Kuantum yapay zeka, dijital zeka arayışımızın bir sonraki bölümünün yolunu açmak için burada. Yapay zeka dönüştürücü bir teknolojidir ve önemli bir gelişme elde etmek için kuantum hesaplamaya ihtiyaç duyar. Yapay zeka geleneksel bilgisayarlarla kullanılabilse de, geleneksel hesaplama yetenekleriyle sınırlıdır. Yapay zekanın daha karmaşık sorunları çözme kapasitesi, kuantum hesaplama ile geliştirilebilir ve çok daha karmaşık sorunları çözmesine olanak tanır.
İçindekiler
Kuantum Yapay Zeka Nedir?
Kuantum yapay zekası, kuantum hesaplamanın makine öğrenme algoritmaları ile kullanılmasına olanak tanır. Kuantum AI, bilim insanlarının kuantum hesaplamanın hesaplama avantajları nedeniyle geleneksel bilgisayarlar kullanılarak elde edilemeyecek sonuçlar elde etmelerine yardımcı olur.
Kuantum yapay zeka algoritmalarının uygulanmasının iki ana araştırma odağı vardır: makine öğrenme ve yapay zeka. Bu hesaplama sistemi, AI yaklaşımlarını kullanırken özellikle yararlı olan birçok durumu aynı anda temsil edebilmesi bakımından öncekilerden farklıdır.
Sesli asistanlar bu uygulamadan çeşitli şekillerde faydalanabilir. Kuantum, doğruluklarını önemli ölçüde artıracağından, işlem güçlerini ve işleyebilecekleri veri miktarını artıracaktır. Bir kuantum bilgisayarının işleyebileceği çok sayıda hesaplama değişkeni nedeniyle, bir kişinin sağladığı yanıtlara benzer şekilde daha hızlı yanıtlar verebilir.
AI neden bir kuantum desteğine ihtiyaç duyuyor?
AI, son yıllarda muazzam ilerlemeler kaydetti, ancak henüz hesaplama sınırlamalarının üstesinden gelmedi. Kuantum hesaplamanın benzersiz özellikleri, başarıya ulaşmanın önündeki engelleri aşmamıza yardımcı olabilir. AGI (Yapay Genel Zeka). Kuantum bilişimin makine öğrenimi modellerini hızla eğitme ve optimize edilmiş algoritmalar geliştirme yeteneğinden yararlanılabilir.
Tipik bir bilgisayarın kaldırabileceği sınıra yaklaşıyoruz ve veri miktarı artmaya devam ediyor. Tümleşik devrelerdeki transistör sayısının her iki yılda bir iki katına çıkacağını belirten Moore Yasası 1965'te ortaya atıldığından bu yana dikkate değer ölçüde dayanıklı olduğunu kanıtladı. Alanında önde gelen şirketler, uygulanabilir bir kuantum bilgisayarı geliştiren ilk şirketler olmak için yarışıyorlar. günümüzün bilgisayarlarından daha güçlü olun ve giderek karmaşıklaşan sorunları çözün.
Kuantum hesaplama, yıllarca süren analizi birkaç saat içinde tamamlayabilen ve teknolojik gelişmelere yol açan daha verimli ve istikrarlı bir yapay zeka üretebilir. Günümüzün yapay zekası, aşağıdaki gibi sorunlarla sorun yaşıyor: nöromorfik bilişsel modeller, uyarlanabilir makine öğrenimi ve belirsizlik altında akıl yürütme. Bunlar, gelecekteki kuantum AI için en olası çözümler olacaktır.
Kuantum mekaniği ve yapay zeka arasındaki bağlantı, her iki yönde de faydalar sağlar. Şimdi, bilim adamları kuantum fiziği bilgimizi ilerletmek için geleneksel makine öğrenimini kullanıyorlar. Yapay zeka algoritmalarının doğruluğu ve verimliliği, kuantum araştırmalarının çoğu sorunlu alanında hataları ortadan kaldırmaya ve zamandan tasarruf etmeye yardımcı olabilecek kuantum devrelerinde ince ayar yapmak için kullanılabilir. Makine öğrenimi, fizikçilere kuantum dolaşıklığını tespit etmede ve maddenin yeni fazlarını belirlemede de yardımcı oldu.
Yeni yetenekler
Kuantum yapay zeka algoritmalarının üretken modelleri yalnızca bir soruyu yanıtlamakla kalmaz, aynı zamanda görüntü, müzik, video veya diğer bilgi türleri gibi çıktılar da üretir. Bir yüzün yandan çok sayıda fotoğrafınız olup olmadığını, ancak bir yüzün ön yüzünün yeterli sayıda fotoğrafının olup olmadığını düşünün. Güvenlik algılama yazılımının bir kişinin yüzünün ön tarafında çift yüz tanımayı tanımlamasını istiyorsanız, bu üretken modeller bir yüzün daha önden görünümlerini oluşturmak için büyük bir hassasiyetle kullanılabilir. Ek olarak kuantum işleme birimleri geleneksel çerçeveye dönüştürmek, görüntü kalitesini iyileştirme potansiyeline sahiptir.
Geleneksel makine öğrenimi metodolojileri, yalnızca sağladığınız veriler kadar iyidir. Küçük bir dizi görüntü üzerinde geleneksel bir yüz algılama algoritması eğitmeye çalışırsanız etkisiz olacaktır. Ancak, daha fazla resim (hem nicelik hem de çeşitlilik) ekleyerek bu veri kümesini genişletmek için kuantumla geliştirilmiş üretken modelleri kullanabilirsiniz, bu da algılama modelini önemli ölçüde iyileştirecektir.
Etkili bir şekilde değerlendirmenin ve iyileştirmenin bir yolu AI sistemleri gerçek dünya verilerini taklit etmektir. Bu teknolojinin yardımıyla gerçek şeylere çok benzeyen sahte moleküller, kanser hücreleri veya manyetik rezonans görüntüleri yapmak için kuantum yapay zekasını kullanabiliriz. Bu, gerçek dünyadaki verilere ve sorunlara uygulanabilecek daha iyi makine öğrenimi modelleri oluşturmamıza olanak tanır.
Kuantum Yapay Zeka nasıl çalışır?
Göre Google, kuantum yapay zekanın çalışma prensibi dört ana adımdan oluşur:
- İlk adım, kuantum verilerini düzenli bir veriye dönüştürmektir. Bundan sonra, bu veriler kuantum tensörleri olarak çok boyutlu bir sayı dizisine dönüştürülür. Kuantum yapay zekası, daha fazla kullanılabilecek bir veri kümesi oluşturmak için bu tensörleri dönüştürür.
- Kuantum sinir ağı modelleri, kuantum veri yapısına göre seçilir. Amaç, kuantum işlemeyi kullanarak karışık bir durumda gizlenmiş bilgileri çıkarmaktır.
- Kuantum durumlarını ölçmek, klasik dağılımdan örnekler biçiminde bilgi çıkarır. Değerler, kuantum durumunun kendisinden türetilir. Kuantum yapay zekası, her biri kendi adımları (1) ve (2) olan birçok işlemi birleştirmek için prosedürler sağlar.
- Derin öğrenme algoritmaları, klasik verilere dönüştürdükten sonra veriler arasındaki ilişkileri tanımlar.
Derin öğrenmenin maliyet işlevi, gradyanlar ve parametre güncellemelerinin son aşamaları sahada standart yöntemlerdir. Bu aşamalar, denetlenmeyen faaliyetler için iyi bir modelin üretilmesini sağlar.
Daha iyi algoritmalar
Kuantum yapay zekanın bu kadar çok durumu temsil etme ve yönetme esnekliği, onu çeşitli problemler için son derece kullanışlı hale getiriyor. Gördüğümüz ilk uygulamalar, küçük molekülleri modellemenin hesaplama açısından zor olduğu malzeme bilimidir. Örneğin, gelecekte herhangi bir sayıda alternatif arasından en verimli yolu belirleyerek, daha büyük ekipmanlar ilaçlar üretebilecek ve lojistiği optimize edebilecek.
Yapay zekanın günümüzdeki endüstriyel uygulamalarının çoğu, resim tanıma ve tüketim tahmini gibi problemlerde kullanılan denetimli öğrenmeye dayanmaktadır. Halihazırda önerilmiş olan çeşitli QML konseptlerine dayanarak, 'destek vektör makineleri' ve belirli sinir ağları türleri dahil olmak üzere alandaki en popüler algoritmaların bazılarında - bazı durumlarda üstel olabilen - ivmeyi tahmin edebiliriz.
Boyutluluk indirgeme teknikleri, boyutsallık indirgemenin başka bir türüdür. Bu teknikler, çoğu özelliği korurken orijinal verilerimizi daha kompakt bir biçimde temsil eder. Bu aşamada, bilim insanı, bir veri kümesindeki belirli dünya çapındaki özellikleri tek tek ayrıntılar yerine belirlerken kuantum hesaplamanın nasıl yararlı olacağını not eder.
Son olarak, pekiştirmeli öğrenme etrafında yapılacak ve onu gerçek dünyadaki problemlere uygulamaya başlamak için yapılacak çok iş var. Karmaşık durumlarla başa çıkma potansiyeli, video oyunlarında kullanılmasıyla kanıtlanmıştır. Hesaplama işi ve zaman tüketimi açısından en zorlu prosedür, algoritmayı eğitmektir. Bu durumda, gelecekte son derece güçlü bir kuantum yapay zeka oluşturmaya yardımcı olabilecek kuantum bilgisayarlarla bu eğitimi hızlandırmak için bazı teorik yöntemler zaten geliştirildi.
