松田語録：熱力学的コンピュータとは何か？

収録日：2024年12月5日
シンギュラリティサロン主宰の松田卓也神戸大学名誉教授の健康や学習に関連する日ごろのお考えを皆さんにお伝えします。今回は熱力学的コンピュータについて。
出演：松田卓也　シンギュラリティサロン主宰・神戸大学名誉教授
　　　塚本昌彦　神戸大学教授
　　　保田充彦　XOOMS代表
企画・運営：シンギュラリティサロン(singularity.jp/)

[@towerradiotv3558]

松田先生の量子アニーリングの説明は秀逸です。一発で納得しました(専門書を2冊買って格闘しているところでした)。デジタルを用いた最適解までいかずにアナログ回路で実用の誤差範囲の準最適解もとまればいいんじゃないでしょうか。コンピュータが未発達の時代には、建築物の解析を同じ方程式の電気回路を組んで解析していたそうでうが、実用上、このあたりだよね、というのがわかれば十分だと思いますよ。

[@戸田恵介-k2m]

熱力学コンピュータは熱いですね。MIMDではなくMIMTアーキテクチャのGPUでは、メモリ転送のコストが高く、アナログコンピュータでここが解決されるだけでも消費電力は下がりそうに思います。問題は計算機構を構成するためにサイズが大きくなることですが、例の1ビットLLMでと合わせると加減算のみで良いので、集積化も可能と思います。

[@akibe2000]

電流以外を用いるアナログ計算機といえば、流しソウメンで使うような竹に沿った水流をシシオドシ（＝ニューロンでいう活性化関数の機能を持つ）に合流させれば、日本庭園に神経回路網を構築できるのでは？と考えたことがありますｗ

[@taninouchiaki1157]

なるほど、興味深いね。

[@Freedomtorch22]

熱力学的コンピュータについて考察を拝聴して、キーワードを挙げてみました。ランダウアー限界、量子コンピュータ、熱力学過程、ノイズ、最適化問題、エネルギー効率。しかしこれらの間の関係がどうだから、熱力学的コンピュータが有望だ、という話になるのかがわかりませんでした。個別に興味深いのは、ランダウアー限界が可逆過程では成り立たないこと。量子力学における可逆性（観測以外の状態変化は可逆なユニタリー変換）なので、量子コンピュータはその文脈で出てきたのでしょうか？ しかし、現実のシステムでは環境との相互作用を避けることができず、そのプロセスは本質的に非可逆となります。熱力学的コンピュータが可逆性の文脈で登場したとしても、真の可逆計算の実現可能性には疑問が残ります。なぜなら、秩序ある解に到達するにはエントロピーの排出が必要であり、これは不可逆的なプロセスだからです。 また、技術面での「物理法則のチップ実装」や「エネルギー関数のハードウェア実装」の具体的な設計は、現時点では不明ですね。確かに、ノイズを活用して局所解から脱出し、よりグローバルな解に近づくという考え方は理解しやすいものの、これは可逆性とは異なる話のように思われます。Extropic社の技術が非公開である以上、現段階での客観的評価はむずかしい。今後しばらくは、この技術の発展を注意深くウオッチするか、自ら設計を考えるかでしょう。私にはちょっと構想が浮かびません。

[@なむさん-e2h]

今週の動画は、SNS問題と創発、シューマン共鳴で砂金掘り、マクスウェルデーモンで気柱共鳴と原初生命、そして今回の最適化問題で帰結。すべてが連鎖反応し意味を持ちます。雑談の回で私の無意識が論理を構築していた？なんか怖〜。長文失礼します。 最適化問題へのアプローチは、大きく量子的、熱力学的、力学的な三つの手法に分類できます。量子的手法ではトンネル効果を用いてエネルギー障壁を突き抜け、量子アニーリングなどの形で実現されています。熱力学的手法では温度制御による熱振動を利用してエネルギー障壁を乗り越えます。そして力学的手法では、適切な振幅と周波数を持つ振動と共鳴を用い、媒質を介した相互作用によって最適化を実現します。パニング皿での砂金分離はこの力学的手法の典型的な例です。 最適解には局所最適解と大域的最適解があります。局所最適解は無数にあり、砂金は最初分散しています。水中で適度な振動によって励起された砂金は大きさや比重の異なる粒子と相互作用をしながら、共鳴振動による粒子の密度(比重)勾配によってある一点に集まります。これが砂金にとっての大域的最適解です。 これらの最適化過程は自己組織化現象と密接に関連しています。特定の環境パラメータ、外部からのエネルギー入力、媒質の存在といった物理的条件下で、粒子の分離や結晶形成といった非生物系での自己組織化が起こります。さらに、この原理は気柱共鳴による分子の密度勾配を利用したアミノ酸の濃集や分子の自己組織化など、原初生命の形成にも応用できます。 つまり、振動による障壁超越、自発的な秩序形成、物理的必然性に基づく配置といった方法によって、システムは必然的にエネルギー散逸が最小となる状態へと向かうのです。これは単なる数学的な最適化を超えて、自然界における普遍的な「エネルギー散逸最小化原理(仮)」として理解することができます。 (塚本先生のお話の社会システムにも適応出来ますが、文章の調和が難しかったので省略、個別回コメントを参照ください。)

[@faccioco]

「エネルギー散逸最小化原理(仮)」はむしろ逆で、最大化ではないかと思います。熱力学第四法則として取り上げたいと思います。

[@なむさん-e2h]

@@faccioco げっ、逆！？これが逆だとすべてが霧散します。熱力学第四法則楽しみにしています。

[@towerradiotv3558]

おもしろい。量子アニーリングの次は量子ふるいが出てくるかもしれませんね。量子砂金のゴールドラッシュが起こるかも。

[@なむさん-e2h]

@@towerradiotv3558 「量子ふるい」ですか。これは難しいですね。AIによると因数分解や暗号のようですが、私の中で量子コンピュータの概念が足りず発想が飛びません。振動と量子でノイズを許容できる高温動作可能な量子コンピュータとか？今週松田先生から量子コンピュータについてお話がありそうなので、楽しみにしてます。

[@宮島正-d7e]

Google、量子コンピューターチップ「Willow」発表してましたね。　今日の下半期のベスト10でお話されますかね？

[@faccioco]

昨日、収録しました。今日のベスト10には入りません。ただそこでも述べるように、真に実用的な量子コンピュータは最速で2030年、普通は多分2040年頃になると思います。

[@宮島正-d7e]

@@faccioco ありがとうございます。年中はOpenAIとgoogleの話題でネタが事欠かないですね。

[@南四国]

アニーリング？