こんにちは、ChatGPTというAIすごいですよね。実際に使ってみたところ、結構いろんな計算をしてくれるので、もう人間いらないのでは？と思ってしまいました。いくつか量子系のプログラミングを試してみたいと思います。 <img src="https://assets.blueqat.com/public/uploads/us-east-2:4805ff4b-c3cc-4344-b165-86544c34d0bf/2023/01/30/TSP-QUBO-Python-Code.png"/> 結論から言うと結構いいと思います。 「量子アニーリングのQUBOで、巡回セールスマンのコードをpythonで書いて、d-wave nealで解いてください。」というお題に対して、 <pre class="ql-syntax" spellcheck="false">import numpy as np
import neal

def tsp_qubo(distances):
  n = distances.shape[0]
  Q = np.zeros((n, n))

  # Set diagonal elements to 0
  for i in range(n):
    Q[i][i] = 0

  # Set off-diagonal elements
  for i in range(n):
    for j in range(i+1, n):
      Q[i][j] = distances[i][j]
      Q[j][i] = distances[i][j]

  # Set quadratic bias
  q = np.ones(n) * -1

  return Q, q

# Example distances matrix
distances = np.array([[0, 10, 20, 30], [10, 0, 25, 35], [20, 25, 0, 15], [30, 35, 15, 0]])
Q, q = tsp_qubo(distances)

# Solve the problem using the D-Wave system
solver = neal.SimulatedAnnealingSampler()
response = solver.sample_qubo(Q, q)

# Print the solution
for sample in response.samples():
  print(sample)
</pre> いくつか間違いがありますが、コードを書く時間がなくなるのと、今後改善されることを考えるとかなり作業量は減ると思います。上記のコードでは制約条件が考慮されていませんので、今後の改善に期待です。 なんとなく量子アニーリングはChatGPTを使えば人間がいらなくなることがわかりました。次は量子ゲートを見てみたいと思います。 <pre class="ql-syntax" spellcheck="false">from blueqat import Circuit

# Create a quantum circuit with 2 qubits
qc = Circuit().h[0].cx[0,1].m[:].run()

# Apply a Hadamard gate to the first qubit
# Apply a controlled-not (CX) gate between the first and second qubits
# Measure both qubits
result = qc.result()

# Print the result
print(result)
</pre> 見事量子もつれカイロを作ってくれました。最後のちょっと修正が必要で、量子回路にrun()がついてるので、qcだけで可能です。 計算結果は、 <pre class="ql-syntax" spellcheck="false">Counter({&#39;11&#39;: 1})
</pre> となりました。 結論人間の量子プログラマーが不要になる時代が近づいてきました。AIの発展の方が絶対早いので、現段階でこれだと今後どうなるのか心配になりました。業種転換します。以上です。

ChatGPTを使えば量子プログラミングは不要になるのか？量子アニーリングと量子ゲートのコードを書かせてみた。

Yuichiro Minato