SlideShare a Scribd company logo
1 of 31
Download to read offline
The “Science of Can and Can’t”
e la computazione quantistica
Francesco Sisini
Uso ortodosso della fisica
1) L’universo è costituito da campi e particelle 2) L’evoluzione dello stato delle particelle (traiettoria)
può essere calcolato
e
e
Uso ortodosso della computer science
la classe delle funzioni calcolabili
coincide con quella delle funzioni
calcolabili da una macchina di Turing
I computer eseguono funzioni?
Di Supix di Wikipedia in italiano, CC BY-SA 3.0,
https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=73495174
Osservato nei termini della sua
architettura un computer
esegue dei calcoli
Visto “dal vero” una computer
è un sistema fisico, analogo al
altri sistemi fisici
I computer sono sistemi fisici
La computazione può essere
vista come l’evoluzione
dinamica degli elettroni che si
“muovono” in un circuito…
molto complesso!
Il computer è un sistema fisico
Justinhsb, CC BY 4.0
<https://creativecommons.org/licenses/by/4.0>,
via Wikimedia Commons
...allora la tesi di Church-Turing andrebbe riscritta:
‘Every finitely realizable physical
system can be perfectly simulated by a
universal model computing machine
operating by finite means’.
Every ‘function which would naturally
be regarded as computable’ can be
computed by the universal Turing
machine.
Quantum theory, the Church-Turing principle and the
universal quantum computer
DAVID DEUTSCH
https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rspa.1985.0070
Un nuovo punto di vista
Un’elaborazione computerizzata è
un processo fisico
Un processo fisico è una
elaborazione di informazione
E’ sempre vero?
Del computer siamo sicuri, del cervello non
possiamo ancora essere sicuri...
Attività biofisica/biochimica
Altro?
Cosa possiamo dire della fisica?
Ruryk, CC BY-SA 3.0 <https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0>,
via Wikimedia Commons
When does a physical system compute?
Clare Horsman, Susan Stepney, Rob C. Wagner and Viv Kendon
https://www.semanticscholar.org/paper/When-does-a-physical-sy
stem-compute-Horsman-Stepney/b1e3c678ba2c1f1b118d00262
a14b73403fb59c4
Una risposta in quattro punti
https://www.semanticscholar.org/paper/When-does-a-physical-system-compute-Horsman-Stepney
/b1e3c678ba2c1f1b118d00262a14b73403fb59c4
Facciamo il punto
Computer classico:
● Sistema fisico complesso composto da altri
sotto-sistemi fisici
● La dinamica del sistema può essere descritta nei
termini della fisica classica
● La dinamica dei sottosistemi può essere descritta
sia come fisica classica che come meccanica
quantistica
Computer quantistico:
● Sistema fisico complesso composto da altri
sotto-sistemi fisici
● La dinamica del sistema può essere descritta nei
termini della meccanica quantistica
● La dinamica dei sottosistemi può essere descritta
nei termini della meccanica quantistica
La differenza fondamentale
La teoria dell’informazione, per formare un messaggio, richiede 2 stati distinguibili
Classico: la distinguibilità degli stati è
dato dal valore di grandezze macroscopiche
medie: potenziale elettrico, carica in un
condensatore, intensità di un’onda...
Quantistico: la distinguibilità degli stati
è dato dalle proprietà intrinseche delle
particelle
Scenario classico
● La natura offre risorse con le quali abbiamo concepito e costruito i bits
● Le macchine artificiali computano i bits
● L’universo è agnostico verso il calcolo
Nuovo scenario
● La natura offre un sistema naturale di qubits
● Le trasformazioni fisiche elementari computano i qubits
● L’universo è un media di informazione e contiene informazione
Alcuni problemi...
?
Fisica “ortodossa”
● La dinamica di computazione un computer classico
● La dinamica di computazione computer quantistico
Descrive:
Non descrive
● Cosa fa un computer classico
● Cosa fa un computer quantistico
Counterfactual thinking o condizioni iniziali?
x+y=z 1+1=2, 2+7=9,...
Un sommatore (concettuale) calcola z dati x e y Da definite condizioni iniziali si può generare una
calcolatrice capace di eseguire (per un definito
periodo) le somme per numeri a N cifre
Nella fisica si pensa in termini controfattuali?
In un certo senso... ogni volta che ci chiediamo se esistono
condizioni iniziali tali che:
p
e
e
Quindi: qual’è il problema?
Se consideriamo che:
ogni realtà derivi dall’evoluzione
temporale di un sistema a partire
da determinate condizioni iniziali
Matematicamente non riusciamo a risalire alle condizioni
iniziali alla base di nessun sistema complesso: proteina, cellula,
enzima...
Si deve rinunciare all’idea di libero arbitrio
Quindi?
- Non si può essere sicuri dell’esistenza del libero arbitrio, però… farebbe
piacere
- Non è soddisfacente avere una teoria che per quanto corretta non sia capace
di prevedere la creazione di sistemi come le forme biologiche elementari
Da vecchie idee… nuove idee
Chiara Marletto
Esprimere la fisica nei termini di quali
trasformazioni sono possibili e quali no
https://arxiv.org/abs/1608.02625
E’ una novità?
Problemi fisici come lo scattering sono spesso trattati in termini
controfattuali
Cosa aggiunge di nuovo?
● La teoria fisica non tratta l’informazione come un ente elementare, piuttosto come un fenomeno
emergente
● La teoria classica dell’informazione definisce l’informazione nei termini di stati distinguibili
● La teoria classica dell’informazione definisce la computazione come una elaborazione della
informazione
Approccio dinamico:
● Le leggi sono espresse in termini di trasformazioni possibili da parte di un costruttore
● L’informazione non quantistica è definita come un sistema fisico clonabile da parte del costruttore
● L’informazione quantistica è definita nei termini degli stati che un sistema può assumere
Approccio controfattuale:
Ricorsivo, perchè
per distinguere
devo computare
Constructor theory (in italiano non rende…)
Attributi
Substrato
Ha
Costruttore
Modifica
Attributo E’ qualcosa che può essere
modificato da un processo fisico
L’insieme dei valori distinti
dell’attributo è descritto da una
variabile
Costruttore Trasforma gli attributi dei substrati Rimane uguale a se stesso
durante e dopo la trasformazione
(catalizzatore)
Computazione (reversibile) E’ una trasformazione, operata dal
costruttore
Scambia almeno due attributi del
substrato
Informazione (non quantistica) E’ una variabile che descrive
attributi che può essere clonata
Mezzo di informazione E’ un substrato con almeno una
variabile di tipo informazione
Conclusioni
e
grazie a tutti

More Related Content

Similar to The science of can and can t e la computazione quantistica

Similar to The science of can and can t e la computazione quantistica (9)

Bit quantistico
Bit quantisticoBit quantistico
Bit quantistico
 
Semplice Complicato Complesso
Semplice Complicato ComplessoSemplice Complicato Complesso
Semplice Complicato Complesso
 
Qubit
QubitQubit
Qubit
 
Il qbit
Il qbitIl qbit
Il qbit
 
Strategie creative nello spazio combinatoriale dello scenario innovativo - M...
 Strategie creative nello spazio combinatoriale dello scenario innovativo - M... Strategie creative nello spazio combinatoriale dello scenario innovativo - M...
Strategie creative nello spazio combinatoriale dello scenario innovativo - M...
 
I qubit
I qubitI qubit
I qubit
 
I qubit
I qubitI qubit
I qubit
 
Iremahmeti 3-2
Iremahmeti 3-2Iremahmeti 3-2
Iremahmeti 3-2
 
Filosofia digitale informistica
Filosofia digitale informisticaFilosofia digitale informistica
Filosofia digitale informistica
 

More from Deep Learning Italia

Machine Learning driven Quantum Optimization for Marketing
Machine Learning driven Quantum Optimization for MarketingMachine Learning driven Quantum Optimization for Marketing
Machine Learning driven Quantum Optimization for MarketingDeep Learning Italia
 
Modelli linguistici da Eliza a ChatGPT P roblemi , fraintendimenti e prospettive
Modelli linguistici da Eliza a ChatGPT P roblemi , fraintendimenti e prospettiveModelli linguistici da Eliza a ChatGPT P roblemi , fraintendimenti e prospettive
Modelli linguistici da Eliza a ChatGPT P roblemi , fraintendimenti e prospettiveDeep Learning Italia
 
Transformers In Vision From Zero to Hero (DLI).pptx
Transformers In Vision From Zero to Hero (DLI).pptxTransformers In Vision From Zero to Hero (DLI).pptx
Transformers In Vision From Zero to Hero (DLI).pptxDeep Learning Italia
 
Meetup Luglio - Operations Research.pdf
Meetup Luglio - Operations Research.pdfMeetup Luglio - Operations Research.pdf
Meetup Luglio - Operations Research.pdfDeep Learning Italia
 
MEETUP APRILE - Ganomaly - Anomaly Detection.pdf
MEETUP APRILE - Ganomaly - Anomaly Detection.pdfMEETUP APRILE - Ganomaly - Anomaly Detection.pdf
MEETUP APRILE - Ganomaly - Anomaly Detection.pdfDeep Learning Italia
 
Pi school-dli-presentation de nobili
Pi school-dli-presentation de nobiliPi school-dli-presentation de nobili
Pi school-dli-presentation de nobiliDeep Learning Italia
 
Machine Learning Explanations: LIME framework
Machine Learning Explanations: LIME framework Machine Learning Explanations: LIME framework
Machine Learning Explanations: LIME framework Deep Learning Italia
 
Explanation methods for Artificial Intelligence Models
Explanation methods for Artificial Intelligence ModelsExplanation methods for Artificial Intelligence Models
Explanation methods for Artificial Intelligence ModelsDeep Learning Italia
 
Use Cases Machine Learning for Healthcare
Use Cases Machine Learning for HealthcareUse Cases Machine Learning for Healthcare
Use Cases Machine Learning for HealthcareDeep Learning Italia
 
NLG, Training, Inference & Evaluation
NLG, Training, Inference & Evaluation NLG, Training, Inference & Evaluation
NLG, Training, Inference & Evaluation Deep Learning Italia
 
Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)
Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)
Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)Deep Learning Italia
 
Towards quantum machine learning calogero zarbo - meet up
Towards quantum machine learning  calogero zarbo - meet upTowards quantum machine learning  calogero zarbo - meet up
Towards quantum machine learning calogero zarbo - meet upDeep Learning Italia
 
Macaluso antonio meetup dli 2020-12-15
Macaluso antonio  meetup dli 2020-12-15Macaluso antonio  meetup dli 2020-12-15
Macaluso antonio meetup dli 2020-12-15Deep Learning Italia
 
Algoritmi non supervisionati per Time Series
Algoritmi non supervisionati per Time SeriesAlgoritmi non supervisionati per Time Series
Algoritmi non supervisionati per Time SeriesDeep Learning Italia
 

More from Deep Learning Italia (20)

Machine Learning driven Quantum Optimization for Marketing
Machine Learning driven Quantum Optimization for MarketingMachine Learning driven Quantum Optimization for Marketing
Machine Learning driven Quantum Optimization for Marketing
 
Modelli linguistici da Eliza a ChatGPT P roblemi , fraintendimenti e prospettive
Modelli linguistici da Eliza a ChatGPT P roblemi , fraintendimenti e prospettiveModelli linguistici da Eliza a ChatGPT P roblemi , fraintendimenti e prospettive
Modelli linguistici da Eliza a ChatGPT P roblemi , fraintendimenti e prospettive
 
Transformers In Vision From Zero to Hero (DLI).pptx
Transformers In Vision From Zero to Hero (DLI).pptxTransformers In Vision From Zero to Hero (DLI).pptx
Transformers In Vision From Zero to Hero (DLI).pptx
 
Meetup Luglio - Operations Research.pdf
Meetup Luglio - Operations Research.pdfMeetup Luglio - Operations Research.pdf
Meetup Luglio - Operations Research.pdf
 
Meetup Giugno - c-ResUNET.pdf
Meetup Giugno - c-ResUNET.pdfMeetup Giugno - c-ResUNET.pdf
Meetup Giugno - c-ResUNET.pdf
 
MEETUP Maggio - Team Automata
MEETUP Maggio - Team AutomataMEETUP Maggio - Team Automata
MEETUP Maggio - Team Automata
 
MEETUP APRILE - Ganomaly - Anomaly Detection.pdf
MEETUP APRILE - Ganomaly - Anomaly Detection.pdfMEETUP APRILE - Ganomaly - Anomaly Detection.pdf
MEETUP APRILE - Ganomaly - Anomaly Detection.pdf
 
2022_Meetup_Mazza-Marzo.pptx
2022_Meetup_Mazza-Marzo.pptx2022_Meetup_Mazza-Marzo.pptx
2022_Meetup_Mazza-Marzo.pptx
 
Machine Learning Security
Machine Learning SecurityMachine Learning Security
Machine Learning Security
 
Dli meetup moccia
Dli meetup mocciaDli meetup moccia
Dli meetup moccia
 
Pi school-dli-presentation de nobili
Pi school-dli-presentation de nobiliPi school-dli-presentation de nobili
Pi school-dli-presentation de nobili
 
Machine Learning Explanations: LIME framework
Machine Learning Explanations: LIME framework Machine Learning Explanations: LIME framework
Machine Learning Explanations: LIME framework
 
Explanation methods for Artificial Intelligence Models
Explanation methods for Artificial Intelligence ModelsExplanation methods for Artificial Intelligence Models
Explanation methods for Artificial Intelligence Models
 
Use Cases Machine Learning for Healthcare
Use Cases Machine Learning for HealthcareUse Cases Machine Learning for Healthcare
Use Cases Machine Learning for Healthcare
 
NLG, Training, Inference & Evaluation
NLG, Training, Inference & Evaluation NLG, Training, Inference & Evaluation
NLG, Training, Inference & Evaluation
 
Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)
Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)
Transformer Seq2Sqe Models: Concepts, Trends & Limitations (DLI)
 
Towards quantum machine learning calogero zarbo - meet up
Towards quantum machine learning  calogero zarbo - meet upTowards quantum machine learning  calogero zarbo - meet up
Towards quantum machine learning calogero zarbo - meet up
 
Macaluso antonio meetup dli 2020-12-15
Macaluso antonio  meetup dli 2020-12-15Macaluso antonio  meetup dli 2020-12-15
Macaluso antonio meetup dli 2020-12-15
 
Data privacy e anonymization in R
Data privacy e anonymization in RData privacy e anonymization in R
Data privacy e anonymization in R
 
Algoritmi non supervisionati per Time Series
Algoritmi non supervisionati per Time SeriesAlgoritmi non supervisionati per Time Series
Algoritmi non supervisionati per Time Series
 

The science of can and can t e la computazione quantistica

  • 1. The “Science of Can and Can’t” e la computazione quantistica Francesco Sisini
  • 2. Uso ortodosso della fisica 1) L’universo è costituito da campi e particelle 2) L’evoluzione dello stato delle particelle (traiettoria) può essere calcolato e e
  • 3. Uso ortodosso della computer science la classe delle funzioni calcolabili coincide con quella delle funzioni calcolabili da una macchina di Turing
  • 4. I computer eseguono funzioni? Di Supix di Wikipedia in italiano, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=73495174 Osservato nei termini della sua architettura un computer esegue dei calcoli
  • 5. Visto “dal vero” una computer è un sistema fisico, analogo al altri sistemi fisici
  • 6. I computer sono sistemi fisici La computazione può essere vista come l’evoluzione dinamica degli elettroni che si “muovono” in un circuito… molto complesso!
  • 7. Il computer è un sistema fisico Justinhsb, CC BY 4.0 <https://creativecommons.org/licenses/by/4.0>, via Wikimedia Commons
  • 8. ...allora la tesi di Church-Turing andrebbe riscritta: ‘Every finitely realizable physical system can be perfectly simulated by a universal model computing machine operating by finite means’. Every ‘function which would naturally be regarded as computable’ can be computed by the universal Turing machine.
  • 9. Quantum theory, the Church-Turing principle and the universal quantum computer DAVID DEUTSCH https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rspa.1985.0070
  • 10. Un nuovo punto di vista Un’elaborazione computerizzata è un processo fisico Un processo fisico è una elaborazione di informazione E’ sempre vero?
  • 11. Del computer siamo sicuri, del cervello non possiamo ancora essere sicuri... Attività biofisica/biochimica Altro?
  • 12. Cosa possiamo dire della fisica? Ruryk, CC BY-SA 3.0 <https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0>, via Wikimedia Commons
  • 13. When does a physical system compute? Clare Horsman, Susan Stepney, Rob C. Wagner and Viv Kendon https://www.semanticscholar.org/paper/When-does-a-physical-sy stem-compute-Horsman-Stepney/b1e3c678ba2c1f1b118d00262 a14b73403fb59c4
  • 14. Una risposta in quattro punti https://www.semanticscholar.org/paper/When-does-a-physical-system-compute-Horsman-Stepney /b1e3c678ba2c1f1b118d00262a14b73403fb59c4
  • 15. Facciamo il punto Computer classico: ● Sistema fisico complesso composto da altri sotto-sistemi fisici ● La dinamica del sistema può essere descritta nei termini della fisica classica ● La dinamica dei sottosistemi può essere descritta sia come fisica classica che come meccanica quantistica
  • 16. Computer quantistico: ● Sistema fisico complesso composto da altri sotto-sistemi fisici ● La dinamica del sistema può essere descritta nei termini della meccanica quantistica ● La dinamica dei sottosistemi può essere descritta nei termini della meccanica quantistica
  • 17. La differenza fondamentale La teoria dell’informazione, per formare un messaggio, richiede 2 stati distinguibili Classico: la distinguibilità degli stati è dato dal valore di grandezze macroscopiche medie: potenziale elettrico, carica in un condensatore, intensità di un’onda... Quantistico: la distinguibilità degli stati è dato dalle proprietà intrinseche delle particelle
  • 18. Scenario classico ● La natura offre risorse con le quali abbiamo concepito e costruito i bits ● Le macchine artificiali computano i bits ● L’universo è agnostico verso il calcolo
  • 19. Nuovo scenario ● La natura offre un sistema naturale di qubits ● Le trasformazioni fisiche elementari computano i qubits ● L’universo è un media di informazione e contiene informazione
  • 21. Fisica “ortodossa” ● La dinamica di computazione un computer classico ● La dinamica di computazione computer quantistico Descrive: Non descrive ● Cosa fa un computer classico ● Cosa fa un computer quantistico
  • 22. Counterfactual thinking o condizioni iniziali? x+y=z 1+1=2, 2+7=9,... Un sommatore (concettuale) calcola z dati x e y Da definite condizioni iniziali si può generare una calcolatrice capace di eseguire (per un definito periodo) le somme per numeri a N cifre
  • 23. Nella fisica si pensa in termini controfattuali? In un certo senso... ogni volta che ci chiediamo se esistono condizioni iniziali tali che: p e e
  • 24. Quindi: qual’è il problema? Se consideriamo che: ogni realtà derivi dall’evoluzione temporale di un sistema a partire da determinate condizioni iniziali Matematicamente non riusciamo a risalire alle condizioni iniziali alla base di nessun sistema complesso: proteina, cellula, enzima... Si deve rinunciare all’idea di libero arbitrio
  • 25. Quindi? - Non si può essere sicuri dell’esistenza del libero arbitrio, però… farebbe piacere - Non è soddisfacente avere una teoria che per quanto corretta non sia capace di prevedere la creazione di sistemi come le forme biologiche elementari
  • 26. Da vecchie idee… nuove idee Chiara Marletto Esprimere la fisica nei termini di quali trasformazioni sono possibili e quali no https://arxiv.org/abs/1608.02625
  • 27. E’ una novità? Problemi fisici come lo scattering sono spesso trattati in termini controfattuali
  • 28. Cosa aggiunge di nuovo? ● La teoria fisica non tratta l’informazione come un ente elementare, piuttosto come un fenomeno emergente ● La teoria classica dell’informazione definisce l’informazione nei termini di stati distinguibili ● La teoria classica dell’informazione definisce la computazione come una elaborazione della informazione Approccio dinamico: ● Le leggi sono espresse in termini di trasformazioni possibili da parte di un costruttore ● L’informazione non quantistica è definita come un sistema fisico clonabile da parte del costruttore ● L’informazione quantistica è definita nei termini degli stati che un sistema può assumere Approccio controfattuale: Ricorsivo, perchè per distinguere devo computare
  • 29. Constructor theory (in italiano non rende…)
  • 30. Attributi Substrato Ha Costruttore Modifica Attributo E’ qualcosa che può essere modificato da un processo fisico L’insieme dei valori distinti dell’attributo è descritto da una variabile Costruttore Trasforma gli attributi dei substrati Rimane uguale a se stesso durante e dopo la trasformazione (catalizzatore) Computazione (reversibile) E’ una trasformazione, operata dal costruttore Scambia almeno due attributi del substrato Informazione (non quantistica) E’ una variabile che descrive attributi che può essere clonata Mezzo di informazione E’ un substrato con almeno una variabile di tipo informazione