こんにちは、管理人の小林 丸です。

気のせいでしょうか最近AI(人口知能)が急速に発達し、
我々の仕事がそれらにとって変えられると耳にします。

たしかにAIではないにしろ高速道路の料金所のおじさんたちはいなくなったし、
工場の作業員よりも作業用ロボットの方が多いなんて光景はもう珍しくなくなりました。

すると今度はデスクワークなどの仕事や、
専門的な資格を要する仕事でさえもAIが幅をきかすとか。

そのAIに学習させる計算が得意なコンピューターが、
今回取り上げてみました量子コンピューター。

スーパーコンピューターをはるかに超える計算能力を持つらしいのですが、
さて量子コンピューターとはいかなるものなのか?

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スパコンと量子コンピューターの違いって!?

これがよく分かりません?(笑い)

計算の仕組みが違うようで、
普通のコンピューターは「」と「」の数字を使う2進法で計算。

これは電流のONとOFFをたくさん集まった半導体チップを内臓して、
電流ONで「1」の状態を電流OFFで「0」と決めて計算。

ちなみに0と1の状態をデータの最小単位の「ビット」というわけです。

 

ここまではなんとかイメージ。

 

ところが量子コンピューターは、
量子ビット」を使って計算するらしい。

2進法のコンピュータ―は0か1でしたが、
量子コンピューターはそれを同時に重ね合わせて計算ができるんだとか?

どうやらミクロの世界のお話しのようで、
これ以上はいくら聞いても調べても分からない。(笑い)

ただいくらスーパーコンピューターがスゴイと言えども、
膨大な計算をするのはあくまでも0か1を繰り返して行うので時間がかかる。

それを短時間にしようとすれば、
膨大な半導体やら電力やらが必要で超大型なそれが必要。

その点量子コンピューターは全体を俯瞰して、
瞬時に結果を導くことができて電力も規模も小さくてできると。

分かったような分からないような??(笑い)

とにかく量子コンピューターの計算速度はすさまじく、
それだけ聞いただけでもちょっとこの先を期待してしまうわけであります。

 

研究はどこまで進んでいるのか!?

カナダとかアメリカでは「量子アニーリング方式」というやり方で、
もうすでに実用化されているのだとか。

一方、「量子ゲート方式」という別な方式があって、
こちらは技術的に難しいそうですが米IBMや様々な企業や大学が成果を発表し始めているとか。

日本はというと昨年の11月、
NTT国立情報学研究所国産初の量子コンピューターを完成と発表!

こちらはまた別の方式で計算するらしいく、
世界からちょっと出遅れ感があるだけに頑張って欲しいと思うところであります。

 

例え話で「巡回セールスマン問題」というのをよく聞きます。

セールスマンがいくつかの都市を1度ずつ訪問して出発点に戻るとき、
移動距離が最小になる経路を求めるという問題。

これがなんとなんと、
ルートの数は1兆を超えてくるとか。

なんとなくありそうなそれほど難しい問題でもないような気がしますが、
この計算をスーパーコンピューターでやってもエラク時間がかかるとか。

その点量子コンピューターはこうした組合せとか最適化という問題も、
瞬時に答えを導いてしまうというので思う以上にスゴイ性能らしいのです。

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私たちの生活に影響はあるのでしょうか!?

組合せ最適化の計算を瞬時にやってしまうという量子コンピューター。

膨大な組み合わせを必要とする薬の開発や、
物流の最適ルートなんてのも瞬時に計算をしてしまう。

いろんな金融商品の最適な組み合わせなんてのも、
もう人間がやる必要はないのかもしれませんね。

また人口知能に学習させるのも得意というので、
これからAIの時代に余計にも活躍しそうであります。

それにしても、
どんなふうにしてAIに教えるんでしょうね??

いいことばかりのようですが、
不可能と言われている暗号解読もカンタンにできちゃうとか。

そうなるともろ手を挙げて喜んでいる場合でもないし、
一体全体どうなることやら気にもなります。

 
 

今回のまとめ

世の中こちらの知らぬまにどんどん研究が進み、
科学技術がますます生活に浸透してますますその恩恵を受ける。

産業革命が起きたと同類の大改革が今起きようとしている、
その大変革の時代にいるというのも感慨深いものがあります。

ところで人の仕事がAIにどんどん奪われるというのは大問題で、
そこのところどうなっちゃうのか当然気にもなります。

お医者さんもAI、弁護士さんもAI、
学校の先生もAIなんてまさかそうはならないでしょうね。

いっそのことAIに仕事を頑張って頂き、
その利益を皆で分配して我々人間は優雅に生きていきたいものでありますね。

今回は量子コンピューターについて取り上げてみました。

いかがでしたでしょうか?

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