গুগল, এর রূপান্তর এবং প্রথম কোয়ান্টাম কম্পিউটার চালু করে

গুগল ট্রান্সলেট: এখানেই আমরা শুরু করি 

Google Translate, কিছু সময়ের জন্য, এখন আর একটি আলোচিত বিষয় নয়। এটি অনেকগুলি উপাদানের মধ্যে একটি হয়ে উঠেছে, এমনকি সবচেয়ে প্রলোভনসঙ্কুলও নয়, মাউন্টেন ভিউ কোম্পানির অফারের মধ্যে. এর পুনর্নবীকরণের কয়েক বছর পরে আমরা বলতে পারি যে তখন দেওয়া প্রতিশ্রুতিগুলি, অন্তত আংশিকভাবে, উপেক্ষা করা হয়েছে, আশাবাদী ঘোষণাগুলি, অন্ততপক্ষে বলতে গেলে, বিপণনের সন্তানও, বাস্তবতা দ্বারা সম্পূর্ণরূপে সমর্থন করা হয়নি। 

অনুবাদকরা অদৃশ্য হয়ে যাননি, যদিও তারা এতটা ভালো করছেন না। যন্ত্রানুবাদ সেই কাঙ্ক্ষিত উচ্চ মানের মান পূরণ করেনি. কিছু ভাষার জন্য (প্রধান ইংরেজি) ফলাফল অসাধারণ। তাই আমরা কি গুগল ট্রান্সলেটকে এক ধরণের ছোট মেশিন অনুবাদের বুদবুদ বিবেচনা করা উচিত? 

একদমই না. অনুবাদের গল্প, তার ছোট উপায়ে, আজকের এআই ঘটনাটি কী তার একটি প্রধান উদাহরণ উপস্থাপন করে: উদ্ভাবন, গভীর রূপান্তর, দৃষ্টান্তের উত্থান। কিন্তু প্রযুক্তিগত সম্ভাবনা এবং দূরদর্শী ধারনাগুলির মধ্যে একটি সৌভাগ্যের মিলন, আগের দিন পর্যন্ত দুর্ব্যবহার করা ইউটোপিয়াস। একটি ঘটনা যে একই সময়ে একটি অন্ধকার দিকও রয়েছে, মুদ্রার অন্য দিকটি অনেক কম জ্বলে। 

মুদ্রার অপর পাশ 

ব্যাপক প্রচার, হিংস্র প্রতিযোগিতা, সেরা মস্তিষ্ক দখলের নির্মম যুদ্ধ, দক্ষতার জন্য প্যারোক্সিসমাল অনুসন্ধান, মুনাফার জন্য লাগামহীন এবং শর্তহীন তাড়া। নিজের ব্যতীত অন্য যা আছে তার প্রতিও উদাসীনতা এবং অনাগ্রহ রয়েছে একটি একক চিন্তা আরোপের জন্য একটি বিপজ্জনক প্রবণতা. সর্বোপরি, এই পৃথিবীতে কোনও অর্ধেক ব্যবস্থা নেই, কেবল বিজয়ী এবং পরাজিতরা মাঠে থাকে। পরাজিতদের জন্য, তাহলে, কোন ক্ষমার পূর্বাভাস দেওয়া হয় না: "বিজয়ীরা সব নিয়ে যায়!" 

এই নিবন্ধটির সাথে আমরা Google অনুবাদে প্রতিফলনের একটি সিরিজ প্রস্তাব করি। এগুলি "নিউ ইয়র্ক টাইম ম্যাগাজিন" এর সাংবাদিক কর্মীদের দ্বারা পরিচালিত একটি দীর্ঘ পরিষেবা থেকে নেওয়া হয়েছে। সেবার বিষয় হলো Google এর গভীর রূপান্তর যা এটিকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার তীব্র তরঙ্গে চড়ার দিকে পরিচালিত করে এবং মাত্র কয়েক মাসের মধ্যে বিস্ময়কর ফলাফল অর্জন করে।

সমালোচনা করা হয়েছে এর লেখকের উভয়ের বিরুদ্ধেই, যাকে অভিযুক্ত করা হয়েছে "... আশাবাদী বিজ্ঞান কল্পকাহিনী", সেইসাথে নিউ ইয়র্ক সংবাদপত্রের সাংবাদিকতা শৈলীর, যাকে "ভালোবাসা" হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে এবং "... একটি কৃত্রিম সাসপেন্স এক্স নিহিলো" তৈরি করার জন্য অভিযুক্ত করা হয়েছে। . সমালোচনা যেগুলি অন্তত আংশিকভাবে প্রতিষ্ঠিত হয়, হয় কখনও কখনও অতিরিক্ত জোর দেওয়ার কারণে, আপনি একটি আখ্যানের জন্য চান যা কখনও কখনও কিছুটা বিজয়ী হয় এবং সাধারণত সমালোচনাহীন। 

অনুসন্ধানী সাংবাদিকতার চমৎকার উদাহরণ 

তাহলে কেন ইতালীয় পাঠকের কাছে অনুবাদে এটি পুনরায় প্রস্তাব করবেন? কারণ এটি একটি মূল্যবান প্রতিবেদন যা বর্ণনা করে, একটি বিশদ এবং সকলের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য উপায়ে, যে পথটি সৃষ্টির দিকে পরিচালিত করেছিল, প্রায় নিহিলো, একটি অত্যাধুনিক অবকাঠামো। কেন মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে, ভিতর থেকে, প্রক্রিয়াগুলির, মন এবং ধারণাগুলির সংস্থান, এমনকি দূরবর্তী দৃষ্টিভঙ্গির মিলন, সফল এবং ব্যর্থ পরীক্ষাগুলি। এটি অসম, এমনকি দূরবর্তী স্থানের লোকেদের মধ্যে অসম্ভাব্য আলকেমি যা চূড়ান্ত সাফল্যের দিকে পরিচালিত করে। 

কারণ, তবুও, এটি সেই অভিনেতাদের একটি মুখ এবং একটি মানবিক অর্থ, এমনকি ত্রুটিগুলি পুনরুদ্ধার করে। প্রযুক্তিবিদরা প্রায়শই দূরবর্তী, বন্ধ পরীক্ষাগারে সীমাবদ্ধ এবং একটি পৌরাণিক আভা দ্বারা বেষ্টিত, অভ্যন্তরীণ ব্যক্তিদের দ্বারা প্রতিমা এবং বেশিরভাগের কাছে অজানা। 

এবং এই সব তিনি একটি চমৎকার উপায়ে. পরিশেষে, এমনকি "ভালোবাসা" সাংবাদিকতার দোষারোপ করা উপাদানগুলির জন্যও, অন্যদের জন্য সম্ভবত শুধুমাত্র "উদ্দীপক" পাঠটি অবশ্যই আনন্দদায়ক হবে এবং পাঠককে উত্তেজিত করতে ব্যর্থ হবে না, আমি নিশ্চিত। 

পড়া উপভোগ করুন এবং এটি করতে সময় নিন! 

। । । 

অধ্যায় 1. গুগল: এই লক্ষণ ভিন্সে 

এআই ফার্স্ট: মেশিন লার্নিং 

এটি ছিল 2016, যে বছর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বয়স এসেছিল। যখন গুগলের সিইও সুন্দর পিচাই কোম্পানিটিকে "মোবাইল ফার্স্ট" থেকে "এআই-ফার্স্ট"-এ রূপান্তরের ঘোষণা দেন। বাস্তবে এর অর্থ কী তা সম্পর্কে খুব কম লোকই পুরোপুরি সচেতন ছিল। আজ, কয়েক বছর পরে, আমরা বলতে পারি যে এআই-ফার্স্ট সিলিকন ভ্যালি এবং তার বাইরের কোম্পানিগুলির জন্য একটি আসল মন্ত্র হয়ে উঠেছে। এটির একটি অবিসংবাদিত নায়ক ছিল: মেশিন লার্নিং। 

Google-এ, টেরেন্স জে. সেজনোস্কি (মেশিন লার্নিং এর উত্থান; 2018), মেশিন লার্নিং সর্বব্যাপী: "গভীর শিক্ষা এখন Google দ্বারা রাস্তার দৃশ্য থেকে ইনবক্স স্মার্ট উত্তর এবং ভয়েস অনুসন্ধান পর্যন্ত 100 টিরও বেশি পরিষেবাতে ব্যবহৃত হয়"৷ মেশিন লার্নিং এর বিভিন্ন আকারে (গভীর শিক্ষা এটির একটি শাখা), অ্যালগরিদমগুলিকে কম-বেশি স্বাধীনভাবে শিখতে দেয়: এটি অত্যন্ত কম খরচে (বা এমনকি কোনটিই না) কাঁচামালের প্রাচুর্যের জন্য তাদের দক্ষ করে তোলে: i Big Data . সেজনোস্কি নোট হিসাবে: 

“ডেটা হল নতুন তেল। শেখার অ্যালগরিদমগুলি হল শোধনাগার যা কাঁচা ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করে; তথ্য জ্ঞান তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে; জ্ঞান বোঝার দিকে পরিচালিত করে; এবং উপলব্ধি জ্ঞানের দিকে পরিচালিত করে।" 

নিউরাল নেটওয়ার্ক 

মেশিন লার্নিং এর ভিত্তিতে তথাকথিত নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে, যার আর্কিটেকচার আমাদের মস্তিষ্কের দ্বারা অনুপ্রাণিত। পরেরটির একটি নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদন করার জন্য প্রোগ্রাম করার দরকার নেই। একটি প্রারম্ভিক অবস্থা (ইনপুট) এবং একটি চূড়ান্ত (আউটপুট) দেওয়া, ট্রায়াল এবং ত্রুটিগুলির একটি অবিরাম প্রক্রিয়ার মাধ্যমে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি স্বায়ত্তশাসিতভাবে একটি সমাধান খুঁজে পেতে শেখে। 

যে শিশু তার চারপাশের জগত আবিষ্কার করতে যায় তার মতোই তারা "শিখে"। মোট প্যারাডাইম শিফট! যেমন অ্যালেক্স দাড়ি উপলব্ধিমূলকভাবে মন্তব্য করেছেন (ন্যাচারাল বর্ন লার্নার্স, 2018), আমরা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে একটি প্রক্রিয়া হিসাবে কল্পনা করতে পারি যা "বিবর্তন"কে প্রতিফলিত করে। বিপরীতে, প্রোগ্রামিং "সৃষ্টি স্মরণ করে।" 

মেশিন লার্নিং কিছু সেক্টরে আকস্মিক অগ্রগতির অনুমতি দিয়েছে যা কিছু সময়ের জন্য বন্ধ ছিল, যেমন ভয়েস রিকগনিশন, ইমেজ রিকগনিশন, স্পিচ টু টেক্সট ইত্যাদি। আজ অনেক অ্যাপ্লিকেশন এটি ব্যবহার করে, সবচেয়ে অসম, শুধু যেমন মনে করুন। স্ব-চালিত গাড়িতে। 

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা থেকে কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা 

পিচাইয়ের জন্য, যেদিন তিনি AI পরীক্ষাগারের সীমানা থেকে বেরিয়ে আসতে দেখেছিলেন তা একটি অমলিন স্মৃতি। 

"এটি ছিল 2012, [আমি] একটি ছোট টিমের সাথে একটি রুমের ভিতরে ছিলাম, এবং আমাদের মধ্যে মাত্র কয়েকজন ছিলাম," তিনি স্মরণ করেন। সেই কয়েকজন জেফ ডিনের মধ্যে, মাউন্টেন ভিউ কোম্পানির একজন কিংবদন্তি। তিনি একটি নতুন প্রকল্পে কাজ করছিলেন এবং পিচাই চেয়েছিলেন, তৎকালীন সিনিয়র ভাইস প্রেসিডেন্ট, এটি দেখতে। তার আরও মনে আছে যে সেখানে কেউ ঠাট্টা করছিল। মানবসম্পদ থেকে তারা একজন নতুন কর্মীকে ইন্টার্ন হিসেবে নিয়োগ করেছিল: জিওফ্রে হিন্টন ছাড়া আর কেউ নয়, "ডিপ লার্নিং এর জনক"! পিচাই যোগ করেন, "যতবারই জেফ আপনাকে কোনো বিষয়ে আপডেট করতে চায়, আপনি শুধু উত্তেজিত হন।" 

জেফ ডিন, অ্যান্ড্রু এনজি এবং অন্যান্যদের সাথে, 16.000 কম্পিউটারে 1000 প্রসেসর সমন্বিত একটি বিশাল নেটওয়ার্ক তৈরি করেছিলেন। তারা এক বিলিয়ন সংযোগ তৈরি করতে সক্ষম হয়েছিল। তখন পর্যন্ত একটি অভূতপূর্ব কাঠামো, মানুষের মস্তিষ্কের মডেলের উপর নির্মিত। কিন্তু তারপরও 100.000 বিলিয়নেরও বেশি সংযোগের সাথে এর সিন্যাপ্স স্থাপনের ক্ষমতার তুলনায় অনেক কম। এটা সত্যিই একটি বিশাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ছিল! 

এর এপিফেনি সুন্দর PiChai 

পিচাই এক ধরণের পূর্বাভাস থাকার কথা স্মরণ করে বলেছেন: "এই জিনিসটি বাড়তে চলেছে এবং মহাবিশ্ব যেভাবে কাজ করে তা প্রকাশ করতে চলেছে... এটিই সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ জিনিস হতে চলেছে যা মানবজাতি এখন পর্যন্ত কাজ করেছে।" 

তখন পর্যন্ত গুগলের মধ্যে খুব কম লোকই ছিল যারা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্ভাব্যতা পুরোপুরি বুঝতে পেরেছিল. 2010 সালের গোড়ার দিকে প্রতিষ্ঠিত Google Brain প্রধানত AI এর জন্য দায়ী ছিল। ব্রেইন পরে ডিপ মাইন্ডের সাথে যোগ দেয়, 2014 সালে অধিগ্রহণ করা হয়েছিল। পিচাই, যিনি সিইও হয়েছিলেন, যখন AI ফার্স্টের বাধ্যবাধকতা আরোপ করেছিলেন, এই দুটি বিভাগ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগামীদের প্রতিনিধিত্ব করেছে Google এ গবেষণা। 

উভয়ই অসাধারণ ফলাফল করেছে। এর মধ্যে একটি বিপ্লব যা ব্রেনকে ধন্যবাদ, সাধারণভাবে অনুবাদ এবং মেশিন অনুবাদকে মেশিন লার্নিংয়ের নতুন যুগে নিয়ে গেছে। 

তা সত্ত্বেও, বিজ্ঞানীরা যা চান এবং কোম্পানিগুলি যা চান তা মেশিন লার্নিং এবং এর একাধিক প্রয়োগের বাইরে চলে যায়। গবেষণার উদ্দেশ্য একটি কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তায় পৌঁছানো।

একটি নমনীয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, শিখতে সক্ষম এবং সফলভাবে যে কোনো কাজ একজন মানুষ সম্পাদন করতে পারে। যদিও এটি ডিপ মাইন্ডের বিবৃত উদ্দেশ্যকে প্রতিনিধিত্ব করে, এই লক্ষ্যটি এখনও অনেক দূরে দেখা যাচ্ছে। এর প্রতিষ্ঠাতা ডেমিস হাসাবিস এই প্রকল্পটিকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য "ম্যানহাটন প্রকল্প" হিসাবে বর্ণনা করেছেন।

এআই সবার জন্য কাজ করছে 

এই কারণেও হতে পারে যে পিচাই কোম্পানির একটি নতুন রূপান্তর ঘোষণা করেছেন: "এআই ফার্স্ট" থেকে "এআই সবার জন্য কাজ করছে"। গুগলের সিইও বলেছেন: “কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগতির জন্য ধন্যবাদ, গুগল তার মূল লক্ষ্যকে অতিক্রম করছে, [যে] 'বিশ্বের তথ্য সংগঠিত করা। আমরা এমন একটি কোম্পানি থেকে রূপান্তরিত করছি যা আপনাকে এমন একটি কোম্পানির উত্তর খুঁজে পেতে সাহায্য করে যা আপনাকে কাজগুলি সম্পন্ন করতে সাহায্য করে... আমরা চাই আমাদের পণ্যগুলি আপনার কাজ, আপনার বাড়ি এবং আপনার জীবনের প্রেক্ষাপটে আপনার জন্য আরও কিছু করুক»। 

একটি রূপান্তর যা অনুবাদকে প্রভাবিত করে বলে মনে হয়, যেখানে লক্ষ্যটি আর পেশাদারদের অনুবাদের স্তরের সমান নয় বরং একটি ভিন্ন। বারাক তুরোভস্কি এটি ব্যাখ্যা করেছেন: "আমাদের লক্ষ্য ... এমন একটি পণ্য তৈরি করা যা সাধারণ মানুষকে দৈনন্দিন জীবনে সেবা দেয়, উদাহরণস্বরূপ উন্নয়নশীল দেশগুলির ব্যবহারকারীদের সাহায্য করে, যারা প্রথমবার ইন্টারনেট ব্যবহার করছে, ভাষার বাধা ভাঙতে বা সহজভাবে ছুটিতে থাকাকালীন যোগাযোগের সুবিধা। এটি পেশাদার অনুবাদ থেকে একটি ভিন্ন ব্যবহার»। 

অবশেষে, একটি নকশা যা মূল মিশনের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ প্রদর্শিত হয় যা Google নিজেকে দায়ী করে: "যতটা সম্ভব মানুষের জীবনকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করা"। 

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর দিকে 

তা সত্ত্বেও, Google-এর প্রভাবের পরিধি "ব্যবহারকারী" ডোমেনের বাইরে অনেক বেশি। অনেক বহিরাগত ডেভেলপার (স্টার্ট-আপ থেকে কর্পোরেশন পর্যন্ত) Google-ব্র্যান্ডেড AI টুল ব্যবহার করে। মাউন্টেন ভিউ কোম্পানি "খুব বড়" এই বিষয়ে অনেক মহলে গুজব উত্থাপিত হচ্ছে। 

কিন্তু এটিই সব নয়, যেমন ক্যাটরিনা ব্রুকর পর্যবেক্ষণ করেছেন: “বর্তমানে লক্ষ লক্ষ ডিভাইস Google AI ব্যবহার করছে এবং এটি কেবল শুরু। গুগল তথাকথিত কোয়ান্টাম আধিপত্য অর্জনের দ্বারপ্রান্তে। 

যদি কোয়ান্টাম কম্পিউটিং একটি সুনির্দিষ্ট বাস্তবতা হয়ে ওঠে, তাহলে আমরা হঠাৎ করেই ভবিষ্যতের জন্য নিজেদেরকে অভিক্ষিপ্ত দেখতে পাব। এটি মানবতার ইতিহাসে আরও কয়েকজনের মতো ভেঙে যাওয়ার একটি মুহূর্ত হবে। ওপেনএআই এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা গ্রেগ ব্রকম্যান বলেছেন, "যারা আগুন আবিষ্কার করেছে, শিল্প বিপ্লব শুরু করেছে, বা [উন্নত] পারমাণবিক শক্তি তাদের জন্য আপনি কী ধরনের অভিপ্রায় চান তা বিবেচনা করুন।" 

বড় হাই-টেক কর্পোরেশনগুলি, তারা এটি পছন্দ করুক বা না করুক, আমরা আজ যে ধরনের বিশ্বে বাস করি তা গড়ে তোলার জন্যই কেবল বিশাল দায়িত্ব নেই। কিন্তু আপত্তিজনকভাবে আগামীকাল আসার জন্য তাদের আরও বেশি কিছু আছে। এই ধরনের সংস্থাগুলি যে দায়িত্বগুলিকে উপেক্ষা করার চেষ্টা করে, তা এড়িয়ে যেতে এবং এড়িয়ে যাওয়ার চেষ্টা করে। এখন পর্যন্ত, বিভিন্ন নিয়ম ও নীতিশাস্ত্র কমিটি, সেইসাথে ক্রমবর্ধমান সাধারণ ঘোষণা এবং অভিপ্রায়ের ঘোষণা, খুব বেশি উদ্দেশ্য পূরণ করেনি। গুগলও এর ব্যতিক্রম নয়। পিটার থিয়েল যেমন উল্লেখ করেছেন: 'যতটা সম্ভব বেশি মানুষের জীবনকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করার জন্য নিজেকে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ করুন' - [এটি] এমন একটি অস্পষ্ট মান যে এটি বিতর্কের বাইরে।" 

প্রথম কোয়ান্টাম কম্পিউটার চালু হয় 

23 সেপ্টেম্বর, 2019-এ, Google বলেছিল যে এটি গণনা করতে সক্ষম প্রথম কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করেছে যা আজকের সবচেয়ে শক্তিশালী সুপার কম্পিউটারগুলির প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে গেছে। এটি এমন একটি মুহূর্ত ছিল যা গবেষক এবং প্রযুক্তিবিদদের সম্প্রদায়ের দ্বারা অধীর আগ্রহে প্রতীক্ষিত ছিল৷ 

"ফাইনান্সিয়াল টাইমস"-এর কর্মীরা রিপোর্ট করেছেন যে তারা কিছু গুগল গবেষকের একটি নিবন্ধ পড়েছেন, যা NASA ওয়েবসাইটে প্রকাশিত হয়েছে। আইটেম অবিলম্বে সরানো হয়েছে. 

গুগল গবেষকরা দাবি করেছেন যে তাদের কোয়ান্টাম প্রসেসর 3 মিনিট এবং 20 সেকেন্ডে একটি গণনা করতে সক্ষম ছিল, যখন সামিট, আজকের সবচেয়ে উন্নত এবং শক্তিশালী সুপার কম্পিউটার, একই অপারেশন করতে প্রায় 10.000 বছর সময় লাগবে। 

আবার Google গবেষকদের মতে, "কোয়ান্টাম শ্রেষ্ঠত্ব" অর্জন করা হয়েছে: «এটি ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমের তুলনায় একটি অবিশ্বাস্য ত্বরণ। আমাদের জ্ঞান অনুযায়ী, এই পরীক্ষাটি কোয়ান্টাম প্রসেসর দ্বারা সম্পাদিত প্রথম গণনাকে চিহ্নিত করে।" 

সিস্টেম শুধুমাত্র একটি একক উচ্চ প্রযুক্তিগত গণনা করতে পারে. আরও সাধারণ সমস্যা সমাধানের জন্য কোয়ান্টাম মেশিন ব্যবহার করা একটি দীর্ঘ পথ। কিন্তু গুগল গবেষকরা নিশ্চিত যে এটি "বড় আকারের কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর দিকে একটি মাইলফলক"। 

কোয়ান্টাম মেশিনের শক্তি একটি "দ্বিগুণ সূচকীয় হারে" প্রসারিত হবে যা মুরের আইন প্রাথমিক কম্পিউটিং যুগের সিলিকন চিপগুলির জন্য অনুমান করে। 

বোস্টন কনসাল্টিং গ্রুপের নভেম্বর 2018 সালের একটি প্রতিবেদনে বলা হয়েছে যে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং “ক্রিপ্টোগ্রাফি, রসায়ন, পদার্থ বিজ্ঞান, কৃষি এবং ওষুধের মতো ক্ষেত্রে গেমের নিয়ম পরিবর্তন করবে। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স এবং মেশিন লার্নিং… লজিস্টিকস, ম্যানুফ্যাকচারিং, ফাইন্যান্স এবং এনার্জি» এর কথা না বললেই নয়। 

রিভারলেনের প্রতিষ্ঠাতা, কোয়ান্টাম সফ্টওয়্যার স্টার্ট-আপ স্টিভ ব্রিয়ারলি, Google দ্বারা পরিচালিত পরীক্ষায় মন্তব্য করেছেন: "এটি সত্যিই একটি উল্লেখযোগ্য মাইলফলক, এটি প্রথমবারের মতো যে কেউ দৃঢ়ভাবে প্রমাণ করেছে যে কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি ঐতিহ্যগত তুলনায় অন্য শ্রেণীর। কম্পিউটার এটি একটি আশ্চর্যজনক অর্জন।"