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やあ、気づかなかったね。今、アメリカ地球物理学連合の学会にいるんだ。年間で最大の地球科学の学会なんだけど、過去1年間NASAで行ってきた研究を発表するためにここにいるんだ。木曜日に発表する予定なんだけど、今日は何も重要なことは起きなかったよね？
え、何かあった？何があったの？ああそうだ、今日OpenAIからSoraが発表されて、同じ日にGoogleが量子コンピューティングでブレイクスルーを達成したんだ。
昨夜、ワシントンDCに真夜中の便で到着して、睡眠時間は3時間くらいしかなくて、このビデオを作る余裕すらないくらい頭が回っていないんだけど、今日起きたことを理解するのは大変だけど、ベストを尽くしてみるよ。
まずはSoraから始めよう。OpenAIの12日間のプロモーションビデオを見たところだけど、本当に印象的だった。複数のシーンを作れて、様々な品質のシーンを生成でき、異なるアングルも撮れる。マンモスの映像をロボットマンモスの走る映像に変換するのは本当に面白いと思った。また、この灯台のような画像から動画を作ることもできる。
実際に使ってみたくて、Soraのページに行ってみたんだけど、予想通り、アカウントを作ることができなかった。みんながアカウントを作って自分の動画を生成したがっているみたいだね。全く理解できる。今日は学会の初日で、これら全てが起きている最中だったから、最初に登録した人たちの一人にはなれなかったんだ。
この時代の到来を楽しみにしているよ。なぜなら、OpenAIがSoraを持っているだけでなく、私が見る限り、特に中国の企業がかなりリアルに見えるAI動画生成ツールを多く発表しているようだからね。人々が食事をする映像で、顔が全部変な感じに見えていた時期を覚えているよ。
私にとって大きな疑問は、人々がこれらのツールをどのように使用するかということだね。もちろん、クリエイターにとっては素晴らしい資産になるだろう。私自身も、チャンネル用のクリップを生成するためにSoraを使うことを楽しみにしている。もちろんストック映像としてね。
明らかに考慮しなければならない潜在的な悪用のケースがたくさんある。動画でも言及されていたように、モデレーションがあり、ユーザーのニーズに応じて調整されるとのことだけど、私たちは本当にゲームの新しいフェーズに入ろうとしていると思う。物事が本当に速く進んでいるね。
私はまだSoraにアクセスできないので、これ以上多くは語らないけど、量子コンピューティングのブレイクスルーについて少し時間を取って話したいと思う。
ここでメモを取ったんだけど、Googleが発表した量子エラー訂正の論文は、natureに掲載される予定だけど、機関を通じてアクセスする必要がある。でも、Archiveにプレプリントがあって、そこで読むことができる。また、Googleのブログでも発見について記事を公開している。
主なポイントは、彼らがWillowという105量子ビットの量子プロセッサを作り出し、システムが大きくなるにつれて量子エラーを減少させる能力を実証できたということだ。
量子コンピューティングを初めて学ぶ人のために、少し分解して説明しよう。古典的なコンピューティングではビットを使用し、量子コンピューティングでは量子ビットを使用する。古典的なコンピューティングでは、ビットは1か0のどちらかになるが、量子コンピューティングでは重ね合わせ状態になることができ、同時に1と0の両方になることができる。そのため、通常の古典的なビットよりもはるかに多くの計算を実行できる可能性がある。
しかし、大きな問題は、量子システムが周囲の環境に対して非常に敏感だということだ。そのため、量子ビットが持つ量子的性質を保持するために、熱変動や環境との相互作用の可能性を減らすため、これらの量子コンピュータを絶対零度に近い非常に低温に保つ必要がある。
ここで彼らが発見したのは、量子ビットシステムを大きくすればするほど、エラーが減少したということだ。エラー率を減少させることは量子コンピューティングにおいて非常に重要な側面だ。なぜなら、これらのエラーは本質的に量子コンピュータをより量子的でなく、より古典的なものにしてしまい、その有用性を制限してしまうからだ。そしてすでに作るのが難しいため、フォールトトレラントなシステムを実現することは、この分野における聖杯の一つとなっている。
彼らが行ったのは、エラー訂正格子を作り出したことだ。この図の中のアイデアは、量子ビットを格子状に詰め込んで配置することを想像する必要がある。これを行う理由は、エラーを軽減するためだ。それらを一緒に保つことで、エラーがより急速に発生するのを防ぐ安全網のようなものを作ることができる。
繰り返しになるが、エラーは悪いものだ。エラーは量子性を失わせてしまう。そのため、この安全網を拡大することで、これらの量子ビットをより大きな格子に構築し、互いに隣り合わせで一緒に働くようにすることで、エラーが実質的に減少することを示すことができた。これらのエラーの発生を防ぐために協力して働くようになったんだ。
これは本当に大きなブレイクスルーだ。なぜなら、彼らはまたベンチマーク計算も実行したからだ。彼らは、ランダム回路サンプリングとして知られるベンチマークを使用した。これは量子システムが古典的なシステムと比較して予想以上に良好なパフォーマンスを示しているかどうかを示す方法だ。
この論文で彼らが述べていたのは、量子プロセッサで計算を実行することができ、このランダム回路サンプリングの計算は5分で何かを実行できたということだ。今日の最速のスーパーコンピュータである古典的なスーパーコンピュータでは、1の後に25個のゼロが続く年数、つまり10セプティリオン年かかったはずだ。これは宇宙の年齢よりも長い。これは本当に信じられないことだ。
とても興奮している。というのも、私が以前、量子コンピューティングと人工知能、そしてこれら二つの技術の出現について動画を作ったことを知っている人もいるかもしれない。強力な量子コンピュータを持つことで、量子レベルでのプロセスをシミュレートすることができ、量子システムをよりよく理解することができる。
おそらくこれは、より良い医療のブレイクスルーにつながるかもしれない。なぜなら、その量子計算が本当に必要な化学反応が起こっているのをシミュレートすることができ、これらの計算が正しければ、新しい技術の開発をより速く反復することができるからだ。本当に心が震える時代で、私の人生の中でこれほど多くの物理学のブレイクスルーを目にすることができて、とても幸せだ。
もちろん、これにはいくつかの注意点がある。より大きな技術力を持つことで、それをどのように使用するかについての懸念が出てくる。AIと量子コンピューティングの収束について私が作った動画でも、多くのことを話した。私たちが注意を払わなければ、陥る可能性のある複数の落とし穴について。国々がそれらをどのように使用するか、独裁者たちが更なる力を集中させ、おそらく自国の境界を超えて影響力を拡大する可能性があるということは、本当に怖い可能性だ。しかし、私たちはそれを心の片隅に置いておく必要がある。
しかし、これらの技術が量子材料、医療、技術、輸送、そして全体的な生活様式にどのように役立つかについて、極端な希望と楽観主義もあると思う。私が興奮していることが伝わらないかもしれないけど、手を振って伝えなければならないほど、本当に興奮しているんだ。
人工知能に関して特に、これらのブレイクスルー技術について、一部の人々がどれほど無知であるかは興味深い。今日、NASAの科学者の同僚と話をしていたんだけど、その人は地球科学者で、本当に素晴らしい科学者で、バックグラウンドは化学なんだけど、ChatGPTやClaudやSora、あるいはこれらのAIツールについてあまり知らないんだ。
彼らは自分の科学分野に本当に集中している。また、NASAの人工知能に関するポリシーもこれを助けていない。ここにあるNASAの公式なAIポリシーを見ると、生成AIコンテンツは特定の種類のNASAデータには使用できない。それは何を使用できて何を使用できないかについて、一種の微妙な境界線があるからだ。
私が知っている限り、実質的にNASAにいるほとんど誤人が、少なくとも仕事に関してこれらのツールを使用していない。だから、これらの技術が何をできるかをまだ認識していない本当に優れた科学者たちがいる時、彼らがそれを発見する時はとても素晴らしいことになると思う。
私はベストを尽くして表現しようとしている。過剰に売り込もうとしているわけではないけど、ただ「これらは本当にクールだよ、何ができるか試してみるべきだ」と言っているんだ。そして、このチャンネルでも、天体物理学のPhDの視点からAIツールが何に使えるかを示すことができればと思っている。
私の知識の範囲は非常に限られている。PhDだから、一つのことについて本当によく知っているだけだ。そして、他の科学分野の人々は、それぞれの領域で異なる用途と応用を持っている。より多くの科学者がこれに追いつき、私たちが一緒に分野として更なる進歩を遂げることができることを願っている。
長すぎる話になってしまったかな。本当に疲れていて、疲れているとこうなってしまう。とても早口で話し始めてしまう。だからここで止めておこう。私の興奮が伝わることを願っている。自分でこれらのツール、例えばSoraを試してみてください。
量子コンピュータは自分で持っていない限り試すことはできないけど、Courseraで、これはCourseraの宣伝ではないけど、GoogleのQuantum AIによる実践的な量子エラー訂正コースを受けることができる。とても面白そうなコースだ。私はCourseraのコースを受けるのが大好きなので、いつか受講するかもしれない。
ということで、視聴ありがとう。次の動画でお会いしましょう。今週はこの学会で発表があるので、動画を作る時間はたくさんないけど、できるだけ早く戻ってこられるように頑張ります。また会いましょう。
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