論文の概要: Quantum Go Machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12186v1
• Date: Thu, 23 Jul 2020 18:00:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 10:50:20.640906
• Title: Quantum Go Machine
• Title（参考訳）: 量子 Go マシン
• Authors: Lu-Feng Qiao, Jun Gao, Zhi-Qiang Jiao, Zhe-Yong Zhang, Zhu Cao, Ruo-Jing Ren, Chao-Ni Zhang, Cheng-Qiu Hu, Xiao-Yun Xu, Hao Tang, Zhi-Hao Ma, Xian-Min Jin
• Abstract要約: 偏光度に絡み合った相関光子対を用いたGoの量子バージョンを実験的に実証した。 コヒーレンスや絡み合いのようないくつかの量子資源は、量子石の状態を表すために符号化することもできる。 この結果から,量子可能困難を伴う新たなゲーム開発パラダイムが確立された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.33065067850941
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Go has long been considered as a testbed for artificial intelligence. By introducing certain quantum features, such as superposition and collapse of wavefunction, we experimentally demonstrate a quantum version of Go by using correlated photon pairs entangled in polarization degree of freedom. The total dimension of Hilbert space of the generated states grows exponentially as two players take turns to place the stones in time series. As nondeterministic and imperfect information games are more difficult to solve using nowadays technology, we excitedly find that the inherent randomness in quantum physics can bring the game nondeterministic trait, which does not exist in the classical counterpart. Some quantum resources, like coherence or entanglement, can also be encoded to represent the state of quantum stones. Adjusting the quantum resource may vary the average imperfect information (as comparison classical Go is a perfect information game) of a single game. We further verify its non-deterministic feature by showing the unpredictability of the time series data obtained from different classes of quantum state. Finally, by comparing quantum Go with a few typical games that are widely studied in artificial intelligence, we find that quantum Go can cover a wide range of game difficulties rather than a single point. Our results establish a paradigm of inventing new games with quantum-enabled difficulties by harnessing inherent quantum features and resources, and provide a versatile platform for the test of new algorithms to both classical and quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: goは長年、人工知能のテストベッドと見なされてきた。 重畳や波動関数の崩壊などの量子的特徴を導入することにより、偏光度に絡み合った相関光子対を用いて、Goの量子バージョンを実験的に示す。 生成された状態のヒルベルト空間の総次元は、2人のプレイヤーが順番に石を時系列に配置するにつれて指数関数的に増加する。 現在、非決定論的かつ不完全な情報ゲームは、より解決が難しいため、量子物理学における固有のランダム性は、古典的手法には存在しない非決定論的特性をもたらすことを興奮的に見出す。 コヒーレンスや絡み合いのようないくつかの量子資源は、量子石の状態を表すために符号化することもできる。 量子リソースの調整は、単一のゲームの平均不完全情報(古典的な囲碁は完璧な情報ゲームである)を変える可能性がある。 量子状態の異なるクラスから得られる時系列データの予測不能性を示すことにより,その非決定論的特徴をさらに検証する。 最後に、量子Goと、人工知能で広く研究されているいくつかの典型的なゲームを比較することで、量子Goは単一のポイントよりも幅広いゲーム困難をカバーすることができる。 本研究は,量子的特徴と資源を生かして,量子的難易度を持つ新しいゲームを発明するパラダイムを確立し,古典的および量子的機械学習の両方に新しいアルゴリズムをテストするための多用途なプラットフォームを提供する。

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