En el experimento de Hayden-Preskill, un conocido experimento meramente hipotético o “mental” de la física cuántica, con personajes ficticios, Alice lanza al interior de un agujero negro un libro que contiene secretos.

Su colega Bob tiene un sistema cuántico, como por ejemplo un computador cuántico, que está entrelazado cuánticamente con el agujero negro.

El entrelazamiento cuántico es una característica única de la mecánica cuántica.

Con el entrelazamiento, las partículas a escala atómica están interconectadas de un modo que contraviene la lógica cotidiana.

Las acciones realizadas sobre una partícula afectan del mismo modo a sus compañeras de entrelazamiento cuántico.

Eso ocurre incluso si están separadas por una distancia formidable.

E incluso si algunas entran en un agujero negro y las demás se quedan fuera.

El experimento imaginario de Hayden-Preskill indica que si Bob tiene un sistema entrelazado cuánticamente con el agujero negro, debería ser capaz de recuperar la información arrojada a este por Alice.

Bob lo consigue observando algunas partículas de luz que han sido emitidas por el agujero negro en forma de radiación de Hawking.

Comparando esas partículas con su sistema entrelazado cuánticamente, puede averiguar cómo el agujero negro desordenó el libro de Alice.

Entonces puede restaurar el libro.

Según ese experimento mental, todo esto ocurriría pese a que los agujeros negros son una rampa de salida del universo visible.

Todo lo que se tragan desaparece para siempre del universo visible, excepto esas pocas partículas de luz entrelazadas cuánticamente.

Sin embargo, un nuevo teorema desarrollado por el equipo de Zoe Holmes, del Laboratorio nacional estadounidense de Los Álamos, indica que restaurar el libro de Alicia sería esencialmente imposible, después de todo.

Holmes y sus colegas han descubierto que un algoritmo de aprendizaje automático que intenta aprender cómo el agujero negro desordena la información se estanca en lo que se define como una “meseta estéril“.

El aprendizaje automático es una técnica de inteligencia artificial para permitir a un computador aprender cosas cuando se le expone a datos nuevos, sin necesidad de ser reprogramado.

Le permite incluso hacer predicciones con muchas probabilidades de acierto sobre situaciones complejas, siempre que los algoritmos empleados por el sistema dispongan de suficientes datos de ejemplo.

La imposibilidad de que el algoritmo de aprendizaje automático siga avanzando significa que Bob no puede averiguar lo que había en el libro de Alice.

El teorema desarrollado por Holmes y sus colegas pone límites a lo que los algoritmos cuánticos pueden aprender sobre sistemas físicos muy complejos.

Por suerte, la mayoría de los procesos físicos no son tan complejos como los agujeros negros, así que esto no condena a la inutilidad al aprendizaje automático cuántico de las máquinas, aunque sí le pone límites, que obligarán a los usuarios de tales sistemas de inteligencia artificial a elegir cuidadosamente los problemas que quieran que sean resueltos por los algoritmos cuánticos de aprendizaje automático.

Fuente: Physical Review Letters

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