量子コンピューティングの達人アーロンソンが OpenAI に参加!彼はヤオクラスのトップ生徒であるチェン・リージエの指導者でもあります。

国内大手企業のお偉いさんたちは退職し、大学に進学し、起業しました。

これまでと違うのは、量子コンピューティングの第一人者であるスコット・アーロンソンが、教職から大企業に転職したことです。

今日、アーロンソンは自身のブログで、テキサス大学オースティン校 (UT オースティン) を 1 年間休学し、来週 OpenAI に通うつもりであると述べました。 。

彼の職務責任は、人工知能の安全性と調整 (AI の安全性と調整) の理論的基礎について考えることです。

これには、「私たちがやらないことを人工知能にさせるのではなく、私たちがやりたいことをやらせる方法に関する計算の複雑さの原則」などについて考えることが含まれます。やりたくない。「どう理解していますか？」

OpenAI の機械学習研究者であり、人工知能調整チームのリーダーであるジャン ライク氏は次のように述べています。 Scott Aaronson."

Open AI が量子コンピューティングの専門家を歓迎

OpenAI は、OpenAI であると言えます。 「在宅勤務」のビッグネームを歓迎します。 ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃どのように言って？

スコット アーロンソン氏は、「家族の理由により、私は主にテキサスの自宅からこれを行う予定ですが、時々出張することもあります。」と述べました。

アーロンソンは、今年末までに、フルタイムの教育、執筆、量子問題についての思考に戻る予定です。つまり、1年間社会人生活を体験するためだけにOpenAIに行ったのである。

#人工知能が誰も無視できない形で世界を支配しているにもかかわらず、アーロンソンにとって量子問題は依然として人生の最前線にあります。人工知能は、アーロンソン氏が量子コンピューティングに転向する前に、博士課程の学生として研究を始めた分野でした。

言い換えれば、Scott Aaronson は OpenAI でどのようなプロジェクトをやりたいと考えているのでしょうか?

まず、彼は危険な環境で学習するためのサンプルの複雑さに関する一般理論に到達するかもしれません。

#第 2 に、機械学習の解釈可能性に取り組むかもしれません。特定の出力を生成するディープ ニューラル ネットワークが与えられたとき、ネットワークは、なぜその出力を生成したかについての説明を提供しますが、その説明を見つけるための計算の複雑さについては何が言えるでしょうか?

第三に、弱いエージェントが強いエージェントの動作を検証する能力を研究することができます。

一部のネチズンは、OpenAI があなたを雇って「ほら、スコット アーロンソンがこの問題を解決してくれるのですが、そして、それをあまり気にしなかったセキュリティ研究者は何を思いついたのでしょうか?」

スコット・アーロンソンは、「あなたが心配している問題を証明することはできません。この問題に関して私がどんな仕事をしても、私は代弁しなければなりません」と述べました。

Scott Aaronson は現在、テキサス大学オースティン校のコンピューター サイエンスの David J. Bruton Jr. 100 周年教授であり、設立者を務めています。同校の量子情報センター所長。

アーロンソンは、コーネル大学でコンピューター サイエンスの学士号を取得し、カリフォルニア大学バークレー校で博士号を取得し、量子コンピューティング研究所で働いていました。カナダのウォータールー大学博士研究員。

#以前は、マサチューセッツ工科大学 (MIT) で電気工学とコンピューター サイエンスを 9 年間教えていました。

彼は 2007 年から 2016 年まで MIT で教鞭をとり、2007 年の秋に助教授を務め、2013 年の春に准教授に昇進しました。 2016 年まで、彼はテキサス大学オースティン校で正教授として教えていました。

ヤオクラスの優等生であるチェン・リージエは、MITへの交換留学中にアーロンソンに師事しました。

写真提供: 清華大学

スコット・アーロンソンは普通の人間ではありません。

#1981 年、アーロンソンは米国に生まれました。

# 彼の幼少期の経験は比較的豊富でした。彼は子供の頃から米国に住んでいますが、子供の頃、父親は香港に出稼ぎに送られました。その結果、アーロンソンはアジアでもしばらく過ごしました。

#当時、彼はアジアの学校で頭の良さを発揮し、飛び級しました。

残念ながら、環境への順応やその他の理由により、米国に戻った後、彼の研究への道は非常に険しいものになりました。

# 彼はよく教師と衝突し、成績が思わしくなくなりました。

最終的に、彼はクラークソン大学が運営する才能ある若者のためのプログラムであるクラークソン スクールに入学しました。これにより、アーロンソンは高校 1 年生の間に大学に出願することができました。

彼が 2000 年にコーネル大学に入学し、コンピューター サイエンスの学士号を取得したのもこの機会のおかげです。

#学位取得後も、彼は勉強を諦めず、カリフォルニア大学バークレー校で博士号取得の勉強を続けました。最後に、2004 年にウメシュ・ヴァジラニ教授から博士号を取得しました。

#実は、アーロンソンは幼い頃からスキルポイントがカンストしていました。彼の数学的能力は他の仲間と比べて異常に優れており、11 歳で独学で微積分を学びました。

11 歳でコンピューター プログラミングに出会った後も、もっと早く触れ始めていればよかったと後悔していました。彼らはすでに「プログラミング」に精通しており、何年もの間「仲間」たちはあまりにも遅れをとっていた。

#その後、上位スキル ツリーで量子コンピューティングのブランチをクリックしました。コーネル大学では、計算複雑性と量子コンピューティングという 2 つのコンポーネントに取り組みました。

# 彼の努力と才能も十分な報酬をもたらしました。

2021 年 4 月、Association for Computing Machinery (ACM) は、量子コンピューティング分野における彼の貢献を評価して、2020 ACM Computing Award をアーロンソンに授与しました。 。

具体的には、彼の研究分野には、量子コンピューターのパフォーマンスと限界、およびより広範な計算複雑性理論が含まれます。

ACM は、量子コンピューティングの目標は、量子物理法則を使用して、古典的なコンピューターでは解決できない問題を解決するデバイスを構築することであると紹介しました。問題は適切な時間内に解決されます。

そしてアーロンソンは、計算複雑性理論の発見がどのようにして量子物理法則に新たな洞察をもたらし、「量子コンピューターで何ができるのか、何ができないのか」を明確に説明します。終わり。"

#それだけでなく、アーロンソンは「量子超越性」の概念の開発にも貢献しました。量子超越性とは、古典的なコンピューターでは妥当な時間内に解決できない問題を量子デバイスが解決できるときに到達する「マイルストーン」を指します。

アーロンソンは、多くの量子超越性実験の理論的基礎を確立しました。この種の実験により、科学者は、最初に完全なフォールトトレラントな量子コンピューターを構築しなくても、量子コンピューターが指数関数的な高速化を実現できるという説得力のある証拠を示すことができます。

ACM 会長のガブリエレ・コツィス氏は、「アーロンソン氏の貢献は量子コンピューティングに限定されず、計算複雑性理論や物理学などの分野にも大きな影響を与えた」と述べた。 . ."

#アーロンソンは「デモクリトス以来の量子コンピューティング」の著者でもあることは言及する価値があります。

彼の個人ブログ「Shtetl-Optimized」では、一般科学の観点から量子コンピューティングに関するいくつかの質問によく答えています。 。

# 彼は「誰がより大きな数字に名前を付けることができるでしょうか?」と書きました。は、コンピューター サイエンスの学術コミュニティで広く配布されており、Tibor Radó によって説明された Busy Beaver Numbers の概念を使用して、教育現場での計算可能性の限界を示しています。

#これほど優れた人材が OpenAI にやって来たということは、まさに天才将軍の誕生と言えるでしょう。

ネチズンからの熱いコメント

Scott Aaronson が OpenAI への参加を発表した後、多くのネチズンが彼に順調な仕事への祝福を送りました。

この瞬間を記念して、ネチズンは DALL・E を使用してスコット アーロンソンのために絵を作成しました。

# 一部のネチズンは、人工知能の連携の問題について彼と議論しました。 #人間自身がそれらの価値観を認識しているときに、人工知能がどのように人間の価値観と一致するのか説明してください。そして多くの場合、人間は自らが公言する価値観と一致していません。

これは、私にとって、整合性や安全性などに関する考え方の基本的なカテゴリーは、道徳哲学や計算の複雑さではなく、進化論であることを証明しています。それが自然選択です。進化論には数学的根拠があるので（ジョン・バエズを参照）、比較的複雑さと何らかの共通点があるのではないかと思います。

私はどちらの分野の専門家でもありませんが、人工知能に主体性​​や一貫性があるかどうかという問題は、進化の観点からは重要かもしれませんが、核心ではありません。

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