"تفاصيل الكم" عبارة عن عمود ضيف تحريري يضم رؤى حصرية ومقابلات مع باحثين ومطورين وخبراء كميين يبحثون في التحديات والعمليات الرئيسية في هذا المجال. تمت كتابة هذه المقالة، مع التركيز على التقاطع بين تكنولوجيا الكم والذكاء الاصطناعي (AI). بريان ليناهان، مؤسس ورئيس معهد استراتيجية الكم. 

يعد الذكاء الاصطناعي (AI) والتقنيات الكمومية مجالين متطورين يستعدان لتغيير كل قطاع ديناميكيًا، ويحمل تقاطعهما وعدًا هائلاً لمستقبل الحوسبة والتحسين وحل المشكلات. وفي قلب هذا التقاطع تكمن إمكانية تسخير قوة الحوسبة الكمومية لتعزيز خوارزميات الذكاء الاصطناعي، والعكس صحيح، مع إنشاء الأنظمة الهجينة لأوجه التآزر التي تَعِد بتحقيق اختراقات في مجالات مثل التعلم الآلي، والتشفير، واكتشاف الأدوية. ومع ذلك، فإن العلم لا يزال بعيدًا عن الاستقرار.

أحد المجالات المهمة التي تتقاطع فيها تقنيات الذكاء الاصطناعي والتقنيات الكمومية تعلم الآلة الكمومية (QML). تهدف QML إلى الاستفادة من الخصائص الفريدة للحوسبة الكمومية، مثل التراكب والتشابك، لتعزيز خوارزميات التعلم الآلي. ويعتقد البعض أنه من المتوقع أن تقوم أجهزة الكمبيوتر الكمومية بمعالجة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة وإجراء حسابات معقدة، مما يمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تحليل مجموعات البيانات الضخمة والتعلم منها بشكل أكثر فعالية.

بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن تعمل الحوسبة الكمومية على تسريع عمليات التدريب على الذكاء الاصطناعي من خلال تسريع العمليات الحسابية بشكل كبير. يعد هذا التسريع مفيدًا بشكل خاص لتدريب نماذج التعلم العميق، والتي تتطلب عادةً موارد حسابية واسعة النطاق واستهلاكًا للطاقة. ومن خلال الاستفادة من الخوارزميات الكمومية، يمكن لباحثي الذكاء الاصطناعي تدريب نماذج أكثر تعقيدًا وتحقيق مستويات أعلى من الدقة في مهام مثل التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، والقيادة الذاتية.

علاوة على ذلك، تتمتع الخوارزميات المعززة الكم بالقدرة على إحداث ثورة في مشاكل التحسين، المنتشرة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. التلدين الكمي، على سبيل المثال، يقدم نهجًا جديدًا لحل مهام التحسين من خلال الاستفادة من المبادئ الكمومية لاستكشاف مساحات الحلول الشاسعة بشكل أكثر كفاءة. يمكن لهذه القدرة أن تحسن بشكل كبير قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على إيجاد الحلول المثلى في السيناريوهات المعقدة، مثل إدارة سلسلة التوريد، وتحسين المحفظة المالية، وتخصيص الموارد.

الآراء المعارضة

يقترح بعض أصحاب المصلحة أن التقارب المحوري بين الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة الكمومية يكمن في قدرة الأخير على تعزيز نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وبالتالي المساهمة في تقدم الذكاء العام الاصطناعي (AGI). تهدف شركة Multiverse Computing، على سبيل المثال، إلى تقليل تكلفة تدريب ماجستير من خلال البرمجيات المستوحاة من الكم.

قام أوليفييه إزراتي، مراقب الصناعة المعروف، بكتابة ورقة بحثية بعنوان "كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والماجستير وعلوم الكم أن يمكّن كل منهما الآخر؟" استنتاجه؟ "يُظهر المشهد الذي تمت دراسته في هذه الورقة وضعًا غير متوازن حيث يساعد التعلم الآلي حاليًا التقنيات الكمومية أكثر من العكس. ونتيجة لذلك، "لا تسأل ما الذي يمكن أن تفعله الحوسبة الكمومية للذكاء الاصطناعي، بل اسأل ما الذي يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي لعلم الكم"؟

لذلك، اقترح عزراتي وآخرون أن المناقشة المتعلقة بدمج الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية قد يتم تأطيرها بشكل أكثر دقة في سياق التعلم الآلي (ML) والحوسبة الكمومية. تعتبر عملية إعادة التوجيه هذه ذات أهمية خاصة عند النظر في مكاسب الكفاءة في معالجة مجموعات البيانات الأصغر حجمًا - وهو المجال الذي تبشر فيه أجهزة المحاكاة الكمومية حاليًا بالوعد، مع إمكانية قيام أجهزة الكمبيوتر الكمومية (QCs) بتوسيع هذه القدرات في المستقبل المنظور. لا يقدم مثل هذا النهج فائدة فورية فحسب، بل يلمح أيضًا إلى مسار قابل للتطوير للتقدم المستقبلي.

الزخم مع الذكاء الاصطناعي

من الممكن أن تتمكن مراقبة الجودة من رسم مسار مماثل مصفوفات البوابة القابلة للبرمجة ميدانيًا (FPGA). قد لا تتحقق المكتبات العامة بسبب العملية المعقدة المتمثلة في مواءمة حالات استخدام محددة مع الخوارزميات، والتي تتفاقم بسبب التحدي المتمثل في تقديم قيمة ملموسة حيث تظل الحوسبة الكلاسيكية هي خط الأساس. إن استخلاص القيمة من هذه الخوارزميات سيتطلب أبطالًا داخليين في مختلف الصناعات الذين يمتلكون الخبرة الكمية والمعرفة العميقة بمجالات تخصصهم. وفي حين أن البائعين والأكاديميين قد يساهمون بأدوات إضافية، فإن عبء التنفيذ التجاري سيقع إلى حد كبير على عاتق هؤلاء الخبراء. بمجرد أن تظهر حالة الاستخدام في صناعة معينة تأثيرًا كبيرًا، فمن المرجح أن يرتفع الزخم داخل هذا القطاع بأكمله.

ومع ذلك، فإن هذا الزخم لن يتحقق إلا إذا تم إنشاء طبقات التطبيق، حيث يتم دمج الحوسبة الكمومية بسلاسة في التطبيقات وسير العمل الحالية دون أن يحتاج المستخدم النهائي إلى فهم تعقيدات الكيوبتات. في النهاية، يجب أن تتطور التكنولوجيا إلى نقطة لا يحتاج فيها المستخدم النهائي إلى أن يكون على دراية بميكانيكا الكم الأساسية.

تعرف على المزيد حول تقاطع الكم والذكاء الاصطناعي على داخل تكنولوجيا الكم نيويورك في أكتوبر 2024.

بريان ليناهان، مؤسس ورئيس معهد استراتيجية الكم، تم نشره سبع مرات المؤلفة حول موضوعات تتعلق بالذكاء الاصطناعي وتقنيات الكم وجائزة LinkedIn Quantum Top Voice ثلاث مرات. وهو يتشاور مع الشركات والمؤسسات الصغيرة والمتوسطة، ويضع في المقام الأول خرائط طريق التكنولوجيا. يكتب بريان على نطاق واسع عن هذين الموضوعين لينكدين: وفي كومته الفرعية "أعمال الكم".

الفئات:
الذكاء الاصطناعي, مقالة ضيف, الاحصاء الكمية, بحث

الوسوم (تاج):
AI, بريان ليناهان, الاحصاء الكمية

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/quantum-particulars-guest-column-quantum-plus-ai-an-intersection-to-innovation/