언어를 양자 컴퓨터에 넣는 방법
텍스트 양자 인코딩 이야기
시작하기 전에 — 이런 장면을 상상해보자
"나는 배를 먹었다."
이 문장을 컴퓨터에게 이해시켜야 한다.
그런데 문제가 있다. "배"가 뭔가.
배 1: 과일 배 (먹을 수 있는 것)
배 2: 선박 배 (타는 것)
배 3: 배(腹) 복부 (몸의 부위)
"나는 배를 먹었다"에서 배는 분명히 과일이다. 그런데 컴퓨터는 어떻게 아는가. 앞뒤 문맥을 봐야 안다.
언어는 이미지보다 훨씬 더 복잡하다. 숫자가 많아서 어려운 것이 아니라, 의미가 복잡하게 얽혀있어서 어렵다.
양자 컴퓨터가 이 복잡함을 다루는 방법이 오늘 이야기다.
0부 — 텍스트가 이미지와 어떻게 다른가
픽셀이 너무 많다 → 압축이 필요하다
텍스트 데이터의 문제:
단어 수는 적을 수 있다 → 그런데 의미가 복잡하다
단어들이 서로 영향을 준다 → 관계가 중요하다
같은 단어가 다른 뜻을 가진다 → 모호성이 있다
이미지는 크기가 문제다. 텍스트는 의미가 문제다.
1부 — 언어를 양자로 번역하는 특별한 방법: DisCoCat
DisCoCat이라는 이름이 어렵다. 풀어보면 이렇다.
Co = Compositional (조합적)
Cat = Category theory (범주론)
다 어렵다. 그냥 "문장 구조를 양자 회로로 바꾸는 방법" 이라고 기억하자.
레고 조립 비유로 설명하자.
문장이 레고 조립 설명서다.
"빨간 블록을 파란 블록 위에 올려라."
이 문장에는 정보가 세 가지 있다.
빨간 블록 = 큐비트 A (빨간 색 정보 담김)
파란 블록 = 큐비트 B (파란 색 정보 담김)
관계 정보:
"위에" = A와 B 사이의 관계
→ 얽힘 게이트로 표현
DisCoCat이 하는 일이 이것이다.
단어들을 큐비트에 담고, 단어들 사이의 관계를 얽힘으로 표현한다.
큐비트 A: "고양이" 정보
큐비트 B: "쥐" 정보
큐비트 C: "잡는다" 정보
얽힘 게이트: A와 C를 연결 (고양이가 행동한다)
얽힘 게이트: B와 C를 연결 (쥐가 당한다)
문장의 구조 자체가 양자 회로 구조가 된다.
2부 — DisCoCat이 왜 특별한가
일반 AI는 문장을 어떻게 처리하는가.
단어 주머니 비유로 설명하자.
문장 "고양이가 쥐를 잡는다"를 처리한다.
방법 1 (단순한 방법): 단어들을 주머니에 던져넣는다. 고양이, 쥐, 잡는다. 순서는 관계없다. 주머니 안에 있는 단어들만 안다.
문제가 있다.
"고양이가 쥐를 잡는다"와 "쥐가 고양이를 잡는다"가 같은 주머니가 된다. 의미가 완전히 다른데!
방법 2 (DisCoCat): 단어들의 관계를 구조적으로 표현한다.
이 구조가 양자 얽힘으로 표현된다.
"고양이가 쥐를 잡는다" ≠ "쥐가 고양이를 잡는다"
구조가 다르면 얽힘이 다르다. 다른 양자 상태가 된다.
문장의 진짜 의미를 담은 것이다.
3부 — 언어적 모호성을 양자로 해결한다
처음 이야기로 돌아가자. "배"라는 단어.
일반 컴퓨터의 문제:
"배를 먹었다" = [주어, 1247, 먹다]
문맥을 파악해서 "과일 배"라고 결론
→ 문맥을 여러 번 처리해야 한다. 느리고 복잡하다.
양자 컴퓨터의 방법:
중첩을 활용한다.
|배⟩ = 0.7 × |과일⟩ + 0.5 × |선박⟩ + 0.3 × |복부⟩ + 0.1 × |기타⟩
세 가지 의미가 동시에 중첩 상태로 존재한다!
이제 "먹었다"라는 단어와 얽힘으로 연결하면 어떻게 되는가.
→ "과일" 의미의 확률이 높아진다
→ "선박" 의미의 확률이 낮아진다
→ 측정하면 "과일 배"가 나올 확률이 90%
문맥이 자연스럽게 모호성을 해결한다.
물이 담긴 그릇 비유로 설명하자.
빨간 물과 파란 물이 섞인 물컵이 있다. (중첩 상태)
이 물컵에 특별한 필터를 넣는다. (얽힘)
필터가 파란 물을 흡수한다. 빨간 물만 남는다.
필터 후: 빨간 물만 남음 (모호성 해결)
"배" = 빨간 물 + 파란 물 + 보라 물 (과일+선박+복부) "먹었다" = 필터 결과 = 과일 배만 남음
4부 — 현실적인 방법 1: BERT와 협력
순수 양자로만 언어를 처리하기엔 아직 무리다.
현실적인 방법이 있다.
요리사 보조 비유로 설명하자.
메인 셰프(양자 AI)가 있다. 최고의 요리를 만들 수 있다. 그런데 재료 손질에 시간이 너무 많이 걸린다.
보조 요리사(BERT)가 먼저 재료를 손질한다.
"나는 어제 친구와 함께 공원 근처 카페에서 배를 먹었다"
(긴 문장, 복잡한 문맥)
↓
BERT(고전 AI)가 처리:
"이 문장에서 핵심 특징은 이렇다"
→ 50개 숫자로 압축
↓
양자 AI가 처리:
50개 숫자를 각도 인코딩으로 양자에 넣는다
→ 양자가 최종 판단을 내린다
BERT가 손질한 재료를 양자 AI가 최고의 요리로 완성한다.
5부 — 현실적인 방법 2: 데이터 재업로드로 큐비트 절약
이전에 배운 데이터 재업로드 기억하는가.
데이터를 한 번만 넣는 것이 아니라 중간중간 계속 다시 넣는 것.
텍스트에서 이것이 어떻게 쓰이는가.
좁은 방에 사람 많이 넣기 비유로 설명하자.
방이 하나 있다. 사람 5명만 들어갈 수 있다. 그런데 사람이 20명이다.
방법이 있다. 5명이 들어갔다가 나오고, 다음 5명이 들어가고, 반복한다. 방 하나로 20명을 처리할 수 있다.
큐비트가 10개뿐이다.
방법:
단어 1~10을 큐비트에 넣는다 → 처리한다
단어 11~20을 같은 큐비트에 다시 넣는다 → 처리한다
단어 21~30을 다시 넣는다 → 처리한다
...반복...
같은 큐비트를 재활용한다. 큐비트 10개로 단어 100개를 처리한다.
6부 — 전체 전략을 비교해보자
텍스트를 양자에 넣는 세 가지 방법을 비교하면 이렇다.
세 명의 통역사 비유로 설명하자.
한국어 문장을 양자 언어로 통역해야 한다.
언어의 구조를 분석한다.
문법 규칙에 따라 단어들의 관계를 파악한다.
관계를 얽힘으로 표현한다.
→ 가장 정확하다. 그러나 가장 복잡하다.
→ 이론적으로 최고. 실제 구현은 어렵다.
통역사 B (BERT + 양자):
BERT가 먼저 문장을 이해하고 핵심만 추출한다.
그것을 양자에 넣는다.
→ 현실적이다. 지금 많이 쓰인다.
→ BERT의 이해력 + 양자의 처리력 결합.
통역사 C (데이터 재업로드):
단어를 조금씩 나눠서 반복해서 양자에 넣는다.
→ 큐비트가 적어도 된다. 자원 절약.
→ 현재 양자 컴퓨터에 친화적.
7부 — 실제 활용 사례
감정 분석 (영화 리뷰):
일반 AI의 실수 가능성:
"지루하다" 키워드 발견 → 부정적 리뷰? 틀렸다!
"지루하지 않았다" = 긍정적 리뷰
양자 AI (DisCoCat) 방식:
"지루하다"와 "않다"의 관계를 얽힘으로 표현
→ 부정어가 의미를 뒤집는다는 것을 구조적으로 파악
→ 긍정적 리뷰로 정확하게 분류
의미적 유사성 비교:
문장 2: "배를 타고 가다" (배 = 선박)
문장 3: "배가 맛있다" (배 = 과일)
양자 중첩 방식:
각 문장에서 "배"의 의미가 다른 중첩 상태로 존재
→ 문장 1과 3은 다른 의미 → 유사성 낮음
→ 문맥에 따라 정확하게 구분
전체를 한 번에 보자
"나는 배를 먹었다"를 양자로 처리하는 전체 과정을 보면 이렇다.
↓
방법 선택
[이론적 최선: DisCoCat]
문장 구조 파악
나 →(주어)→ 먹었다 ←(목적어)← 배
↓
큐비트 A: "나" 정보
큐비트 B: "배" = 과일+선박+복부 (중첩)
큐비트 C: "먹었다" 정보
얽힘: B와 C 연결 → 배의 의미가 "과일"로 확정
→ 정확한 의미 파악
[현실적 방법: BERT + 양자]
BERT가 먼저 처리: "이 문장은 음식 섭취에 관한 것"
→ 핵심 특징 30개 숫자 추출
→ 각도 인코딩으로 양자에 넣기
→ 양자 분류기가 최종 판단
최종 정리
텍스트 양자 인코딩을 네 문장으로 압축하면 이렇다.
첫째, 텍스트의 핵심 문제는 크기가 아니라 의미다. "배"처럼 같은 단어가 여러 뜻을 가지는 모호성과 단어들 사이의 복잡한 관계가 문제다.
둘째, DisCoCat은 문장 구조를 양자 얽힘으로 직접 표현한다. 단어들의 관계가 얽힘이 되고, 모호한 단어는 중첩 상태로 들어간다.
셋째, 현실에서는 BERT 같은 고전 AI가 먼저 핵심을 뽑고, 그것을 양자에 넣는다. 두 AI의 장점을 합친 방법이다.
넷째, 데이터 재업로드로 같은 큐비트를 재활용한다. 큐비트 10개로 단어 100개를 처리할 수 있다.
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