By Гостевая книга опубликовано 11 апр 2024
«Квантовые подробности» — это гостевая редакционная колонка, в которой представлены эксклюзивные идеи и интервью с квантовыми исследователями, разработчиками и экспертами, рассматривающими ключевые проблемы и процессы в этой области. Эта статья, посвященная пересечению квантовых технологий и искусственного интеллекта (ИИ), была написана Брайан Ленахан, основатель и председатель Институт квантовой стратегии.
Искусственный интеллект (ИИ) и квантовые технологии — это две передовые области, способные динамически изменить каждый сектор, и их пересечение открывает огромные перспективы для будущего вычислений, оптимизации и решения проблем. В основе этого пересечения лежит потенциал использования мощности квантовых вычислений для улучшения алгоритмов искусственного интеллекта, и наоборот, с помощью гибридных систем, создающих синергию, которая обещает прорывы в таких областях, как машинное обучение, криптография и открытие лекарств. Однако наука далека от завершения.
Одной из важных областей, где пересекаются ИИ и квантовые технологии, является квантовое машинное обучение (КМЛ). QML стремится использовать уникальные свойства квантовых вычислений, такие как суперпозиция и запутанность, для улучшения алгоритмов машинного обучения. Некоторые полагают, что квантовые компьютеры будут эффективно обрабатывать большие объемы данных и выполнять сложные вычисления, что позволит системам искусственного интеллекта более эффективно анализировать и учиться на огромных наборах данных.
Кроме того, ожидается, что квантовые вычисления ускорят процессы обучения ИИ за счет экспоненциального ускорения вычислений. Такое ускорение особенно полезно для обучения моделей глубокого обучения, которые обычно требуют больших вычислительных ресурсов и энергопотребления. Используя квантовые алгоритмы, исследователи искусственного интеллекта потенциально могут обучать более сложные модели и достигать более высокого уровня точности в таких задачах, как распознавание изображений, обработка естественного языка и автономное вождение.
Более того, квантово-усовершенствованные алгоритмы могут революционизировать проблемы оптимизации, которые широко распространены в приложениях искусственного интеллекта. Квантовый отжиг, например, предлагает новый подход к решению задач оптимизации, используя квантовые принципы для более эффективного исследования огромных пространств решений. Эта возможность может значительно улучшить способность систем искусственного интеллекта находить оптимальные решения в сложных сценариях, таких как управление цепочками поставок, оптимизация финансового портфеля и распределение ресурсов.
Противоположные точки зрения
Некоторые заинтересованные стороны предполагают, что решающая конвергенция между искусственным интеллектом (ИИ) и квантовыми вычислениями заключается в потенциале последних для улучшения моделей большого языка (LLM), тем самым способствуя развитию общего искусственного интеллекта (AGI). Например, компания Multiverse Computing намерена снизить стоимость LLM обучение с помощью квантового программного обеспечения.
Оливье Эзратти, известный отраслевой обозреватель, недавно написал статью под названием «Как искусственный интеллект, степень магистра права и квантовая наука могут расширять возможности друг друга?Его вывод? «Ландшафт, изучаемый в этой статье, показывает несбалансированную ситуацию, когда машинное обучение в настоящее время помогает квантовым технологиям больше, чем наоборот. В результате «не спрашивайте, что квантовые вычисления могут сделать для ИИ, спросите, что ИИ может сделать для квантовой науки»?
Итак, Эзратти и другие предположили, что дискуссию по поводу слияния искусственного интеллекта и квантовых вычислений можно было бы более точно оформить в контексте машинного обучения (МО) и квантовых вычислений. Эта переориентация особенно актуальна при рассмотрении повышения эффективности обработки небольших наборов данных — области, в которой квантовые симуляторы в настоящее время демонстрируют многообещающие результаты, а квантовые компьютеры (QC) могут еще больше расширить эти возможности в обозримом будущем. Такой подход не только предлагает немедленную полезность, но и намекает на масштабируемый путь для будущих достижений.
Импульс с ИИ
Вполне возможно, что QC может наметить траекторию, подобную Программируемые пользователем вентильные матрицы (ПЛИС). Общие библиотеки могут не материализоваться из-за сложного процесса согласования конкретных вариантов использования с алгоритмами, который усугубляется проблемой предоставления ощутимой ценности, поскольку классические вычисления остаются основой. Для извлечения пользы из этих алгоритмов потребуются внутренние лидеры в различных отраслях, обладающие как квантовым опытом, так и глубокими знаниями в своих соответствующих областях. Хотя поставщики и ученые могут предоставить дополнительные инструменты, бремя коммерческой реализации в значительной степени ляжет на этих экспертов. Как только вариант использования в конкретной отрасли продемонстрирует значительное влияние, импульс во всем этом секторе, скорее всего, резко возрастет.
Однако этот импульс материализуется только в том случае, если будут созданы уровни приложений, на которых квантовые вычисления легко интегрируются в существующие приложения и рабочие процессы, без необходимости конечному пользователю разбираться в тонкостях кубитов. В конце концов, технология должна развиться до такой степени, что конечному пользователю даже не нужно будет знать основы квантовой механики.
Узнайте больше о пересечении квантового и искусственного интеллекта на сайте Внутри Quantum Technology Нью-Йорк в октябре 2024 г..
Брайан Ленахан, основатель и председатель Института квантовой стратегии, семикратно публикуемый автор на темы, связанные с искусственным интеллектом и квантовыми технологиями, а также трехкратное участие в LinkedIn Quantum Top Voice. Он консультирует корпоративные организации и организации малого и среднего бизнеса, в первую очередь разрабатывая технологические дорожные карты. Брайан много пишет об этих двух темах на LinkedIn и в его подстеке «Бизнес Квантума".
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/quantum-particulars-guest-column-quantum-plus-ai-an-intersection-to-innovation/
