Наскільки квантові комп'ютери можуть допомогти розвинути штучний інтелект?

Які аспекти квантових комп'ютерів, якщо такі є, можуть допомогти розвинути Штучний інтелект?

Квантові комп'ютери надзвичайно приголомшливі при множенні матриць, з деякими обмеженнями . Квантова суперпозиція дозволяє кожному біту знаходитись у набагато більше станах, ніж просто нуль або один, і квантові ворота можуть обробляти ці біти різними способами. Через це квантовий комп'ютер може обробити багато інформації одночасно для певних програм.

Одним із таких застосувань є перетворення Фур'є , яке корисно у багатьох проблемах, таких як аналіз сигналів та обробка масиву. Існує також алгоритм квантового пошуку Гровера , який знаходить єдине значення, для якого дана функція повертає щось інше. Якщо проблема AI може бути виражена в математичній формі, підданій квантовим обчисленням , вона може отримати великі прискорення. Достатня швидкість може перетворити ідею AI з "теоретично цікавого, але шалено повільного" до "цілком практичного, як тільки ми отримаємо хорошу ручку з квантових обчислень".

Поки ми не зможемо зробити квантовий комп'ютер із значно більшою кількістю кубітів, потенціал для подальшого розвитку ШІ залишиться лише таким.

D-Wave (який нещодавно створив 2 000+ кубітну систему близько 2015 року) - це адіабатичний квантовий комп'ютер , а не квантовий комп'ютер загального призначення. Він обмежується певними проблемами оптимізації (в яких, як повідомляється, сумнівався один із авторів теорії, на якій він базується).

Припустимо, що ми могли б побудувати 32-кубітний квантовий комп'ютер загального призначення (вдвічі більший від сучасних моделей, наскільки мені відомо). Це все ще означатиме, що в суперпозиції існує лише 2 ³² можливості. Це достатньо малий простір, щоб вичерпно його вивчити для багатьох проблем. Отже, існує, можливо, не так багато проблем, для яких будь-який з відомих квантових алгоритмів (наприклад, Шор , Гровер ) був би корисним для такої кількості біт.

Квантові комп'ютери можуть допомогти в подальшому розробити алгоритми ШІ та вирішити проблеми в міру нашої творчості та здатності визначити проблему. Наприклад, зламання криптографії може зайняти секунди, і це може зайняти тисячі років для звичайних комп'ютерів. Те ж саме з штучним інтелектом, він може передбачити всі комбінації для даної проблеми, визначені алгоритмом. Це пов’язано з суперпозицією декількох станів квантових бітів.

В даний час квантові комп'ютери ще знаходяться на ранніх стадіях розвитку і можуть виконувати складні обчислення. Вже є такі технології, як системи D-Wave, які використовуються Google і NASA для комплексного аналізу даних, використовуючи квантові комп'ютери типу Multi-Qubit для вирішення проблем, що цікавлять динаміку рідини NSE, або глобальне спостереження для військових цілей, та багато інших, які ми не усвідомлюючи.

В даний час для громадськості доступні лише декілька квантових комп'ютерів, наприклад IBM Quantum Experience (перша в світі платформа квантових обчислень, що постачається через IBM Cloud), але це програмування на рівнях квантових логічних воріт, тому нам багато років позаду створення штучного інтелекту доступні для публіки. Є кілька квантових обчислювальних мов, таких як QCL, Q або Quipper, але я не знаю жодної бібліотеки, яка може забезпечити рамки штучного інтелекту. Це не означає, що його там немає, і я впевнений, що величезні компанії та урядові організації використовують його для свого порядку денного, щоб вивести конкуренцію (наприклад, аналіз фінансового ринку тощо).

Прямий відповідь на ваше запитання : -

Поле, де перетинаються квантові обчислення та AI, називається квантовим машинним навчанням .

1. AI - це поле, що розвивається, з деяким досвідом (ала Маккарті з LISP-слави).

2. Квантові обчислення - це незаймане поле, яке значною мірою не вивчене.

Певний тип складності взаємодіє з іншим типом складності для створення дуже багатого поля.

Тепер комбінуйте (1) і (2), і ви закінчитеся ще більше невизначеності; технічні деталі повинні бути вивчені в цій відповіді.

Google пояснює квантові обчислення в одному простому відео: лабораторія квантового штучного інтелекту Google та НАСА

Тіло : -

IBM є владою: -

IBM: Квантові комп'ютери можуть бути корисними, але ми точно не знаємо як

Квантове машинне навчання - цікаве явище. Це поле вивчає перетин між квантовими обчисленнями та машинним навчанням.

( https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_machine_learning )

"Хоча алгоритми машинного навчання використовуються для обчислення величезних кількостей даних, квантове машинне навчання інтелектуально збільшує такі можливості, створюючи можливості для проведення аналізу на квантових станах і системах." Автори Вікіпедії - "Квантове машинне навчання". Вікіпедія, Вільна енциклопедія . Вікіпедія, Вільна енциклопедія, 7 жовтня 2019. Веб. 11 жовтня 2019 року.

Технічне дзеркало : -

Цей конкретний розділ щодо реалізацій варто зазначити:

( https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_machine_learning#Implementations_and_experiment )

"... Ця залежність від даних є потужним інструментом навчання. Але це пов'язано з потенційними підводними помилками. Якщо машини навчаються знаходити та використовувати шаблони даних, то в певних випадках вони лише увічнюють забобони щодо раси, статі чи класу, характерні для сучасний інтелект людини.

Але засоби обробки даних, притаманні машинному навчанню, також мають потенціал для створення додатків, які можуть покращити людські життя. "Розумні" машини можуть допомогти вченим більш ефективно виявити рак або краще зрозуміти психічне здоров'я.

Найбільший прогрес у машинному навчанні до цього часу був класичним: методи, якими машини користуються для навчання, відповідають законам класичної фізики. Дані, з яких вони навчаються, мають класичну форму. Машини, на яких працюють алгоритми, також є класичними.

Ми працюємо в новій галузі квантового машинного навчання, яка вивчає, чи може галузь фізики, яка називається квантовою механікою, покращити машинне навчання. Квантова механіка відрізняється від класичної фізики на фундаментальному рівні: вона розбирається у ймовірностях і робить принцип із невизначеності. Квантова механіка також розширює фізику, включаючи цікаві явища, які неможливо пояснити за допомогою класичної інтуїції. ... "-" Пояснювач: Що таке квантове машинне навчання та як це може нам допомогти? ". Techxplore.Com , 2019, https://techxplore.com/news/2019-04-quantum-machine.html .

• Майбутнє з квантовим машинним навчанням

• Квантові обчислення, глибоке навчання та штучний інтелект

Ділові додатки та практичне використання : -

• Чи підготовлений ваш ІТ-відділ до наступної хвилі корпоративних технологій? (Тут згадані квантові обчислення.)
• D-Wave оголошує підрозділ машинного навчання з квадратом

Подальше читання : -

• ( https://techxplore.com/news/2019-04-quantum-machine.html )
• ( https://physics.aps.org/articles/v12/74?fbclid=IwAR2hVTFReQA-3lTNQXKEAtQN7KQ5Lz41wyM19DJDtS1H4fLDNivqxqh5G2k )
• ( https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/09/05/how-quantum-computers-will-revolutionize-artificial-intelligence-machine-learning-and-big-data/#59b153bf5609 )
• ( http://www.messagetoeagle.com/what-is-quantum-machine-learning-and-how-can-it-help-us/ )

Разом з квантовими комп'ютерами квантова механіка та квантова математика змінять майбутнє Штучного інтелекту.

У поточних витратах на обчислення та обмеженні використання комплексу супер винаходів обмежене, багато статистичних проблем і алгоритмів стоять у черзі, які очікують на обробку та внесення їх у виробництво, квантові комп'ютери не в змозі її вирішити, оскільки поточна помилка обчислень велика, квантова математика не вмре і спеціальні обчислення логіки прийде до вирішення цього Докладніше доступний