PTT評價

Re: [新聞] Google 跨出「一大步」 量子電腦照亮廣達

看板Stock標題Re: [新聞] Google 跨出「一大步」 量子電腦照亮廣達作者
angellll
(長尾巴的天使)
時間推噓 X 推:8 噓:12 →:59

※ 引述《PTTdoggy (科科)》之銘言:
: 通篇胡言亂語,各種拼湊胡謅
: 廣達什麼的我不清楚,只點出幾個重要錯誤

我也來胡言亂語一下好了
計算複雜度有

Time complexity 還有 Space complexity
量子電腦我看還有一個叫做
Physical Complexity

如果把這個 Physical Complexity 當作沒有
量子電腦的確可以發展很快
意思就是 [我如果解決一個很複雜的問題我得到的效果]

就會有一台量子電腦
[但那個複雜的問題 可能本身就是一個指數性質的問題]

從這點出發你就會發現
所謂的[我現在要只要能讓qubit 增加所以可以解決一個複雜問題]
這句話就是複雜問題

而且以現在的物理限制來說
我覺得比較像本夢比的感覺

人類現在要解決的問題下面這個還比較實際
AI 的架構對於計算複雜度的降低有多少增益
以machine learning 來看
已經實現一些問題可以指數降低複雜度
但是要對應是symmetry problem

https://imgur.com/QEhJOx6
我們退休前電腦能達到這張圖的 super human就夠了


--

※ PTT 留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.243.124.74 (臺灣)
PTT 網址

bj45566 12/11 23:34你真的是在胡言亂語

aegis43210 12/11 23:36而且已經要有抗量子演算法了,量子電腦的用途會比預

aegis43210 12/11 23:36期少,改革馮紐曼架構還比較有用

angellll 12/11 23:36AI 就已經不是凡紐曼架構了

bj45566 12/11 23:45是不是 Von Neumann Architecture 和 computational

bj45566 12/11 23:45 complexity 有什麼關係?只要是在非量子電腦上執

bj45566 12/11 23:45行,你一樣是跑在 Turing Machine 上

angellll 12/11 23:47turning machine 要清調磁帶 AI不用

angellll 12/11 23:49第二點不一樣是 machine 不用解出函數f

angellll 12/11 23:50所以所謂的你用turning machine 去計算一個問題

angellll 12/11 23:50跟你用AI去計算一個問題本來就是不同問題

angellll 12/11 23:50因為你不知道decisive function

angellll 12/11 23:50你也無法定義

bj45566 12/11 23:50至於量子電腦,只不過是在某些特殊問題上(e.g., 質

bj45566 12/11 23:50因數分解)能夠超高效率運算,它也無法解決或證明 co

bj45566 12/11 23:50mputational complexity 領域的最基本問題 esp. P =

bj45566 12/11 23:50?= NP

angellll 12/11 23:52量子電腦跟 np=p 根本沒有關係吧 ^^

bj45566 12/11 23:54繼續胡說八道!只要是在傳統電腦上執行的程式,都是

bj45566 12/11 23:54限制在 Turing Machine 的架構下

bj45566 12/11 23:57自己去書店或 Amazon 上買一本 Computational Compl

bj45566 12/11 23:57exity 的教科書來讀,你就知道一切問題的核心就是 P

bj45566 12/11 23:57 =?= NP

angellll 12/12 00:01你在搞笑什麼啊 那只是因為現在用電腦在實驗AI而已

angellll 12/12 00:01你請生科的人做一個人頭去跑AI演算法看看 我們在討

angellll 12/12 00:02論複雜度還是討論計算能力?

angellll 12/12 00:03你量子電腦不是turing machine控制的喔^^

bj45566 12/12 00:05Quantum complexity theory 只不過是原有理論的延

bj45566 12/12 00:05伸,而且是不太大的延伸

bj45566 12/12 00:08https://i.imgur.com/XaYuIgp.png

bj45566 12/12 00:09目前認為量子電腦能加速解決的問題只有 BQP 的虛線

bj45566 12/12 00:09範圍

bj45566 12/12 00:12笑死!扯什麼生科,什麼用人頭跑 AI wwww 再瞎掰啊

bj45566 12/12 00:12!目前 AI 用的類神經網路和人類的腦神經結構根本

bj45566 12/12 00:12不同!

angellll 12/12 00:13你加油啦 現在量子電腦到底有沒有比傳統電腦好

angellll 12/12 00:13都還是無解的問題

angellll 12/12 00:13也才剛剛有演算法被發現 傳統可以解更快了

angellll 12/12 00:14你得回應就是這篇講的 假設我可以突破一個複雜物理

angellll 12/12 00:14我得到一個增益就是 量子電腦 ^^

angellll 12/12 00:14而實際上人類的發展只要一個夠好的可以用的電腦就好

angellll 12/12 00:15關注那個 sooooooon to be market QM不如關心別的

bj45566 12/12 00:17我們那年代台大資訊研究所必修的科目就是 Computati

bj45566 12/12 00:17onal Complexity -- 廿幾年前我在 NTU EE 大四上有

bj45566 12/12 00:17去修過,呂育道教授開的課,一學期的課只講到課本

bj45566 12/12 00:17的約 1/3, 但光憑那些粗淺的知識就知道你從頭到尾

bj45566 12/12 00:17都在胡說八道!!!

angellll 12/12 00:18用AI learning 解決了問題量子電腦都還沒現世呢^^

bj45566 12/12 00:18繼續假懂瞎掰吧,反正丟人現眼的不是我 wwww wwww

angellll 12/12 00:18他算什麼咖? 你修的不是顏嗣均的阿

angellll 12/12 00:19AI 找出的函數的複雜度你比較厲害你去解^^

bj45566 12/12 00:23呂育道教授是那屆台大資訊系第一名畢業生,赴美在 T

bj45566 12/12 00:23heoretical Computer Science 的重鎮哈佛大學拿到

bj45566 12/12 00:23的計算理論博士,在博士班期間就發表了好幾篇 STOC,

bj45566 12/12 00:23 FOCS 論文,你連替他提鞋子都配 wwww 笑死人!

bj45566 12/12 00:24*都不配

bj45566 12/12 00:25就是因為顏嗣均教授在電機系所開的計算理論課程內容

bj45566 12/12 00:25太淺我才跑去資訊所修課

bj45566 12/12 00:28在台灣讀書不犯法喔,

bj45566 12/12 00:28!與其在這邊拼命胡扯瞎掰,建議你找本 Computation

bj45566 12/12 00:28al Complexity 的經典教科書用心讀個半年(如果你能

bj45566 12/12 00:28讀懂的話 wwww)

smbtomas 12/12 00:35好專業 我老了

theta4719 12/12 00:39不知道在吵啥 不如互相通個電話講清楚

PTTdoggy 12/12 00:42啊大家不要吵架

sola0107827212/12 00:43你們要不要加line討論= = 一直噓幹嘛 好兇

PTTdoggy 12/12 00:48AI是得益於增加model complexity和硬體的scale up

PTTdoggy 12/12 00:50AI演算法本身沒有指數降低計算複雜度

PTTdoggy 12/12 00:53量子計算的問題在於大多演算法頂多是polylog

PTTdoggy 12/12 00:54但model complexity受硬體限制,而硬體無論是基於任

PTTdoggy 12/12 00:55何材料,目前都沒有一個明確的scale-up law

PTTdoggy 12/12 00:57所以a大前半段說的是對的

PTTdoggy 12/12 01:01但這個更像是engineering bottlenecks

ragochen 12/12 01:21兩位大師別吵了,如果我的Alphabet今天因為你們筆

ragochen 12/12 01:21戰而跌下來,我可是會生氣的…

PTTdoggy 12/12 01:21目前看來是好的硬體材料和架構還沒有被找到

PTTdoggy 12/12 01:22所以scale up才會顯得這麼複雜

PTTdoggy 12/12 01:25大家拚命往死胡同裡鑽

ericwang101712/12 02:07在股版吵這種東西只是各說各話罷了