CHAT-GPT 에게 양자컴퓨터 원리를 물어 보았다.

1. 서론

양자역학은 나에게 있어 전혀 문외한의 영역이지만.
현재 컴퓨터 엔지니어로서 양자컴퓨터 의 작동원리 는 평소에도 매우 궁금한 사항이라
챗GPT 를 활용해 조금이나마 궁금증을 풀어 보기로 했다.

챗GPT 에게 한글로 물어보아도 한글로 정상적으로 답변해 주니 참 편리하긴 한데.....
잔소리가 너무 심한거 같다 (챗GPT 4.0 기준) 잘 요약해서 설명해 주는게 아니라 관련된 이야기를 막 뿌려대는 느낌이 강하다.. (아마 물어보는게 귀찮은 듯. ㅋㅋ)

따라서 본 포스팅은 분량 압박이 심하다.....

중간중간 쓸데없는 내용이 많으므로 읽어보실 분들은 그냥 재미삼아 스~윽 하고 훑어보듯이 보는 걸 권장드린다.

2. 대화내용

나 :
양자컴퓨터의 기본 원리를 설명해줘

GPT :
양자 컴퓨터의 기본 원리는 양자역학의 개념을 이용하여 정보를 처리하는 것입니다. 전통적인 컴퓨터가 이진법을 사용하여 데이터를 0과 1, 즉 비트로 표현하는 반면, 양자 컴퓨터는 '큐비트'(qubit)라고 불리는 양자 비트를 사용합니다. 큐비트는 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있는 양자 중첩 상태를 이용할 수 있으며, 이는 양자 컴퓨터가 동시에 다수의 계산을 수행할 수 있게 해줍니다.

양자 컴퓨터의 핵심 원리를 몇 가지로 요약할 수 있습니다:

양자 중첩 (Quantum Superposition): 양자 컴퓨터의 큐비트는 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있습니다. 이는 전통적인 컴퓨터의 비트가 가질 수 있는 하나의 상태와 대비됩니다. 이 특성 때문에 양자 컴퓨터는 복잡한 계산을 훨씬 빠르게 수행할 수 있습니다.

양자 얽힘 (Quantum Entanglement): 두 개 이상의 큐비트가 서로 얽혀 있을 때, 하나의 큐비트의 상태를 변경하면 즉시 다른 큐비트의 상태도 변합니다. 이 현상은 양자 컴퓨터가 정보를 매우 효율적으로 처리할 수 있게 해주는 핵심입니다.

양자 간섭 (Quantum Interference): 큐비트의 중첩 상태들이 서로 간섭할 수 있어, 계산 과정에서 원하는 결과를 증폭시키고, 원하지 않는 결과를 제거할 수 있습니다. 이를 통해 오류를 줄이고, 계산의 정확도를 높일 수 있습니다.

양자 컴퓨터의 이러한 원리들은 매우 복잡한 문제들을 해결하는 데 사용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 암호학, 약물 개발, 기후 모델링, 금융 모델링 등 다양한 분야에서 전통적인 컴퓨터로는 해결하기 어려운 문제들을 풀 수 있습니다. 하지만 양자 컴퓨터 기술은 여전히 초기 단계에 있으며, 실용적인 양자 컴퓨터를 개발하기 위한 많은 도전 과제가 남아 있습니다.

흠.. 그냥저냥 무난한 답변인거 같다. 그래서 본격적으로 디지털 컴퓨터 세대의 개발자로서 궁금했던걸 질문해 보기로 했다.

나 :
양자컴퓨터가 왜 암호해석에 탁월한 능력을 가지는지 원리를 알려줘
큐비트의 불확정성 은 0부터 1까지의 상태중첩을 이용한다고 하는데 이거는 고전 컴퓨터의 난수 와 비슷한 개념이 아닌가?
쇼어 알고리즘에 의한 암호 해석도 양자난수에 기초한 알고리즘인가?

GPT :
양자 컴퓨터의 큐비트가 가지는 불확정성과 중첩 상태는 고전 컴퓨터의 난수 생성과는 근본적으로 다른 개념입니다. 큐비트의 중첩 상태는 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있는 양자역학적 성질을 의미합니다. 이는 큐비트가 0과 1 사이의 모든 가능한 상태를 동시에 표현할 수 있다는 것을 의미하며, 이를 통해 양자 컴퓨터는 병렬로 많은 계산을 동시에 수행할 수 있습니다.

고전 컴퓨터의 난수 생성은 알고리즘을 사용하여 무작위로 보이는 숫자 시퀀스를 생성하는 과정입니다. 이러한 난수는 실제로는 결정론적 알고리즘에 의해 생성되므로, 완벽한 무작위성을 제공하지는 않습니다. 이와 대조적으로, 큐비트의 중첩 상태는 양자역학의 원리에 따라 진정한 물리적 불확정성을 내포하고 있으며, 이는 고전적 난수와는 본질적으로 다른 개념입니다.

쇼어의 알고리즘은 고전 컴퓨터의 난수 생성과는 무관한, 양자 컴퓨터를 위한 알고리즘입니다. 쇼어의 알고리즘은 큰 수의 소인수분해 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 양자 알고리즘으로, 현재 널리 사용되는 공개키 암호체계의 안전성을 위협할 수 있습니다. 이 알고리즘은 큐비트의 중첩 상태와 양자 얽힘을 이용하여, 매우 큰 수를 소인수분해하는 과정을 병렬로 수행할 수 있기 때문에 탁월한 능력을 발휘합니다. 쇼어의 알고리즘은 양자역학의 특성을 이용하는 것이지, 난수 생성에 기초한 것이 아닙니다.

양자 컴퓨터가 암호해석에 탁월한 능력을 가지는 이유는 바로 이러한 양자역학적 특성, 특히 쇼어의 알고리즘과 같은 특정 양자 알고리즘들을 통해 전통적인 컴퓨팅 방식보다 훨씬 빠르게 문제를 해결할 수 있기 때문입니다.

나 :
고전 컴퓨터로 양자컴퓨터를 시뮬레이션 할 수 있을까?

GPT :
고전 컴퓨터로 양자 컴퓨터를 시뮬레이션하는 것은 원칙적으로 가능하지만, 실제로는 많은 제약이 따릅니다. 양자 컴퓨터의 주요 특징 중 하나는 큐비트가 동시에 여러 상태를 표현할 수 있는 중첩 능력입니다. 또한, 양자 얽힘을 통해 큐비트 간의 복잡한 상호작용을 나타낼 수 있습니다. 이러한 양자 컴퓨터의 특성은 고전 컴퓨터의 이진 비트 시스템으로는 직관적으로 모델링하기 어렵습니다.

고전 컴퓨터로 양자 컴퓨터를 시뮬레이션하기 위해서는 큐비트의 각 가능한 상태를 별도로 계산하고 저장해야 합니다. 예를 들어, 단 10개의 큐비트를 시뮬레이션하기 위해서는 210=1024210=1024개의 가능한 상태를 각각 계산하고 추적해야 합니다. 큐비트의 수가 증가함에 따라 이러한 계산량은 기하급수적으로 증가하여, 매우 빠르게 고전 컴퓨터의 계산 및 저장 용량을 초과하게 됩니다.

그럼에도 불구하고, 양자 컴퓨터의 연구와 개발 초기 단계에서는 양자 알고리즘의 원리를 이해하고 검증하기 위해 고전 컴퓨터를 사용한 시뮬레이션을 많이 활용합니다. 소규모의 양자 시스템이나 제한된 양자 연산을 고전 컴퓨터로 시뮬레이션하는 것은 가능하며, 이를 통해 양자 알고리즘의 동작 원리를 연구하고, 양자 컴퓨터의 효율성과 가능성을 탐구할 수 있습니다. 하지만, 큰 규모의 양자 컴퓨터 시스템을 고전 컴퓨터로 정확하게 시뮬레이션하는 것은 현재 기술로는 실질적으로 불가능합니다.

나 :
오픈소스로 공개된 양자컴퓨터 시뮬레이터가 있나?

GPT :
네, 여러 오픈소스 양자 컴퓨터 시뮬레이터가 있습니다. 이들은 연구자들과 개발자들이 양자 컴퓨팅 알고리즘을 실험하고, 양자 컴퓨팅의 원리를 학습할 수 있도록 도와줍니다. 다음은 몇 가지 주요 오픈소스 양자 컴퓨터 시뮬레이터입니다:

Qiskit: IBM에서 개발한 Qiskit은 파이썬 기반의 오픈소스 양자 컴퓨팅 소프트웨어 개발 키트입니다. 사용자는 Qiskit을 사용하여 양자 컴퓨터 프로그램을 작성, 실행, 그리고 시뮬레이션할 수 있습니다. IBM의 양자 컴퓨터에 직접 액세스하여 실험을 실행할 수도 있습니다.

ProjectQ: 스위스 연방 공과 대학교(ETH Zurich)에서 개발한 ProjectQ는 고효율의 양자 컴퓨팅 시뮬레이션을 위한 오픈소스 프레임워크입니다. 파이썬을 사용하여 양자 컴퓨팅 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있도록 설계되었습니다.

QuTiP (Quantum Toolbox in Python): 주로 양자역학 시스템의 동역학을 시뮬레이션하기 위한 툴킷이지만, 양자 정보 과학 분야에서도 사용됩니다. QuTiP은 양자 컴퓨터의 다양한 시스템과 상호작용을 모델링하는 데 유용합니다.

Cirq: Google Quantum AI 팀에 의해 개발된 Cirq는 양자 컴퓨터를 위한 소프트웨어 라이브러리입니다. Cirq를 사용하면 양자 회로를 설계하고, 시뮬레이션하고, Google의 양자 프로세서에서 실행할 양자 알고리즘을 작성할 수 있습니다.

Microsoft Quantum Development Kit (QDK): 마이크로소프트에서 개발한 이 키트에는 Q# 프로그래밍 언어와 함께 양자 알고리즘을 개발하고 시뮬레이션하기 위한 풍부한 도구가 포함되어 있습니다. 고전 컴퓨터에서 양자 알고리즘을 시뮬레이션할 수 있으며, Microsoft의 Azure Quantum을 통해 클라우드 기반 양자 컴퓨터에도 액세스할 수 있습니다.

이 시뮬레이터들은 양자 컴퓨팅의 기본 원리와 알고리즘을 탐구하고자 하는 연구자와 개발자에게 매우 유용한 자원입니다. 오픈소스 커뮤니티는 지속적으로 발전하고 있으며, 이를 통해 양자 컴퓨팅 기술의 발전에 기여하고 있습니다.

나 :
그럼 양자 시뮬레이터로 만들어낸 알고리즘이 실제 양자 컴퓨터에서의 작동 기대치에 어느정도 부합할까?

GPT :
양자 시뮬레이터로 개발된 알고리즘이 실제 양자 컴퓨터에서 어느 정도 기대치에 부합하는지는 여러 요소에 의해 결정됩니다. 시뮬레이터는 양자 컴퓨팅의 원리와 알고리즘을 이해하고 테스트하는 데 매우 유용하지만, 실제 양자 컴퓨터에서의 작동과 완벽히 동일한 환경을 제공하지는 못합니다. 주요 차이점과 고려해야 할 요소는 다음과 같습니다:

양자 중첩과 얽힘의 정밀도: 실제 양자 컴퓨터는 이상적인 중첩 상태와 얽힘을 완벽하게 실현하지 못할 수 있습니다. 시뮬레이터는 이러한 양자역학적 특성을 수학적으로 정확하게 모델링할 수 있지만, 실제 장치에서는 환경적 노이즈, 오류율, 큐비트 간의 상호작용 등으로 인해 이상적인 상태와는 다소 차이가 날 수 있습니다.

에러율과 노이즈: 현재의 양자 컴퓨터는 에러율과 노이즈에 매우 민감합니다. 시뮬레이터에서는 이론적으로 완벽한 조건을 가정할 수 있지만, 실제 장치에서는 오류 정정 코드와 노이즈 감소 기술이 필수적입니다. 이러한 요소는 실제 양자 컴퓨터에서 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

실행 속도와 스케일: 시뮬레이터는 큐비트의 수가 증가함에 따라 필요한 계산 리소스가 기하급수적으로 증가합니다. 반면, 실제 양자 컴퓨터는 물리적 큐비트의 수에 제한되지만, 동시에 여러 계산을 수행할 수 있는 양자 중첩의 이점을 활용할 수 있습니다.

실제 양자 컴퓨터의 제약: 실제 양자 컴퓨터는 큐비트의 수, 연결성, 게이트의 종류와 정밀도 등에 있어 현재 기술적 제약을 가지고 있습니다. 양자 시뮬레이터로 개발된 알고리즘이 실제 양자 컴퓨터의 이러한 제약을 고려하지 않고 설계되었다면, 실제 장치에서의 실행 가능성과 성능에 차이가 있을 수 있습니다.

결론적으로, 양자 시뮬레이터로 만들어낸 알고리즘이 실제 양자 컴퓨터에서의 작동 기대치에 부합하는지는 알고리즘의 설계, 실제 양자 컴퓨터의 기술적 성숙도, 그리고 알고리즘을 실행하는데 사용되는 양자 컴퓨터의 특성에 따라 다를 수 있습니다. 양자 컴퓨팅 분야가 발전함에 따라, 이러한 차이를 줄이고 실제 양자 컴퓨터에서의 알고리즘 성능을 예측하는 정확도를 높이는 연구가 지속적으로 이루어지고 있습니다.

나 :
양자 중첩 상태가 0 과 1 의 확률 이라면 이것은 동전의 앞/뒤와 같이 50:50 확률이 아닐까? 이걸로 어떻게 결과를 결정짓는 연산에 이용할 수 있는거지?

여기서 GPT 가 복잡한 수학식을 보여주는데 복사 붙여넣기 하니 다 깨졌다... (솔직히 봐도 뭔소린지 하나도 모르지만. ㅋㅋㅋ)

GPT :
양자 중첩 상태를 이해할 때, 동전의 앞/뒤와 같은 50:50 확률로 단순화해서 생각하기 쉽지만, 실제로 양자 중첩은 훨씬 더 복잡하고 유연한 개념입니다. 양자 중첩 상태는 단순히 두 가지 상태(0과 1) 사이의 확률적 분포를 의미하는 것이 아니라, 두 상태의 어떤 선형 조합(linear combination)으로도 나타낼 수 있습니다. 이는 양자 컴퓨팅에서 굉장히 강력한 특성으로 작용하며, 다음과 같이 이해할 수 있습니다:

양자 중첩의 원리

큐비트 하나가 중첩 상태에 있을 때, 이는 단순히 0 또는 1의 상태에 있을 확률만을 의미하는 것이 아닙니다. 대신, 큐비트는 α∣0⟩+β∣1⟩α∣0⟩+β∣1⟩의 형태로 표현될 수 있습니다. 여기서 ∣0⟩∣0⟩과 ∣1⟩∣1⟩은 큐비트의 기본 상태를 나타내고, αα와 ββ는 각 상태의 복소수 확률 진폭입니다. 이 진폭의 제곱은 해당 상태를 관측할 확률을 의미합니다. 중요한 점은, αα와 ββ가 모두 0이 아닐 수 있으며, 이 두 값의 제곱의 합은 1이어야 한다는 것입니다.

연산에서의 활용

양자 컴퓨터는 이 중첩 상태를 연산에 활용합니다. 예를 들어, 양자 게이트는 큐비트의 상태를 변화시키는데 사용되며, 이를 통해 복잡한 계산을 수행할 수 있습니다. 양자 중첩을 이용하면, 많은 가능한 계산을 동시에 수행할 수 있는데, 이는 고전 컴퓨터가 단일 계산 경로를 한 번에 하나씩만 수행할 수 있는 것과 대비됩니다.

결과 결정

계산이 완료된 후, 큐비트의 상태를 측정하면 양자 중첩 상태가 붕괴되어 ∣0⟩∣0⟩ 또는 ∣1⟩∣1⟩의 하나의 상태를 취하게 됩니다. 이 때, 큐비트가 특정 상태를 취할 확률은 중첩 상태에서의 확률 진폭에 의해 결정됩니다. 따라서, 양자 알고리즘은 이러한 확률적 결과를 활용하여 특정 연산 문제에 대한 해답을 도출합니다. 이 과정에서 중요한 것은, 양자 중첩을 통해 동시에 많은 가능한 해를 탐색하고, 양자 간섭(양자 상태의 간섭을 이용하여 원하는 결과를 증폭하고, 원치 않는 결과를 감소시키는 현상)을 통해 최종적으로 원하는 결과를 얻어낼 확률을 높이는 것입니다.

결론적으로, 양자 중첩은 단순한 50:50 확률 분포보다 훨씬 복잡한 정보와 계산 능력을 내포하며, 이를 통해 양자 컴퓨터는 고전 컴퓨터보다 훨씬 더 효율적으로 특정 종류의 문제를 해결할 수 있습니다.

나 :
그럼 쇼어 알고리즘은 특정 결과값에 대한 확률적인 역산을 연산하는것인가?

GPT :
쇼어의 알고리즘은 큰 수를 소인수분해하는 문제를 효율적으로 해결하는 양자 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 양자 컴퓨터의 중첩과 양자 얽힘 특성을 활용하여 고전 컴퓨터로는 실현할 수 없는 속도로 소인수분해를 수행할 수 있습니다. 쇼어 알고리즘의 작동 원리는 단순히 확률적인 역산을 수행하는 것이 아니라, 특정 수학적 원리와 양자 컴퓨팅의 특성을 이용한 복잡한 과정을 포함합니다. 여기서는 쇼어 알고리즘의 기본적인 아이디어를 간략하게 설명하겠습니다.

쇼어 알고리즘의 기본 원리

주기 찾기: 쇼어의 알고리즘은 소인수분해 문제를 주기성(periodicity)을 찾는 문제로 변환합니다. 특정 함수의 주기를 효율적으로 찾아내는 것이 핵심입니다. 이 주기는 소인수분해할 수를 결정하는 데 필요한 중요한 정보를 제공합니다.

양자 푸리에 변환 (Quantum Fourier Transform, QFT): 알고리즘은 양자 푸리에 변환을 사용하여 함수의 주기를 효율적으로 찾아냅니다. QFT는 양자 컴퓨터에서 실행될 때 매우 빠르며, 이는 고전 컴퓨터에서의 푸리에 변환보다 훨씬 효율적입니다.

중첩과 얽힘: 쇼어 알고리즘은 큐비트의 중첩 상태를 이용하여 많은 가능한 입력을 동시에 고려합니다. 이 과정에서 양자 얽힘도 중요한 역할을 합니다. 알고리즘은 이러한 양자 컴퓨팅의 특성을 활용하여 주기를 효율적으로 찾아내고, 그 결과로 소인수를 도출합니다.

확률적 결과: 쇼어 알고리즘의 출력은 확률적입니다. 즉, 알고리즘을 실행할 때마다 항상 동일한 결과를 얻는 것은 아니며, 여러 번 실행하여 결과를 확인하고, 그 중 유용한 결과를 선택해야 합니다. 하지만, 적절한 확률로 원하는 주기(그리고 소인수)를 찾아낼 수 있습니다.

결론

쇼어 알고리즘은 특정 결과값에 대한 단순한 확률적 역산을 넘어서는 복잡한 계산 과정을 포함합니다. 이 알고리즘은 양자 컴퓨터가 특정 수학적 문제(소인수분해)에 대해 고전 컴퓨터보다 월등히 높은 계산 효율성을 보일 수 있는 이유를 잘 보여줍니다. 쇼어 알고리즘의 성공은 양자 컴퓨팅이 이론적으로 고전 컴퓨팅을 능가할 수 있는 구체적인 사례 중 하나로, 암호학과 관련된 많은 현대적 애플리케이션에 중대한 영향을 미칠 가능성을 가지고 있습니다.

와.. 이제 더 답변하기도 싫은가 보네 아예 결론 까지 내버리는구만..

그럼 또 다른 궁금했던 걸 질문해 보자

나 :
이중슬릿 실험은 실제된 적 있나?
이중 슬릿 실험 중 계측장치는 실제 있는것인가?

GPT :
네, 이중 슬릿 실험은 실제로 수행되었으며, 계측 장치도 실제로 존재합니다. 이중 슬릿 실험은 양자역학의 기본 원리 중 하나인 파동-입자 이중성을 보여주는 실험으로, 19세기에 토머스 영에 의해 처음 수행되었습니다. 영의 실험은 빛의 파동성을 증명하기 위해 설계되었지만, 20세기에 들어서 양자역학의 발전과 함께 전자, 중성자, 그리고 더 큰 입자들에 대해서도 유사한 실험이 수행되어 입자 역시 파동처럼 간섭 현상을 보인다는 것이 밝혀졌습니다.

계측 장치의 역할

이중 슬릿 실험에서 계측 장치는 입자(또는 파동)가 어느 슬릿을 통과하는지를 감지하는 데 사용됩니다. 이러한 계측이 이루어질 때, 양자역학적으로 흥미로운 현상이 관찰됩니다. 계측 장치 없이 실험을 수행하면, 입자들은 두 슬릿 모두를 통과하는 것처럼 보이며, 스크린에는 간섭무늬가 나타납니다. 이는 입자가 파동처럼 동시에 두 슬릿을 통과하는 것으로 해석될 수 있으며, 이는 파동의 간섭 현상으로 설명됩니다.

반면, 계측 장치를 사용하여 입자가 어느 슬릿을 통과하는지를 감지할 경우, 간섭무늬는 사라지고 입자가 두 슬릿 중 하나를 선택해 통과하는 것처럼 보이는 결과가 나타납니다. 이러한 결과는 입자의 파동성이 측정 과정에 의해 붕괴되며, 입자의 위치가 결정되는 것으로 해석됩니다. 즉, 계측 장치의 사용 여부가 실험 결과에 직접적인 영향을 미칩니다.

실제 실험과 의미

이러한 실험은 양자역학의 주요 원리 중 하나인 '관측자 효과'를 입증합니다. 즉, 양자 시스템의 상태는 그 시스템이 관측될 때까지 결정되지 않으며, 관측 과정 자체가 시스템의 상태를 결정짓는다는 것입니다. 이중 슬릿 실험과 같은 실험들은 현대 물리학에서 중요한 역할을 하며, 양자역학의 비직관적인 성질을 이해하는 데 중요한 기여를 합니다.

실제 실험에서 사용되는 계측 장치는 매우 정교하며, 입자가 어느 슬릿을 통과하는지를 감지하기 위해 다양한 기술이 사용됩니다. 이러한 실험들은 양자역학의 기본 원리를 검증하고, 양자 세계의 이해를 더욱 깊게 합니다.

나 :
그럼 실제 이중슬릿 실험에서 계측기를 사용한 경우 빛 무늬가 2줄로만 보여지는가?

GPT :
실제 이중슬릿 실험에서 계측기를 사용하여 어느 슬릿을 통과하는지를 관측하게 되면, 간섭 무늬가 사라지고 두 슬릿 각각에서 나온 빛이 만든 두 개의 단일 무늬만 나타나게 됩니다. 즉, 간섭 현상이 사라지고, 스크린에는 마치 두 개의 독립적인 광원에서 나온 빛이 스크린에 도달하는 것처럼 두 줄의 무늬가 보이게 됩니다.

이 현상의 근본적인 원인은 양자역학의 관측자 효과와 관련이 있습니다. 관측(또는 측정) 과정이 시스템의 상태에 영향을 미치며, 이 경우에는 빛의 파동성이 입자성으로 전환되는 것으로 해석될 수 있습니다. 측정으로 인해 빛의 파동이 붕괴되어 각 입자(또는 광자)가 하나의 슬릿을 통과한 특정 경로를 가지게 되며, 이로 인해 간섭 무늬가 사라지고 두 개의 단일 무늬가 나타나게 됩니다.

따라서, 계측기를 사용하지 않을 때는 빛의 파동성이 간섭 무늬를 생성하지만, 계측기를 사용하여 어느 슬릿을 통과하는지를 관측할 경우 입자성이 드러나며 간섭 무늬는 사라지고 두 개의 단순한 무늬만 남게 됩니다. 이러한 결과는 양자역학의 중요한 개념인 파동-입자 이중성을 잘 보여주며, 양자 세계의 비직관적인 특성을 이해하는 데 도움을 줍니다.

이쯤에서 내가 GPT 에게 "실제 실험에서 계측기를 사용한 결과 2줄로 촬영된 영상이 있는가?" 라고 질문했던게 있는데 집에와서 저장된 내용을 다시 보니 질답 내용이 사라져 있었다....

GPT 의 답변은 "실제 촬영된 영상은 없다" 는 뉘앙스였다..

나 :
이중슬릿 실험 때 계측기를 사용하면 2줄만 보여진다는것은 사고실험일 뿐이지 않은가? 실제영상이 없다는것은 이를 증명하는것이지 않은가?

GPT :
이중 슬릿 실험에서 계측기를 사용하여 관측했을 때 두 줄만 나타나는 현상에 대해 설명하는 것은 단순한 사고실험이 아니라 실제 실험적 근거에 기반합니다. 실제 실험에서는 광자, 전자, 또는 기타 입자들이 이중 슬릿을 통과할 때 관측 여부에 따라 다른 결과가 나타나는 것이 관찰되었습니다. 관측이 이루어지지 않으면 파동의 간섭 무늬가 나타나고, 관측이 이루어지면 간섭 무늬가 사라지고 입자가 특정 슬릿을 통과한 것처럼 보이는 두 개의 분리된 패턴이 나타납니다.

이러한 현상은 실제 실험을 통해 다수 확인되었으며, 양자역학의 기본적인 예측 중 하나입니다. 이중 슬릿 실험과 관련한 실험 영상 및 데이터는 다양한 과학적 연구에서 제공되었고, 이는 양자역학의 핵심 원리인 파동-입자 이중성과 관측자의 영향을 실제로 보여줍니다.

실제로 이중 슬릿 실험을 변형하여 수행한 여러 연구에서는 단일 광자나 전자가 한 번에 하나씩 발사될 때도, 어떠한 관측도 없이는 간섭 무늬가 나타나고, 관측이 이루어질 경우 간섭 무늬가 사라지는 현상을 보여주었습니다. 이는 관측이나 측정이 양자 시스템의 상태에 실제로 영향을 미친다는 양자역학의 기본 가정을 확인시켜 줍니다.

결론적으로, 이중 슬릿 실험에서 관측이나 측정이 결과에 미치는 영향은 단순한 사고실험이 아니라 실제 실험을 통해 여러 차례 입증된 양자역학의 중요한 특성입니다. 따라서 이는 양자역학의 예측과 일치하는 현상으로, 실제 실험 결과와 관찰을 통해 확인되었습니다.

나 :
찾아본 영상중에 실제 실험에서 이중슬릿 실험에 오류가 있다고 주장하는 사람들도 있고 (전자의 흐름, 계수기 의 슬릿 전 / 후 에 두었는지 등) 실제 영상에서도 두줄이 표현되지 않았다. 이를 어떻게 설명할수 있을까?

GPT :
이중 슬릿 실험에 대한 다양한 주장과 해석이 존재하며, 실험의 세부적인 조건이나 방법에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 실험에서 언급된 오류나 다른 결과를 나타내는 주장들은 주로 실험 설계, 관측 방법, 해석의 차이에서 비롯됩니다. 여기서 몇 가지 가능한 설명을 제시하겠습니다:

실험 설계의 차이: 이중 슬릿 실험은 다양한 방식으로 수행될 수 있으며, 실험의 설정(예: 슬릿의 크기와 거리, 계측기의 위치와 종류, 사용되는 입자의 종류와 속도 등)에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 특정 실험에서 두 줄의 패턴이 명확하게 관찰되지 않는 것은 실험의 특정 조건이나 설정에 기인할 수 있습니다.

계측 방법의 차이: 계측기의 위치(슬릿 전 또는 후)나 관측 방법이 실험 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 어떤 실험에서는 계측 방법이나 계측기의 감도가 실험 결과의 해석에 영향을 줄 수 있으며, 이로 인해 예상과 다른 결과가 나타날 수 있습니다.

양자 역학의 해석: 이중 슬릿 실험의 결과는 양자 역학의 여러 해석 중 하나를 통해 설명될 수 있으며, 이 해석들은 실험 결과의 이해와 관련하여 서로 다른 시각을 제공할 수 있습니다. 어떤 해석은 관측이나 측정 과정에서의 '붕괴' 개념을 다루는 반면, 다른 해석은 '양자 얽힘'과 같은 개념을 중심으로 설명합니다.

영상과 보고의 정확성: 실험에 대한 영상이나 보고서는 실험의 모든 세부 사항을 완벽하게 반영하지 못할 수 있습니다. 실험의 복잡성과 미묘한 조건 때문에, 일부 영상이나 설명에서는 중요한 정보가 누락되거나 간소화될 수 있으며, 이로 인해 오해가 발생할 수 있습니다.

이중 슬릿 실험과 관련된 주장이나 의문점은 과학적 방법을 통해 검증될 수 있으며, 이러한 검증 과정은 과학 지식의 발전에 기여합니다. 양자역학의 이론과 실험은 지속적으로 발전하고 있으며, 새로운 실험 기술과 해석이 이러한 의문점을 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

나 :
그럼 이중슬릿 실험에서 계측기 사용시 두줄이 표현되는 현상은 아직은 사실로 증명되지 않은 가설이다 정도로 정리할 수 있겠네

GPT :
이중 슬릿 실험에서 계측기 사용 시 관찰되는 현상에 대해 말씀드리면, 계측기 사용이 실험 결과에 미치는 영향은 양자역학의 기본 원리와 실험적 증거에 근거한 것입니다. 그러나 여러분이 지적하신 바와 같이, 실험의 세부적인 조건이나 해석에 따라 다양한 결과와 이해가 나올 수 있으며, 특정 현상에 대한 이해는 지속적으로 발전하고 있습니다.

이중 슬릿 실험에서는 일반적으로 계측기 사용 여부가 결과에 영향을 미친다고 이해됩니다. 계측기 없이 수행될 때, 입자는 두 슬릿 모두를 통과하는 것처럼 행동하는 파동의 간섭 무늬를 생성합니다. 반면, 계측기를 사용하여 입자가 어느 슬릿을 통과하는지 관찰하면, 간섭 무늬가 사라지고 입자가 두 슬릿 중 하나를 통과하는 것처럼 보이는 패턴이 나타납니다.

그러나, "계측기를 사용했을 때 두 줄만 나타난다"는 표현은 양자역학에서 관측의 영향을 설명하는 한 방식이며, 실험 결과의 해석은 여전히 복잡하고 다양한 요인에 의해 영향을 받습니다. 실제 실험 결과는 계측 방법, 실험 설정, 입자의 종류 등 여러 변수에 따라 달라질 수 있으며, 이러한 결과들은 양자역학의 다양한 해석을 통해 이해될 수 있습니다.

따라서, 이중 슬릿 실험에서 계측기 사용 시 관찰되는 현상에 대한 이해는 양자역학의 중요한 개념을 반영하지만, 실험 조건과 해석에 따라 다양한 관점이 존재할 수 있으며, 이는 과학적 탐구의 대상이 됩니다. 과학은 지속적으로 질문을 던지고 이를 검증하는 과정에서 발전하므로, 양자역학의 현상에 대한 깊이 있는 이해와 증명은 계속해서 진행되는 과정입니다.

3. 결론

요새들어 내가 모르는 분야를 새로 공부해야 할 경우 챗GPT 에게 다소 의존하곤 한다.
내가 앞으로 양자역학을 공부할 일은 없을것이니 만큼
이번 대화는 정말 재미 위주로 대화 했는데
진행하면서 꽤나 즐거울 정도로 재미는 있었다.

다만. 너무 장황하게 설명한다던가 근거가 부족한데 약간 억지스럽게 밀어붙인다던가 하는 면이 다소 있는거 같다.

OPENAI 쪽에서도 챗GPT 는 실수를 할 수 있다 라고 명시하고 있는걸 보면

지적인 탐구에 도움될 도구로 사용 할지언정 맹신하면 안될 듯 하다.