ChatGPT-4oの「量子もつれ」に関する説明

　ChatGPT-4oに、以下の写真を与えて、その説明を求めた。

　２量子ビット間のもつれ（Entanglement）であるとの説明、見事ではないか！！！

　写真の中に書かれていた数式が決め手となったのか。

🔴私の問い（プロンプト）

これは何？特に、曲がった銅線は何？

🔴ChatGPT-4oからの答え

これは、量子ビットの状態を示すためのBloch球の物理モデルです。写真には、2つのBloch球があり、各Bloch球は量子ビットの状態を表しています。

曲がった銅線は、2つのBloch球の間のエンタングルメントを視覚的に示しているものです。エンタングルメントは、量子ビットが相互に依存する状態を表し、1つの量子ビットの状態がもう1つの量子ビットの状態に影響を与えることを意味します。

写真の下部にある数式 CNOT(H|0⟩|0⟩) = 1/√2 (|00⟩ + |11⟩) は、Hadamardゲート (H) と制御NOTゲート (CNOT) の操作を示しています。この操作により、2つの量子ビットがエンタングルされた状態になります。具体的には、Hadamardゲートが最初の量子ビットに適用され、その後に制御NOTゲートが両方の量子ビットに適用されます。この結果、エンタングルメント状態が得られます。

ChatGPT Plusで和文からの画像生成を楽しむ

　前報では、ChatGPT Plus（有料版）にNASAの公開画像を検索できるプラグインSpace Photo Explorerを組み込んで試行した。今回は、日本語文から画像を生成する（ためのプロンプトを生成する）プラグインPhotorealisticを試した。もっと手軽に使えるMicrosoft BingのImage Creattorに比べて、生成されたプロンプトを確認したり、修正したりできる柔軟性が好まれるのかもしれない。

●日本語文から画像を生成する例

　一つの例を示す。日本語で次のように要求した：

"量子もつれに基づく量子テレポーテーションのイメージを描いて"

これだけで、Fig.1に示すような画像を生成できた。

　画像は無数に生成することができるが、このうち、(a)の画像は「量子もつれ」を強調したものになっているようだ。一方、(b)の画像は、別々の研究室にいる二人の間で、「量子テレポーテーション」が起こっていることを想起させる。両画像とも、与えた日本語の意図をよく汲み取っているように思われる。驚くべき結果ではなかろうか！

●日本語文から画像を生成するフロー

　以下のようなフローで画像が生成される。

▼山本の要求：量子もつれに基づく量子テレポーテーションのイメージを描いて

▲ChatGPT(GPT-4 + Photorealistic)の応答(画像生成用プロンプト)：

　Quantum entanglement visualized as two intertwined particles glowing in a deep space setting, medium: hyper-realistic photography, style: reminiscent of the visuals from the movie "Interstellar", lighting: soft ambient glow highlighting the particles with a backdrop of distant stars, colors: deep blues, purples, and shimmering whites, composition: shot with a Canon EOS 5D Mark IV DSLR camera, EF 85mm f/1.8 lens, Resolution 30.4 megapixels, ISO sensitivity: 100, Shutter speed 1/125 second, with a focus on the entangled particles in the center of the frame --ar 16:9 --v 5.1 --style raw --q 2 --s 750

▲Stable Diffusionによる画像生成：

　上記で生成されたプロンプトを、画像生成ソフトStable Diffusionなどへ入力する。その際、（多数公開されている）学習済みモデルから、適当な物を選択する。この選択次第で、画像の質や傾向がかなり変わる。generateボタンを押すと、暫くすると画像が生成される。Fig.2はその一例である。

　Stable Diffusionの実行は、web上でもできるようだが、私の場合は、ローカルマシン（M1 Mac mini）にその実行環境を構築して使った。その際、M1独自のGPUの性能が遺憾無く発揮され、思っていたよりもかなり高速に画像が生成できた。

●日常生活の画像も

　さて、「量子もつれ」みたいな専門的話題ではなく、もっと日常生活でのシーンも画像にしてみよう。こんな感じになった。

▼山本の要求：夏休みの宿題に励む小学生の姿

▲ChatGPT(GPT-4 + Photorealistic) & Stable Diffusion：Fig.3の図を生成した。

▼山本の要求：避難訓練で大きなビルから逃げる人々の様子

▲ChatGPT(GPT-4 + Photorealistic) & Stable Diffusion：Fig.4の図を生成した。

●感 想

　自然言語（英語など）でプロンプトを作成し、画像を生成させるソフトはいくつかあるのだが、上記のStable Diffusionはフリーソフトであり、原則として、生成された画像に対する著作権の問題も発生しないようである。

　問題は、そのプロンプト（仕様記述＋画像生成制御パラメータ設定）の作成がとても面倒なことであった。それを、ChatGPTのプラグインPhotorealisticが見事に解決した！上記のように、日本語で要求与えるだけでよくなったのだから。

　だが、日本語の要求文次第で、いくらでも生成される画像の構成や質が変わる。経験を積んで適切に利用していくことが求められるだろう。あまりのめり込んで、時間と電力の浪費とならぬように。

ChatGPT PlusでNASAの公開画像を楽しむ

　とうとう、ChatGPT Plus（有料版）を契約した。毎月$20の支払いだが、それだけの価値は十分にあるだろう。まず、無料版はGPT-3.5だったが、Plusでは格段に強力になったGPT-4が使えることが大きい。実はそれだけではない。各種のプラグインも使えるので、用途が大幅に広がるのである。無料版では、テキストチャットだけだったが、Plusではプラグインを使って、画像の高度な検索、画像の生成、グラフ描画、等々ができるのである。素晴らしい！

（->続編はこちら）

　以下に、NASAの公開画像を検索できるSpace Photo Explorerというプラグインを試した結果を示す。NASAの公開画像は、ほとんど著作権フリーなので、ブログなどでも、こうして自由に掲載できる。天文、宇宙ファンにはとてもありがたいことだ。

--------------------------

▼山本：惑星に関して、何か珍しい天体ショーのような現象はありませんか。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　2012年6月5日、地球の隣の惑星である金星が太陽の前を通過する様子が、国際宇宙ステーションから撮影されました。このような金星の太陽面通過は非常に珍しい現象で、次回は2117年になると予測されています。

▼山本：確か、月から地球を望む写真があったと思います。それをお願いします。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　Apollo 11の宇宙船から見た地球が月の地平線上に昇る様子。写っている月の地形は、近くのSmyth's Sea地域です。

▼山本：感動的ですね。我々は地球上でどのように生きるべきかを考えさせられます。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　まさにその通りです。これらの画像は、地球が宇宙の広大な空間の中でどれほど小さく、そして特別であるかを示しています。宇宙から見た地球の画像は、国境や戦争、人種や宗教の違いなど、私たちが日常的に直面する多くの人工的な障壁を超えて、私たち全員が同じ小さな青い惑星に住んでいることを思い出させてくれます。

▼山本：月面に残した人間の足跡の画像を見たい。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　Apollo 11の宇宙飛行士が月面での活動中に70mmの月面カメラで撮影した、宇宙飛行士のブーツの足跡のクローズアップ。

▼山本：月に雨が降らないとすれば、このような足跡は半永久的に残るような気がしますが、どうでしょうか。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　おっしゃる通りです。月には大気がほとんど存在しないため、風や雨による浸食がありません。そのため、月面に残された足跡や宇宙船の着陸地点、さらには宇宙飛行士たちが設置した機器などの痕跡は、何百万年もの間変わらずそのままの状態で残ると考えられています。この事実は、月探査の歴史や月の環境の独特さを考えるときに非常に興味深いものとなります。

▼山本：月の重力は地球の重力よりもかなり小さいことを示す画像はありますか。月面で活動している様子などで。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　宇宙飛行士John W. Youngが月面でアメリカの国旗に敬礼している様子。彼がジャンプしている姿は、月の低重力を感じさせます。

▼山本：次に、火星の北極の氷の画像を見たい。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　火星の北極の氷冠の季節の変化の一例です。

▼山本：火星に生命の痕跡の可能性を探究する場所はありますか。その付近の画像を見たい。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　火星のJezeroクレーターは、過去の生命の兆候を探求するための主要な場所として選ばれました。このクレーターには、何十億年も前に川が湖に流れ込んでできたデルタが存在します。デルタは、古代の微生物の生命の兆候を探すのに最適な場所と考えられています。以下は、Jezeroクレーターとその周辺の画像です。

▼山本：海王星という名前の由来は分かりますか。また、その美しい画像があればお願いします。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　海王星は、ローマ神話の海の神「ネプトゥーヌス」から名前が取られています。ネプトゥーヌスは、ギリシャ神話の海の神ポセイドンに相当する神で、海や水を司る神として崇拝されていました。海王星は青く美しい色をしており、この色が海を連想させることから、この名前がつけられました。

▼山本：海王星とその衛星が写っている画像を見たい。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　以下はVoyager 2によって撮影された海王星とその大きな衛星トリトンの画像の一部です。

▼山本：冥王星の夜と昼が分かる画像はありますか。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　この画像は、Plutoの明るい高度の大気のヘイズが、日の出前と日の入り後に表面を柔らかく照らす方法を示しています。

▼山本：冥王星は巨大な衛星を持つとのことですが、それが分かる画像を見たい。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　カロンは、冥王星の5つの衛星の中で最も大きく、直径約755マイル（約1,215キロメートル）あります。冥王星とカロンは、そのサイズと質量の関係から、しばしば「二重惑星」として言及されることがあります。

▼山本：土星の輪を近くから撮影した画像が欲しい。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　以下は、Cassini宇宙探査機が土星の輪を近くから撮影した画像の一部です。この画像は、土星の輪の驚くべき詳細な構造を示しています。輪は、遠くから見るとぼやけて見える多くの小さなリングレットで構成されています。しかし、近くで撮影すると、輪の構造はかなりの変動を示します。

▼山本：土星の輪の影が土星に写っている画像が欲しい。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　以下、三日月の土星とその輪、そして輪の影が写っている全面カラー画像。

▼山本：将来地球に衝突する可能性のある小惑星はありますか。

▲ChatGPT(GPT-4 + SpacePhotoExplorer)：

　はい、地球に衝突する可能性のある小惑星はいくつか知られています。しかし、その多くのリスクは非常に低く、多くの場合、さらなる観測によって衝突の可能性が排除されることが多いです。（例）アポフィス (Apophis): 2004年に発見されたこの小惑星は、当初、2036年に地球に衝突する可能性があるとされました。しかし、さらなる観測により、そのリスクは大幅に低下しました。

　興味深い対話はまだまだ続くのですが、この辺りで筆を置きます。

生成AIブロックがMIT App Inventorで使えるようになった(2)

　前報の続編です。（2023-08-03、GUIにもこだわり、全面改訂しました！）

　例えば、スライダーが３本あり、そのつまみを音声で動かしたいします。結論から言うと、

"スライダーの２番を０度に、３番を45度に、1番を90度に設定せよ。"

などと発話するだけでできました。音声から生成されたテキストから、数値だけを取り出すのはちょっと面倒ですね。英語と違って、空白の区切りが無いこともその一因です。まあ、正規表現を利用したExtesion（これに関してはこちらをご参照）などを使う手もありますが...

　ここでは、本来、アプリの中で実施すべきこの処理を、ChatGPTにやらせています！具体的には、 次の図をご覧ください。「指示文」がChatBotに対する命令です。そして、発話文はそのデータとなります。結果として、この発話例からは、３行のコンマ区切り数値が得られています。そうなれば、App Inventorの「List from CSV Table」ブロックが使えて、スライダーの値の設定はすぐにできます。

　Speech2TextやChatGPTの特性を踏まえて使う必要があります。ちょっとした発話の違いで、Speech2Textの出力テキストは変わります。このアプリは、発話後は自動的に実行結果を出しますが、Speech2textの結果を確認・修正した後にChatGPTへ進むように変更しても良いでしょう。
　また、同一テキストに対して、ChatGPTはいつも同じ結果を出すとは限りませんので、ここにも注意が必要です。深層学習などの仕組みには確率的要素が多分に含まれているからです。場合によっては、「指示文」を調整する必要があるでしょう。例えば、こんな感じ。

-----------------------------------
　なお、この例題は、既に報告した「光子の偏光アプリ」での、３枚の偏光板の角度を音声で自由に変更するために検討したものです。元の画像を再掲します。

量子コンピューティングの新刊和書２冊

　最近、新たに２冊の量子コンピューティング関係の書籍を買ってしまった。紙の本は狭い部屋を圧迫するので極力買わない方針なのだが、魅力に惹かれてしまうのである。

　まだ数年〜十数年は、今のコンピュータで済むだろうから、と（気にしながらも）放っている大学の先生も多いだろう。だが、（よく言われる通り）かって、体育館くらいのスペースを占めていたスーパーコンの性能を凌駕するスマホを、今や誰もが当たり前のように使っている。量子コンピュータも、いずれそのようになるはずである。それがどのくらい急速に進むかは誰にも予測は難しい。そういう状況であるから、この分野において、大学等での取り組みが本格化し始めているのは自然である。

　量子コンピューティングの洋書は非常に増えている。一方、優れた和書も幾つか出版されているのだが、（一般向け啓蒙書を除くと）入門と専門の中間くらいの難易度のものが多く、（専門家としてのプライドなのか）厳密性を過度に維持したり、読者の知りたい「途中計算」を自明なこととしてカットしているものも見かける。

　そんななか、束野仁政著「量子コンピュータの頭の中」は、かなり丁寧にコツコツと量子コンピューティングを理解できるように書かれた、とても好感の持てる書である。基本事項から、かなり高度なアルゴリズムまでを非常にわかりやすく解説している。さらに、IBM Quantum実機を動かして理解を深められる。待望の入門向け和書である！

　もう一冊は、中山茂著「対話的量子プログラミング入門」である。これは、表紙に「VSCode x ChatGPT」と書いてある通り、ChatGPTに自然言語で問い合わせて、Qiskitなど、IBM Quantum実機で動くコード等を自動生成させる方法を書いたものである。小生自身も、すでにそのようにしてQiskitコードの一部を生成させていた。だが、気に入らないコードが生成された場合、対話で修正しようとしているうちに、的が外れて発散してしまうケースも経験している。本書ではそういう場合に対するヒントも得られそうである。