Kvantinis mašininis mokymasis ir dirbtinio intelekto ateitis

Nesvarbu, ar tai būtų Netflix rekomenduojamos laidos, kurias norėtųsi žiūrėti, ar net išmaniojo telefono programėlės, tokios kaip Siri, dirbtinis intelektas tapo būtinybe plačiajai visuomenei. Dirbtinis intelektas (DI) atnešė naują išradimą, vadinamą kvantiniu mašininiu mokymusi, kurį išradus gali įvykti revoliucija socialinėje struktūroje.

Kvantinis mašininis mokymasis: Kas tai yra?

Taigi kvantinis mašininis mokymasis (angl. quantum machine learning, QML) sujungia dvi sritis – kvantinę kompiuteriją ir mašininį mokymąsi. Kvantiniai kompiuteriai naudoja kvantinius bitus arba kubitus, o klasikiniai kompiuteriai dirba su duomenų bitais. Dėl superpozicijos ir susietumo šie kubitai vienu metu gali būti daugelio būsenų – kvantiniai kompiuteriai gali apdoroti didelius duomenis ir išspręsti problemas per kelias minutes.

Kodėl viskas keičiasi kvantiniame mašininiame mokyme?

Tai turi įtakos dabartinių mašininio mokymosi algoritmų tikslumo, veiksmingumo ir efektyvumo didinimui. Kvantiniai kompiuteriai gali būti naudojami labai sudėtingiems skaičiavimams atlikti taip greitai, kaip niekada anksčiau, ir galbūt dideliu mastu.

Be to, kad kvantiniai skaičiavimai ne tik kiekybiškai įveikia įvairias problemas, bet ir siūlo naujas problemas ir naujas sritis, kuriose galima taikyti kvantinės kompiuterijos metodus, o tai pirmiausia atveria įdomių naujų perspektyvų dirbtinio intelekto srityje.

Taigi, matant kvantinio mašininio mokymosi galimybes, svarbu suvokti, kaip ši sąvoka įsilieja į bendrą dirbtinio intelekto kontekstą.

Daugiadisciplininė sinergija

Mašininio mokymosi įgyvendinimas kompiuterių pagalba kartu su dirbtinio intelekto ir kvantinės fizikos sąvokomis sudaro kvantinį mašininį mokymąsi.

Tokiu būdu sukuriama labai galinga sinergija, leidžianti kvantiniams algoritmams, tokiems kaip variacinis kvantinis eigensolveris (VQE), kvantinis apytikslis optimizavimo algoritmas (QAOA), spręsti optimizavimo ir savųjų verčių uždavinius greičiau nei klasikiniai algoritmai. Jie patobulina keletą kitų operacijų, įskaitant klasifikavimą, rūšiavimą ir vertinimą, suteikdami galimybę kurti sudėtingas mašininio mokymosi operacijas.

Algoritmų pažanga

Kvantinis mašininis mokymasis įveda naujus algoritmų metodus, pavyzdžiui, kvantinę atraminių vektorių mašiną ir kvantinį neuroninį tinklą (QNN). Kibitiniai neuroniniai tinklai taip pat yra klasikiniai jų analogai, o informacijai apdoroti naudojami kvantinės mechanikos principai, tikintis pasiekti eksponentiškai geresnius konvergencijos rodiklius tiek darant išvadas, tiek mokant.

Be to, kvantinė atraminių vektorių mašina skiriasi nuo standartinės atraminių vektorių mašinos (SVM) ir pagerina sudėtingų duomenų modelių diferencijavimo charakteristikas dėl kvantinių branduolių, kurie gali atvaizduoti duomenis į didelio matmens kvantinę požymių erdvę, gebėjimo.

Mastelis ir efektyvumas

Mašininis mokymasis yra procesas, kurį palyginti tinka spręsti pasitelkus kvantinius kompiuterius, nes dėl jiems būdingo lygiagretumo jie neturi matmenų problemos. Didelių matmenų duomenų rinkiniai nėra problema tokiems metodams kaip kvantinė pagrindinių komponenčių analizė (QPCA) ir kvantinės Boltzmanno mašinos (QBM), be to, jais galima masteliškai spręsti problemas, kurios yra neišsprendžiamos klasikiniu lygmeniu.

Klaidų mažinimas ir atsparumas gedimams

Pereinant prie kvantinių skaičiavimų, priartėjusių prie fizinių platformų, tampa labai svarbu susidurti su klaidomis ir dekoherentiškumu. Kvantiniai algoritmai grindžiami tokiais protokolais kaip klaidų toleravimo kvantinis skaičiavimas ir kvantinis klaidų taisymas (QEC). Tai yra būtinos sąlygos, kad būtų galima visapusiškai panaudoti kvantinį mašininį mokymąsi ir (arba) sukurti patikimus ir tikslius dirbtinio intelekto modelius.

Panaudojimas realiame gyvenime

Ir ši technologija nėra tik teorinė. Įmonės jau nagrinėja kvantinius algoritmus, kad galėtų tobulinti savo produktus bei paslaugas daugelyje sričių.

Etiniai aspektai

Tokie etiniai klausimai kaip technologijų saugumas, duomenų privatumas ir dirbtinio intelekto poveikis visuomenei yra svarbūs. Tokie pokyčiai reikalauja griežtų taisyklių įtakos ir didesnio atvirumo, kad būtų naudojami visuomenės labui. Taigi, įdiegus kvantinę kriptografiją ir kvantinį mašininį mokymąsi, būtų galima padidinti saugumą ir įgyti pasitikėjimą dirbtiniu intelektu apsaugant jautrią informaciją.

Panaudojimas ir pasekmės

Platus kvantinio mašininio mokymosi panaudojimo spektras rodo šviesią dirbtinio intelekto ateitį daugelyje sričių:

Medicinos priežiūra

• Vaistų atradimas: Kvantiniai kompiuteriai, galintys atkartoti sudėtingas chemines reakcijas iki šiol nematytu lygiu, gali padėti analizuoti genetinę ir molekulinę informaciją ir pagreitinti naujų vaistų kūrimo procesą.
• Individualizuota medicina: Taigi, kvantinių mašinų mokymosi metodų naudojimas gali padėti sukurti individualias daugelio pacientų gydymo programas, pagrįstas didelių genetinių duomenų rinkinių analize.

Finansai

• Rizikos analizė ir valdymas: Kvantinis mašininis mokymasis gali suteikti naujų perspektyvų rizikos analizės, pasisavinimo ir algoritminės prekybos srityse, nes jis gali greitai atsižvelgti į sudėtingus struktūrinius ekonominius duomenis.

Kibernetinis saugumas

• Duomenų saugumas ir šifravimas: Taigi, kvantinėje kriptografijoje galima naujai apsisaugoti nuo tokių sparčiai besivystančių kvantinių kompiuterių.

Logistika

• Optimizavimo problemos: Įgyvendinant kvantinius algoritmus, galima nustatyti efektyviausius produktų paskirstymo ir potencialių vartotojų bei klientų pasiekimo būdus, taip pat tiekimo sąnaudas.

Ateinančios kliūtys

• Aparatinės įrangos apribojimai: Tačiau dėl didesnės kvantinės dekoherencijos tikimybės ir šiuo metu egzistuojančių kvantinių kompiuterių jautrumo klaidoms daugelio realių panaudojimų neįmanoma atlikti.
• Masteliškumas: Kvantinius kompiuterius sunku išplėsti iki didelio kubitų skaičiaus, išlaikant stabilumą ir koherentiškumą, o tai yra vienas iš pagrindinių techninių iššūkių.
• Algoritmų kūrimas: Daugelis šių kvantinių algoritmų vis dar yra teorinio pobūdžio, todėl reikia daugiau dirbti su šiais algoritmais.

Ateities perspektyvos

Taigi galima drąsiai teigti, kad kvantinio mašininio mokymosi ateitis iš tiesų yra labai šviesi. Esami tyrimai yra orientuoti į kvantinio skaičiavimo tobulinimą ir iššūkių šalinimą. Taigi galima daryti prielaidą, kad dirbtinio intelekto vaidmuo kartu su kvantiniais skaičiavimais, pasitelkus sudėtingesnius algoritmus ir geresnę įrangą, ateityje padės išspręsti kai kurias svarbiausias problemas, su kuriomis susiduria šiuolaikinis verslas.

Apibendrinimas

Kvantinis mašininis mokymasis sujungia kvantinių skaičiavimų ir mašininio mokymosi galią, žadėdamas užtikrinti greitį, tikslumą ir mastą. Kvantiniai kompiuteriai, naudodami superpoziciją ir susietumą, gali apdoroti didžiulius duomenų rinkinius ir atlikti sudėtingus skaičiavimus eksponentiškai greičiau nei klasikiniai kompiuteriai. Naudojimo sritys – nuo vaistų atradimo spartinimo ir personalizuotos medicinos iki rizikos analizės finansų srityje ir kibernetinio saugumo naudojant kvantinę kriptografiją.

Tokie iššūkiai, kaip kvantinė dekoherencija ir mastelio keitimas, reiškia, kad turime nuolat diegti naujoves kvantinių algoritmų ir klaidų taisymo srityje. Hibridiniai modeliai, kuriuose derinami kvantiniai ir klasikiniai skaičiavimai, gali padėti sušvelninti šiuos iššūkius ir padidinti skaičiavimo galią.

Kvantiniam mašininiam mokymuisi subrendus, jo poveikis dirbtiniam intelektui ir visuomenei bus milžiniškas, pakeisiantis pramonės šakas ir atveriantis naujas technologinių inovacijų ir problemų sprendimo ribas. Duomenų privatumas ir saugumas bus svarbūs augant kvantinio mašininio mokymosi taikomosioms programoms, turime atidžiai juos valdyti, kad galėtume iš jų gauti kuo daugiau naudos visuomenei.

Galiausiai parengėme jums dažniausiai užduodamus klausimus ir atsakymus į juos

Kas yra kvantinis mašininis mokymasis?

Kvantinis mašininis mokymasis apjungia kvantinę kompiuteriją ir mašininį mokymąsi, kad padidintų mašininio mokymosi algoritmų tikslumą, efektyvumą ir veiksmingumą.

Kaip veikia kvantinis mašininis mokymasis?

Kvantiniai kompiuteriai naudoja kubitus, kurie vienu metu gali būti kelių būsenų (superpozicija), kad sudėtingas problemas spręstų greičiau nei klasikiniai kompiuteriai. Kvantiniai mašininio mokymosi algoritmai, pavyzdžiui, variacinis kvantinis eigensolveris ir kvantinis apytikslis optimizavimo algoritmas, optimizavimo uždavinius sprendžia gerokai greičiau.

Koks yra realus kvantinio mašininio mokymosi panaudojimas?

Kvantinis mašininis mokymasis taikomas įvairiose srityse, įskaitant vaistų atradimą, personalizuotą mediciną, finansus ir logistiką.

Kokie yra kvantinio mašininio mokymosi iššūkiai?

Dabartiniai kvantiniai kompiuteriai yra linkę į klaidas ir juos sunku mastelizuoti. Daugelis kvantinio mašininio mokymosi algoritmų vis dar yra teoriniai ir juos reikia toliau tobulinti.

Kokia kvantinio mašininio mokymosi ateitis?

Kvantinio mašininio mokymosi ateitis daug žadanti, nes šiuo metu atliekami moksliniai tyrimai, kuriais siekiama tobulinti kvantinius skaičiavimus ir įveikti dabartinius iššūkius. Tikimasi, kad pažanga algoritmų ir klaidų taisymo srityje, taip pat hibridiniai modeliai, kuriuose derinami klasikiniai ir kvantiniai skaičiavimai, lems reikšmingą proveržį dirbtinio intelekto ir problemų sprendimo srityse įvairiose pramonės šakose.