Eduardo Martínez de la FeLos ordenadores cuánticos pueden razonar como los seres humanos, ha descubierto una investigación desarrollada por la empresa Cambridge Quantum Computing (CQC), según se informa en un comunicado.
Investigadores de esta empresa, especializada en computación cuántica, han conseguido implantar en un ordenador cuántico de IBM una nueva forma de Procesamiento de Lenguaje Natural.
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una rama de la Inteligencia Artificial que transforma el lenguaje natural en un lenguaje formal que los ordenadores pueden procesar.
Es una rama de las ciencias de la computación, de la inteligencia artificial y de la lingüística, que estudia las interacciones entre los ordenadores y el lenguaje humano. Su objetivo es dotar a un ordenador de la capacidad de interpretar el texto, de la misma forma que las personas entendemos el lenguaje.
Lo que han hecho los investigadores de CQC es implementar en un ordenador cuántico un Procesamiento de Lenguaje Natural que por primera vez utiliza las oraciones gramaticales de un texto como circuitos cuánticos.
Esos circuitos se basan en el entrelazamiento cuántico, que se usa en esta implementación para unir palabras con significado asociadas a la estructura gramatical de una oración.
Razonando con incertidumbre
Según los autores de esta investigación, este desarrollo ha demostrado que los ordenadores cuánticos pueden aprender a razonar en condiciones de incertidumbre, algo que hacemos cotidianamente a nivel humano.
Las condiciones de incertidumbre son las que se dan cada vez que razonamos sobre algo, ya que pocas veces tenemos certeza sobre lo que pensamos.
Por ejemplo, salimos de casa y vemos que la calle está mojada. Inmediatamente pensamos que ha llovido y dudamos si tenemos que entrar de nuevo a recoger el paraguas. Luego nos damos cuenta de que una cuba ha limpiado la calle y de que el cielo está despejado. Nos olvidamos del paraguas.
Razonar bajo incertidumbre significa pensar sobre muchas opciones (¿habrá llovido?, ¿han limpiado la calle? ¿el vecino ha mojado la acera?) sobre las que no tenemos información suficiente, para tomar la mejor decisión en cada momento (¿vuelvo a recoger el paraguas?)
Este razonamiento es muy difícil de replicar a nivel informático por su complejidad, si bien la Inteligencia Artificial ha abierto la puerta a que los ordenadores puedan ejercer alguna forma de razonamiento.
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También en el lenguaje
El razonamiento bajo incertidumbre lo usamos también a cada momento para entender lo que leemos a través de oraciones gramaticales.
Tenemos tan entrenado al cerebro que, sin darnos cuenta, generalmente entendemos a la primera el significado de cada palabra en una oración gramatical.
Pero el proceso cerebral que nos permite esa proeza representa un desafío mucho mayor que la Inteligencia Artificial (IA) ha resuelto solo relativamente.
El siguiente desafío era aportar una herramienta todavía más potente que la IA para que los ordenadores pudieran, al igual que nosotros, interpretar correctamente una oración y asignar el significado correcto a cada palabra según el contexto gramatical.
El siguiente paso no ha sido otro que aplicar tecnologías cuánticas al razonamiento bajo incertidumbre de un ordenador que pretende entender correctamente la gramática cotidiana que usamos en el lenguaje.
Procesamiento cuántico del lenguaje
Los artífices del nuevo desarrollo han creado para ello el Procesamiento de Lenguaje Natural Cuántico (QNLP) y señalan que han entrenado con éxito dos modelos de PLN para clasificar 100 oraciones gramaticales usando tecnologías cuánticas.
Básicamente, se han apoyado en el entrelazamiento cuántico, uno de los fenómenos más desconcertantes de la mecánica cuántica.
Cuando dos partículas, como los átomos, los fotones o los electrones, se entrelazan, experimentan un vínculo inexplicable que se mantiene incluso si las partículas están en lados opuestos del universo.
Lo que han hecho estos investigadores es establecer entrelazamientos cuánticos entre las palabras y sus significados para que, cuando aparezcan separados en una oración gramatical, mantengan el significado que les corresponde según el contexto.
Algunos de los artífices de este desarrollo explican en un artículo publicado en Medium cómo lo han conseguido.
Señalan que se valieron de dos algoritmos cuánticos capaces de observar un texto, de reconocer patrones de significados en base a probabilidades estadísticas y de aplicarlos a las palabras de una oración gramatical.
Demostración previa
En una investigación anterior, científicos de CQC habían demostrado que las máquinas cuánticas pueden aprender a inferir información oculta a partir de modelos muy generales de razonamiento probabilístico.
Establecieron que los ordenadores cuánticos pueden aprender a lidiar con la incertidumbre típica de los escenarios de razonamiento del mundo real, y que los humanos a menudo gestionamos de manera intuitiva.
Los autores del nuevo desarrollo consideran que QNLP podría permitir la representación gramatical del lenguaje que da sentido al texto a un nivel más profundo que el que está disponible actualmente con los algoritmos PLN de última generación.
CQC ya ha demostrado cierto éxito en la representación y procesamiento de texto utilizando ordenadores cuánticos, lo que sugiere que QNLP está a su alcance, destaca al respecto la revista especializada Venturebeat.
Estos modelos podrían mejorar una amplia gama de aplicaciones, en las que el razonamiento en sistemas complejos y la cuantificación de la incertidumbre son cruciales.
Los ejemplos incluyen el diagnóstico médico, la detección de fallos en máquinas de misión crítica o la previsión financiera para la gestión de inversiones.
Referencia
Variational inference with a quantum computer. Marcello Benedetti et al. arXiv:2103.06720v2 [quant-ph].
Pues si no son capaces de razonar mejor, entonces para que los necesitamos. No parece que el cerebro de un animal, creado de retales por la evolución, y con su lastre de emociones e instintos, constituya un ejemplo para tomarlo como patrón. Las guerras que asolaron a la humanidad y la destrucción del medio, son más un ejemplo de irracionalidad que de buen criterio.