理論計算機科学者でマサチューセッツ工科大学 (MIT) の教授である Scott Aaronson は、「Shtetl-Optimized」という人気のブログを運営しています。計算の複雑さに焦点を当てていることを考えると、これは興味深いタイトルです。私がアーロンソンにそのつながりについて尋ねたところ、彼は自分自身を別の時代のために設計された人物だと考えていると答えました。生命の中心的な活動。
18 歳で学士課程を修了し、31 歳で MIT の在職期間を取得したアーロンソンは、勉強を自分の人生の中心に据えてきました。しかし、彼が興味を持っているのはコンピューター サイエンスだけではありません。彼の著書、民主主義以来の量子コンピューティング 、意識、自由意志、タイムトラベルに触れます。科学におけるジェンダーの役割に関する彼のブログでの最近の議論には、この記事の執筆時点で 609 のコメントが寄せられています。そして彼は公の議論をためらわず、スタートアップの D-Wave Systems が運用可能な量子コンピューターを販売しているという主張に対して最も根強い批判者の 1 人になりました。目をつぶって、それらの主張を無視してみませんか? 「これは私ではないのです」とアーロンソンは言います。
アーロンソンは生々しく、自虐的で、T シャツに思慮深く、最高のシュテットルの伝統を体現しています。
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あなたは量子力学を教える新しい方法を提案しました。どのように？
量子力学は情報の理解をどのように変えましたか?
P 対 NP 問題とは何ですか? なぜ重要なのですか?
P=NP の証明の試みを何回見たことがありますか?
P=NP を証明すると、どのような効果があるでしょうか?
これは、SF ストーリーの良い材料のように思えます。
コンピュータはどのようにして私たちの情報の理解方法を変えたのでしょうか?
情報は目的論を物理学に戻すことを可能にしますか?
なんでそんなに議論に巻き込まれるの？
あなたは、量子コンピューターを構築したと主張する企業である D-Wave に対して、最も声高に批判した 1 人です。なんで？
なぜあなたは自分を悲観主義者や悪党と呼び続けるのですか?
レーザープリンターのテレビ広告をめぐる論争にどのように巻き込まれたのですか?
サイエンス ライターだったお父様は、あなたを科学に興味を持たせましたか?
あなたは非常に広く読まれているブログを持っています。それを続ける動機は何ですか？
あなたのブログが Shtetl-Optimized と呼ばれるのはなぜですか?
もしあなたが科学者でなかったら、あなたは何になりたいですか?
インタビュー記録
あなたは、量子力学を教える新しい方法を提案しました。どうやって？
量子力学を教えようとしている場合、たとえば学部生、特に数学は得意だが物理学者ではなく、物理学に没頭していない人に教えようとしている場合、量子力学のすべてがどのようにできるかについて話をする必要があります.いくつかの単純な原則から流れていると考えてください。それが人々にそれを教える唯一の方法です。それが意味を成す唯一の方法です。そして真実は、量子力学の場合、あなたが学ばなければならない事実のこのように多様なコレクションが存在しないということです.
確率論のようなものを定義するように言いましたが、1 ノルムではなく 2 ノルムに基づいて、基本オブジェクトを確率のベクトル (足し合わせると 1 になる非負の実数のベクトル) にしないでください。 )、ただし、振幅のベクトル (絶対値の 2 乗の合計が 1 になる複素数)。確率論のようなものを求めていますが、非負の実数ではなく複素数に基づいています。この場合、私は基本的に量子力学を発明することを強要しました。その時点以降、選択の余地はほとんどありません。そして、その時点からすべての明白な選択を行うだけで、量子力学に行き着くでしょう.
重要なのは、これはあなたがしなければならない 1 つの飛躍に過ぎないということです。これはあなたが受け入れなければならない唯一のことであり、そこから他のすべてが続きます。一方、歴史的な方法でそれを行うと、基本的にこのさまざまな現象のコレクション全体が得られます。そしてこれは、[量子力学の]ほとんどの普及がそれを扱う傾向がある方法です.それは私がいつも物足りないと思っていたものです。位置と運動量を同時に測定することはできません。電子は原子核の周りのある種の確率波のスミアの中にあり、それはどういうわけかただではありません それがどこにあるのかわからないが、[実際には]別の何かであるという派手な言い方。遠く離れた粒子は互いに絡み合うことがあります。パーティクルは壁をすり抜けて転がる可能性があります。シュレディンガーの猫は、生きているか死んでいるかのスーパーポジションにいることができます。電子は量子化されたエネルギー レベルを持つことができるので、上下にジャンプします…そして、このコレクションを学習するだけで、そのようなものをさらに 20 個鳴らすことができます。それで、あなたはただこう言うのです。そして、何かを理解したと思っても、まだ意味をなさない別のクレイジーなことがあります。
実際には、これらすべてのことは次のとおりです...世界の状態はこの振幅のベクトルであり、振幅は複素数であり、私たちが慣れ親しんでいる確率とは異なる振る舞いをします.すべては、確率の法則への変化から導かれます。そして、それらはすべてそれの異なる現れです.
量子力学は情報の理解をどのように変えましたか?
情報とは、何かを学んでどれだけ驚くかを測る尺度であると定義します。これは、異なるものとして扱いたいと思う構成の数の尺度です。したがって、2 つの異なる構成である可能性のある 1 つの情報について、どの構成であるかがわかれば、1 つを得ることになります。 ちょっとした情報。または、無知の量を減らしたか、驚きの量を 1 ビット増やしました。
現在、古典的な情報には、常にコピーできるなどの特定のプロパティがあります。 「a bit」のコピーはいくつでも作成できます。そのビットを変更せずに「少し」読むことができます。これらは非常に明白であるため、通常は明示的に述べることさえありません。しかし、量子情報にはそれらの性質がありません。
量子情報とは、たとえば量子状態があり、ある状態でゼロの超位置があるとしましょう。その状態を測定できます。測定すると、ゼロか 1 のいずれかになります。したがって、量子ビットを測定すると、古典的なビットが得られます。しかし、あなたが見る古典的なビットはどれが確率的でしょうか？同じ方法で同じ状態を測定できますが、ゼロが表示される場合もあれば、1 が表示される場合もあります。それぞれ一定の確率で表示されます。各結果の確率は、状態と、それを測定する方法の両方に依存します。位置を測定することを選択しましたか？それとも勢い？それとも、この量子ビットと基底を測定することを選択しましたか? それがゼロか 1 かを尋ねましたか?それとも、0 プラス 1 なのか、0 マイナス 1 なのかを尋ねましたか。これは、質問することも許可されています。つまり、量子情報には、尋ねる質問を 1 つ選択できるという性質があります。次に、その質問には古典的な答えがあり、それが得られます。そして、その答えが得られると、得られた答えと一致するように、量子状態自体が物理的に変化します。したがって、0 と 1 のスーパー ポジションにあるキュービットを測定し、たとえば 1 を取得した場合、キュービットは 1 になります。ですから、もう一度測定すると、「ねえ、私はただの 1 人です。大丈夫です」と言うことができます。
私はそれを、あなたのベッドの下に怪物がいると比較しましたが、あなたが見るたびに、それは消えます.モンスターはいませんよね。ただし、実際に見える確率を説明するためには、見ていないときにモンスターがそこにいたと仮定する必要があります。つまり、これが量子情報が持つ 1 つの特性です。それを測定する機会が 1 度あり、答えが 1 つ得られると、残りの量子状態は消えてしまいます。その意味で、これは 1 回限りのリソースです。しかし、密接に関連する 2 つ目の特性は、量子情報をコピーする一般的な方法がないことです。実際、それは定理です。これはノークローニング定理と呼ばれています。一般的な量子状態を取り、その状態の 2 つのコピーなどを出力するマシンはありません。
人々は、情報がいかに自由になりたいかについて話すのが好きです。コピープロテクトされたソフトウェアやコピープロテクトされた映画などを使用することは、常に逆効果になります。情報が存在する場合、人々は常に情報のコピーを作成するからです。しかし、量子情報はそうではありません。量子情報は、金や石油などの従来の経済商品に似ています。
P とは 対NP なぜ重要なのか?
P 対NP 質問は基本的に次の質問です:あるパターンや問題の解決策を効率的に認識するようにコンピューターをプログラムできる場合、たとえば、その問題の解決策を効率的に見つけるようにコンピューターをプログラムすることもできますか?数独パズルの例を考えてみてください。または、1,000 x 1000 の非常に巨大な数独パズルを想像してみてください。埋め始めると、この天文学的な数の可能性を試すことができます。最悪の場合、コンピューターをプログラムして、これらの数百万のすべての正方形すべてに可能な限りの数の割り当てを試みるようにプログラムすることもできますが、これには宇宙の年齢よりもはるかに長い時間がかかります.あなたのコンピュータが問題を解決する前に、地球全体が崩壊してしまうでしょう。一方、誰かが「これが解決策です。私はそれを解決しました。ここにあります。各四角をチェックして、問題がないことを確認するだけです。
非常によくあることですが、パズルを扱っているとき、見つけることと確認することの間にはこのような違いがあります。解決策を見つけるために、彼らは問題のサイズに応じて指数関数的に成長する多くの手順を実行します。新しい正方形を追加するたびに、チェックしなければならない可能性の数が 2 倍になるか、さらに悪化します。 [対照的に]、ソリューションのチェックには、多項式と言うように、増加するステップ数しかかかりません。 問題の大きさとともに。これは、問題のサイズが 1 倍または 2 倍などの一定の累乗になるように増加します。必要な時間は、問題のサイズに応じて多項式で増加します。基本的に、P は、標準的なデジタル コンピューターが多項式の時間で解決できるすべての問題のクラスです。 ぴ 多項式時間と NP を表します 非決定性多項式時間を表します。それが何を意味するのかあまり心配する必要はありませんが、基本的には、誰かが解決策を教えてくれたら、それを多項式の時間で [検証] できるすべての問題のクラスです。しかし、解決策を見つけるには指数関数的な時間がかかる場合があります。
Pかどうかの問題 =NP 効率的にチェック可能な問題はすべて効率的に解決できるか?質問が何を求めているかを人々が理解すると、ほとんどの人の直感は次のようになると思います:もちろん違います! たとえば、何を尋ねているのですか？しかし、日常生活では、答えが「いいえ」であると仮定してもまったく問題ないと言えます。
実際、これは暗号化にとって実用的な重要性を持っています。私たちがインターネットで使用しているほとんどすべての暗号化… [たとえば] Amazon で何かを注文するときはいつでも、クレジット カード番号は、とりわけ P に依存する暗号化コードによって保護されています。 NP と等しくない .実際、それはそれよりもはるかに強力なものに依存しています。たとえば、膨大な数 (数千桁の巨大な素数) を乗算することは、得られた合成数を素数に因数分解するよりもはるかに簡単な作業であるという信念に依存しています。これは、私たちの経験と数学者が知る限り、一致しています、 それは本当です;しかし、誰もそれを証明していません。また、数を素数に素因数分解する高速なアルゴリズムを見つけることができれば、インターネットで使用されているほとんどすべての暗号を破ることができます。
Pを証明できたら =NP とすれば、高速ファクタリング アルゴリズムが得られ、暗号化だけでなく、あらゆる種類のドメインにとって非常に重要な 10,000 ものも得られます。同様に、産業の最適化、空気の流れを最適化する飛行機の翼の設計。あなたが望むように作用する薬を設計する。機械学習を行うため、パターンを認識するようにニューラル ネットワークをトレーニングします。これらはすべて、P があれば劇的に高速化できるものです。 =NP 、 右。現在、コンピューター サイエンスに携わるほぼ全員が、おそらく P と考えています。 NPと等しくありません .もし私たちが物理学者だったら、それは自然の法則であると宣言し、それで終わりにしただろうと言いたい.しかし、私たちは数学者であるため、これを実際に証明した人はまだいないことを認めなければなりません。最終的には、そのようなことを証明できるようになることを願っています。難しさは、実際にはかなり理解しやすいです。陰性であることを証明するのは非常に困難です。これらすべての NP を解決するための高速なアルゴリズムが存在する可能性を排除することは非常に困難です 将来、誰もが思いつく可能性のある問題。しかし、これは求められていることです。
P の証明を試みた回数 =NP 見ましたか?
P の証明を取得します =NP ほぼ毎週、ほぼ毎週、受信トレイに入っています。これらは実際には P の証明よりも扱いやすいものです。 NPと等しくない 誰かがPと言ったら =NP 、その後、いつでも言うことができます。これが2,000桁の数字です。その要因を私に送ってくれませんか、それからもう少し話しましょう。」そして、あなたは知っています、あなたはその人から返事がありません。または、「アルゴリズムをさらに発展させるために資金を提供してください」などと言います。ごめんね。右？
しかし、誰かが P という証拠を持っていると言ったら NPと等しくありません もしあなたが本当にそれを反駁したいのなら、あなたはそれに立ち入らなければなりません。何度も何度も繰り返されるエラーがいくつかあるだけなので、実際には想像するほど難しくはありません。しかし、多くの場合、エラーは混乱した表記で難読化されているだけであり、それを行うのは煩わしい可能性があるため、実際に、その人が100ドル程度を支払う意思がある場合、大学院生を迎えるというプロトコルを思いつきました. MITでそれを調べてエラーを探し、それらに対応してください。そして、私たちはそれを数回行いました。
これがあなたに毎週起こることなら、次の人は P の証拠を持っていると主張します。 =NP 血圧も上がりません。それは、「わかりました、そうです。それは素晴らしい相棒です。」先日、ある人から電話がかかってきて、こう言われたのです。 NPと等しくない 」しかし、通常のタスクは、NP を証明することです。 Pより大きい 、 右？もちろんP NPに含まれています 問題を解決できれば、それを解決するだけで解決策を検証することもできるからですよね?そして彼は言います、「ああ、でも私は P を証明できます。 NPにも含まれていません 」それで、私は、あなたが質問を理解していないと思います。
P を示す証明の効果はどうなるでしょうか =NP ?
P =NP .そして、私は注意しなければなりません。私は言わなければならない、「もしPなら =NP 、さらに、アルゴリズムは実際には非常に効率的でした」というのは、人々が言うこの警告が常にあるからです:まあ、それは P =NP 、しかし、任意の NP を解くためのアルゴリズム 問題は n のようになります これは理論的には多項式ですが、実際には効率的ではありません。 P の影響について話すときは、こう言わなければなりません。 =NP 、私は本当に P の場合の結果を意味します =NP 、さらに、アルゴリズムは実装するのに十分効率的でしたね。
おそらく最もエキサイティングな結果は、私たちがインターネットで使用しているすべての暗号化などを破ることができるということではないと思います。最適化問題の解決を高速化することさえできません。実際には、どのようなデータ セットについても、そのデータを説明する最小のモデルを効率的に見つけようとすることができます。たとえば、すべての過去の株式市場データを取得して、次のように言うことができます。過去のすべての株式市場価格を予測するネットワークの能力を最適化する、ニューラル ネットワークの一連の重みは何ですか。そして、そのニューラル ネットワークをトレーニングしたら、それを使用して将来の株式市場の価格を予測することができます。または、次のように言うこともできます:シェイクスピアの全作品を短時間で出力する最短のプログラムは何ですか?コンピューターに大量のデータを入力し、[次に] 問題を与えるだけで、このような方法で知性や創造性をリバース エンジニアリングすることができます。このデータをゼロから再現できる小さなモデルを考え出してください。それはNPです 問題。これは、コンピューターがそのようなモデルを思いついた場合、それが正しいことを確認するのは簡単なことであるという問題です。 Pの場合 =NP 次に、モデルを見つけることができます。
確かにまだまだ大変ですよね？シェイクスピアの 37 の戯曲の可能な限り最適な圧縮を見つけたからといって、結果のプログラムを使用して、たとえば 38 番目の戯曲を書くことができるとは限りません。たぶん、そうでないかもしれません。しかし、本当に素晴らしいのは、特定の種類の機械学習手法を使用すると、発見したことから一般化でき、特定の種類では一般化できないと言うことができるということです。しかし、発見したものから一般化できる優れた機械学習アルゴリズムを思いつくという [まさにその] 問題でさえ、P という事実を使用することで高速化できます。 =NP .つまり、次のように言うことができます:物事を学習できるニューラル ネットワークの最適な設計とは? [どこで] 大量のデータをフィードして、そのデータから自分で学習するプログラムを作成できるか.すべての短くて効率的なプログラムの中で、この一連のタスクに最も適しているのはどれですか? Pの場合 =NP そうすれば、これらのことを見つけることができ、自己改善を得ることができます。実際に P を適用できます =NP P という事実を利用するより良い方法を見つける問題に =NP .
これは SF ストーリーの良いネタに思えます。
ランス・フォートナウはすでにこれを行っています。彼はゴールデンチケットという本を持っています 彼には、 P が発見された SF シナリオを構築している章全体があります。 =NP .これに関する問題は、ハード SF を少し読んだことがあるということです — ヴァーナー ヴィンジ、グレッグ イーガン、そのような人々 — そしてしばしば、彼らは人間よりも優れた知性について書きたいと思っていますよね?そして、人間よりも優れた知性についての優れたサイエンスフィクションを書くことは本質的に不可能です。なぜなら、あなたがそれを持っているとすぐに、作家であるあなたが定義上考えることができないという考えを考え始めるからですよね?私が言おうとしているのは、特異点についてのフィクションをどのように書くのですか?人々は、コンピューターが人間よりも知的になり、目標の最適化や効用関数の最適化を開始するこの技術的特異点について推測するのが好きです。おそらくAIは、観測可能な宇宙全体をペーパークリップに変換するという目標を持ち、その目標に向かって、私たちが想像することさえできないものに膨大な知性を捧げるでしょう。そして、光の速さで地球から外側に広がるこのペーパークリップのボールがあります.これはエリエゼル・ユドコウスキーの例です。
しかし、真実は、私たちについてのフィクションを書こうとしている犬のようなものですよね?実際、この種の主題について読むことができるフィクションは、まったく説得力がない傾向があります.人間よりもはるかに賢いはずの地球外生命体を含むフィクションでも同じことが言えます。しかし、実際に彼らについて読んでみると、彼らが実際にその本を書いた人より頭が良いということは決してないように思えます。だからPで =NP 、 私もほぼ同じように感じます。何が起こるかの最初のいくつかのステップについて話すことができました。さて、誰かがインターネット上のすべての暗号を破ります。多分彼らはそれについてNSAに話すか、あるいは彼ら自身にそれを保持するだけかもしれません.そして、彼らは金を巻き上げようとしているのかもしれません。そして、この種のアイデアを中心に展開しているいくつかの不器用なテレビ番組やものがありましたよね?そして、ご存知のように、癌と闘うためのより良い薬を設計している誰かの話をすることができます.これは、ランス・フォートナウが彼の本の中で行っていることです.しかしすぐに、アルゴリズムが効率的であるという段階に入ります。P という理由でアルゴリズムが存在します。 =NP 、さらに優れたアルゴリズムやより優れた機械学習方法などを設計するために使用されています。そして、その時点以降に何が起こるかは、私たちが言うのは非常に難しいと思います.
コンピュータはどのようにして情報の理解方法を変えたのでしょうか?
デジタル コンピューターの開発は、これまで以上に情報について明確に考えさせ、情報処理に関する明確な理論を開発させたものです。しばしば、こう言う人がいます。時計はその時代の技術だったからです。人々はこれを、非常に賢明なことのように言うでしょう。これは、コンピュータを一時的な流行の 1 つとして捉えることを意味します。
そのように考えることの問題点は、コンピューターは定義上、本質的に万能マシンであるということです。それは、宇宙の他の機械をシミュレートできる機能を持つ機械です。そういう意味では、コンピュータは単なるテクノロジーではありませんよね？トースターのようなものではなく、この 1 つのことだけを行います。そして、これは [アラン] チューリングが高く評価し、1936 年の彼の偉大な論文で証明した理論的ポイントです。そこで彼が証明したことの 1 つは、他のチューリング マシンをエミュレートする単一のチューリング マシンを作成できることです。その記憶の中で説明されています。
私はそれをソフトウェア業界の補題の存在と呼びたいです。これは、ソフトウェアを使用できるということです。しかし、これは実用的なものでもあります。ゲームをしたり、ワープロをしたり、メールをしたり、ウェブを閲覧したり、コンピューターでやりたいことすべてのために、別のコンピューターを購入する必要がないことを私たちは知っています。つまり、できる;しかし、そうする必要はありません。実際、私たちはさまざまな種類のデバイスを持ち歩かなければなりませんでした。たとえば、読む地図、電話、コンパス、メモ帳などです。そして今、あなたはあなたのスマートフォンを取ることができます。また、コンピュータは普遍的なデバイスであるため、この 1 つのデバイスですべてを行うことができます。これまで考えてきたことだけでなく、まだ発明されていない未来のこともいろいろ。それが何であれ、おそらくそれのためのアプリがあるでしょう.
社会における技術革新の量が、1950 年代または 60 年代から実際に減少しているように見えることを嘆く人もいます。 1950 年代や 60 年代のように、宇宙旅行や大規模なインフラストラクチャ プロジェクト、まったく新しいエネルギー源などについて大きなことを考えている人はいません。そして彼らは通常、イノベーションがまだ起こっている唯一の場所はコンピューターだと言うでしょう。それは本当ではありませんが、新しいものを構築するというこの非常に強力な文化を実際に目にする唯一の場所はソフトウェアです。
私が言おうとしているのは、ソフトウェアはあらゆるテクノロジーの限界点のようなものだということです。コンピューターは普遍的なマシンであるため、十分に遠くまで行ってから、そこにコンピューターを配置したいと考えます。したがって、それらはほぼどこでも役立ちます。そして問題は、それらのコンピューターをどのようにプログラムするかという問題になります。
情報によって目的論を物理学に戻すことはできますか?
そこで、スティーブン・ピンカーは著書の中で次の例を使用しました。彼らが午前10時40分にホテルのロビーで会うように手配したとしましょう.そして、その人はそこに現れます.そこにあり、それが彼らの意図でした。彼らは意図を実行するために、タクシーに乗り込み、ホテルの名前を告げるなどの行動を起こすので、そこにいるのです。
しかし、少し学べば、こう言うことができます。これらすべての意図は実際には存在しません。」実際に起こっていることは、特定のニューロンが特定のパターンで発火し、特定の化学反応が発生し、物理的な世界で特定の動きがあり、それがあなたが話している結果につながったということです.そして、あなたはより多くを学び、それはそれを説明する他の方法よりも真実ではなく、あまり役に立たないとよく言います.それを説明する他の方法も同様に真実であり、私たちが話していることよりも適切です.その人が現れたのは、それが彼らのやりたいことだったからと言ったほうがいいかもしれません。そう言うことで目的論を物理法則に導入しているのではないからです。強力な省略形を使用しています。意図を持つように特定の方法で組織化された脳のような特定の物理的オブジェクトについて話すために、強力な表現言語を使用しています。もしその言語が利用できるなら、それを使ったほうがいいでしょう。
なぜそんなに多くの討論に参加するのですか?
ほら、我慢する知恵、何も言わないという知恵を私はある程度認識できる場合がありますが、その場合、私にはその知恵がありません。持っていたらもっといい人だったのかもしれません。でも、本当のことがある、自分が絶対に正しい、それが本当だと簡単に認識できる場合もありますが、それでも大声で言うのは本当に悪い考えです.誰かが議論で本当にばかげたことを言ったとしても、「あなたはばかだ」と言う必要はありません。人を攻撃する理由はないからです。何の役にも立ちません。しかし、虚偽が実際に牙をむき、世界で悪いことをするために使用されるようになると、計算が変わると思います。
あなたは、量子コンピューターを構築したと主張する企業である D-Wave に対して、最も声高に批判してきた一人です。なぜですか?
まあ、ある意味では、これを行うのは本当に私の選択ではありませんでした.私の最初の本能は、彼らを放っておいて、彼らが自分のことをするようにしておき、ただ彼らが成功することを祈ることでした.彼らが何か良いものを思いつくことを願っています。しかし問題は、D-Wave がマスコミに対してこれらの巨大な発表を始めたばかりだったときに発生しました。それは、私たちが実際に実用的な量子コンピューターを構築したと主張していたため、量子コンピューティングが何であるかを定義するようになりました。そして、私たちはそれらを販売しています。そして、これは信じられないほど無批判に報告されるでしょう。 3 年生のようなエラーはまったく無批判に転載され、量子コンピューティングについてのこのブログをたまたま持っていて、また、たまたま口を閉ざすだけの知恵が欠けている人だったので、人々は私に良いことを言うメールを送り続けました。ほら、D-Waveが別の発表をしたのを見ましたか？これに反応しますか？ですから、私が応答しない場合、彼らの言っていることが真実であることを暗黙のうちに受け入れているということは、私にとって挑戦のようなものです。だから応えなければならない。
私は、状況を明確にしようとして、D-Wave について立てた 1 つの小さな FAQ から始めたと思います。でもそうすると、どんなにささやかなことを言っても、「あはは！このエリート主義の象牙の塔の学者は、実際の量子コンピューターを構築している会社を攻撃しています。ビジネスの世界にいるなら、「それが実際に何をするのか?」と知りたいと思うでしょう。
自分を悲観主義者で悪党だと言い続けるのはなぜですか?
つまり、私が D-Wave について話すときのように、人々は私をそのように扱っているようです。私はそれが公平な方法のように感じます (たとえば、D-Wave について話すとき)。明らかに、彼らが行っている主張の証拠を提供する責任は彼らにあり、明らかに科学者としての私たちの役割はそれについて懐疑的ですが、それは私が悪党であると他の人に解釈されます.ご存知のように、何度も呼ばれたら、最終的には大丈夫、私が所有します。私は誇りを持ってそのラベルを着用します。しかし、それは私の気持ちではありません。
レーザー プリンターのテレビ広告をめぐる論争にどのように巻き込まれたのですか?
そうですね、8年前にオーストラリアで放映されたプリンターのコマーシャルがありましたね。コマーシャルには、バーで話している 2 人のスーパーモデルが含まれており、そのうちの 1 人は、「まあ、量子力学が粒子や波、物質やエネルギーに関するものではない場合、それは何に関するものですか?」と述べています。 2 つ目は、「私の観点から言えば、それは情報と確率と観測可能性、およびそれらが互いにどのように関係しているかに関するものです」と述べています。そして、最初の人は「それは面白い」と言います。そして、リコーのプリンターが表示され、「よりインテリジェントなモデル」と表示されます。ちょっとばかげた冗談ですが、オーストラリアに住んでいて私のブログを読んでいる人から、YouTube でこのコマーシャルを見ることができるリンクが送られてきました。実際、そうでした。 The two lines in the commercial that didn’t come from my lecture notes were:“That’s interesting,” and “A more intelligent model.”
I was amused. I wasn’t really sure how to respond to it so I just posted a blog post which was called, “Australian actresses are plagiarizing my quantum mechanics lecture to sell printers.” And I just said I tried to think of a witty title for this but really, I just can’t improve on the actual situation and I just gave the link and I just said what do people think I should do about this? Should I be flattered? Should I be calling a lawyer? And then, this was kind of the first thing I ever did on my blog that blew up in a way that I hadn’t expected. I think the next day, it was in The Sydney Morning Herald and it was in various newspapers and I was in Latvia at the time visiting a colleague there, but I got calls in my hotel room in Latvia from journalists because—“MIT professor accuses an ad agency of plagiarism!” This is one of the things that I’ve learned by the way, that since coming here it has the disadvantage that I can never just be an individual doing something. It’s always like MIT professor does such and such, right? Which is a type of responsibility that I don’t really want.
Did your father, who was a science writer, get you into science?
Well I think it was because of him that I was exposed from a very early age to the fact that these sorts of things were out there. So when [Arno Allan] Penzias and [Robert Woodrow] Wilson won the Nobel Prize in Physics in the 1970s for discovering the cosmic microwave background radiation, [my father] was a writer for Bell Labs at the time and it was his job to make that into good PR for Bell Labs I guess and he knew these people and he interviewed Steven Weinberg and John Wheeler. So he had talked to these physicists and so it was very much a part of the atmosphere.
Even when I was 3 or 4 or 5, he would be telling me about the speed of light, that it’s 186,000 miles per second—I was very interested in specific numbers at that time—and you can approach it but you can’t exceed it and he’d tell me about well, what the big bang was, how long ago it was. I mean just very, very basic things. He wasn’t a scientist, but that was certainly enough to make me curious about it.
And I think the other thing that he did is that he helped me a lot with writing. Right, I still feel much, much more comfortable expressing myself in writing than I do in speaking. You can probably hear right now, I’m not the most fluid speaker in the world, and I know that. But I’m more comfortable writing. This is one reason why I like writing a blog. But from a very, very early age, he would critique my writing and say no, this is too verbose. Why are you saying it this way? You already said that before. There’s no reason to put this there. So he would make me think about how I expressed myself in writing, and I think that was also important for me.
You have a very widely read blog. What motivates you to keep it?
If I’m writing a blog post, it doesn’t necessarily have the deepest insights, or I don’t have to spend months thinking about exactly what I’m going to say the way that I would be doing if I were writing a research paper. But, on the other hand, if I’m just like a little bit more right than the prevailing discourse that’s out there, which is really not very hard to be, then I can have a very big impact and thousands of people will read it, and orders of magnitude more people will read it than will read this research paper, even though I would have to have spent much, much more time to write the research paper. So for that reason there’s always the temptation—like if I’m writing a research paper and it’s really hard and I want to, you know, procrastinate a little—there’s always this temptation that hey, I can write a blog post and it will just take me a day and I’ll get immediate feedback, people will immediately start tweeting about it, leaving comments, reacting to it, and I have something to say [that] I think is true and that is not even all that hard for me to articulate and so it’s like an instant gratification, you know, instant small contribution to the world.
Why is your blog called Shtetl-Optimized?
I sort of always thought of myself as someone who was designed for a different era. I would read about my great-grandparents or my ancestors who would live in these shtetls in Europe, which were these Jewish villages, and it would just be obvious to everyone that studying was this very high calling where you could just do it all day long and all the other things in life would just kind of take care of themselves automatically. And I always felt like that even though that’s not exactly how it is.
What would you be if you weren’t a scientist?
Probably some kind of writer. I’ve tried fiction writing; that’s a very difficult craft. I don’t know if I could really succeed at that. But I feel like I could be a popular science writer. I mean the other thing that I thought about when I was a teenager is going into the software industry, going into Silicon Valley. I got into computer science because I liked programming, because I wanted to make my own video games. But then, you know, it just took working on a couple of really large software projects to disabuse me of that.
