クォンタムはまだ多くのことはできないが、銀行には待っている余裕はない

これが過剰に誇張されているのは、ほとんどの人が想像している商用アプリケーション、つまりターボチャージャ付き人工知能 (AI) や魔法のような最適化は、ほとんどがフィクションだからです。

量子マシンがほぼ確実に実行できることの 1 つは、現代の金融システムを保護する暗号ロックを破ることであるため、これは過小評価されています。そして、これらのロックの移行には何年もかかります。

「今こそ耐量子暗号方式への移行を考え始める時期だ」と教授は語った。 スコット・アーロンソン最近参加した スターウェア 科学顧問として、PYMNTS CEOが主催した会話の中で カレン・ウェブスター。

来年ではありません。稼働中の機械が現れた場合ではありません。移行そのものがボトルネックになっているからだ、と同氏は語った。

これが、アーロンソン氏が考える、2026 年の量子コンピューティングの中心にあるパラドックスです。このテクノロジーは、その最大の約束を果たすには程遠いです。しかし、その最も危険な機能である暗号解読は、今日の行動を要求するために明日到着する必要はありません。

差し迫ったものである必要はない脅威

タイムラインの問題を考えてみましょう。アーロンソン氏は、楽観的に見積もっても実際の量子攻撃は5年から10年かかるだろうと述べた。しかし、あらゆるプロトコル、あらゆるシステム、あらゆるベンダーとの関係に関わる大手金融機関全体で暗号化移行を実装すると、同じ期間が簡単に消費されてしまう可能性があります。

誤差の許容範囲は基本的にゼロです。

さらに悪いことに、攻撃対象領域は民主化されています。たとえば国民国家の核開発計画とは異なり、量子コンピューターはクラウド経由でアクセスされる可能性が高い。それはリスク計算を完全に変えます。

「ある時点で、それらは暗号化攻撃に役立つようになるだろう」とアーロンソン氏は語った。 「そしてその時点では、受信するすべてのリクエストを監視して、どのリクエストが暗号コードをこっそり解読しようとしているのかを確認する方法を完全に知っている人は誰もいません。」

これは緊急時対応計画の理論的な演習ではありません。これは、曖昧ではあっても期限が明確に定められた移行の問題です。そしてその仕事は膨大です。

計算上のレモンと非常に小さなレモネードのグラス

では、脅威が本物なら、機会はどうなるでしょうか?ここでアーロンソン氏は、量子の未来を販売する人にとってこの話は不快になる可能性があると述べた。

正直な科学的コンセンサスは、量子コンピューティングの信頼できる商用スイートスポットは著しく狭いということです。

量子システムのシミュレーション。創薬。バッテリーの化学。高温超伝導体。工業用化学反応。

量子状態のサイズは相互作用する粒子ごとに指数関数的に増大するため、これらは古典的なコンピューターが真に苦戦する問題です。

「自然は私たちにこの計算上のレモンを与えてくれました」とアーロンソン氏は言います。 「それでレモネードを作ってみませんか？」

同氏によれば、数千回の演算を実行するおよそ 100 量子ビットを備えた今日のマシンは、簡略化されたモデルをシミュレートし始めているという。狭いケースでは、古典的な手法をわずかに上回る可能性もあります。しかし、「エッジパス」は有効な表現です。革新的なアプリケーションには、堅牢なエラー修正を備えたはるかに大規模でフォールト トレラントなシステムが必要ですが、そのようなシステムを実行するためのオーバーヘッドは膨大です。量子的な利点がそれほど多くないからといって、それを構築することは簡単には正当化されません。

それでもピッチデッキ工業団地は止まっていない、とアーロンソン氏は語った。スタートアップ企業は、手書き認識からポートフォリオの最適化、ニューラルネットワークのトレーニングに至るまで、量子的に強化されたあらゆるものを伝道的な熱意を持って売り込み続けている。

アーロンソンの評価は率直で、「人々はそれをマスタードをつけて食べます。しかし、科学者にとって、そのほとんどは無価値です。実際に古典的なコンピューターに勝てないのであれば、私たちにとっては興味がありません。」

AI の疑問: 両方向の非対称性

避けられない疑問が生じます: 量子が AI と出会うと何が起こるのでしょうか?

関係は偏ったものであることが判明しますが、ほとんどの人が想定している方向ではありません。

AIはすでに量子研究を加速させています。ニューラル ネットワークは誤り訂正復号化を改善し、ディープラーニングは回路設計を最適化しています。

AI は量子の向上に貢献しています。

量子はAIに恩返しをするのか？可能性ははるかに低いとアーロンソン氏は主張した。その理由は構造的なものです。

量子アルゴリズムは、建設的または破壊的に干渉する可能性のある複素数である確率振幅を利用して、間違った答えを打ち消し、正しい答えを増幅することによって機能します。これは、非常に特殊な数学的構造を持つ問題にのみ機能する複雑な振り付けです。

アーロンソンは、それを「打てる釘を見つけなければならないこの奇妙なハンマー」に例えました。

量子コンピューターが機械学習に革命をもたらすという主張は、同氏や同僚の科学者の精査には耐えられない。

「科学がそれを裏付けているとは思いません」とアーロンソン氏は述べ、グローバーのアルゴリズムのような理論上の利点は机上では存在するが、それはささやかなものであり、誤り訂正のオーバーヘッドに飲み込まれがちだと付け加えた。

同氏は、量子技術が追いつくまでの間、古典的コンピューティングが静止しているわけではない、というさらに根本的な問題があると見ていると述べた。

「クラシック コンピューティングは移動目標です」とアーロンソン氏は言います。古典的な研究者が独自のアルゴリズムを洗練させると、主張されてきた量子の利点は何度も消え去りました。 「それに勝たなければなりません。それがこの分野の難しいところです。」

これを、応用範囲の広さから爆発的に発展する AI と比較してください。 「その効能には限界がないようです」とアーロンソン氏は言う。 「人間が行うあらゆる知的作業…AI が同じことを実行できない例を見つけるのはますます困難になっています。」

狭いからといって簡単というわけではない

量子コンピューティングの影響は、たとえ最良の場合でも限定的だろう。しかしアーロンソン氏は、狭いということは些細なことと同じではないと強調した。医薬品設計や材料科学におけるいくつかの真のブレークスルーは、数十億ドル規模の産業を促進する可能性があります。ハンマーは奇妙ですが、正しい釘は打つ価値があります。

ただし、金融機関の場合は計算が異なります。彼らは量子の上昇に賭ける必要はない。彼らはそのマイナス面から身を守る必要があります。そして、テクノロジー自体の進歩よりも早く、そのための窓が閉まりつつあります。商業的な成果が得られるのは10年先かもしれない。セキュリティ上のリスクはありません。

それはアーロンソンの残酷な数学です。そしてその解決は今から始まる、と彼は言った。