論文の概要: Natural Language, AI, and Quantum Computing in 2024: Research Ingredients and Directions in QNLP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19758v1
- Date: Thu, 28 Mar 2024 18:15:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 17:33:35.710961
- Title: Natural Language, AI, and Quantum Computing in 2024: Research Ingredients and Directions in QNLP
- Title（参考訳）: 2024年の自然言語、AI、量子コンピューティング:QNLPの研究成果と方向性
- Authors: Dominic Widdows, Willie Aboumrad, Dohun Kim, Sayonee Ray, Jonathan Mei,
- Abstract要約: 量子言語処理においてNLP関連技術がどのように使われているかを示す。
テキストエンコーディングの基本課題に対する新しい量子設計を提案する。
我々は「幻覚」の問題は基本的な誤解によって生じると論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03495246564946555
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Language processing is at the heart of current developments in artificial intelligence, and quantum computers are becoming available at the same time. This has led to great interest in quantum natural language processing, and several early proposals and experiments. This paper surveys the state of this area, showing how NLP-related techniques including word embeddings, sequential models, attention, and grammatical parsing have been used in quantum language processing. We introduce a new quantum design for the basic task of text encoding (representing a string of characters in memory), which has not been addressed in detail before. As well as motivating new technologies, quantum theory has made key contributions to the challenging questions of 'What is uncertainty?' and 'What is intelligence?' As these questions are taking on fresh urgency with artificial systems, the paper also considers some of the ways facts are conceptualized and presented in language. In particular, we argue that the problem of 'hallucinations' arises through a basic misunderstanding: language expresses any number of plausible hypotheses, only a few of which become actual, a distinction that is ignored in classical mechanics, but present (albeit confusing) in quantum mechanics.
- Abstract（参考訳）: 言語処理は、人工知能の現在の発展の中心であり、量子コンピュータは同時に利用できるようになった。
これは量子自然言語処理に大きな関心を惹き付け、いくつかの初期の提案と実験を行った。
本稿では, 単語埋め込み, 逐次モデル, 注意, 文法解析などのNLP関連手法が, 量子言語処理にどのように使われているかを示す。
本稿では,テキストエンコーディングの基本課題(メモリ上の文字列を表現)に対する新しい量子設計を提案する。
新しい技術のモチベーションに加え、量子理論は「不確実性とは何か」や「知性は何なのか」といった課題に重要な貢献をしている。
これらの疑問は, 人工システムによる新たな緊急性を重視しているため, 事実が概念化され, 言語で提示される方法についても考察する。
特に、私たちは「幻覚」の問題は基本的な誤解によって生じると論じる: 言語は任意の数のプラルーシブル仮説を表現し、そのうちのごく一部は現実的なものとなり、古典力学では無視されるが、量子力学では現在(紛らわしいが)存在する。
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