क्वांटम विवरण अतिथि कॉलम: "क्वांटम प्लस एआई: एन इंटरसेक्शन टू इनोवेशन" - इनसाइड क्वांटम टेक्नोलॉजी

एक नए अतिथि लेख में, क्वांटम स्ट्रैटेजी इंस्टीट्यूट के संस्थापक और अध्यक्ष ब्रायन लेनाहन ने एआई और क्वांटम कंप्यूटिंग के बीच अंतरसंबंध पर चर्चा की है।

By अतिथि लेखक 11 अप्रैल 2024 को पोस्ट किया गया

"क्वांटम विवरण" एक संपादकीय अतिथि स्तंभ है जिसमें इस क्षेत्र में प्रमुख चुनौतियों और प्रक्रियाओं को देखने वाले क्वांटम शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और विशेषज्ञों के साथ विशेष अंतर्दृष्टि और साक्षात्कार शामिल हैं। क्वांटम प्रौद्योगिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के बीच अंतर्संबंध पर ध्यान केंद्रित करने वाला यह लेख किसके द्वारा लिखा गया था? ब्रायन लेनाहन, के संस्थापक और अध्यक्ष क्वांटम रणनीति संस्थान।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और क्वांटम प्रौद्योगिकियाँ दो अत्याधुनिक क्षेत्र हैं जो हर क्षेत्र को गतिशील रूप से बदलने के लिए तैयार हैं, और उनका अंतर्संबंध कंप्यूटिंग, अनुकूलन और समस्या-समाधान के भविष्य के लिए अपार संभावनाएं रखता है। इस अंतरसंबंध के मूल में एआई एल्गोरिदम को बढ़ाने के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग करने की क्षमता निहित है, और इसके विपरीत, हाइब्रिड सिस्टम के साथ तालमेल बनाना जो मशीन लर्निंग, क्रिप्टोग्राफी और दवा खोज जैसे क्षेत्रों में सफलता का वादा करता है। फिर भी विज्ञान अभी तक स्थापित नहीं हुआ है।

एक महत्वपूर्ण क्षेत्र जहां एआई और क्वांटम प्रौद्योगिकियां प्रतिच्छेद करती हैं क्वांटम मशीन लर्निंग (क्यूएमएल)। क्यूएमएल का लक्ष्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को बढ़ाने के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग के अद्वितीय गुणों, जैसे सुपरपोजिशन और एन्टैंगलमेंट का उपयोग करना है। कुछ लोगों का मानना है कि क्वांटम कंप्यूटर से बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक संसाधित करने और जटिल गणना करने की उम्मीद की जाती है, जिससे एआई सिस्टम को विशाल डेटासेट से अधिक प्रभावी ढंग से विश्लेषण करने और सीखने में सक्षम बनाया जा सके।

इसके अतिरिक्त, क्वांटम कंप्यूटिंग से गणनाओं को तेजी से बढ़ाकर एआई प्रशिक्षण प्रक्रियाओं में तेजी लाने की उम्मीद है। यह स्पीडअप गहन शिक्षण मॉडल के प्रशिक्षण के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है, जिसके लिए आमतौर पर व्यापक कम्प्यूटेशनल संसाधनों और बिजली की खपत की आवश्यकता होती है। क्वांटम एल्गोरिदम का लाभ उठाकर, एआई शोधकर्ता संभावित रूप से अधिक जटिल मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं और छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और स्वायत्त ड्राइविंग जैसे कार्यों में उच्च स्तर की सटीकता प्राप्त कर सकते हैं।

इसके अलावा, क्वांटम-एन्हांस्ड एल्गोरिदम में अनुकूलन समस्याओं में क्रांति लाने की क्षमता है, जो एआई अनुप्रयोगों में व्यापक हैं। क्वांटम एनीलिंगउदाहरण के लिए, विशाल समाधान स्थानों को अधिक कुशलता से तलाशने के लिए क्वांटम सिद्धांतों का लाभ उठाकर अनुकूलन कार्यों को हल करने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान करता है। यह क्षमता आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, वित्तीय पोर्टफोलियो अनुकूलन और संसाधन आवंटन जैसे जटिल परिदृश्यों में इष्टतम समाधान खोजने के लिए एआई सिस्टम की क्षमता में काफी सुधार कर सकती है।

विरोधी विचार

कुछ हितधारकों का प्रस्ताव है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और क्वांटम कंप्यूटिंग के बीच एक महत्वपूर्ण अभिसरण बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को बढ़ाने की क्षमता में निहित है, इस प्रकार कृत्रिम सामान्य इंटेलिजेंस (एजीआई) की उन्नति में योगदान होता है। उदाहरण के लिए, मल्टीवर्स कंप्यूटिंग का इरादा लागत कम करने का है एलएलएम प्रशिक्षण क्वांटम-प्रेरित सॉफ़्टवेयर के माध्यम से।

जाने-माने उद्योग पर्यवेक्षक ओलिवियर एज़राटी ने हाल ही में शीर्षक से एक पेपर लिखा “एआई, एलएलएम और क्वांटम विज्ञान एक दूसरे को कैसे सशक्त बना सकते हैं?“उनका निष्कर्ष? “इस पेपर में अध्ययन किया गया परिदृश्य एक असंतुलित स्थिति को दर्शाता है जहां मशीन लर्निंग वर्तमान में क्वांटम प्रौद्योगिकियों को अन्य तरीकों से अधिक मदद कर रही है। परिणामस्वरूप, "यह न पूछें कि क्वांटम कंप्यूटिंग एआई के लिए क्या कर सकती है, बल्कि यह पूछें कि एआई क्वांटम विज्ञान के लिए क्या कर सकता है"?

इसलिए, एज़राटी और अन्य लोगों द्वारा यह सुझाव दिया गया है कि एआई और क्वांटम कंप्यूटिंग के संलयन से संबंधित चर्चा को मशीन लर्निंग (एमएल) और क्वांटम कंप्यूटिंग के संदर्भ में अधिक सटीक रूप से तैयार किया जा सकता है। यह पुनर्अभिविन्यास विशेष रूप से प्रासंगिक है जब छोटे डेटासेट को संसाधित करने में दक्षता लाभ पर विचार किया जाता है - एक ऐसा क्षेत्र जहां क्वांटम सिमुलेटर वर्तमान में वादा प्रदर्शित करते हैं, क्वांटम कंप्यूटर (क्यूसी) के लिए निकट भविष्य में इन क्षमताओं को आगे बढ़ाने की क्षमता है। ऐसा दृष्टिकोण न केवल तत्काल उपयोगिता प्रदान करता है बल्कि भविष्य की प्रगति के लिए एक स्केलेबल मार्ग का संकेत भी देता है।

एआई के साथ गति

यह कल्पना की जा सकती है कि क्यूसी एक प्रक्षेपवक्र के समान चार्ट बना सकता है फ़ील्ड-प्रोग्रामेबल गेट एरेज़ (एफपीजीए)। एल्गोरिदम के साथ विशिष्ट उपयोग के मामलों को संरेखित करने की जटिल प्रक्रिया के कारण सामान्य पुस्तकालय साकार नहीं हो सकते हैं, क्योंकि शास्त्रीय कंप्यूटिंग आधार रेखा बनी हुई है, इसलिए ठोस मूल्य प्रदान करने की चुनौती बढ़ गई है। इन एल्गोरिदम से मूल्य प्राप्त करने के लिए विभिन्न उद्योगों के भीतर आंतरिक चैंपियन की आवश्यकता होगी जिनके पास क्वांटम विशेषज्ञता और अपने संबंधित क्षेत्रों का गहरा ज्ञान दोनों हो। जबकि विक्रेता और शिक्षाविद अतिरिक्त उपकरण दे सकते हैं, व्यावसायिक कार्यान्वयन का दायित्व काफी हद तक इन विशेषज्ञों पर पड़ेगा। एक बार जब किसी विशिष्ट उद्योग में उपयोग का मामला महत्वपूर्ण प्रभाव दिखाता है, तो उस पूरे क्षेत्र में गति बढ़ने की संभावना है।

हालाँकि, यह गति तभी साकार होगी जब एप्लिकेशन परतें स्थापित की जाएंगी, जहां क्वांटम कंप्यूटिंग मौजूदा अनुप्रयोगों और वर्कफ़्लो में मूल रूप से एकीकृत हो जाएगी, बिना अंतिम उपयोगकर्ता को क्वैबिट की जटिलताओं को समझने की आवश्यकता होगी। अंततः, प्रौद्योगिकी को उस बिंदु तक विकसित होना चाहिए जहां अंतिम उपयोगकर्ता को अंतर्निहित क्वांटम यांत्रिकी के बारे में जागरूक होने की भी आवश्यकता नहीं है।

क्वांटम और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अंतर्संबंध के बारे में अधिक जानें अक्टूबर 2024 में क्वांटम टेक्नोलॉजी न्यूयॉर्क के अंदर.

ब्रायन लेनाहनक्वांटम स्ट्रैटेजी इंस्टीट्यूट के संस्थापक और अध्यक्ष, सात बार प्रकाशित हुए हैं लेखक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और क्वांटम प्रौद्योगिकियों से संबंधित विषयों पर और तीन बार लिंक्डइन क्वांटम टॉप वॉयस। वह कॉर्पोरेट और एसएमई संगठनों के साथ परामर्श करते हैं, मुख्य रूप से प्रौद्योगिकी रोडमैप विकसित करते हैं। ब्रायन इन दोनों विषयों पर विस्तार से लिखते हैं लिंक्डइन और उसके सबस्टैक में "क्वांटम का व्यवसाय".

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, अतिथि लेख, क्वांटम कम्प्यूटिंग, अनुसंधान

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