„Квантово изчисление“

Квантово изчисление и AI

Изображенията, използвани в моите статии, са собственост на съответните организации и се използват тук само за справка, илюстративни и образователни цели. (Източник на изображения: Google [Освен някои изображения, в чийто случай източникът е конкретно споменат под изображението])

Квантовите изчисления и AI са едновременно чудовищни ​​и мощни технологии и AI вероятно ще изисква квантови изчисления, за да постигне забележителен напредък. Въпреки че AI произвежда функционални приложения с класически компютри, той е ограничен от изчислителните възможности на класическите компютри. Квантовите изчисления могат да осигурят изчислителен тласък на AI, позволявайки му да се справя с по-сложни проблеми и да помогне за подобряване на AGI (общ изкуствен интелект, повече за това Тук)

Квантът в „Квантово изчисление“ се отнася до квантовата механика, която системата използва за изчисляване на резултатите. Както във физиката, квантът е най-малката и най-дискретна единица на всяко физическо свойство. Обикновено се отнася до подобни на електрони, фотони, неутрино и т.н.

Какво е квантово изчисление?

Квантовото изчисление е област на изчисленията, фокусирана върху разработването на компютърни технологии, базирани на принципите на квантовата теория (която обяснява поведението на енергията и материала на атомно и субатомно ниво).

Това е изследване на това как да се използват явления в квантовата физика за създаване на нови начини за изчисление.

Компютрите, използвани днес, могат да кодират информация само в битове, които приемат стойност 1 или 0 - ограничавайки тяхната способност.

Докато квантовите изчисления използват квантови битове или кубити. (Кубитът е основната единица информация в квантовите изчисления). Той използва уникалната способност на субатомните частици, която им позволява да съществуват в повече от едно състояние (т.е. 1 и 0 едновременно).

Предимства на Quantum AI

  • По-малко податливи на грешки и по-мощни квантови изчислителни системи.
  • Широко възприети рамки за моделиране и обучение с отворен код.
  • Значителна и квалифицирана екосистема за разработчици.
  • Завладяващи AI приложения, за които квантовите изчисления превъзхождат класическите изчисления.

Защо Quantum AI е важен?

Източник: AI Multiple

Въпреки че AI отбеляза бърз напредък през последното десетилетие, той все още не е преодолял технологичните ограничения. С уникалните характеристики на Quantum Computing могат да бъдат премахнати препятствията пред постигането на AGI (Artificial General Intelligence).

Quantum Computing може да се използва за бързо обучение на ML модели и за създаване на оптимизирани алгоритми. Оптимизиран и стабилен AI, осигурен от Quantum Computing, може да завърши години анализи за кратко време и да доведе до напредък в технологиите.

„Невроморфните когнитивни модели“, адаптивното машинно обучение или разсъжденията при несигурност са някои основни предизвикателства пред днешния AI. Quantum AI е едно от решенията за следващо поколение бъдещ AI.

Приложения на квантовите изчисления в AI

  • Квантова теория на игрите: Класическата теория на игрите е процес на моделиране, който се използва широко в приложения с изкуствен интелект. Разширението на тази теория към квантовото поле е квантовата теория на игрите. Това може да бъде обещаващ инструмент за преодоляване на критични проблеми в квантовата комуникация и прилагането на квантовия изкуствен интелект.
  • Квантови алгоритми за проблеми с вземане на решения: Класическите проблеми с решения са формулирани от гледна точка на дървета с решения. Метод за достигане до набора от решения е чрез създаване на разклонения от определени точки. Когато обаче всеки проблем е твърде сложен, за да бъде разрешен чрез постоянно разделяне на две, ефективността на този метод намалява. Квантовите алгоритми, базирани на Хамилтонова времева еволюция, могат да решават проблеми, представени от редица дървета на решенията, по-бързо от произволните разходки.
  • Квантови алгоритми за обучение: Разработване на квантови алгоритми за квантови обобщения на класически модели на обучение. Може да осигури ускоряване или други подобрения в процеса на обучение за дълбоко обучение. Приносът на квантовите изчисления към класическото машинно обучение може да бъде постигнат чрез бързо представяне на оптималния набор от решения на теглата на изкуствените невронни мрежи.
  • Квантово търсене: Повечето алгоритми за търсене са предназначени за класически изчисления. Класическите изчисления превъзхождат хората при проблеми с търсенето. От друга страна, Лов Гроувър предостави своя алгоритъм на Гроувър и заяви, че квантовите компютри могат да решат този проблем дори по-бързо от класическите компютри. AI, задвижван от квантовите изчисления, може да бъде обещаващ за краткосрочни приложения като криптиране.

Пренасочвания за по-нататъшни изследвания

„Въведение в квантовите изчисления“ от Microsoft Azure.

„Дали квантовите изчисления са бъдещето на ИИ?“ от Datanami

„Квантово изчисление.“ от Investopedia

„Google Quantum AI“

Благодаря за четенето, приятно учене!