ポッドキャストヴィラーニとムサエリアン、機械学習の量子ブーストについて

流動性制約のためか、資産運用会社が債券を購入できない場合、運用会社は同様の特徴を持つ代替債券を探すことがあります。ランダムフォレストとして知られる機械学習アプローチなど、マネジャーが代替債券を見つけるのに役立つ手法が存在します。

今回、2人のヘッジファンド・マネージャー、ダリオ・ヴィラーニとカーレン・ムサエリアンは、量子認知機械学習（QCML）と呼ばれる手法に基づく別の方法を発表しました。

ブラックロックのチームと共同で開発し、今月初めにRisk.netに 掲載されたこの方法は、ハイイールド債に最適です。

「投資適格債では、ランダムフォレストとQCMLは同じような結果を出しますが、ハイイールド債や地方債では、データ量が非常に限られており、スパース性が高く…外れ値も多いため、ランダムフォレストよりもはるかに良い結果を出すことができます。

VillaniとMusaelianは理論物理学者で、2023年に機械学習会社Qognitiveを共同設立しました。

過去2年間、彼らはQCML手法を改良し、金融や医療などの他の分野の問題に適用してきました。

Quantcastのこのエピソードで、VillaniとMusaelianは、彼らのアプローチが古典的な機械学習手法を悩ます次元の呪いを克服することを説明します。「特徴量が多ければ、必要なデータ量は指数関数的に増加します。

量子力学は、古典的な手法では無関係とされる情報や特徴を捨てることなく、異なる方法で不確実性に取り組みます。この手法で重要なのは、有効次元数を減らす能力です。

この特性により、QCMLは多数の特徴を扱い、各特徴の観測数が少なくても機械学習モデルを訓練することができます。VillaniとMusaelianの手法は量子数学を使用していますが、現在のところ古典的なコンピュータで動作します。

別のアプリケーションは、ドイツ銀行とブラックロックのクオンツと共同で、株式における同様の問題を解決するために開発されました。そこでは、別のワーキングペーパーで説明されているように、経済的につながりのある企業間のつながりを特定するために QCML が使用されています。

しかし、その応用は金融にとどまりません。二人が実験している事例の一つは、がん細胞のゲノム不安定性に関連するデータの分析です。このデータセットには、約200人の患者の140の特徴が含まれています。「先験的に、どれが重要で、実際に予測できるかどうかは誰にもわかりません。「このモデルでは、関連性のないものはすべてぼかすことができるため、まさに古典的な手法に打ち勝つことができるのです」。

もっと極端な例として、ムサエリアンによれば、このモデルは、たった88人の患者に関連する16,000の特徴からなるデータセットから何らかの意味を抽出することに成功しています。「QCMLは、非常に大量のノイズに対してもロバストです」とMusaelian氏。

QCMLのもう一つの応用例として、保険会社への請求の類似性を検出することが考えられます。これは高次元問題の一例で、一部の特徴だけが関連しますが、事前に分かっているわけではありません」。

ヴィラーニは、AIとその応用の進歩に貢献しているにもかかわらず、テクノロジーが人間の役割を代替するという終末論的な予測には懐疑的です。この問題に関する現在の議論では、NvidiaのJensen HuangやMetaのYann LeCunといった著名人が、人工知能開発会社Anthropicの幹部など、5年以内に事務職の半数がAIに取って代わられるかもしれないと主張する人たちの意見に反論しています。

ヴィラーニにとって、これらの意見の根底にあるのは、言語モデルが知能を達成するという考えであり、彼はこれに反対しています。「言語は知性ではなく、推論という知性の邪魔をするものです」と彼は言い、言語モデルを創造的な解決策を開発するためのツールとして見る今日の傾向について言及しています。「統計的学習では、結局のところ、損失関数と勾配の束があります。

会話の最後は、量子ハードウェア上でのQCMLの使用を探求するためのIBMとの共同開発契約に焦点を当てて締めくくられます。「最近、我々はHeronマシンで実験を行い、進歩を続けています。

索引

00:00:00 はじめに

00:02:15 次元性の呪いに打ち勝つために

00:11:10 量子的アプローチの基本原理

00:24:43 写像空間と量子の忠実度

00:34:20 債券と株式における類似性の検出

00:42:13 QCMLの医学とロボット工学への応用

00:51:52 無秩序なAI導入が人類に与える影響についての議論

01:01:17 量子ハードウェア上のQCML

01:05:17 アプローチの始まりと未来

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