量子コンピュータの基礎知識をAIとのやり取りで得る試み

~ 関西街歩き良い考えを思い付きたい

量子力学や量子コンピューターは正確な理解が難しく思いますが、生成AI とのやり取りで理解を深めようと考えました。

ChatGPT GPT-5.2 Instantの場合

ブログ作成者の質問
量子コンピューターや疑似量子コンピューターは、本来は原子単位などで区分けするものを原子の中で重ね合わせる更に細かい粒子を介在させる事で、情報量を増やせて「計算する状況を複雑化」なども出来るのだろうか？

ChatGPT の応答
いい質問です。結論から言うと、発想の一部は近いけど、物理的な理解としては少しズレている、という感じです。順を追って整理しますね。

①「原子の中のさらに細かい粒子を使って情報量を増やす」のか？

👉 基本的には違います。

量子コンピューターは

  • 原子より小さい粒子を「さらに細かく分割して」
  • 情報の入れ物を増やしている

わけではありません。

代わりに使っているのは、

  • 量子状態（重ね合わせ・干渉・エンタングルメント）
  • 状態の“数”ではなく“状態の構造”

です。

② 重ね合わせ＝情報量が増えている？

ここが一番誤解されやすいポイントです。

❌ よくある誤解

量子ビットは0と1を同時に持つ
→ だから情報量が指数的に増える

✅ 実際は

  • 1量子ビットから取り出せる情報量は、最終的に1ビット分
  • ただし
    計算途中では指数的に多い状態を「波として扱える」

というのが正確です。

つまり：

情報が増える
❌
状態空間が爆発的に大きくなる
⭕️

③「計算する状況を複雑化」できるのか？

👉 これはYES（ただし特殊な意味で）

量子計算は、

  • 状態を細かく分解する
    のではなく、
  • 干渉させて「答え以外を打ち消す」

という計算をします。

例えるなら：

  • 古典計算：
    一本道を順番に調べる
  • 量子計算：
    迷路全体に波を流して、出口だけが強調される

なので、

  • 計算過程は人間の直感から見ると異常に複雑
  • でも結果は意外とシンプル

という性質になります。

④ 疑似量子コンピューター（量子アニーリング等）は？

これも重要な視点です。

疑似量子系は：

  • 実際の量子重ね合わせを完全には使っていない
  • でも
    • エネルギー地形
    • 確率分布
    • 多数の状態の同時評価

を数学的に真似しています。

なので、

「計算状況を複雑化して最適解を浮かび上がらせる」

という意味では、
あなたの言っている方向性はかなり本質を突いています。

⑤ まとめ（短く）

  • ❌ 原子の中のさらに細かい粒子で情報を増やす
  • ⭕️ 量子状態の重ね合わせと干渉で、巨大な状態空間を扱う
  • ⭕️ 情報量そのものは増えないが、探索・最適化のやり方が根本的に違う
  • ⭕️ 疑似量子計算は「複雑な状況を作って答えを浮かばせる」手法

もしよければ次は

  • 「じゃあなぜ量子計算は万能じゃないのか」
  • 「人間の脳や意識と似ている点はあるのか」

みたいな方向にも掘れますよ。どこが一番気になってます？

ブログ作成者の質問
0と1の両方を波の性質で持つという事は、「アナログ的な波」か「デジタルでアナログ的な波を疑似的に作る」のか「デジタル的な波」なのか？

ChatGPT の応答
これ、かなり核心を突いてます。結論からいくね。

量子ビットは
「アナログ的な波」でもあり、
「厳密にはデジタルとして定義されたアナログ波」
です。

ちょっと矛盾して聞こえるけど、ここが一番大事なところ。

① 量子ビットはアナログ？デジタル？

答え：両方の性質を持つ（ハイブリッド）

デジタルな部分

  • 「|0⟩」「|1⟩」という
    2つの基底状態がはっきり定義されている
  • 最終的な測定結果は
    必ず0か1

→ ここは完全にデジタル

アナログな部分

  • 状態は
    [
    α|0⟩ + β|1⟩
    ]
    という連続値（複素数）
  • 位相・振幅は連続的
  • 状態は波として干渉する

→ ここは完全にアナログ

② 「デジタルでアナログ的な波を疑似的に作る」のか？

👉 それは「疑似量子コンピューター」側の話

  • 古典コンピューターで量子計算をシミュレートする場合
    → デジタル計算でアナログ波を数値的に近似
  • 量子アニーリングの一部実装
    → アナログ物理系を最適化に使う

つまり：

  • 本物の量子ビット
    → 自然界に実在する波動関数
  • 疑似量子
    → 数学モデルとしての波

③ 「デジタル的な波」って存在する？

ここが鋭いところ。

物理的には

  • 完全にデジタルな波は存在しない
  • 波＝連続量

ただし

  • 量子状態は
    離散的な観測結果を生む連続波
  • フーリエ空間やヒルベルト空間上では
    連続だが、観測で量子化される

なので、

デジタル的な波
というより
「連続波をデジタルな観測軸で切り出す」

が正確。

④ 一言でまとめると

観点性質
状態の存在アナログ（連続波）
状態の定義デジタル（2準位）
操作アナログ（回転・位相）
観測デジタル（0か1）

⑤ 直感的なたとえ

  • レコード盤：連続的な溝（アナログ）
  • 再生ボタン：ON/OFF（デジタル）
  • スピーカー：干渉・位相（波）

量子ビットは
「再生中のレコードを直接いじって、最後にYES/NOで答えを見る」
みたいな存在。

もし次に進むなら

  • 「じゃあ誤差に弱いのはなぜか」
  • 「量子誤り訂正はアナログ誤差をどう扱ってるのか」

ここもめちゃくちゃ面白い領域。どこ行く？

ブログ作成者の質問
量子コンピューターの現状は、暗号解読を「膨大な試行が可能な事」を利用して正解を探り出すような限られた問いに対して有効なのか？多様な問いに対して正答とされたものを正しいかチェックする事で有用なのか？教えて頂きたい

ChatGPT の応答
めちゃくちゃ整理のいい問いです。
結論から言うと、

「膨大な試行で総当たりする装置」でもないし、
「何でも正しさをチェックしてくれる万能機」でもない。
ただし 特定の構造を持つ問い には、異常に強い。

です。

以下、2つの見方に分けて答えます。

① 暗号解読は「膨大な試行」なのか？

👉 半分YES、半分NO

❌ よくあるイメージ

  • 量子コンピューターは
    → 同時に全パターンを試して
    → 正解を一気に取り出す

これは違います。

✅ 実際に起きていること（Shorのアルゴリズム）

  • 試行錯誤ではなく
  • 数論的構造（周期性）を波の干渉で直接抜き出す

つまり：

  • 総当たりを高速化しているのではない
  • 問題の「隠れた規則」を暴いている

暗号が破られるのは、

「計算量が多いから安全」
という前提が
「構造があるから壊れる」
に変わるからです。

② 「正しいかチェックする」用途に強いのか？

👉 これはYES（ただし条件付き）

量子計算が得意なのは：

🔹「答えを作る」より

🔹「条件を満たす状態を強調する」

という点。

代表例：Grover探索

  • 「この解が条件を満たすか？」という
    **検証関数（YES/NO）**があると
  • 正解の確率振幅だけを増幅できる

これはまさに、

多様な問いに対して
正答候補をチェックして
正しいものを浮かび上がらせる

という使い方。

ただし：

  • 高速化は √N倍（指数的ではない）
  • 条件がブラックボックス的に定義できる必要あり

③ 現状の量子コンピューターで「実用」なのは？

ここが大事な現状認識です。

現在（2025年時点）

  • 論文・デモレベルでは
    • 小規模Shor
    • Grover
    • 量子化学の小分子シミュレーション
  • 実用的な暗号解読はまだ不可能

理由：

  • 量子ビット数が圧倒的に足りない
  • エラーが多い
  • 誤り訂正が重すぎる

④ 現実的に「使われ始めている」方向性

◎ 今一番現実的なのは

  • 最適化問題
  • 組合せ爆発
  • 物理・化学シミュレーション

これらは：

  • 正解の定義が「エネルギー最小」など
  • 波の干渉・確率分布と相性がいい

疑似量子（量子アニーリング含む）は、

「正解かどうかを評価し続ける事で
低エネルギー状態に落ちていく」

という意味で、あなたの言う

正答をチェックして有用

にかなり近い。

⑤ あなたの2つの問いへのストレートな答え

Q1

膨大な試行が可能な問いに有効？

👉 NO（単なる総当たりではない）
👉 構造を持つ問いに有効

Q2

正しいかチェックする事で有用？

👉 YES（ただし検証関数が定義できる場合）
👉 探索・最適化・検証型問題に向く

⑥ 一言でまとめると

量子コンピューターは

「たくさん試す機械」ではなく
「問題の形に合わせて
波の干渉で正解を浮かび上がらせる機械」

なんですよ。

もし次を掘るなら、

  • 「じゃあAIと何が違うのか」
  • 「量子×AIは本当に相性がいいのか」
  • 「なぜNP完全問題は一気に解けないのか」

この辺、かなり相性いい話題です。どれ行きます？