本動画は、医療分野への応用を目指した量子ナレッジグラフの最新研究について解説するものである。特定の患者のコンテキストに応じてナレッジグラフ上の情報の有効性が変化する仕組みを、量子力学における波動関数の収縮に見立てて提案している。実装自体は量子コンピュータを用いたものではなく、推論器とバリデーターからなる古典的なマルチエージェントシステムである点を指摘しつつ、強力なAIモデルが検証プロセスにおいて引き起こす不正の問題点や、より高度なシステム構築に向けた今後の改善策について考察している。
量子ナレッジグラフと医療コンテキストへの適用
コミュニティの皆さんこんにちは。またお会いできて嬉しいです。はい、分かっています。量子ナレッジグラフについて話しましょう。いや、本当に面白い話題なんですよ。私たちには何があるでしょうか。多くの使用可能な薬があり、ここに病状があります。そして今、ここに量子ナレッジグラフを適用したいと考えています。これは簡単だと思うかもしれませんが、そう単純ではありません。なぜなら、例えば医療において、ある特定の患者のコンテキスト情報がある場合、この特定の個人をナレッジグラフに入れた瞬間に波動関数が収縮してほしいからです。なぜなら、この一人の人間にとって、薬と病状がどのように変化するのかをここで見たいからです。
コンテキスト依存トリプレットの研究
それでは始めましょう。前回の動画で、量子AIにおける量子カーネルの優位性について話したのを覚えているかと思いますが、その続きです。そしてここに、2026年4月28日の今日の研究があります。これは香港大学、中国の清華大学、そしてイギリスのデューク大学からのものです。さあ、見ていきましょう。タイトルは、コンテキスト依存トリプレットをモデリングする量子ナレッジグラフです。
もちろん私はすでに、GitHubは存在しますかと尋ねました。はい、これが彼らのGitHubで、ここにすべてが美しく揃っています。主なアイデアは何でしょうか。著者たちはこれを量子ナレッジグラフと呼んでおり、そのアイデアは、エッジは非常に特異的なコンテキストの下で評価されるまで、有効と無効の両方に見えるかもしれないというものです。つまり、ここにはある意味で量子力学のようなものがあります。波動関数が演算子の固有状態に収縮するように、彼らはこの特定の事例でもそれを達成したいと考えているのです。
古典的AIの限界と重ね合わせの概念
しかし、古典的なナレッジグラフ、つまり古典的なAIにおいては、いくつかの同一で厳格な仮定に基づいて動作します。彼らは事実の世界を決定論的なバイナリのトリプレットとして表現します。頭部、関係、そして尾部があるわけです。さて、ここでのナレッジグラフのトリプレットでは、薬Aが病気Bを治療する、あるいは症状Xが状態Yを示す、といった具合になります。現実において、特に医療においては、一般的な患者ではなく、特定の年齢や性別、特定の病状を持つ現実の人間を相手にする場合、ここでの真実はもちろん、著者たちが主張するように重ね合わせの状態になります。
したがって、イブプロフェンが熱を治療するといったトリプレットは普遍的に真であると皆さんは考えるでしょう。しかしそれは、観察者が特定の患者のコンテキストを導入し、この一人の患者が重度の肝不全を患っていることが判明するまでの話です。さて、環境からもたらされる特定の測定条件の下では、イブプロフェンが熱を治療するというここでのトリプレットの有効性は、有効で美しい1から、致命的な0へと変化します。したがって、環境条件に注意を払う必要があります。これは、この知識をどの人間に適用するかを意味し、AIモデルは一般的に真である事実を特定の無効なコンテキストに適用してしまうため、自信満々にすべてをハルシネーションとして出力してしまいます。そしてこれが、医療AIシステムで見られる検証の問題の根本原因です。
量子という名称への疑問と実際のアプローチ
ここで少し厳しく言わせていただきますが、理論物理学者として、私の定義では、この量子ナレッジグラフはほんのわずかな量子要素と、マルチエージェント実装を伴う古典的な意味での大量のナレッジグラフに過ぎないと主張したいです。しかし、著者たちの説明に従いましょう。彼らはこれを量子ナレッジグラフと呼んでいます。なぜでしょうか。ナレッジグラフ内のエッジを統計的なブールパラメータとして扱う代わりに、量子ナレッジグラフはそれを、観察コンテキスト、つまり患者番号123の非常に具体的な病歴に対して評価されたときにのみ、真または偽の状態に収縮する確率波動関数として扱います。
量子ナレッジグラフは、事実の有効性をトリプレット自体の固有の特性としてではなく、これが現在測定されている環境の関数として根本的に再構築すると彼らは主張しています。そして量子力学において、測定を行うと波動関数の収縮が起こることはご存知の通りです。
したがって、私はこの研究の著者たちに対して反論するかもしれません。確かに量子ナレッジグラフのアイデアは完全に量子力学に由来するものですが、著者たちが選択した実際の実装は、私たちが量子計算や量子力学を実際に実行するユニタリ演算子を用いたヒルベルト空間でのものではありません。少し残念なことに、彼らの論文で示されているのは、アイデアを取り入れただけで、古典的なAIの手法でマルチエージェントシステムとして実装しているということです。
まあいいでしょう、ここで悲観的になりたくはありません。アイデアは量子力学から来ていますが、本物の量子マシンを使った実装を期待しているなら、残念ながらそうではなく、マルチエージェントシステムで進めているということを知っておいてください。しかし、それには本質的な賢さがあります。一般的にRAG業界は、ハルシネーションを解決し軽減するために、LLMを外部メモリ、つまりベクトルデータベースやグラフデータベースに接続することに執着しています。しかし、問題は検索そのものではありません。あなたの財務状況、医療状態、環境といった非常に特定のユースケースへの実際の適用性こそが、未来について、あるいは与えられた未来の条件についての予測を行う際のボトルネックになっているのです。したがって、この量子ナレッジグラフは、グラフ構造自体の静的なデータストレージから、悲しいかな古典的なエージェントシステムによってリアルタイムで評価される、まだ量子ゲートではない動的で検査可能な論理ゲートへとナレッジグラフを移行させるための、一種の青写真を提供していると主張することができます。
マルチエージェントシステムの仕組み
ご存知のように、標準的なナレッジグラフは、ここではタウと呼びますが、トリプレットの安定性を0または1のバイナリ値で特徴づけます。確率的ナレッジグラフを使用する場合、0から1の間の区間で母集団レベルの事前確率をエンコードします。そして今回、私たちは有効性をコンテキスト依存関数としてパラメータ化する量子ナレッジグラフを構築しようとしています。これが私たちのコンテキスト依存関数です。はい、ではやってみましょう。
ここで著者たちは別の単純化を行っています。彼らは英語の自然言語の有効性条件を使用しています。彼らは糖尿病を中心としたサブグラフから68,000以上のトリプレットを抽出し、医療上の緊急事態のための主要なナレッジグラフのようなデータを用意しました。そして、すべての単一のエッジに境界条件を本質的に付加する、制約項目と呼ばれるものを生成するためにLLMを使用しました。このパラメータがこれより大きい場合は注意せよ、あるいはこの患者が特定のアイテムAに対してアレルギーがないか注意せよ、といった具合です。彼らはここに多くの追加情報を入れ、もちろんこれらのデータセットを生成するためにLLMを使用しています。
主なアイデアは何でしょうか。それはマルチエージェントです。推論器があり、次に患者コンテキストベクトルのコンテキスト抽出があり、そしてバリデーターがあります。この検証データこそが私たちが求めているものです。LLMに基づいた量子ナレッジグラフです。見てみましょう。
ここでの最初のLLMは推論器です。推論器はこれを見て、医学的な質問に対する初期の答えを提案し、いくつかの構造化された主張を出力します。
コンテキスト抽出器は、外部環境をここに取り込みます。患者に関するすべての情報が含まれた構造化された患者コンテキストベクトルPを作成します。年齢、性別、検査値、私たちが持っているあらゆる医療データです。そしてここにバリデーターがあります。ここで魔法が起こります。
残念ながら、古典的なAIの魔法が起こります。バリデーターは推論器の主張に関連するグラフのエッジを取得します。しかし、それらを使用する前に、ここで私たちのトリプレットのタウが与えられた関数fを評価し、取得した制約項目の記録をPと照合してチェックします。これは古典的なマルチエージェントの相互作用ではないかと言うかもしれません。はい、その通りです。したがって、患者が制約に違反した場合、例えば特定の薬剤の適用に対して特定の血球数が低すぎる場合、そのエッジは矛盾していると割り当てられ、推論器に対して積極的に武器として使用されます。あるいは、すべてが適合し、すべての病状が調和している場合、この特定のエッジに対して、これは支持されていると返します。
そして推論器はバリデーターのレポートを受け取り、自身の答えを更新します。マルチエージェントシステムのループ構造の中にいることがわかるでしょう。素晴らしいです。
パフォーマンスの比較と強力なAIモデルの罠
さて、もう少し量子力学的な実装を期待していたので少しがっかりしていますが、いいでしょう、これがそうです。これは著者たちによるスクリーンショットです。コンテキストに依存しないナレッジグラフがあります。これが、特定の患者に対するコンテキスト依存の有効性をモデル化することができないと彼らが主張する、通常私たちが持っているものです。彼らは今、量子ナレッジグラフと呼ぶものに進んでいます。モデルはLLMによるコンテキスト依存の有効性を持っています。ここには患者からのすべてのパラメータとデータがあります。そしてお話ししたように、よりシンプルなマルチエージェントシステム、つまり推論器とバリデーターです。医学的な質問があります。患者に与えられたすべてのコンテキストがあります。推論だけでなく検証も行う最初のLLMがあり、推論器とバリデーター間のループの中で、バリデーターは量子ナレッジグラフにアクセスできます。そして最終的な答えが生成されます。私たちが期待しているのは、答えに対する医療的な正確さです。LLMのみの場合は低く、古典的なナレッジグラフを備えたLLMの場合は少し良くなります。しかし当然ながら、量子ナレッジグラフを備えたLLMが優れたパフォーマンスを発揮することを私たちは期待しています。
考えてみてください。私はこのアイデアが本当に好きです。一般的に効果があることがわかっている特定の薬があるとします。しかし今、患者のデータを、彼らが量子ナレッジグラフと呼ぶものに取り込む必要があります。私たちは波動関数が私たちの確率構造に収縮することを望んでおり、例えば心臓といった非常に特殊な人間の状態に対して、この薬が効くか効かないか、条件は何か、環境的な制約は何かといった答えを得たいのです。
では結果を見てみましょう。彼らは、バリデーターとしてそれほど強力ではないAIモデルであるhaikuを使って始めました。これが結果です。彼らがチェックしたすべてのタスクの最終的な正解率について、バリデーターなしの場合、77.5パーセントの正解率でした。
次に、量子におけるこの特定のコンテキストを持たない古典的なナレッジグラフを使用したところ、78.1パーセントへと上昇しました。
しかし、量子ナレッジグラフと私たちが話したすべての要素を使用すると、正解率は78.1から78.9パーセントに跳ね上がりました。
なるほど。そして彼らはここで興味を持ちました。ちょっと待って。ここにはバリデーター、つまり検証によって修正された回答の数があります。これは両方の方向に起こり得ます。間違ったものから正しいものへと変化することがあり、これは改善です。そして正しいものから間違ったものへと変化することもあり、これは一種の退行です。つまり修正された回答の数です。古典的なナレッジグラフを使用した場合と量子ナレッジグラフを使用した場合で何が起こるか見てみましょう。この振る舞いが確認できます。興味深いことに、haikuバリデーターをはるかに強力なQ3.5 maxモデルと交換したとき、この振る舞いは大きく変わりました。
コンテキストのないナレッジグラフでは、78.1から83.3パーセントポイントへと突然の上昇が見られます。そして私たちの手法、つまり量子ナレッジグラフでは、83.3から83.5への上昇です。何かおかしいですね。緑色で示された改善、つまり間違ったものから正しいものへの変化を見ると、正しい領域、正しい多様体への多くの修正が行われていることがわかります。量子ナレッジグラフでも同様に顕著ですが、退行した部分を見てください。少し奇妙なことが起きていました。設定において、弱い推論器AIと強いバリデーターAIモデルを組み合わせると、バリデーターが提供する事前知識がマルチエージェントのコミュニケーションを汚染する可能性が最も高い設定であることが判明しました。これは測定された検証の利益を意味します。言い換えれば、強力なバリデーターAIモデルは実質的に不正を行っていました。なぜなら、推論器の推論の痕跡を否定するために、マルチエージェントの相互作用におけるナレッジグラフ要素間のやり取りに純粋に依存するのではなく、バリデーターはグラフの議論全体を完全に迂回していたからです。強力なモデル、つまり多くのパラメトリックな知識を持つQ3.6として、自身の巨大なパラメトリックメモリに問い合わせて、このグラフ構造やナレッジグラフを気にする必要がどこにあるのか、自分のパラメトリックメモリが違うことを教えてくれているのだから自分の方がよく知っている、だから修正するのだ、と言っていたのです。
そして彼らは、ああ、これは面白くないと言いました。もし検証するAIがここで不正をしているなら、これは次世代のRAGシステム、つまり検索拡張生成を提供していることにはならないと。そこで彼らはここを詳細に調査しました。もしこれをフローチャートで見たいなら、これがそうです。バリデーターが複数の患者固有の要因を組み合わせて特定の病状を特定し、正しい治療法を選択するという、構成的リスク増幅器のケースです。
解決策と量子AIへの展望
そこで著者は、よし、何が起きているか理解したから修正しようと言いました。
理論的な観点からはそれほど面白くないかもしれませんが、彼らはここで解決策を設計しました。その解決策はかなり単純なものでした。正確に一致するRAG、またはLLM分類器を用意して、バリデーターの推論の痕跡を監査します。これらが推論の痕跡であり、私はこれらの痕跡に従わなければならないと言わせるのです。そして彼らは、バリデーターがいわばハルシネーションによって正しいパラメトリック知識を生成したすべての実験の実行を外科的に排除しました。つまり、自身の事前学習済みの正しいパラメトリック知識に依存したものを削除したのです。彼らはそれをパージして、バリデーターの推論の痕跡と他のすべての制約だけを反映しなければならないと指示しました。結果を向上させるために自身の知識を持つことはできないのです。そしてここにある一文ですが、このハルシネーションによる正しいパラメトリック知識に対する厳格な新しい修正とペナルティを科した後でも、量子ナレッジグラフのコンテキストマッチングは静的グラフに対して統計的に有意な優位性を保っていたと著者たちは語っています。システムはどうにか機能しており、少しは良くなっています。私の言葉遣いから、私がこの方法論についてどう思っているかおわかりでしょうが、これは素晴らしい研究なのでぜひ見てみてください。強力なバリデーターAIからの何らかの情報の漏洩が起きていることを彼らは即座に特定しました。そしてそれは私たちへのある種のリマインダーでもあります。マルチエージェントの推論の複雑さの中で何かを構築する場合、非常に注意深くなければならないということです。
本当に強力なAIモデルがあれば、それは他のすべての会話や議論を圧倒してしまいます。そのモデルは他のすべてのAIモデルに対して、聞いてくれ、私の方がよく知っている、私にはパラメトリック知識がある、残りは無視して自分のやりたいようにやる、これで終わりだ、と告げるだけなのです。ですから、このような特定のシナリオに陥らないように注意してください。
では、これをさらに改善するにはどうすればよいでしょうか。もちろん、本物の量子ナレッジグラフを構築するためのアイデアはあります。しかし、この動画では扱いません。この動画では、テストによる制約や境界条件が与えられた上で何を改善できるかを考えるだけです。もう少し一貫した構造が必要であれば、エンドツーエンドで微分可能な量子ナレッジグラフ構造に進むこともできるでしょう。現在私たちの関数は、個別のプロンプトベースのLLMによるエージェントループを介して評価されているため、これはあまり素晴らしいとは言えません。もし連続的な埋め込み空間があれば、完全に微分可能な構造を持てるかもしれません。ColBERTやマルチベクトルのアテンションメカニズムを思い出してください。そこでは強化学習、おそらくiDPOか何かお好みのものを使って、データセットがあればバリデーターと推論AIモデルを共同で訓練することができます。これが、個別のプロンプトベースのLLMを用いた自然言語のエージェントループという簡略化された推論パスを継続する場合の展望となります。これが量子ナレッジグラフと呼ばれていることについて、私が納得していないことがおわかりいただけるでしょう。しかしアイデアはそこにありました。特定の患者の人間データを持つナレッジグラフを実装し、それをどう統合するかという明確な方向性がある点は気に入っています。しかし、これは多かれ少なかれ古典的なエージェントループです。したがって、それほど画期的なものではありません。
しかし、量子AIは確実に近づいています。ですから私たちは備えておいた方がよいでしょう。皆さんが何らかの洞察を得られたことを願っています。著者や科学出版物がこれを量子の何かとラベル付けしている場合でも、アイデアだけが量子力学から来ていて、実装は依然として古典的なAIのマルチエージェントシステムであることがあるのがおわかりいただけたでしょう。
少しでも楽しんでいただけたなら幸いです。何か新しいことを学べたかもしれませんね。楽しんでいただけたでしょうか。また次回お会いできるのを楽しみにしています。
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