【解説】なぜAIの次は「量子コンピュータ」と言われるのか 「不思議とは古い理論への執着、工学とは不思議を制御し応用すること」
「量子とは、あらゆる可能性の領域であり、創発的な知識の地平でもある」
これは、世界最大規模の素粒子物理学研究所であるCERN(セルン)が、2025年の大阪・関西万博で催された「エンタングル・モーメント」に寄せた言葉だ。
皆さんは「量子」あるいは「量子コンピュータ」という言葉を聞いて、どのようなイメージを持つだろうか。
「何か不思議でよくわからないもの」「小さくて難しそうなもの」といった印象を持つ人もいれば、最近では「ビジネスにつながりそう」と感じている人もいるかもしれない。
(以下略、続きはソースでご確認ください)
クーリエ・ジャポン 1/2(金) 10:10
https://news.yahoo.co.jp/articles/95f42255e24824e9f05ab47446ce12e3c91ec15d
なぜAIの次は「量子コンピュータ」と言われるのか 「不思議とは古い理論への執着、工学とは不思議を制御し応用すること」 [すらいむ★]
1すらいむ ★
2026/01/02(金) 21:25:25.42ID:7h4608g42026/01/02(金) 21:43:11.48ID:g+DF2HLP
武豊のかみさん
3名無しのひみつ
2026/01/02(金) 23:56:53.92ID:rOC7EWzo 2026年は過去百年の技術革新に匹敵する一年になる
おまえらじゃもう付いていけない
おまえらじゃもう付いていけない
4名無しのひみつ
2026/01/03(土) 01:12:09.67ID:BD8ufGu1 「なぜ〇〇は✕✕なのか」という広告はなぜウザいのか
5名無しのひみつ
2026/01/03(土) 01:18:53.97ID:K3jrCPcA 別にAIの次ってわけじゃなくまだ使えないからだ
生成AIもOpenAI自身がこんな使い方がウケるとは全く思ってなかった
Microsoft中心にカネもうけにシフトしてからはカネ持ってる見込み客にホントは業界専用業務専用で売り込んでた時デモ時の脇役としてこんなこともできますとチャットアプリ作っておいたらみんなそれに釘付けになった
あれ?これいけるんじゃね?で世間一般に出したら大ウケ
なんだこれ!ビックリ!
作ってる側もわからないウケ方よ
これこそ革命的現象というもの
GoogleもMicrosoftももっと前からやれてたけどいろいろ文句言われて控えていたことをまたやり出した
業界騒然
そもそもエヌビディアGPUもゲーム用に持ってたのを
使った2012年の当時
トロント大学のジェフリーヒントン(おととしのノーベル賞)の研究室のイリヤ(OpenAIでGPT開発)の課題をアレックスがGPU2機で一晩で解いてくれた
ヒントンは3ヶ月かかると言ってたその日に
翌日ヒントンはビックリ
それを当時スタンフォードのリーフェイフェイ主導のイメージネットに出してこれが機械学習の革命的記録として語られる
フェイフェイはGoogle に呼ばれてGoogleBrainを作り彼らを招聘
TensorFlowとか作ってこれはTPU
このプロジェクトはジェミナイの技術リーダーはジェフディーン
ジェミナイはアルファGoのDeepMindデミスハサビス側でLLM仕込んでジェフがアプリに仕込んでる
イリヤはイーロンに請われてOpenAI
アンソロピックもパープレもOpenAIに集った研究者
その他関係してる研究者が他でも多数
技術は前々から準備されてる
https://en.wikipedia.org/wiki/AlexNet
生成AIもOpenAI自身がこんな使い方がウケるとは全く思ってなかった
Microsoft中心にカネもうけにシフトしてからはカネ持ってる見込み客にホントは業界専用業務専用で売り込んでた時デモ時の脇役としてこんなこともできますとチャットアプリ作っておいたらみんなそれに釘付けになった
あれ?これいけるんじゃね?で世間一般に出したら大ウケ
なんだこれ!ビックリ!
作ってる側もわからないウケ方よ
これこそ革命的現象というもの
GoogleもMicrosoftももっと前からやれてたけどいろいろ文句言われて控えていたことをまたやり出した
業界騒然
そもそもエヌビディアGPUもゲーム用に持ってたのを
使った2012年の当時
トロント大学のジェフリーヒントン(おととしのノーベル賞)の研究室のイリヤ(OpenAIでGPT開発)の課題をアレックスがGPU2機で一晩で解いてくれた
ヒントンは3ヶ月かかると言ってたその日に
翌日ヒントンはビックリ
それを当時スタンフォードのリーフェイフェイ主導のイメージネットに出してこれが機械学習の革命的記録として語られる
フェイフェイはGoogle に呼ばれてGoogleBrainを作り彼らを招聘
TensorFlowとか作ってこれはTPU
このプロジェクトはジェミナイの技術リーダーはジェフディーン
ジェミナイはアルファGoのDeepMindデミスハサビス側でLLM仕込んでジェフがアプリに仕込んでる
イリヤはイーロンに請われてOpenAI
アンソロピックもパープレもOpenAIに集った研究者
その他関係してる研究者が他でも多数
技術は前々から準備されてる
https://en.wikipedia.org/wiki/AlexNet
2026/01/03(土) 06:35:24.28ID:i67vhEKW
qビットを増やせば増やすほど計算能力が上がるんだっけ
2026/01/03(土) 06:46:11.81ID:BLAkQKTM
結局不思議なわけね
2026/01/03(土) 07:38:07.31ID:B8EFBnPQ
そもそも量子コンピュータは大分前から言われてが、AIはここ最近(勿論理論や歴史的には古いが)になって
ChatGPTなどで急速に盛り上がっただけでその前はそこまで話題になってない
しかし量子コンピュータは20年以上前からやたら言われてたわけで次とか言われてもなあ
勿論、何れはものになると思うが、核融合同様、本格的な実用運用はまだまだ先かもしれんし
AIみたいに別な技術がまた持て囃されるか分からんだろうよ
ChatGPTなどで急速に盛り上がっただけでその前はそこまで話題になってない
しかし量子コンピュータは20年以上前からやたら言われてたわけで次とか言われてもなあ
勿論、何れはものになると思うが、核融合同様、本格的な実用運用はまだまだ先かもしれんし
AIみたいに別な技術がまた持て囃されるか分からんだろうよ
9名無しのひみつ
2026/01/03(土) 08:40:48.52ID:PITSBhRo とある作品で話していた
人形を成功に作成すればするほど人形がオリジナルなのかオリジナルが人形なのかわかる無くなってしまったのだよ!
AIを人間の思考と同じように成功に作成すればAIが人間なのか人間がのがAIな人間かわからなくなってしまった
ロボットを成功に人間と同じように作成すれば人形が人間なのか人間が人形なのかわからなくなってしまった
上記のことなんて今となってはどうでもよい話なのさ!
対象者が人形だから周囲の人間は分かる
周囲が人形だから対象者のう動きが読み取れる
対象者が人形だから他人を操作できる
周囲が人形だから対象者の動きを操作できる
人形だから幻覚を見て人間だから幻覚を見ない
人形だから幻覚を見ないで人間だから幻覚を見る
人形に働いてもらえばよいではないか!
人形を成功に作成すればするほど人形がオリジナルなのかオリジナルが人形なのかわかる無くなってしまったのだよ!
AIを人間の思考と同じように成功に作成すればAIが人間なのか人間がのがAIな人間かわからなくなってしまった
ロボットを成功に人間と同じように作成すれば人形が人間なのか人間が人形なのかわからなくなってしまった
上記のことなんて今となってはどうでもよい話なのさ!
対象者が人形だから周囲の人間は分かる
周囲が人形だから対象者のう動きが読み取れる
対象者が人形だから他人を操作できる
周囲が人形だから対象者の動きを操作できる
人形だから幻覚を見て人間だから幻覚を見ない
人形だから幻覚を見ないで人間だから幻覚を見る
人形に働いてもらえばよいではないか!
10名無しのひみつ
2026/01/03(土) 09:34:09.88ID:ct4/9BC6 >不思議とは古い理論への執着、工学とは不思議を制御し応用すること
つまり工学は理論そっちのけで何かやってる振りすればいいってことか
たしかに今量子コンピュータと銘打ってるやつの大半は量子の不思議さとは無関係だからな
つまり工学は理論そっちのけで何かやってる振りすればいいってことか
たしかに今量子コンピュータと銘打ってるやつの大半は量子の不思議さとは無関係だからな
11名無しのひみつ
2026/01/03(土) 19:36:41.28ID:f/f2aCGV 量子コンピュータが実用化してもビットコインが崩壊するだけでエネルギー問題や食糧問題なんかが解決するわけではない
誰得の発明になる
誰得の発明になる
12名無しのひみつ
2026/01/03(土) 19:57:41.36ID:CsZk5Elt 量子コンピュータは特定の問題は得意
たくさんの解の候補の中から、解を見つけるようなタイプの問題(のなかで相性がいい問題)は
ただ、それ以外の作業は別に高速化できない
ウェブサイトを見る、メールを読む、ウィンドウを描く、そんな作業が何でも高速化されるわけではない
効果は限定的
たくさんの解の候補の中から、解を見つけるようなタイプの問題(のなかで相性がいい問題)は
ただ、それ以外の作業は別に高速化できない
ウェブサイトを見る、メールを読む、ウィンドウを描く、そんな作業が何でも高速化されるわけではない
効果は限定的
13名無しのひみつ
2026/01/04(日) 02:10:20.35ID:UObvMVUX ニューロコンピュータとかファジィコンピュータとかどうなったのかな
14名無しのひみつ
2026/01/04(日) 02:11:03.95ID:UObvMVUX >>11
抱えてるビットコはさっさと処分しとけ
抱えてるビットコはさっさと処分しとけ
15名無しのひみつ
2026/01/04(日) 05:34:04.34ID:UtXWovcN 量子理論の間違いに気づくと
古典でもできると気づく
古典でもできると気づく
17名無しのひみつ
2026/01/04(日) 08:48:09.95ID:X6m9nrR8 >>13
ファジィー懐かしす。
ファジィー懐かしす。
18名無しのひみつ
2026/01/04(日) 09:38:20.88ID:YE7HESLI >>13>>17
バブル期に出て来て新しい科学によるオレたちのテキトー仕事が最新だぜ〜的に
当時の調子こいたおっちゃんリーマンがほざいていたファジーだが、
要するにある入力に対してこれは使える、これは使えんと振り分ける基準を変えるフィルタリング理論だよな
というわけで、AIにおける深層学習で
シグモイドやReLU関数などに代わるフィルタリングに使えるのでは?と考えて
生成AIに質問してみた
_
深層学習において、
ファジィ理論は活性化関数の代替として機能する可能性があり、実際にそのための研究開発が進んでいます。
ファジィ理論と活性化関数の関係
相補的な関係: ファジィ理論と深層学習(ニューラルネットワーク)は、歴史的には競合する分野もありましたが、現在では互いの強みを活かす形で融合が進んでいます。
ファジィ活性化関数 (Fuzzy Activation Functions): 従来のシグモイド関数やReLU関数のような固定的な活性化関数の代わりに、ファジィメンバーシップ関数(所属関数)を基にした活性化関数を使用する研究が行われています。
これにより、ニューラルネットワークがより人間のような曖昧な推論を学習できるようになり、特に解釈可能性が向上する可能性があります。
特定の研究では、区間タイプ2ファジィ集合(Interval Type-2 Fuzzy Sets)を活性化関数として使用することで、従来の活性化関数(ReLU、PReLU、ELUなど)と比較して学習性能の向上が示されています。
ReLUの有効性の説明: 興味深いことに、一般的な活性化関数であるReLU(Rectified Linear Unit)の有効性が、ファジィ論理の観点から説明できるという研究も存在します。これは、ファジィ的なアイデアが深層学習の基本的な仕組みと深く関連していることを示唆しています。
ハイブリッドモデル: ファジィシステムとニューラルネットワークを組み合わせた「ファジィニューラルネットワーク」というハイブリッドな手法も確立されており、制御システムやパターン認識などの問題解決に応用されています。
_
使えるじゃないですかw
古い新しいの問題でなく、その要素を現在使えるのかどうかを知らないとダメって事だな
バブル期に出て来て新しい科学によるオレたちのテキトー仕事が最新だぜ〜的に
当時の調子こいたおっちゃんリーマンがほざいていたファジーだが、
要するにある入力に対してこれは使える、これは使えんと振り分ける基準を変えるフィルタリング理論だよな
というわけで、AIにおける深層学習で
シグモイドやReLU関数などに代わるフィルタリングに使えるのでは?と考えて
生成AIに質問してみた
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深層学習において、
ファジィ理論は活性化関数の代替として機能する可能性があり、実際にそのための研究開発が進んでいます。
ファジィ理論と活性化関数の関係
相補的な関係: ファジィ理論と深層学習(ニューラルネットワーク)は、歴史的には競合する分野もありましたが、現在では互いの強みを活かす形で融合が進んでいます。
ファジィ活性化関数 (Fuzzy Activation Functions): 従来のシグモイド関数やReLU関数のような固定的な活性化関数の代わりに、ファジィメンバーシップ関数(所属関数)を基にした活性化関数を使用する研究が行われています。
これにより、ニューラルネットワークがより人間のような曖昧な推論を学習できるようになり、特に解釈可能性が向上する可能性があります。
特定の研究では、区間タイプ2ファジィ集合(Interval Type-2 Fuzzy Sets)を活性化関数として使用することで、従来の活性化関数(ReLU、PReLU、ELUなど)と比較して学習性能の向上が示されています。
ReLUの有効性の説明: 興味深いことに、一般的な活性化関数であるReLU(Rectified Linear Unit)の有効性が、ファジィ論理の観点から説明できるという研究も存在します。これは、ファジィ的なアイデアが深層学習の基本的な仕組みと深く関連していることを示唆しています。
ハイブリッドモデル: ファジィシステムとニューラルネットワークを組み合わせた「ファジィニューラルネットワーク」というハイブリッドな手法も確立されており、制御システムやパターン認識などの問題解決に応用されています。
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使えるじゃないですかw
古い新しいの問題でなく、その要素を現在使えるのかどうかを知らないとダメって事だな
19名無しのひみつ
2026/01/04(日) 10:50:29.81ID:xTftMWkL20名無しのひみつ
2026/01/04(日) 11:54:49.56ID:tldomKWb21名無しのひみつ
2026/01/04(日) 16:46:24.63ID:lKBJuAnq コンピューターには電力が必要だから
核融合発電も必要だな
核融合発電も必要だな
22名無しのひみつ
2026/01/04(日) 18:21:09.46ID:+wZfjgR3 結局それぞれの用途ごとにカスタマイズした量子回路を
設計、製造しないと効率が悪くなりすぎるはずで、
そんな特殊な仕様のマシンを問題毎に合わせて製造
するのだと、用途は限られると思う。
電気を凄く食うことや、設置場所が限られるのも難点。
設計、製造しないと効率が悪くなりすぎるはずで、
そんな特殊な仕様のマシンを問題毎に合わせて製造
するのだと、用途は限られると思う。
電気を凄く食うことや、設置場所が限られるのも難点。
23名無しのひみつ
2026/01/04(日) 21:16:42.88ID:buEeW9uf24名無しのひみつ
2026/01/05(月) 07:00:39.02ID:N3L7BQKJ 量子演算は答えしか出さない確率で近似させる装置
過程を区切って排除した生成物
過程は確率で存在可能な答えを作れる
過程が答えである場合
過程が分からなければ意味がなく応用性もない
過程を区切って排除した生成物
過程は確率で存在可能な答えを作れる
過程が答えである場合
過程が分からなければ意味がなく応用性もない
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