Квантовото машинно обучение и бъдещето на изкуствения интелект

Независимо дали става дума за препоръките на Netflix за предавания, които човек би искал да гледа, или дори за приложения за смартфони като Siri, изкуственият интелект се превърна в необходимост за широката общественост. Изкуственият интелект (ИИ) донесе ново изобретение, известно като квантово машинно обучение, което може да революционизира социалната структура, след като бъде изобретено.

Квантово машинно обучение: Какво представлява то?

По този начин квантовото машинно обучение (QML) обединява две области – квантовите изчисления и машинното обучение. Квантовите компютри използват квантови битове или кюбити, докато класическите компютри работят с битове данни. Тези кюбити могат да бъдат в много състояния едновременно поради суперпозицията и заплитането – квантовите компютри могат да обработват големи данни и да решават проблеми за минути.

Защо всичко се променя при квантовото машинно обучение?

То оказва влияние върху повишаването на точността, ефикасността и ефективността на съвременните алгоритми за машинно обучение. Квантовите компютри могат да се използват за извършване на много сложни изчисления толкова бързо, колкото не е чувано досега, и може би в голям мащаб.

Освен че квантово преодолява различни проблеми, той предлага нови проблеми и нови области, в които могат да се прилагат техниките на квантовите изчисления, което открива предимно интересни нови перспективи в областта на изкуствения интелект.

Ето защо, когато се разглеждат възможностите на квантовото машинно обучение, е важно да се разбере как тази концепция се поставя в цялостния контекст на изкуствения интелект.

Мултидисциплинарна синергия

Прилагането на машинно обучение с помощта на компютри заедно с концепциите на изкуствения интелект и квантовата физика представлява квантово машинно обучение.

По този начин се създава много мощна синергия, която позволява на квантовите алгоритми, като вариационен квантов алгоритъм за собствено решаване (VQE), квантов алгоритъм за приблизителна оптимизация (QAOA), да решават оптимизационни задачи и задачи за собствени стойности по-бързо от класическите алгоритми. Те подобряват няколко други операции, които включват класифициране, сортиране и оценяване, като правят възможно разработването на сложни операции за машинно обучение.

Алгоритмични постижения

Квантовото машинно обучение въвежда нови подходи на алгоритми, например квантова машина с опорни вектори и квантова невронна мрежа (QNN). Кубитовите невронни мрежи също се появяват под формата на класически аналози на тях и се основават на принципите на квантовата механика за обработка на информацията, като надеждата е да се постигне експоненциално по-добра скорост на сходимост както за изводите, така и за обучението.

Освен това квантовата опорна векторна машина се отличава от стандартната опорна векторна машина (SVM) и подобрява характеристиките на работа за разграничаване на сложните модели данни чрез способността на квантовите ядра, които могат да картографират данните във високомерното квантово пространство на признаците.

Мащабируемост и ефикасност

Машинното обучение е процес, който е сравнително подходящ за разглеждане с помощта на квантови компютри, тъй като те нямат проблем с размерността поради присъщия им паралелизъм. Наборите от данни с големи размери не са проблем за методи като квантовия анализ на главните компоненти (QPCA) и квантовите машини на Болцман (QBM) и осигуряват мащабируеми решения на проблеми, които са нерешими на класическо ниво.

Смекчаване на грешките и толерантност към грешки

При преминаването към квантови изчисления, по-близки до физическите платформи, става изключително важно да се противодейства на грешките и декохеренцията. Квантовите алгоритми разчитат на протоколи, като например квантови изчисления, устойчиви на грешки, и квантова корекция на грешки (QEC). Това са предпоставки за използване на пълния потенциал на квантовото машинно обучение и/или за създаване на надеждни и точни модели на изкуствен интелект.

Използване в реалния живот

И тази технология не е само теоретична. Компаниите вече проучват квантовите алгоритми за подобряване на своите продукти, както и на услугите в множество области.

Етични съображения

Етичните въпроси като сигурността на технологиите, неприкосновеността на личния живот на данните и въздействието на изкуствения интелект върху обществото са значими. Подобни разработки изискват влиянието на строги разпоредби и по-голяма откритост, за да бъдат използвани в полза на обществото. По този начин с помощта на въвеждането на квантова криптография и квантово машинно обучение може да се повиши безопасността и да се спечели доверие в изкуствения интелект чрез защита на чувствителната информация.

Използване и последици

Широкият спектър от приложения на квантовото машинно обучение сочи светлото бъдеще на изкуствения интелект в редица области:

Медицински грижи

• Откриване на лекарства: Квантовите компютри, които са способни да възпроизвеждат сложни химични реакции на невиждано досега ниво, могат да помогнат за анализиране на генетичната и молекулярната информация и да ускорят процеса на разработване на нови лекарства.
• Персонализирана медицина: По този начин използването на квантови техники за машинно обучение може да допринесе за създаването на индивидуални програми за лечение на много пациенти въз основа на анализ на големи набори от генетични данни.

Финанси

• Анализ и управление на риска: Квантовото машинно обучение може да даде нови перспективи за анализ на риска, присвояването и алгоритмичната търговия поради способността му бързо да разглежда сложни структурни икономически данни.

Киберсигурност

• Сигурност на данните и криптиране: По този начин в квантовата криптография защитата срещу такива бързо развиващи се квантови компютри е възможна по нов начин.

Логистика

• Проблеми на оптимизацията: Прилагайки квантови алгоритми, може да се определят най-ефективните начини за разпространение на продуктите и за достигане до потенциалните потребители и клиенти, както и за разходите за доставка.

Пречки, които предстоят

• Хардуерни ограничения: По-голямата вероятност за квантова декохерентност и податливостта на грешки в съществуващите в момента квантови компютри обаче правят невъзможно голям брой реални употреби.
• Мащабируемост: Квантовите компютри трудно се мащабират до голям брой кюбити, като същевременно се поддържат стабилност и кохерентност, което е едно от основните технически предизвикателства.
• Разработване на алгоритъм: Много от тези квантови алгоритми са все още теоретични по своята същност и върху тях трябва да се работи повече.

Бъдещи перспективи

По този начин може спокойно да се каже, че бъдещето на квантовото машинно обучение е наистина много светло. Съществуващите изследвания са насочени към подобряване на количествените изчисления и премахване на предизвикателствата. По този начин може да се предположи, че ролята на изкуствения интелект заедно с квантовите изчисления с помощта на по-сложни алгоритми и по-добро оборудване ще помогне в бъдеще за решаването на някои от ключовите проблеми, с които се сблъсква съвременният бизнес.

Обобщение

Квантовото машинно обучение съчетава мощта на квантовите изчисления с машинното обучение, като обещава да осигури скорост, точност и мащаб. Квантовите компютри, използвайки суперпозиция и заплитане, могат да обработват огромни масиви от данни и сложни изчисления експоненциално по-бързо от класическите компютри. Използването им обхваща всичко – от ускоряване на откриването на лекарства и персонализираната медицина до анализ на риска във финансите и киберсигурността чрез квантова криптография.

Предизвикателства като квантовата декохерентност и мащабируемостта означават, че трябва да продължим да правим нововъведения в квантовите алгоритми и коригирането на грешки. Хибридните модели, съчетаващи квантови и класически изчисления, могат да помогнат за смекчаване на тези предизвикателства и за увеличаване на изчислителната мощност.

С узряването на квантовото машинно обучение въздействието му върху изкуствения интелект и обществото ще бъде огромно, като ще промени индустриите и ще открие нови граници за технологични иновации и решаване на проблеми. Поверителността и сигурността на данните ще бъдат важни с разрастването на приложенията на квантовото машинно обучение, трябва да ги управляваме внимателно, за да извлечем максимална полза от тях за обществото.

Накрая сме подготвили за вас най-често задаваните въпроси и техните отговори

Какво представлява квантовото машинно обучение?

Квантовото машинно обучение съчетава квантови изчисления и машинно обучение, за да подобри точността, ефективността и ефикасността на алгоритмите за машинно обучение.

Как работи квантовото машинно обучение?

Квантовите компютри използват кюбити, които могат да бъдат в няколко състояния едновременно (суперпозиция), за да решават сложни проблеми по-бързо от класическите компютри. Квантовите алгоритми за машинно обучение като вариационен квантов eigensolver и квантов приблизителен оптимизационен алгоритъм решават оптимизационни проблеми значително по-бързо.

Какви са реалните възможности за използване на квантовото машинно обучение?

Квантовото машинно обучение има приложения в различни области, включително откриване на лекарства, персонализирана медицина, финанси и логистика.

Какви са предизвикателствата пред квантовото машинно обучение?

Настоящите квантови компютри са податливи на грешки и трудно се мащабират. Много алгоритми за квантово машинно обучение са все още теоретични и изискват по-нататъшно развитие.

Какво е бъдещето на квантовото машинно обучение?

Бъдещето на квантовото машинно обучение е обещаващо, като продължаващите изследвания са насочени към усъвършенстване на квантовите изчисления и преодоляване на настоящите предизвикателства. Очаква се напредъкът в алгоритмите и коригирането на грешки, както и хибридните модели, съчетаващи класически и квантови изчисления, да доведат до значителен пробив в изкуствения интелект и решаването на проблеми в различни индустрии.