Deepseek와 AI의 새로운 가능성을 열어주는 양자 컴퓨팅 | 슈뢰딩거 고양이와 Qbit 그리고 Matrix

양자 중첩성을 대표하는 슈뢰딩거고양이와 AI의 만남을 표현하려 하였다.

2022년 openAI의 챗 GPT, 그림 AI 같은 

생성형 인공지능의 시대로 변화하기 시작했습니다.

딥시크가 2025년 1월 20일 공개한  R1 모델은

복잡한 수학적 계산을 통해

뛰어난 추론 능력을  할 수 있다고 합니다.

 

마이크로 소프트의 전략 임무 및 기술 부문 대표 미트라 아지지라드는 ms 블로그에 2025년을 'quantum-ready year' 로 선언했다.

 

양자 컴퓨터 개발에 힘을 쏟고 있는 기업 마이크로 소프트의

 전략 임무 및 기술 부문 대표 미트라 아지지라드는

 ms 블로그에 2025년을 '양자 기술 준비 해(quantum-ready year)로 선언했습니다.

또한 그녀는 "우리는 신뢰할 수 있는 양자 컴퓨팅 시대의 문턱에 와 있습니다'라고 말했습니다.

 

Deepseek & Quantum computing

2016년 이세돌 9단과 알파고의 2번째 대국에서 알파고가 둔 37번째 수는 창의적인 수였습니다.

이세돌 9단이 10여분간의 장고를 거듭하게 만든 알파고의 37번째 수는 창의적인 한 수였습니다.

 

2016년 이세돌 9단과 알파고의 2번째 대국에서

알파고가 둔 37번째 수는 창의적인 수였습니다.

이세돌 9단이 10여분간의 장고를 거듭하게 만들었던 이 수는 

그 동안의 데이터로 둔 수가 아닌 

ai가 스스로 질문을 던지고 문제 해결시 보상을 주는 학습법이 강화 학습입니다.

강화 학습을 통해 

알파고가 스스로 둔 수였습니다.

이 한수가 전세계인의 머릿속에 ai를 각인 시켰죠. 

 

지금 딥시크 열풍으로 우리에게 ai를 다시 한번 알리고 있습니다.

지금 딥시크 열풍으로 

우리에게 ai를 다시 한번 알리고 있습니다.

2022년 openAI의 챗 GPT, 그림 AI 같은 

생성형 인공지능의 시대로 변화하기 시작했습니다

우리가 사용하고 있는

Chat GPT와 Deepseek는

"AI Assistant"입니다.

인공지능이라 불리는 Ai는 무엇일까요?

인공지능이라 불리는 Ai는 무엇일까요?

인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나입니다.

큰 범주에서 말하면

인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 

인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나입니다.

1943년 이진법 기반으로 뉴런의 작동 원리를 제시하며 "매컬러-피츠 모델"이 등장했습니다.

1943년 이진법 기반으로

뉴런의 작동 원리를 제시하며

"매컬러-피츠 모델"이 등장했습니다.

이후  1947년에는 

"컴퓨터로 인간의 두뇌를 만들어서 우리가 하는 일을 시킬수 있을까?"하는 

의견이 제시되며 인공지능은 학문의 영역으로 들어서게 되었습니다.

Quantum computing
&
Quantum superposition

 

미래에는 양자 컴퓨터가  AI의 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.

미래에는 양자 컴퓨터가 

AI의 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.

양자 컴퓨터는 

기존 컴퓨터로는 풀 수 없는 복잡한 문제를 

순식간에 해결할 수 있습니다.

1935년 그 유명한 '슈뢰딩거의 고양이'라고 불리는 한 사고 실험을 제안했습니다.

"미시세계에서 일어나는 일은 거시 세계에서도 똑같이 일어나야 합니다. 

내가 만든 방정식이 확률을 뜻한다는 당신들의 주장이 사실이라면 

거시 세계에서도 똑같은 현상을 관찰할수 있어야 하죠.

그렇다면 

슈뢰딩거의 방정식을 따르는 한 상자속의 고양이는 

삶과 죽음이 중첩된 상태로 존재해야하는데,

 이런 일이 있을 수 있다고 생각하십니까?  

거시세계에서 일어날 수 없는 일은 미시세계에서도 일어날 수 없습니다. 

그러므로 내가 만든 방정식이 확률을 뜻한다는 당신들의 주장은 틀렸습니다."

바로 이 이야기를 하기 위해서 

1935년 그 유명한 '슈뢰딩거의 고양이'라고 불리는 한 사고 실험을 제안했습니다.

양자 상태의 중첩을 부정하기 위해 구상한 실험이 고양이의 생사에 관한 역설로 인해 양자 중첩이라는 개념을 설명하는 좋은 예가 되고 있습니다.

양자 상태의 중첩을 부정하기 위해 구상한  실험이

고양이의 생사에 관한 역설로 인해

양자 중첩이라는 개념을 설명하는 좋은 예가 되고 있습니다.

슈뢰딩거 고양이 사고 실험을 코펜하겐 해석에 적용

코펜하겐 해석을 

슈레딩거고양이 사고 실험에 적용할 시 나오는 답은 

'상자를 열어 관측하기 전까지는 살아있는 고양이와 죽어있는 고양이가 

상자안에서 중첩된 상태로 공존한다'는 것이 었습니다.

빛과 물질은  '입자면서 동시에 파동'이라는 것.

빛과 물질은

 '입자면서 동시에 파동'이라는 것. 

이것은 마치  '슈뢰딩거의 고양이'의 앞의 해석처럼 

이해하기 힘든 표현과 비슷하죠.

 이 개념은 우리의 직관으로는 쉽게 납득할 수 없지만

이중 슬릿 통과 실험

 이중 슬릿 통과 실험을 통해 입증된,

 많은 학자들이 인정하는 양자 역학의 기본적 사실입니다. 

이러한 양자의 이중성을 조금 더 정확하게 표현하자면 

양자중첩(quantum superposition)

'양자중첩(quantum superposition)'이라고 하며, 

여러 가능성을 동시에 갖는 상태라 할 수 있습니다.

양자 상태의 중첩을 부정하기 위해 

구상한  실험이 고양이의 생사에 관한 역설로 인해

양자 중첩이라는 개념을 설명하는 좋은 예가 되고 있습니다.

 

퀀텀 비트(quantum bit), 큐비트(qubit/qbit)

양자 컴퓨터에서는 

하나의 비트가 동시에 0과 1을 갖는 것을 허용합니다. 

슈뢰딩거의 고양이에서처럼 0과 1의 상태가 중첩되어 있어서

 관측하는 순간 0 또는 1로 결정됩니다.

이것을 퀀텀 비트(quantum bit)라고 하며, 

줄여서 큐비트(qubit/qbit)라고 하죠.  

 

Qubit 혹은 Qbit은 양자컴퓨터 계산의 기본적인 단위입니다.

Qubit 혹은 Qbit은 양자컴퓨터 계산의 기본적인 단위입니다.

 Qbit는 언제나 다음의 조건을 만족시킵니다.

확률의 합이 1이라 생각하면 편합니다.

따라서 위의 예시들은 qbit에 해당되죠.

그리고 

이 모든 벡터들의 기본이 되는 

1,0과 0,1은 |0>과 |1>이라는 특별한 기호로 정의합니다.

여러 개의  qbit을 나타내기 위해서는

 'tensor product'개념이 필요합니다.

수학적으로 엄밀한 표현은 아니지만

 n개의 qbit 연산을 표현하기 위해서는

이 표기 방식을 따르는것이 좋습니다. 

단순히 분배법칙처럼 생각하시면 될것 같습니다.


이를 응용하면 2개, 3개의 qbit도 벡터처럼 표현할 수 있죠.

이와 같이 tensor product의 결과로 표현된 벡터는 'product state'라고 합니다.

여기서 우리는 n개qbit의 product state크기가 2^n 이라는 것을 알수 있죠.

위와 같은 qbit이 있다면 00,01,10,11로 collapse될 확률이 모두 1/4이므로 동시에 4개의 state를 표현할 수 있게 됩니다.

The Deutsch-Jozsa 문제

양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터로는 풀 수 없는 복잡한 문제를 

순식간에 해결할 수 있다고 했죠.

양자컴퓨터가 가지는 계산적 이점을  잘 보여주는 대표적인 문제가

 The Deutsch-Jozsa 문제입니다.

양자알고리즘에는 쉽고 ,결정론적 고전 알고리즘에는 어렵게 설계된 문제입니다.

양자컴퓨터가 한 번에 문제를 푸는법은 위와 같습니다.

양자컴퓨터가 한 번에 문제를 푸는법은 위와 같습니다.

정답을 이해하기 위해서는

양자게이트와 1bit연산 몇가지를 알아야 합니다.

1-bit에서 가능한 연산은 총 4가지가 있습니다.

각각의 연산은 행렬로 표현할 수 있습니다.

( 4가지 연산에 대한 설명은 유튜브 강태공수학에 있습니다.^^)

대표적인 양자게이트인 Controlled not gate는 1986년 양자 게이트 다이어그램의 초기 표기법을 개발한 리처드 파인만의 이름을 따서 파인만게이트라고도 불립니다.

 

https://youtu.be/F5tIGmRFpAo?feature=shared