Mākslīgais intelekts pavisam nesen atrisinājis simtiem ļoti sarežģītu matemātikas problēmu. Vienu no tām - dažu stundu laikā, lai gan zinātnieki no visas pasaules pie tās strādājuši gandrīz 30 gadus. Kvantu datori sola pārveidot zinātni. Savukārt autonomas ieroču sistēmas jau liek jautāt, vai drīkstam uzticēt mašīnai lēmumu par cilvēka dzīvību?
Vai mēs vēl spēsim kontrolēt tehnoloģijas, kuras paši radām?
Saruna par mākslīgo intelektu, kas jau pašlaik pārspēj zinātniekus. Par kvantu datoru iespējām un Latvijas ambīcijām kļūt par kvantu tehnoloģiju lielvalsti. Arī par Šrēdingera kaķi, iespēju, ka Visums kādreiz atkārtosies, un jautājumu, vai cilvēka apziņai ir kāds sakars ar kvantu fiziku.
Raidījumā “NO OTRAS PUSES” intervija ar kvantu fiziķi, vienu no Eiropā atzītākajiem zinātniekiem kvantu skaitļošanas jomā, LU Eksakto zinātņu un tehnoloģiju fakultātes tenūrprofesoru Andri Ambaini. Intervija pārpublicēta no portāla TVNET.
Realitāte, kas ir maģiskāka, nekā spējam iztēloties
Gatavojoties mūsu sarunai, mans soctīklu algoritms izmeta man skaistu citātu. Šī citāta doma ir, ka zinātne gadsimtiem ilgi centusies pierādīt, ka nekādas maģijas nav. Ka aizraujošā, noslēpumainā pasaule, kurai cilvēki ticēja, patiesībā ir tikai garlaicīga realitāte. Un tad parādījās kvantu fizika, kas visu apgrieza kājām gaisā. Un izrādījās, ka realitāte ir daudz maģiskāka, nekā mēs spējam iztēloties. Man liekas, tas tā ļoti skaisti teikts par kvantu fiziku…
Nu, es teikšu, ka man kā speciālistam kvantu fizika liekas vienkāršāka, nekā viņa ir savā parastajā maģiskajā populārajā izklāstā.
Pirms ejam dziļāk, jūs savā X profilā jokojot sevi dēvējat par “zinātnieku kvantu stāvoklī”. Es gribēju precizēt, es pareizi saprotu? Tas nozīmē, ka jūs šobrīd vienlaikus atrodaties vairākos stāvokļos, un mēs tikai intervijas laikā uzzināsim, kurā tieši?
Nu, kaut kā tā, jā.
Bet runājot nopietni, kas kvantu pasaulē jums pašam joprojām šķiet visneticamākais?
Laikam, visneticamākais ir tas, kā kvantu pasaule pārvēršas par mūsu parasto pasauli, jo kvantu pasaule matemātiski ir ļoti skaidra un tad viņa kaut kā pārtop par mūsu parasto pasauli.
Mākslīgais intelekts "brīvsolī"
Pēdējā laikā ļoti daudz notikumu saistībā ar mākslīgo intelektu. Piemēram, 9. oktobrī kļuva zināms, ka uzņēmuma “Anthropic” mākslīgā intelekta aģenti, pildot testa uzdevumus, patvaļīgi iesnieguši vīzu pieteikumus ASV Valsts departamentam un nosūtījuši policijai izdomātu liecību par slepkavību. Kā jums šķiet, vai iespējams radīt tādu mākslīgo intelektu, kas vienlaikus būtu gan patstāvīgs, gan pilnībā paklausīgs cilvēkam - vai te nav pretruna?
Mēs nonākam pie šādas pretrunas, ka piešķiram mākslīgajam intelektam diezgan plašas pilnvaras. Parasta datorprogramma darbojas ļoti skaidrās robežās. Grāmatvedības programmai ievada skaitļus, un tā izdod rezultātu, tur ir ļoti skaidras robežas. Savukārt mākslīgais intelekts var pats meklēt informāciju, palaist citas programmas, aizpildīt veidlapas internetā un pieprasīt jaunus datus.
Jo sarežģītākas pilnvaras mēs tam piešķiram, jo grūtāk novilkt robežas, un, novelkot šīs robežas, neizbēgami rodas kļūdas. Droši vien konkrēto kļūdu paaudzi mēs salabosim. Pirms gada aktuāla problēma bija izdomātas atsauces uz neeksistējošiem avotiem, un tā lielākoties ir salabota. Arī situācijas, kad mākslīgais intelekts izdomā slepkavības un nosūta informāciju policijai, tehniski varēs novērst. Bet, sistēmām attīstoties, parādīsies nākamās problēmas. Un pēc tam vēl nākamās.
Mākslīgais intelekts attīstās ātrāk, nekā mēs spējam izstrādāt un ieviest drošības mehānismus.
Būtībā no visām datortehnoloģijām cilvēces vēsturē tā droši vien ir tehnoloģija ar vislielāko attīstības ātrumu, kāds jebkad ir bijis.
Lai lasītājam būtu priekšstats, cik ātri tas attīstās? Tās ir stundas, dienas, nedēļas vai gadi?
Es šo ātrumu raksturotu tā - gada laikā mākslīgais intelekts attīstās aptuveni tik daudz, cik citas datortehnoloģijas agrāk desmit gados. Tas ir desmitkāršs paātrinājums. Piecos gados mēs varam noiet ceļu, kas citkārt prasītu 50 gadus - aptuveni tikpat, cik tehnoloģijas attīstījās no 1970. līdz 2020. gadam. Tas ir milzīgs tehnoloģisks lēciens.
Vai vispār ir reāli no mākslīgā intelekta izstrādātājiem izskanējušie aicinājumi piebremzēt mākslīgā intelekta attīstību?
Tas ir kaut kur starp “ļoti grūti” un “neiespējami”. Amerikas Savienotajās Valstīs mākslīgā intelekta attīstību vēl var piebremzēt, jo ir pieci lieli [mākslīgā intelekta] uzņēmumi, kuriem iespējams noteikt ierobežojumus. Uzņēmumi ar miljardu budžetiem būs spiesti tos ievērot. Bet tad paliek Ķīna, daļēji arī Krievija un citas valstis ārpus Rietumu pasaules. Tās var formāli piekrist ierobežojumiem, bet praksē turpināt attīstību.
Un te man nav skaidras atbildes - kā panākt, lai, piemēram, Ķīna patiešām piebremzētu, nevis tikai izliktos, ka to dara.
Kurš būs pirmais, kurš atlaidīs gāzes pedāli, vai ne?
Tieši tā. Ķīnas mākslīgā intelekta modeļi jau ir ļoti spēcīgi, un, ja Amerika piebremzē, Ķīna gada vai divu laikā var aizsteigties priekšā. Krievija gan, mums par laimi, jūtami atpaliek. Un tā atpalika jau pirms pēdējo dienu ukraiņu dronu triecieniem. Amerika viennozīmīgi ir priekšgalā.
Zinātnieka "zilais sapnis"
Jūs nesen rakstījāt, ka OpenAI modelis atrisinājis vienu no lielajām kvantu algoritmu teorijas problēmām, pie kuras matemātiķi strādājuši gandrīz 30 gadus. Turklāt risinājumā izmantotas arī idejas, kuru izstrādē esat piedalījies arī jūs. Kā jūs uztvērāt šo sasniegumu?
Tas parāda, cik daudz mākslīgais intelekts jau spēj. Tas neatrisināja tikai vienu problēmu, tika atrisinātas ap 400 sarežģītu matemātikas problēmu. Tas nozīmē, ka matemātiskā spriestspēja lielā mērā jau ir apgūta. Skolu, augstskolu un pat matemātikas olimpiāžu uzdevumi labiem modeļiem vairs nav nopietns izaicinājums.
Tāpēc paliek pats sarežģītākais - matemātikas zinātnes centrālās, neatrisinātās problēmas. Tieši uz tām tagad var pārbaudīt nākamās mākslīgā intelekta paaudzes.
Vai jūs varētu man kā piecgadīgam bērnam izskaidrot, kas bija tā viena kvantu algoritmu teorijas problēma, pie kuras strādājāt arī jūs?
Problēma bija atrast lielāko iespējamo ātrdarbības atšķirību starp kvantu un tradicionālajiem datoriem modelī, kur šo atšķirību var precīzi izmērīt. Ir vairāki vienkāršoti skaitļošanas modeļi, kuros šādu salīdzinājumu var veikt. Mērķis bija noskaidrot, cik liela šī atšķirība var būt vienā no populārākajiem modeļiem.
Un jūs pie tās strādājāt apmēram 30 gadus. Cik ilgā laikā to atrisināja mākslīgais intelekts?
Mākslīgais intelekts to atrisināja dažās stundās. Bet te ir dažas piebildes. Pirmkārt, nebija tā, ka es pie šīs problēmas strādāju nepārtraukti 30 gadus. Tas drīzāk bija mans “zilais sapnis”, pie kura periodiski atgriezos, kad radās jaunas idejas.
Otrkārt, pa šiem gadiem mēs tomēr virzījāmies uz priekšu. Atrisinājām atsevišķus problēmas variantus un atradām arvien labākus piemērus. Pirmo reizi pie šīs problēmas nonācu ap 1997.-1998. gadu, bet būtisks progress bija ap 2013.-2014. gadu, kad kopā ar kolēģiem, tostarp [amerikāņu datorzinātnieku un vienu no pazīstamākajiem kvantu skaitļošanas teorētiķiem] Skotu Āronsonu (Scott Aaronson), izstrādājām vairākas svarīgas idejas. Mākslīgais intelekts savā risinājumā lielā mērā balstījās uz šīm idejām. Var teikt, ka mēs bijām izdarījuši vairākus soļus, bet nezinājām, kā tos salikt kopā. Mākslīgais intelekts izdarīja pēdējo soli.
Vai tas nozīmē, ka bez jūsu darba mākslīgais intelekts nebūtu spējis atrisināt šo problēmu?
Četrās stundās noteikti nē. Iespējams, viņam vajadzētu vairāk laika. Man pašam būtu interesants šāds eksperiments - cik labi mākslīgais intelekts, kuram pieejama tikai zinātne līdz 2012. gadam, spētu atrisināt šo problēmu. Mākslīgo intelektu var darbināt ar ļoti atšķirīgu jaudu. Šajā gadījumā, kā norāda OpenAI, vienai problēmai tika veltītas aptuveni četras stundas.
Ir bijis arī gadījums, kad ļoti sarežģītai matemātikas problēmai OpenAI pieslēdza ap 100 000 mākslīgā intelekta aģentu, kas strādāja vairākas dienas. Tāpēc interesantais jautājums ir, vai pietiekami jaudīgs mākslīgais intelekts bez mūsu iepriekšējā darba spētu pats nonākt līdz idejām, kuras mēs izstrādājām no 2012. gada? Man tas tiešām būtu interesanti. Es nezinu atbildi.
Bet vai mēs šobrīd nepiedzīvojam fundamentālas pārmaiņas pašā zinātnes būtībā? Vai nākotnē zinātnieka lielākā vērtība varētu būt nevis spēja atrast atbildes, bet spēja uzdot pareizos jautājumus un izskaidrot atklājumus, ko izdarījis mākslīgais intelekts?
Ļoti iespējams, mēs esam tādā dramatiskā pārmaiņu brīdī. Šobrīd mākslīgais intelekts vēl labi nespēj izskaidrot to, ko viņš ir atradis. Viņš ģenerē kaut kādus matemātiskus tekstus. Tie matemātiskie teksti brīžiem ir ļoti grūti saprotami. Tur noteikti vajadzīgs cilvēks, kas viņus izskaidro. Un noteikti vajadzīgs cilvēks, kas uzstāda pētījuma virzienus. Cilvēks, kas uzzīmē lielo bildi - ko un kāpēc.
Bet mākslīgais intelekts to noteikti ar laiku iemācīsies, vai ne? Izskaidrot.
Ļoti iespējams, mēs esam ļoti interesantā teritorijā, kur sāk palikt grūti izdomāt, kas būs iespējams pēc trim gadiem.
Tīri teorētiski, vai var pienākt brīdis, kad mākslīgais intelekts radīs tik sarežģītus atklājumus, ka cilvēks vairs vispār nespēs tos saprast?
Iespējams. Cilvēks varēs prasīt atklājumus kaut kā sadalīt pa klucīšiem. To varēs taisīt kā interaktīvu procesu, kur mēs nopratinām mākslīgo intelektu, mēģinām pa soļiem izvilkt to būtību.
Kāds ir jūsu viedoklis par visām apokaliptiskajām prognozēm, par to, ka mākslīgais intelekts iznīcinās cilvēci?
Es neredzu cēloni domāt, ka mākslīgais intelekts varētu kļūt ļaunprātīgs.
Jo tas tikai dara viņam uzdoto darbu?
Pirmkārt, mākslīgais intelekts pats par sevi nav ļaunprātīgs. Otrkārt, mākslīgā intelekta uzņēmumos gudrākie cilvēki strādā pie tā, kā iegrožot mākslīgo intelektu un kā risināt to, ko angliski sauc par "alignment". Latviski tas būtu "mākslīgā intelekta mērķu saskaņošana ar cilvēci", lai mākslīgais intelekts darbotos tajā virzienā, kāds ir lietderīgs mums. Tā kā, es teiktu, ka to problēmu apzinās un mēģina risināt, pirms tā kļuvusi nekontrolējama.
Ko darīt, ja balva pienākas MI?
Vēl kāds svaigs notikums, kuram jūs arī esat pievērsis uzmanību. Pavisam nesen Francijā no prestižās Gonkūru literārās balvas pretendentu saraksta tika izslēgts ļoti atzinīgi novērtēts romāns. Tas notika pēc aizdomām par mākslīgā intelekta izmantošanu romāna tapšanā, ko pats autors gan noliedza. Kāpēc matemātikā mēs apbrīnojam mākslīgā intelekta spēju radīt jaunas idejas, bet mākslā to uztveram kā krāpšanu?
Šis ir labs jautājums. Laikam mākslā galvenais kritērijs būtu, ko par darbu domā lasītājs vai skatītājs.
Arī matemātikā, ja mēs runājam par zinātniskām darba balvām, es domāju, ka matemātiķu vidē rastos protesti, ja zinātnisko balvu gribētu piešķirt matemātiķim, kura galvenais nopelns ir pareizo trīs teikumu ievadīšana mākslīgā intelekta pieprasījuma lodziņā.
Tā kā, ja runājam par kaut kā lietderīga radīšanu, tad mākslīgā intelekta loma viennozīmīgi ir atzīstama. Ja runājam par balvu piešķiršanu… piešķirt balvu par triviālu mākslīgā intelekta izmantošanu, manuprāt, nebūtu pareizi.
Kāds tad ir vidusceļš? Daudzi pētnieki un grāmatu autori atklāti atzīst, ka izmanto mākslīgo intelektu - nevis lai tas uzrakstītu grāmatu no A līdz Z, bet kā sarunas biedru - lai diskutētu, meklētu jaunas idejas un pieejas. Kur ir robeža? Cik tālu drīkst izmantot mākslīgo intelektu literāra darba radīšanā, un kurā brīdī tas jau ir par daudz?
Es teiktu, ka [mākslīgo intelektu] drīkst izmantot tikmēr, kamēr mēs skaidri pasakām izmantošanas pakāpi un nemēģinām par to maldināt.
Kad būs praktiski ieguvumi no kvantu datoriem?
Pērn Google paziņoja, ka tā kvantu dators konkrētā eksperimentā veicis aprēķinu 13 000 reižu ātrāk par klasisku superdatoru. Vai tas nozīmē, ka strauji tuvojas praktiski izmantojamu kvantu datoru ēra?
Pagaidām kvantu datoru priekšrocība ir skaidri pierādīta galvenokārt mākslīgi veidotos uzdevumos, kas speciāli radīti, lai šo priekšrocību parādītu. Nākamais lielais mērķis piecu līdz desmit gadu laikā ir pierādīt kvantu datoru pārākumu praktiskos uzdevumos. To sev izvirza gan lielie tehnoloģiju uzņēmumi, gan Eiropas Savienība savai zinātniskajai sabiedrībai. Galvenais uzdevums ir pāriet no demonstrācijas uz reālām problēmām - atrast tādus uzdevumus, kur kvantu dators ir noderīgs ne tikai tāpēc, lai parādītu, ka tas ir jaudīgāks par parasto datoru.
Ja kvantu datori jau tagad ir tik jaudīgi, kāpēc mēs tos joprojām neizmantojam, piemēram, jaunu medikamentu radīšanā?
Galvenais ierobežojums ir tas, ka pašreizējie kvantu datori vēl ir ļoti mazi. Kvantu skaitļošanas pamatvienība ir kvantu bits jeb kubits. Aptuveni pie 50 kubitiem mēs jau nonākam pie robežas, kur kvantu datoru kļūst ļoti grūti nomodelēt ar parastu datoru. Savukārt 60 vai 70 kubitu sistēmu pilnvērtīgi imitēt vairs nespēj pat superdatori.
Ja ar kvantu datoru vēlamies modelēt, piemēram, kādu zāļu molekulu, tā atmiņā jāievada visa informācija par šo molekulu. Tam, visticamāk, nepieciešami vismaz vairāki simti kvantu bitu un daudz ilgāks skaitļošanas laiks.
Taču kvantu biti ir ļoti trausli, tāpēc aprēķini, ko pašlaik varam veikt ar kvantu datoriem, ir samērā īsi. Tātad mums vajag ne tikai vairāk kvantu bitu, bet arī spēju tos daudz ilgāk noturēt kvantu stāvoklī.
Ko nozīmē “noturēt kvantu stāvoklī”?
Kvantu biti mēdz mijiedarboties ar apkārtējo vidi, un šīs mijiedarbības rezultātā tie funkcionāli kļūst līdzvērtīgi parastajiem bitiem. Kvantu bits var atrasties tā sauktajā superpozīcijā, kur tas ir daļēji nulle un daļēji vieninieks. Taču, tiklīdz informācija no kvantu bita noplūst apkārtējā vidē, superpozīcija zūd un tas sāk darboties līdzīgi parastajam bitam, kādu izmanto tradicionālajos datoros.
Es pareizi saprotu, ka šie kvantu datori ir ļoti jūtīgi pret apkārtējās vides ietekmi - vibrācijām utt.?
Tā ir taisnība. Mums tāds neliels kvantu dators [Latvijas Universitātē] kopš [pērnā gada] decembra ir. Mēs esam pamanījuši, ka viņš naktī strādā precīzāk nekā dienā. Tad ir mazāk traucējumu, blakus telpās mazāk cilvēku ar mobilajiem telefoniem, mazāk vibrāciju no ielas.
Pat tāds ļoti vienkāršs kvantu dators labāk strādā naktī nekā dienā.
Jūs šo datoru rādījāt arī apmeklētājiem Zinātnieku naktī septembrī. Interese bija liela?
Cilvēki nāca skatīties. Ir interesanti redzēt tādu ierīci, ko var, varbūt ne gluži aptaustīt, bet apskatīt no pusmetra attāluma un redzēt spīdošas lampiņas un to, kas šim kvantu datoram iekšā. Mēs atbildējām uz ļoti daudziem jautājumiem - gan par konkrēto ierīci, gan par kvantu datoru iespējām vispār, par nākotni, nākotnes prognozēm. Šī datora jauda ir trīs kvantu biti. Robeža, pie kuras kvantu datoru nevar nomodelēt, ir ap 50 kvantu bitiem. Jaudīgākajiem kvantu datoriem ir daži simti [kvantu biti]. Konkrēti šis kvantu dators maksāja ap 60 vai 70 tūkstošiem [eiro].
Visjaudīgākos kvantu datorus nav tik vienkārši nopirkt. Parasti to iegāde notiek, slēdzot individuālu līgumu starp valsti un tehnoloģiju uzņēmumu.
Jaudīgākie kvantu datori, kuru cenas ir publiski zināmas, maksā desmitiem miljonu. Taču ir bijuši arī projekti, kuros tehnoloģiju jaunuzņēmums piekrīt pārcelt savu darbību uz kādu valsti un tur uzbūvēt savu pirmo kvantu datoru, pretī saņemot valsts atbalstu vairāku simtu miljonu apmērā.
Kādam nolūkam paredzēts šis mūsu pirmais trīs kubitu dators?
Mēs varam parastā datorā izveidot kvantu shēmu ar trim kvantu bitiem un uzdot kvantu datoram to izpildīt. Tas spēj ar šiem kvantu bitiem veikt līdz aptuveni simts darbībām. Piemēram, meklēt informāciju starp četriem vai astoņiem ierakstiem datora atmiņā. Tās ir ļoti vienkāršas darbības, kuras mēs patiesībā varētu izdarīt pat bez datora.
Tāpēc tā drīzāk ir demonstrācijas ierīce, kas paredzēta studentu apmācībai. Principā visu, kas notiek šī kvantu datora iekšienē, var nomodelēt ne tikai parastā datorā, bet pat uz papīra lapas, izmantojot kalkulatoru.
Kur jūs sagaidāt pirmo lielo praktisko izrāvienu - medicīnā, jaunu materiālu radīšanā?
Domājot par nākotni, ir diezgan skaidrs, ka pirmais izrāviens būs saistīts ar fizikas vai ķīmijas procesu modelēšanu, jo tie pēc savas būtības ir kvantu procesi. Tieši šajā jomā kvantu datoriem ir vislielākās priekšrocības.
Es drīzāk liktu uz jaunu materiālu vai bateriju konstrukciju izstrādi. Man šķiet, ka tur sastopamās atomu un molekulu struktūras ir vienkāršākas nekā medicīnā, tāpēc to modelēšanai vajadzētu mazāk kvantu datora resursu. Protams, arī medicīnā izmantotās molekulas var modelēt ar kvantu datoru, taču tās ir sarežģītākas. Es prognozēju, ka tam būs nepieciešami jaudīgāki kvantu datori.
Kad mākslīgais intelekts satiek kvantu datoru
Vai abas tehnoloģijas - mākslīgais intelekts un kvantu datori - varētu viena otru paātrināt? Mākslīgais intelekts palīdzētu radīt jaudīgākus kvantu datorus, bet kvantu datori, savukārt, palīdzētu attīstīt jaudīgāku mākslīgo intelektu?
Tas ir viens no lielajiem jautājumiem, ko šobrīd pēta zinātnieki. Google savu kvantu tehnoloģiju pētniecības virzienu sauc par “Google Quantum AI”, un kvantu tehnoloģiju savienošanu ar mākslīgo intelektu uzņēmums ir izvirzījis par vienu no saviem mērķiem. Arī Eiropas Savienībai tā ir prioritāte. Janvārī paredzēts projektu konkurss par kvantu tehnoloģiju un mākslīgā intelekta apvienošanu. Tātad tas ir virziens, kurā šobrīd aktīvi strādā daudzi.
Vienkāršākā līmenī tas jau notiek. Piemēram, mākslīgais intelekts tiek izmantots kvantu datoru laboratorijas iekārtu vadībā, lai uzlabotu to darbību. To, ko pirms 20 gadiem darīja doktorants, pielāgojot dažādus iekārtu parametrus, tagad dara mākslīgais intelekts.
Tas ir pirmais posms. Kādi būs nākamie, vēl īsti nav skaidrs, taču interese ir ļoti liela. Kvantu datori noteiktus uzdevumus spēj izpildīt daudz ātrāk nekā parastie datori. Savukārt, kur šobrīd tiek izmantota lielākā daļa lieljaudas skaitļošanas resursu? Mākslīgā intelekta attīstībā. Tāpēc kvantu datoru un mākslīgā intelekta apvienošana ir viens no zinātnieku un tehnoloģiju izstrādātāju mērķiem.
Un kad šī saplūšana notiks?
Tas varētu būt vēl viens veids, kā trenēt mākslīgā intelekta modeļus, kad sāks pietrūkt parasto datoru skaitļošanas jaudas. Viena no lielākajām mākslīgā intelekta problēmām ir tā, ka modeļu apmācībai un darbināšanai nepieciešami milzīgi skaitļošanas resursi.
Cerība ir, ka kvantu datori nākotnē varētu palīdzēt. Prognozes liecina, ka līdz 2030. gadam parasto datoru jaudas vēl pietiks. Taču kādā brīdī mēs varētu nonākt pie robežas, kad šo resursu sāks trūkt. Tad kvantu datori, iespējams, varētu pārņemt daļu uzdevumu, kuru izpildei parastajiem datoriem vairs nepietiks jaudas.
Vai kvantu datori apdraudēs mūsu datu drošību?
Jaudīgi kvantu datori nākotnē varētu uzlauzt daļu šobrīd izmantoto šifrēšanas sistēmu. Cik nopietns šāds risks ir Latvijas drošībai?
Risks ir nopietns. Jaudas atšķirība starp pašreizējiem kvantu datoriem un tiem, kas būtu nepieciešami šifru uzlaušanai, vēl ir ļoti liela. Kā jau minēju, fizikas un ķīmijas procesu modelēšana ir kvantu datoru dabiskā vide. Arī šifrēšanā izmantotā matemātika tiem ir piemērota, tomēr ne tik lielā mērā. Tāpēc, visticamāk, vispirms piedzīvosim izrāvienu fizikas un ķīmijas modelēšanā, bet šifru uzlaušana sekos vēlāk, jo tai nepieciešami lielāki skaitļošanas resursi.
Tas nozīmē, ka mums vēl ir laiks sagatavoties un nomainīt pašreizējās šifrēšanas sistēmas.
Pāreja uz tā saukto pēckvantu kriptogrāfiju, kurai vajadzētu būt drošai pret kvantu datoru uzbrukumiem, jau ir paredzēta.
Ja viss noritēs, kā plānots, mēs šos draudus pat nepamanīsim. Brīdī, kad kvantu datori spēs uzlauzt pašreizējos šifrus, mēs jau izmantosim citas šifrēšanas metodes.
Mēs tam šobrīd gatavojamies?
Jā, vienīgais neskaidrais faktors šeit ir mākslīgais intelekts. Tas spēj radīt ne tikai jaunas šifrēšanas metodes, bet arī algoritmus šifru uzlaušanai. Domāju, ka tuvākajos mēnešos un gados mēs redzēsim, vai pēckvantu šifrēšanas metodes patiešām ir tik drošas pret uzbrukumiem, kuros tiek izmantots mākslīgais intelekts.
Latvijas kvantu ambīcijas
Jūs savulaik teicāt, ka Latvijai jākļūst par pasaulē mazāko kvantu tehnoloģiju lielvalsti, taču pērn paudāt bažas, ka pēc Latvijas Kvantu iniciatīvas beigām varētu pietrūkt finansējums un nāktos samazināt pētnieku skaitu. Kas noticis pēc iniciatīvas noslēguma šā gada jūnijā? Vai Latvija spēj noturēt pasaules līmeņa zinātniekus un turpināt viņu darbu?
Pagaidām spējam.
Taču mums noteikti būtu lietderīga ilgtermiņa atbalsta programma kvantu tehnoloģiju pētniecībai, kāda ir daudzās citās valstīs.
Tā varētu būt, piemēram, valsts pētījumu programma. Īstermiņā zinātnieku noturēšanas problēmu esam atrisinājuši, pateicoties vairākiem mazākiem projektiem. Taču jautājums par mūsu ilgtermiņa pozīcijām un pētniecības attīstību joprojām ir atvērts.
Vai Latvijas zinātnes prioritāšu noteikšanā kaut kas ir mainījies? Vai mēs atbalstām labākās idejas vai tikai tās, kas iederas politikas dokumentos?
Zinātnes prioritātes - tā ir viena no lielajām neatrisinātajām problēmām Latvijas zinātnes politikā, jo būtībā mums nav zinātnes prioritāšu, tās ir ļoti izplūdušas. Ir Viedās specializācijas stratēģija jeb RIS3, taču tajā definētie virzieni ir ārkārtīgi plaši. Gandrīz visas eksaktās zinātnes iederas kādā no tiem, savukārt sociālās un humanitārās zinātnes lielākoties neiederas. Mums joprojām pietrūkst konkrētāku, mērķtiecīgāku zinātnes prioritāšu. Un tā ir problēma, kas zinātnes politikā būtu jārisina.
Mēs redzam, ka grantu sistēmā, kurā nav tematisku ierobežojumu, galvenokārt attīsta tās pētniecības jomas, kurās Latvijai jau vēsturiski ir spēcīgas tradīcijas. Piemēram, dažādas fizikas nozares, biomedicīna un farmācija.
Savukārt mākslīgā intelekta pētniecības mums ir salīdzinoši maz, jo vēsturiski Latvijā tas nav bijis nozīmīgs pētniecības virziens.
Kvantu tehnoloģiju pētniecība mums ir, pateicoties labvēlīgai apstākļu sakritībai. Taču, ja apstākļi būtu iegrozījušies nedaudz citādi, arī tās mums varētu nebūt.
Kad lēmumu par dzīvību un nāvi pieņem algoritms
Ukrainas karā arvien plašāk izmanto dronus, robotizētas sistēmas un mākslīgā intelekta tehnoloģijas. Ukrainas amatpersonas izteikušās par «robotu armijas» veidošanu. Cik daudz no tā jau ir realitāte? Vai mākslīgais intelekts jau spēj patstāvīgi izraudzīties mērķi un pieņemt lēmumu par cilvēka nogalināšanu?
Tas būtu jājautā kādam militārās jomas speciālistam, kurš pārzina situāciju Ukrainā. Man ir aizdomas, ka mēs šo mērķi jau esam sasnieguši. Domāju, ka šeit ļoti skaidri redzama atšķirība starp teoriju un praksi. No vienas puses, ir ētiskais princips, ka mēs nedrīkstam uzticēt robotam patstāvīgi pieņemt lēmumu par cilvēka nogalināšanu. No otras - kara realitāte Ukrainā, kur tas ir dzīvības un nāves, izdzīvošanas jautājums.
Cilvēki, kuri atrodas tūkstošiem kilometru no Ukrainas, var skaisti teoretizēt par ētiku, taču ukraiņiem šādas iespējas nav. Viņiem ir jāizdzīvo.
Un es domāju, ka šī nepieciešamība izdzīvot liek viņiem izmantot visus iespējamos līdzekļus.
Cik man zināms, šī “robotu armija” nav roboti cilvēka izskatā, bet drīzāk automatizēti bezpilota tanki vai droni, kas spēj patstāvīgi pieņemt lēmumus. Būtībā tie ir mehanizēti transportlīdzekļi, kas bez cilvēka iesaistes izvēlas mērķus. Tajos ir dators ar attēlu atpazīšanas sistēmu, kas analizē apkārtni un, balstoties uz iegūto informāciju, pieņem lēmumus.
Te varam uzdot arī jautājumu, vai maijā notikušajā drona incidentā Latvijā nav darbojusies kāda līdzīga sistēma. Vai tas, ka drons ietriecās tukšā naftas cisternā, bija tikai sagadīšanās? Vai arī tā bija automatizēta mērķu atpazīšanas sistēma, kas identificēja naftas rezervuāru?
Vai jums ir sava versija par to, kas tas bija?
Tikai tik daudz, ka, ja drons ietriecas nejauši, tad ir ārkārtīgi maza varbūtība, ka viņš ietrieksies naftas tvertnē.
Turklāt ietriecās divi droni.
Tāpēc es domāju, ka šajā gadījumā ir nostrādājusi kāda attēlu atpazīšanas sistēma. Mēs varam loģiski pieņemt, ka droniem, kas lido no Ukrainas uz Sanktpēterburgas apkārtni, nav iespējas uzturēt sakarus ar operatoriem. Tie nesūta apkārtnes attēlus atpakaļ uz Ukrainu, bet būtībā pieņem lēmumus patstāvīgi.
Protams, mērķis ir izvēlēts iepriekš, taču to, vai drons patiešām redz pareizo mērķi, nosaka tā programmatūra.
Bet, ja šāda autonoma ieroču sistēma kļūdaini nogalina civiliedzīvotāju, kurš ir atbildīgs - cilvēks, kurš to izmanto, programmētājs vai ražotājs?
Tas ir ļoti sarežģīts jautājums, un atbilde droši vien būtu atkarīga no konkrētās situācijas. Šādos incidentos vienmēr tiek veikta izmeklēšana. Piemēram, ja notiek kosmosa kuģa avārija, atbildīgs var izrādīties gan cilvēks, kurš to sagatavojis startam, gan inženieris ražotājuzņēmumā, gan uzņēmuma vadītājs, kurš licis ignorēt riskus.
Es domāju, ka atbildība var būt jebkurā no šiem posmiem. Un noskaidrot, kurā tieši pieļauta kļūda un kurš par to atbildīgs, var būt ļoti sarežģīts izmeklēšanas uzdevums.
Vai realitāte ir simulācija, un ko zina Šrēdingera kaķis?
Īlons Masks ir izteicis pieņēmumu, ka mēs dzīvojam simulācijā. Iespēja, ka mēs dzīvojam īstajā realitātē, ir tikai viena no miljardiem. Vai šādām idejām ir kāds zinātnisks pamats? Un vai mēs vispār spētu pierādīt, ka dzīvojam simulācijā?
Es neredzu nekādas pazīmes, ka mēs dzīvojam simulācijā.
Es nezinu, kā to varētu pierādīt, bet es neredzu pamatu tā domāt.
No kurienes Maskam šādas idejas?
Maskam ir ļoti daudz neparastu ideju. Dažas no viņām kaut kad nostrādā ar ļoti lielu atdevi.
Runājot par kvantu fiziku, žurnālisti parasti cenšas iepīt kādu joku par Šrēdingera kaķi. Bet man ir nopietns jautājums: “Vai Šrēdingera kaķis pats zina, ka viņš ir dzīvs? Vai arī viņam jāgaida, kad kāds atvērs kasti?”
Šrēdingera kaķis zina, ka ir dzīvs. Būtībā viņš atrodas kvantu stāvoklī, kam ir divi zari. Vienā viņš ir dzīvs un to apzinās, bet otrā - miris. Tā kā mirušam kaķim apziņa vairs nedarbojas, nevarētu teikt, ka viņš zina, ka ir miris. Taču mēs to nezinām. Mēs atrodamies ārpus šī kvantu stāvokļa un nezinām, kurš no abiem stāvokļiem realizēsies, kad atvērsim kasti.
Katrā ziņā Šrēdingera kaķis ir kļuvis par ļoti populāru metaforu, ko izmanto visdažādākajos kontekstos. Pietiek paskatīties internetā, lai redzētu, cik ļoti cilvēkiem patīk šī līdzība.
Tā ir arī tāda ļoti plaši ekspluatēta populārzinātniska līdzība zinātniskajā sabiedrībā. Es varu pastāstīt par visiem zinātnieku jociņiem par kvantu datoriem.
Varat nosaukt kādu piemēru?
Kvantu datoru ražotāji, kas nosauc savu kvantu datoru modeļus kaķu vārdos. Teiksim, kvantu dators “Ocelots 1”.
Kaķis dažādos kvantu zinātnieku jokos tiek ekspluatēts ļoti daudz.
Tāpat kā ķirurgiem ir savs īpašais humors, arī kvantu fiziķiem ir savi iekšējie joki?
Jā, vēl viena lieta, par ko mēdz jokot kvantu fiziķi, ir Heizenberga nenoteiktības princips.
Kas tas ir, un kā par to var jokot?
Vienkāršoti sakot, Heizenberga nenoteiktības princips nosaka, ka mēs nevaram vienlaikus precīzi zināt daļiņas atrašanās vietu un tās impulsu jeb, vienkāršoti runājot, ātrumu. Ja precīzi zinām, kur daļiņa atrodas, nevaram tikpat precīzi zināt, ar kādu ātrumu tā kustas. Savukārt, ja precīzi zinām tās ātrumu, nevaram precīzi noteikt atrašanās vietu. Un šo principu var dažādi apspēlēt jokos par ikdienas dzīvi.
Piemēram?
Ka mēs vai nu nezinām, kur es šobrīd esmu, vai arī nezinām, kur es būšu rīt.
Vai Visums kādreiz varētu atkārtoties?
Ko jūs teiktu par šo: amerikāņu teorētiskais fiziķis Šons Kerols ar kolēģiem šogad publicēja kvantu kosmoloģijas modeli, kurā Visums, pastāvot noteiktiem apstākļiem, varētu precīzi atkārtoties - ar tām pašām galaktikām, cilvēkiem un notikumiem. Vai šādi modeļi ir tikai matemātiski vingrinājumi, vai arī tie mums kaut ko var pateikt par reālo Visumu?
Šo es vienkārši nezinu. Es zinu, ka Šons Kerols ir pietiekami nopietns zinātnieks, bet par konkrēti šo modeli neesmu lasījis, nevaru komentēt. Noslēgtai kvantu sistēmai vispār piemīt īpašība, ka tās stāvoklis pēc kāda laika gandrīz precīzi atkārtojas.
Ja šādu sistēmu aprakstām matemātiski, tās attīstības principi paredz, ka kādā brīdī tā atgriezīsies gandrīz tajā pašā stāvoklī.
Jautājums ir par to, vai šo principu var attiecināt arī uz tik milzīgu objektu kā Visums. Cik es šo principu izprotu, jo lielāka sistēma, jo ilgāks laiks nepieciešams, lai tās stāvoklis atkārtotos. Un tik milzīgai sistēmai kā Visums šim laikam vajadzētu būt ārkārtīgi lielam.
Apmēram cik?
Nu, vieninieks ar tik daudz nullēm, cik visumā ir atomu….
Un tas notiktu bezgalīgi?
Tas notiek bezgalīgi. Ja mēs domājam to pašu man pazīstamo efektu, tad atkārtošanās notiek bezgalīgi, bet viņa var nebūt precīza, ar nelielām variācijām. Bet, ja mēs gribam atkārtošanos ar mazākām variācijām, mēs kaut kad pēc ilgāka laika to noteikti sagaidīsim. Tas stāvoklis būs patvaļīgi tuvu sākotnējam stāvoklim. Tas var nebūt precīzi vienāds, bet nu, kā saka, pasakiet man, cik tuvu tam kvantu fizikas stāvoklim ir jābūt tam, kāds viņš bija sākumā, un es pateikšu brīdi, kad viņš būs tik tuvu.
Principā mēs kaut kad ar jums atkal varētu sēdēt šajā studijā un atkal runāt par šiem jautājumiem? Nu, varbūt, par citiem jautājumiem, bet atkal atkārtot šo sarunu?
Nu principā, ja Visums ir galīgi dimensionāla kvantu sistēma, tad jā. Ja viņš ir bezgalīgi dimensionāla, tad var arī neatkārtoties.
Vai apziņai ir sakars ar kvantu fiziku?
Vai apziņa ir kvantu parādība? Zinātnieki Rodžers Penrouzs (Roger Penrose) un Stjuarts Hameroffs (Stuart Hameroff) izvirzījuši teoriju, ka cilvēka apziņa varētu būt saistīta ar kvantu procesiem smadzenēs. Vai šai hipotēzei ir zinātnisks pamats?
Jā, es Penrouza grāmatu izlasīju vēl studiju gados. Sākumā man tā šķita interesanta, taču vēlāk nonācu pie secinājuma, ka apziņa, visticamāk, nav kvantu stāvoklis.
Kāpēc? Te mēs atgriežamies pie problēmas, par kuru jau vairākkārt runājām. Kvantu stāvokļi var saglabāties mikroskopiskā vai izolētā vidē, bet mūsu smadzenes šiem nosacījumiem neatbilst. Jebkurš kvantu stāvoklis smadzenēs mijiedarbotos ar apkārtējo vidi, un informācija no tā noplūstu. Līdz ar to tas nespētu saglabāties kā atsevišķs kvantu stāvoklis.
Smadzenes ir ļoti trokšņaina vide, kurā nepārtraukti notiek dažādi procesi, kas neļauj šādiem kvantu stāvokļiem saglabāties.
Tāpēc es uzskatu, ka apziņa drīzāk skaidrojama ar parastās, nevis kvantu fizikas procesiem.
Mēs radām arvien gudrākas mašīnas, tuvojamies kvantu datoru laikmetam un sākam atklāt lietas, kuras vēl nesen šķita neiespējamas. Bet vai, jūsuprāt, cilvēce pati kļūst gudrāka?
Gribētos cerēt, ka jā. Cilvēces spēja kļūt gudrākai noteikti ir lēnāka, nekā mūsu spēja radīt gudras ierīces, bet es tomēr ceru, ka tāda pastāv.
Ierīces attīstās gados. Mūsu kā sabiedrības gudrība attīstās daudz lēnākā mērogā. Tā attīstās, varbūt desmitgadēs, varbūt simtgadēs. Es domāju, kā sabiedrība mēs kļūstam gudrāki, bet lēni.
Mediju atbalsta fonda ieguldījums no Latvijas valsts budžeta līdzekļiem. Par publikācijas saturu atbild TVNET GRUPA. #SIF_MAF2026
