Kvantum maskinlæring og fremtiden for kunstig intelligens

Enten det gjelder Netflix’ anbefalinger av serier man ønsker å se, eller til og med smarttelefonapper som Siri, har kunstig intelligens blitt en nødvendighet for folk flest. Kunstig intelligens (AI) har ført med seg en ny oppfinnelse kjent som kvantemaskinlæring, som kan revolusjonere den sosiale strukturen når den først er oppfunnet.

Kvante-maskinlæring: Hva er det?

Kvante-maskinlæring (QML) integrerer altså to felt – kvantedatamaskiner og maskinlæring. Kvantecomputere bruker kvantebiter eller qubits, mens klassiske datamaskiner jobber med databiter. Disse qubitsene kan være i mange tilstander samtidig på grunn av superposisjon og sammenfiltring – kvantedatamaskiner kan behandle store datamengder og løse problemer på få minutter.

Hvorfor endrer alt seg i kvantemaskinlæring?

Det påvirker nøyaktigheten, effekten og effektiviteten til dagens maskinlæringsalgoritmer. Kvanteberegninger kan brukes til å utføre svært komplekse beregninger så raskt som aldri før, og kanskje i stor skala.

I tillegg til å overvinne ulike problemer kvantitativt, antyder det nye problemer og nye felt der kvanteberegningsteknikker kan brukes, noe som først og fremst åpner for interessante nye perspektiver innen kunstig intelligens.

Når man ser på mulighetene som ligger i kvantemaskinlæring, er det derfor viktig å forstå hvordan dette konseptet er plassert i den overordnede konteksten av kunstig intelligens.

Tverrfaglig synergi

Implementeringen av maskinlæring ved hjelp av datamaskiner sammen med konseptene kunstig intelligens og kvantefysikk utgjør kvante-maskinlæring.

På denne måten oppstår det en svært kraftig synergi som gjør det mulig for kvantealgoritmer som variational quantum eigensolver (VQE) og quantum approximate optimization algorithm (QAOA) å løse optimaliserings- og egenverdiproblemer raskere enn de klassiske algoritmene. De forbedrer flere andre operasjoner som klassifisering, sortering og estimering ved å gjøre det mulig å utvikle sofistikerte maskinlæringsoperasjoner.

Algoritmiske fremskritt

Kvante-maskinlæring bringer inn nye tilnærminger til algoritmer, for eksempel kvantestøttevektormaskin og kvante-nevrale nettverk (QNN). Qubit-nevrale nettverk kommer også i form av klassiske analoger og er basert på kvantemekanikkens prinsipper for å behandle informasjon, i håp om å oppnå eksponentielt bedre konvergensrater for både inferens og opplæring.

Videre skiller kvante-støttevektormaskinen seg fra den vanlige støttevektormaskinen (SVM) og forbedrer ytelsen når det gjelder differensiering mellom intrikate datamønstre ved hjelp av kvantekjerner, som kan kartlegge dataene i det høydimensjonale kvantefunksjonsrommet.

Skalerbarhet og effektivitet

Maskinlæring er en prosess som er relativt godt egnet til å løse ved hjelp av kvantedatamaskiner, fordi de ikke har et dimensjonalitetsproblem på grunn av sin iboende parallellitet. Datasett med store dimensjoner er ikke noe problem for metoder som kvanteprinsipal komponentanalyse (QPCA) og kvanteboltzmann-maskiner (QBM), og de gir skalerbare løsninger på problemer som er uløselige på klassisk nivå.

Feilreduksjon og feiltoleranse

Det blir avgjørende å håndtere feil og dekoherens når man går over til kvanteberegninger som nærmer seg fysiske plattformer. Kvantealgoritmer er avhengige av protokoller som feiltolerant kvanteberegning og kvantefeilkorreksjon (QEC). Dette er en forutsetning for å kunne utnytte kvante-maskinlæring til sitt fulle potensial og/eller for å etablere pålitelige og nøyaktige modeller for kunstig intelligens.

Utnyttelse i det virkelige liv

Og denne teknologien er ikke bare teoretisk. Selskaper undersøker allerede kvantealgoritmer for å forbedre både produkter og tjenester på en rekke områder.

Etiske betraktninger

Etiske spørsmål som teknologisikkerhet, personvern og kunstig intelligens’ innvirkning på samfunnet er viktige. En slik utvikling krever strenge reguleringer og økt åpenhet for å kunne brukes til samfunnets beste. Ved hjelp av kvantekryptografi og kvantemaskinlæring kan sikkerheten økes, og tilliten til kunstig intelligens kan styrkes ved å beskytte sensitiv informasjon.

Bruksområder og konsekvenser

De mange bruksområdene for kvantemaskinlæring peker mot en lys fremtid for kunstig intelligens på en rekke områder:

Medisinsk behandling

• Oppdagelse av legemidler: Kvantecomputere som er i stand til å gjenskape komplekse kjemiske reaksjoner på et nivå vi ikke har sett tidligere, kan bidra til å analysere genetisk og molekylær informasjon og fremskynde prosessen med å utvikle nye legemidler.
• Persontilpasset medisin: Bruken av kvante-maskinlæringsteknikker kan bidra til å lage individuelle programmer for behandling av mange pasienter basert på analyse av store genetiske datasett.

Finans

• Risikoanalyse og -styring: Kvante-maskinlæring kan gi nye perspektiver på risikoanalyse, underslag og algoritmisk handel på grunn av sin evne til raskt å vurdere komplekse strukturelle økonomiske data.

Cybersikkerhet

• Datasikkerhet og kryptering: Med kvantekryptografi er det mulig å beskytte seg mot slike raskt utviklende kvantedatamaskiner på en ny måte.

Logistikk

• Optimaliseringsproblemer: Ved hjelp av kvantealgoritmer kan man finne de mest effektive måtene å distribuere produktene på og nå ut til potensielle forbrukere og kunder, samt å beregne forsyningskostnader.

Hindringer i fremtiden

• Begrensninger i maskinvaren: Den høye sannsynligheten for kvantedekoherens og følsomheten for feil i dagens kvantedatamaskiner gjør det imidlertid umulig å utnytte dem i praksis.
• Skalerbarhet: Det er vanskelig å skalere kvantedatamaskiner til et stort antall kvantebits samtidig som man opprettholder stabilitet og koherens, noe som er en av de største tekniske utfordringene.
• Algoritmeutvikling: Mange av disse kvantealgoritmene er fortsatt av teoretisk art, og det må jobbes mer med disse algoritmene.

Fremtidsutsikter

Man kan trygt si at fremtiden for kvantebasert maskinlæring er svært lys. Eksisterende studier fokuserer på å forbedre kvantitative beregninger og eliminere utfordringer. Dermed kan man anta at kunstig intelligens sammen med kvantecomputere, mer komplekse algoritmer og bedre utstyr vil bidra til å løse noen av de viktigste problemene som moderne bedrifter står overfor.

Oppsummering

Kvante-maskinlæring kombinerer kraften i kvantedatamaskiner med maskinlæring, og lover å levere hastighet, nøyaktighet og skala. Ved hjelp av superposisjon og sammenfiltring kan kvantedatamaskiner håndtere enorme datasett og komplekse beregninger eksponentielt raskere enn klassiske datamaskiner. Bruksområdene spenner over alt fra raskere oppdagelse av legemidler og persontilpasset medisin til risikoanalyse innen finans og cybersikkerhet ved hjelp av kvantekryptografi.

Utfordringer som kvantedekoherens og skalerbarhet betyr at vi må fortsette å innovere når det gjelder kvantealgoritmer og feilkorreksjon. Hybridmodeller som kombinerer kvante- og klassisk databehandling, kan bidra til å redusere disse utfordringene og øke beregningskraften.

Etter hvert som kvantemaskinlæring modnes, vil den ha stor innvirkning på kunstig intelligens og samfunnet, omforme bransjer og åpne nye grenser for teknologisk innovasjon og problemløsning. Personvern og datasikkerhet blir viktig etter hvert som bruken av kvantemaskinlæring øker, og vi må håndtere dette nøye for å få mest mulig ut av det for samfunnet.

Til slutt har vi samlet de vanligste spørsmålene og svarene på dem

Hva er kvantemaskinlæring?

Kvante-maskinlæring kombinerer kvanteberegning og maskinlæring for å forbedre nøyaktigheten, effektiviteten og virkningen av maskinlæringsalgoritmer.

Hvordan fungerer kvante-maskinlæring?

Kvantecomputere utnytter qubits som kan være i flere tilstander samtidig (superposisjon) for å løse komplekse problemer raskere enn klassiske datamaskiner. Kvante-maskinlæringsalgoritmer som variasjonell kvanteegenløsningsalgoritme og kvanteapproksimativ optimaliseringsalgoritme løser optimaliseringsproblemer betydelig raskere.

Hvordan kan kvante-maskinlæring brukes i den virkelige verden?

Kvante-maskinlæring har bruksområder innen en rekke felt, blant annet legemiddeloppdagelse, persontilpasset medisin, finans og logistikk.

Hva er utfordringene med kvantemaskinlæring?

Dagens kvantedatamaskiner er utsatt for feil og vanskelige å skalere. Mange kvantealgoritmer for maskinlæring er fortsatt teoretiske og krever videreutvikling.

Hva er fremtiden for kvantemaskinlæring?

Fremtiden for kvante-maskinlæring er lovende, med pågående forskning som fokuserer på å forbedre kvanteberegninger og overvinne dagens utfordringer. Fremskritt innen algoritmer og feilkorrigering, sammen med hybridmodeller som kombinerer klassisk og kvantebasert databehandling, forventes å føre til betydelige gjennombrudd innen kunstig intelligens og problemløsning på tvers av ulike bransjer.