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스콧 애론슨의 양자 컴퓨팅 강의 데모크리토스부터 시작된 양자 컴퓨팅

스콧 애론슨 저 | 남기혁, 이태휘 역 | 에이콘 | 2021년 04월

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ISBN : 9791161755120 / 464쪽 152 x 228 (㎜)

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책 소개

출판사 리뷰

스콧 애론슨(지은이)의 말 2013년만 해도 양자역학을 정보와 확률에 대한 이론이라고 보는 관점은 극소수에 불과했다. 대중서든 교과서든 아무 물리학 책을 하나 집어 보면 (1) 현대 물리학은 모순처럼 보이는 온갖 현상들, 가령 파장이 입자라던가 입자가 파장이라는 내용으로 가득 차 있고, (2) 깊이 들어가 보면 이런 말들을 제대로 이해하는 사람도 없으며, (3) 이를 수학적으로 표현하는 데만 수년간의 집중적인 연구가 필요하지만, (4) 결국 원자론의 관점이 옳을 뿐만 아니라 그것만이 중요하다는 결론을 내린다. 내가 알고 싶은 것은 오직 다음과 같은 것들이다. 내 직관과 맞지 않는 이유, 실험 결과에 맞게 내 생각을 바로잡을 방법, 실제 세상이 돌아가는 방식에 내가 당황하지 않게 추론하는 방법이다. 장담하건대 물리학자들은 아원자 입자의 움직임이 미친 것처럼 보이지 않도록 직관을 바로 잡을 방법은 아무도 모른다. 실제로 전혀 방법이 없을지도 모른다. 아원자의 움직임이 한결같이 무작위로 일어난다는 것은 불편한 진실로 남을 수도 있다. \"이러이러한 공식을 통해 해답을 구할 수 있다.\"는 표현 이외에는 할 말이 없는 상태로 말이다. 다행히 지난 수십 년 동안 진행된 양자 컴퓨팅과 양자 기초론에 대한 연구 결과에서 볼 수 있듯이 오늘날에는 양자역학을 단지 미지의 사실로 치부하는 것보다 더 잘 설명할 수 있다고 생각한다. 결론부터 밝히면 이 책의 관점은 다음과 같다. 양자역학은 확률 법칙을 우아하게 일반화한 것이다. 1 놈이 아닌 2 놈으로, 양의 실수가 아닌 복소수를 기반으로 한 일반화라고 볼 수 있다. 양자역학의 응용은 양자역학 자체에 대한 연구와 완전히 별개로 진행할 수 있다. 이러한 일반화한 확률 이론은 양자 컴퓨팅 모델이라는 새로운 계산 모델로 자연스레 발전하는 토대가 될 수 있다. 한때 사전에 알 수 있는 것으로 여겼던 계산(computation)에 대한 기존 관념에 도전하고, 이론 전산학자들 나름의 목적에 따라 개발하고자 노력했던 바로 그 모델 말이다. 이러한 방향은 실제로 물리학과는 아무런 관련이 없을 수도 있다. 정리하면 양자역학은 물리학의 구체적인 문제를 해결하고자 한 세기 전에 등장했지만, 현재는 완전히 다른 관점에서 충분히 설명할 수 있다. 즉, 관념에 대한 역사의 한 부분으로, 수학과 논리학과 전산학과 철학을 통한 인식의 한계를 말이다. 내가 양자 컴퓨터 분야에 뛰어든 이유는 양자 컴퓨터로 무엇을 할 수 있는가가 궁금해서가 아니라 양자 컴퓨터의 실현 가능성이 우리가 세상을 바라보는 관점에 어떤 영향을 미치는지가 궁금해서였다. 실용적인 양자 컴퓨터가 구현 가능하고 인식의 한계가 우리의 생각과 다르거나, 그런 컴퓨터를 만들 수 없고 양자역학 원칙을 수정해야 하거나, 미처 생각하지 못했던 고전 컴퓨터로 양자역학을 효과적으로 모사하는 방법을 발견하거나, 셋 중 하나일 것이다. 이런 세 가지 가능성은 좀 괴짜 같은 추측처럼 들리겠지만 최소한 그중 하나는 참이다. 따라서 어떤 결과가 나오든지 내 강의 노트를 표절한 광고를 표절하면 \"그거 흥미로운데.\"라고 말할 수 있을 것이다.

저자 소개

  • 저자 : 스콧 애론슨
저자 : 스콧 애론슨 (Scott Aaronson)
텍사스대학교 데이비드 제이 브루톤 센테니얼 컴퓨터 과학과 교수이자 양자정보센터 디렉터로, MIT 전기공학 및 컴퓨터 과학과 부교수일 때 이 책을 출간했다. 양자 복잡도 이론 전문가로서 세계 최고로 손꼽히며 양자 컴퓨팅과 계산 복잡도 이론 분야의 연구 성과뿐만 아니라 인기 있는 블로그인 'Shtetl-Optimized'로도 유명하다. 계산 복잡도 이론에 대한 온라인 백과사전인 복잡도 동물원(Complexity Zoo)을 만들었으며, <사이언티픽 아메리칸(Scientific American)>과 <뉴욕 타임즈(New York Times)>에 컬럼도 쓰고 있다. 연구 성과와 인기 있는 글에 대해 젊은 과학자와 공학자에게 주는 미국 대통령상(United States Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers)과 앨런 T. 워터맨상을 비롯한 다양한 상을 받았다.

역자 : 남기혁
고려대 컴퓨터학과에서 학부와 석사 과정을 마친 후 한국전자통신연구원에서 선임 연구원으로 재직하고 있다. 한빛미디어에서 출간한 『Make: 센서』(2015), 『메이커 매뉴얼』(2016), 『이펙티브 디버깅』(2017), 『전문가를 위한 C++』(2019), 『리팩토링 2판』(2020), 에이콘출판사에서 출간한 『현대 네트워크 기초 이론』(2016), 『도커 컨테이너』(2017), 『파이썬으로 배우는 인공지능』(2017), 『스마트 IoT 프로젝트』(2017), 『메이커를 위한 실전 모터 가이드』(2018), 『Go 마스터하기』(2018), 『자율 주행 자동차 만들기』(2018), 『The Hundred-Page Machine Learning Book』(2019) 등을 번역했다.

역자 : 이태휘
산업체와 학교, 연구기관을 거치며 여러 시스템 소프트웨어 개발 프로젝트를 수행했다. 2007년부터 2010년까지 티맥스소프트에서 근무하며 티베로 관계형 데이터베이스 개발에 참여했다. 2014년에 서울대학교 컴퓨터공학부에서 박사 학위를 받았으며, 현재 한국전자통신연구원에서 선임연구원으로 재직 중이다. 번역서로는 에이콘출판사에서 펴낸 『퀄리티 코드』(2017), 『블록체인 완전정복 2/e』(2019), 『양자 컴퓨팅 입문』(2020), 『양자 컴퓨팅』(2020)이 있다.

역자 소개

  • 역자 : 남기혁, 이태휘
고려대 컴퓨터학과에서 학부와 석사 과정을 마친 후 한국전자통신연구원에서 선임 연구원으로 재직하고 있다. 한빛미디어에서 출간한 『Make: 센서』(2015), 『메이커 매뉴얼』(2016), 『이펙티브 디버깅』(2017), 『전문가를 위한 C++』(2019), 『리팩토링 2판』(2020), 에이콘출판사에서 출간한 『현대 네트워크 기초 이론』(2016), 『도커 컨테이너』(2017), 『파이썬으로 배우는 인공지능』(2017), 『스마트 IoT 프로젝트』(2017), 『메이커를 위한 실전 모터 가이드』(2018), 『Go 마스터하기』(2018), 『자율 주행 자동차 만들기』(2018), 『The Hundred-Page Machine Learning Book』(2019) 등을 번역했다.

이태휘
산업체와 학교, 연구기관을 거치며 여러 시스템 소프트웨어 개발 프로젝트를 수행했다. 2007년부터 2010년까지 티맥스소프트에서 근무하며 티베로 관계형 데이터베이스 개발에 참여했다. 2014년에 서울대학교 컴퓨터공학부에서 박사 학위를 받았으며, 현재 한국전자통신연구원에서 선임연구원으로 재직 중이다. 번역서로는 에이콘출판사에서 펴낸 『퀄리티 코드』(2017), 『블록체인 완전정복 2/e』(2019), 『양자 컴퓨팅 입문』(2020), 『양자 컴퓨팅』(2020)이 있다.


머리말

2013년만 해도 양자역학을 정보와 확률에 대한 이론이라고 보는 관점은 극소수에 불과했다. 대중서든 교과서든 아무 물리학 책을 하나 집어 보면 (1) 현대 물리학은 모순처럼 보이는 온갖 현상들, 가령 파장이 입자라던가 입자가 파장이라는 내용으로 가득 차 있고, (2) 깊이 들어가 보면 이런 말들을 제대로 이해하는 사람도 없으며, (3) 이를 수학적으로 표현하는 데만 수년간의 집중적인 연구가 필요하지만, (4) 결국 원자론의 관점이 옳을 뿐만 아니라 그것만이 중요하다는 결론을 내린다.
내가 알고 싶은 것은 오직 다음과 같은 것들이다. 내 직관과 맞지 않는 이유, 실험 결과에 맞게 내 생각을 바로잡을 방법, 실제 세상이 돌아가는 방식에 내가 당황하지 않게 추론하는 방법이다. 장담하건대 물리학자들은 아원자 입자의 움직임이 미친 것처럼 보이지 않도록 직관을 바로 잡을 방법은 아무도 모른다. 실제로 전혀 방법이 없을지도 모른다. 아원자의 움직임이 한결같이 무작위로 일어난다는 것은 불편한 진실로 남을 수도 있다. “이러이러한 공식을 통해 해답을 구할 수 있다.”는 표현 이외에는 할 말이 없는 상태로 말이다.
다행히 지난 수십 년 동안 진행된 양자 컴퓨팅과 양자 기초론에 대한 연구 결과에서 볼 수 있듯이 오늘날에는 양자역학을 단지 미지의 사실로 치부하는 것보다 더 잘 설명할 수 있다고 생각한다. 결론부터 밝히면 이 책의 관점은 다음과 같다.
양자역학은 확률 법칙을 우아하게 일반화한 것이다. 1 놈이 아닌 2 놈으로, 양의 실수가 아닌 복소수를 기반으로 한 일반화라고 볼 수 있다. 양자역학의 응용은 양자역학 자체에 대한 연구와 완전히 별개로 진행할 수 있다. 이러한 일반화한 확률 이론은 양자 컴퓨팅 모델이라는 새로운 계산 모델로 자연스레 발전하는 토대가 될 수 있다. 한때 사전에 알 수 있는 것으로 여겼던 계산(computation)에 대한 기존 관념에 도전하고, 이론 전산학자들 나름의 목적에 따라 개발하고자 노력했던 바로 그 모델 말이다. 이러한 방향은 실제로 물리학과는 아무런 관련이 없을 수도 있다. 정리하면 양자역학은 물리학의 구체적인 문제를 해결하고자 한 세기 전에 등장했지만, 현재는 완전히 다른 관점에서 충분히 설명할 수 있다. 즉, 관념에 대한 역사의 한 부분으로, 수학과 논리학과 전산학과 철학을 통한 인식의 한계를 말이다.
내가 양자 컴퓨터 분야에 뛰어든 이유는 양자 컴퓨터로 무엇을 할 수 있는가가 궁금해서가 아니라 양자 컴퓨터의 실현 가능성이 우리가 세상을 바라보는 관점에 어떤 영향을 미치는지가 궁금해서였다. 실용적인 양자 컴퓨터가 구현 가능하고 인식의 한계가 우리의 생각과 다르거나, 그런 컴퓨터를 만들 수 없고 양자역학 원칙을 수정해야 하거나, 미처 생각하지 못했던 고전 컴퓨터로 양자역학을 효과적으로 모사하는 방법을 발견하거나, 셋 중 하나일 것이다. 이런 세 가지 가능성은 좀 괴짜 같은 추측처럼 들리겠지만 최소한 그중 하나는 참이다. 따라서 어떤 결과가 나오든지 내 강의 노트를 표절한 광고를 표절하면 “그거 흥미로운데.”라고 말할 수 있을 것이다.


목차

01장. 원자와 빈 공간
02장. 집합
03장. 괴델, 튜링, 그 동지들
04장. 정신과 기계
05장. 고생대 복잡도 이론
06장. P와 NP, 그 동지들
07장. 무작위성
08장. 암호화
09장. 양자
10장. 양자 컴퓨팅
11장. 펜로즈
12장. 결잃음과 숨은 변수
13장. 증명
14장. 양자 상태는 얼마나 클까?.
15장. 양자 컴퓨팅에 대한 회의론
16장. 학습
17장. 대화형 증명, 회로 하한과 몇 가지 주제
18장. 인류 원리 갖고 놀기
19장. 자유 의지
20장. 시간 여행
21장. 우주론과 복잡도
22장. 무엇이든 물어보세요

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