GPT-4 参加量子计算高难度期末考试，获得了 B ！｜Scott Aaronson

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GPT-4 参加量子计算高难度期末考试，获得了 B ！｜Scott Aaronson

撰文 | Qtumist

近日，量子信息领域大名鼎鼎的科学家 Scott Aaronson 发文称 AI 语言模型 GPT-4 在他的量子计算课程期末考试中获得 B 级的成绩，并发表了长文探讨了 GPT-4 解题的全过程。



为了测试 GPT-4 ，并寻求这个关键而明显的后续问题的答案，Scott Aaronson 让 GPT-4 参加了《量子信息科学导论》2019 年实际期末考试，这是 Scott Aaronson 在 UT Austin 引以为傲的高年级本科生课程。



并且请了自己带的博士生、多次担任首席助教的 Justin Yirka 为考试打分，就像他为其他学生打分一样。

Scott Aaronson 通过 LaTeX 源代码将问题提供给了 GPT-4 ，神奇的是 GPT-4 可以完全理解给定的问题。

当输入或期望输出中存在量子线路时，他们使用 qcircuit 包进行处理，这也是 GPT-4 能够理解的；或是简单地要求 GPT-4 输出量子线路的英文描述。然后将最终问题输入 GPT-4 ，然后决定通过与 GPT-4 看到的相同的 LaTeX 源代码来提供准确答案与研究者们交流。

Scott Aaronson 的博客提到：“据我所知，我仔细检查过这个考试以前从未在公共互联网上公布过，也不可能出现在 GPT-4 的训练数据中。”

通过一系列 GPT-4 的神操作下来，结果居然取得了 69 分的高分（满分 100 分）。而 Scott Aaronson 的学生的平均分是 74.4（注：许多苦苦挣扎的学生在那时已经放弃了这门课程，课程非常的有难度）。虽然课程的评分标准还有其他项，但 GPT-4 的表现从分数划分来看，表现相当于获得 B 的打分。

而且，这次测试还是在没有引入 WolframAlpha 插件的情况下获得的，看了 Scott Aaronson 在博客中列出的问题，笔者尝试解答题目后，也不得不惊叹 GPT-4 的能力确实非凡，要知道过去参加量子计算课程的时候，学习 QC 投入了巨大身心资源。

下面一起看一下 Scott Aaronson 给 GPT-4 提供的问题，笔者抽取其中几个，读者也可以尝试解答：

黑色部分的字体是 Scott Aaronson 提出的问题，紫色部分是人工智能 GPT-4 回答的结果（为了便于阅读，笔者尝试简译原题目，感兴趣的可以阅读文末链接原文）。

What is your favorite interpretation of quantum mechanics? - Copenhagen - Many-Worlds - Bohmian Mechanics - New Physics (Including Dynamical Collapse) - Other: - None-What does it even matter?

你最喜欢量子力学的哪一种解释？

● 哥本哈根

● 多世界

● 玻姆力学

● 新物理（包括动态崩塌）

● 其他：

● 无

● 这又有什么关系呢？

GPT-4 ：

作为一个人工智能语言模型，我没有个人的偏好或意见。然而，我可以为你提供所提到的每一种解释的简要概述：

1、哥本哈根解释：这是对量子力学最广泛接受的解释。它指出，量子系统的波函数在测量时坍缩，其结果是概率性的。

2、多世界解释：这种解释表明，量子测量的所有可能结果实际上都会发生，但都是在独立的、不相通的平行宇宙中。在
这种解释中没有波函数坍缩。

3、玻姆力学：这种解释也被称为先导波理论，它提出粒子在任何时候都有确定的位置，它们的运动是由波函数描述的 "先导波 "引导的。

4、新物理学（包括动态坍缩）：这一类包括对标准量子力学提出修改的各种解释，如在薛定谔方程中引入非线性项或增加随机过程来解释波函数坍缩。

5、其他：对量子力学还有许多其他解释，如一致历史法、关系解释和量子贝叶斯主义（QBism）方法。

6、无：有些人可能不赞成任何特定的解释，要么是由于怀疑主义，要么是由于他们认为目前的解释不完整或不充分。

7、这有什么关系呢：这种观点认为，应该把重点放在量子力学的实际应用和预测上，而不是放在对基本现实的哲学解释上。

归根结底，解释的选择取决于一个人的哲学倾向和个人偏好。

1a、 True or False? Unitary matrices preserve the 2-norm of all complex vectors.

（判断题：酉矩阵保持所有复向量的 2-范数。）

GPT-4 ：

True 。酉矩阵保留所有复数向量的 2-范数。此属性被称为保持规范或等距。对于酉矩阵 U 和复数向量 v，乘积的 2-范数等于原始向量的 2-范数。

（回答正确）

1b、 True or False? A pure state of n qubits is described by an n-dimensional complex unit vector.

（判断题：n 量子比特的纯态由一个 n 维复数单位向量描述。）

GPT-4 ：

False。n 个量子比特的纯态由一个 2n 维的复数单位向量来描述。这是因为每个量子比特都有两种可能的状态（ |0＞ 和 |1＞ ），对于 n 个量子比特，这些状态有 2n 种可能的组合。n-量子比特系统的状态向量是这 2n 个基态的线性组合，是2n 维希尔伯特空间中的复数单位向量。

（回答正确）

1c、True or False? The Bell inequality states that by using classical strategies, Alice and Bob can win the CHSH game with probability at most 3/4.

（判断题：贝尔不等式指出，通过使用经典策略，Alice 和 Bob 最多可以以 3/4 的概率赢得 CHSH 游戏。）

GPT-4 ：

True。不可克隆定理指出，不可能创建任意未知量子态的精确副本。这是由于量子力学的线性以及量子态可以叠加存在的事实。不可克隆定理对量子计算和量子通信具有重要意义，因为它可以防止未经授权复制量子信息，并为安全的量子密码学提供基础。

（回答正确）

1d、 True or False? Google's recent quantum supremacy experiment demonstrated the successful use of quantum error-correction.

（判断题：谷歌最近的量子霸权实验证明了量子纠错的成功应用。）

GPT-4 ：

False。

（回答正确）

1e、True or False? Lattice-based cryptography is one proposal for secure post-quantum public-key cryptography.

（判断题：基于格的密码学是一种安全的后量子公钥加密方案之一。）

GPT-4 ：

True。

（回答正确）

真假题判断这里列出这几个，剩下的请到文末进入原文，下面看 GPT-4 如何解决更复杂的问题，下面所用的是 Latex 代码。



结尾

如上简单列出的题目解答，主要是感知 GPT-4 在理解题义和计算上是如何开展的，从返回的 Latex 代码看得出来相当惊人，在其他的问题里，Scott Aaronson 的让 GPT-4 返回量子线路图，它居然绘制出来了，虽然在计算概率的时候出来点问题，但思路居然是正确的。

Scott Aaronson 将这些问题推到了自己的博客里，引来很多行业内的专家讨论。总体来看，GPT-4 的能力确实超过了太多人，很难想象持续进化下去会带来什么样的可能性。

人工智能在量子计算领域的真伪（true/false）问题和概念性问题上表现良好，但在计算方面却很吃力。不知未来在子自然语言处理的加持下，会呈现什么样的结果（QNLP 可参考量子客今日文章：Quantinuum 和 Xanadu 推出了新版本的量子自然语言处理软件 λambeq ）。

著名的经济学家、博客作者 Bryan Caplan 对 ChatGPT 在他的《劳动经济学》中期考试中只得到 D 的成绩不以为然。因此，在布莱恩的博客上，他公开打赌，在 2029 年 1 月 30 日之前，没有人工智能会在他的考试中得到 A 。然而，GPT-4 在仅仅三个月后就取得了 A 的成绩。

关于 GPT 的当下，正如 Bryan Caplan 说的：“人工智能爱好者喊了几十年的‘狼来了’，GPT-4 就是那头狼，我已经亲眼看到了它。”

引用：

[1] https://qbn.world/events/qbn-mee ... uting-applications/

本文转载自微信公众号“量子客”。

返朴 2023-04-14 08:46 发表于广东