však ukazuje, že díky základním omezením Bobovy schopnosti naučit se podrobnosti fyziky konkrétní černé díry je rekonstrukce informací v knize velmi obtížná nebo dokonce nemožná.

“Všechny informace, které procházejí informačním rušičem jako černá díra, dosáhnou bodu, ve kterém algoritmus strojového učení blokuje na pusté plošině, a proto již nelze trénovat.” To znamená, že algoritmus se nemůže naučit žádné zakódovací procesy, “řekl Andrew Sornborger, počítačový vědec z Los Alamos a spoluautor článku. Sornborger je ředitelem Centra kvantové vědy v Los Alamos a vedoucím algoritmů a simulačních funkcí centra. Středisko je multinstitucionální spolupráce vedená Národní laboratoří Oak Ridge.

Neplodné plošiny jsou oblasti v matematickém prostoru optimalizačních algoritmů, kde se schopnost řešit problém exponenciálně ztěžuje s rostoucí velikostí studovaného systému. Tento jev, který výrazně omezuje schopnost trénovat velké kvantové neuronové sítě, byl nedávno popsán souvisejícím týmem Los Alamos v nedávném článku.

„Nedávná práce ukázala, že potenciál kvantového strojového učení je vynikajícím nástrojem pro naše pokusy porozumět složitým systémům,“ uvedl Andreas Albrecht, spoluautor výzkumu. Albrecht je ředitelem Centra pro kvantovou matematiku a fyziku (QMAP) a významným profesorem na Katedře fyziky a astronomie na UC Davis. „Naše práce odhaluje základní úvahy, které omezují možnosti tohoto nástroje.“

V myšlenkovém experimentu Hayden Preskill se Alice pokouší zničit tajemství zakódované v kvantovém stavu tím, že ho hodí do nejrychlejšího scrambleru přírody, do černé díry. Bob a Alice jsou fiktivní kvantové dynamické duo, které fyzici běžně používají k reprezentaci agentů v myšlenkovém experimentu.

„Mohli byste si myslet, že díky tomu bude Alicino tajemství docela bezpečné,“ řekl Holmes, „ale Hayden a Preskill tvrdili, že je možné, pokud Bob zná jednotnou dynamiku černé díry a sdílí s černou dírou maximálně zapletený stav.“ odemknout Alicino tajemství shromážděním několika fotonů emitovaných černou dírou. To však vyvolává otázku, jak se Bob může naučit dynamiku implementovanou černou dírou. Pokud víme, ne prostřednictvím kvantového strojového učení. “

Klíčová část nové věty vyvinuté Holmesem a jejími spoluautory nevyžaduje žádné předchozí znalosti kvantového scrambleru, což je situace, která je ve skutečné vědě nepravděpodobná.

„Naše práce upozorňuje na obrovskou páku, kterou může hrát i malá množství předchozích informací v naší schopnosti extrahovat informace ze složitých systémů a případně snížit platnost naší věty,“ řekl Albrecht. “Naše schopnost to udělat se může velmi lišit v různých situacích (jak skenujeme od teoretických úvah o černých dírách po konkrétní situace ovládané lidmi tady na Zemi).” Budoucí výzkum pravděpodobně poskytne zajímavé příklady, a to jak pro situace, ve kterých naše věta zůstává plně účinná, tak pro situace, ve kterých ji lze obejít.

Odkaz: „Pusté náhorní plošiny vylučují učení rušiček“ autorů Zoë Holmes, Andrew Arrasmith, Bin Yan, Patrick J. Coles, Andreas Albrecht a Andrew T. Sornborger, 12. května 2021, Dopisy o fyzickém vyšetření.
DOI: 10,1103 / PhysRevLett.126.190501

Financování: americké ministerstvo energetiky, Office of Science

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Drsná kůra, která se v noci ozývá, vede k objevení nových druhů

V lesích západní a střední Afriky se v noci ozývají hlasitá volání hybridů stromů - malých, býložravých savců, ale jejich zvuk se liší podle...

Nástroj Nový nástroj určený k podpoře vývoje a vývoje automobilových vozidel

Schematický vnitřní provoz elektrod v palivovém článku և kapacita základních parametrů. Půjčka:Heinz a kol., 2021: Široké používání tradičních vozidel na vodíkový pohon nad tradičními...

Identifikace velmi počátečních kroků, které vedou k rozvoji rakoviny

Konfokální mikrofotografie tenkého střeva myši pomocí technologie Red2Onco. S Red2Onco můžete označit onkogenní mutantní klony (červené klony) a běžné nebo divoké klony (žluté...

Neandertálci a raná moderní lidská kultura koexistovali vedle starších tradic již více než 100 000 let

Výzkum Fakulty antropologie a ochrany na University of Kent zjistil, že jedna z prvních kultur kamenných nástrojů známá jako Acheulean trvala pravděpodobně o desítky...

Snadná věda: co jsou sterilní neutrina?

Sterilní neutrina jsou speciální typ neutrin, který byl navržen k vysvětlení některých neočekávaných experimentálních výsledků, ale nakonec nebyl objeven. Vědci je hledají v...

Newsletter

Subscribe to stay updated.