Kvantové strojové učenie a budúcnosť umelej inteligencie

Umelá inteligencia sa stala pre širokú verejnosť nevyhnutnosťou, či už ide o odporúčania seriálov, ktoré by si človek rád pozrel, od Netflixu, alebo dokonca o aplikácie pre smartfóny, ako je Siri. Umelá inteligencia (AI) priniesla nový vynález známy ako kvantové strojové učenie, ktoré by po svojom vynájdení mohlo spôsobiť revolúciu v sociálnej štruktúre.

Kvantové strojové učenie: Čo to je?

Kvantové strojové učenie (QML) teda integruje dve oblasti – kvantovú informatiku a strojové učenie. Kvantové počítače využívajú kvantové bity alebo qubity, zatiaľ čo klasické počítače pracujú s bitmi dát. Tieto qubity môžu byť vďaka superpozícii a previazanosti v mnohých stavoch naraz – kvantové počítače dokážu spracovať veľké množstvo údajov a vyriešiť problémy v priebehu niekoľkých minút.

Prečo sa v kvantovom strojovom učení všetko mení?

Má to vplyv na zvýšenie presnosti, účinnosti a efektívnosti súčasných algoritmov strojového učenia. Kvantové počítače možno použiť na vykonávanie veľmi zložitých výpočtov tak rýchlo, ako sa doteraz nepočulo, a možno vo veľkom rozsahu.

Okrem kvantového prekonávania rôznych problémov naznačuje nové problémy a nové oblasti, v ktorých možno techniky kvantovej výpočtovej techniky uplatniť, čo otvára predovšetkým zaujímavé nové perspektívy v oblasti umelej inteligencie.

Pri vnímaní možností kvantového strojového učenia je teda dôležité pochopiť, ako je tento koncept zasadený do celkového kontextu umelej inteligencie.

Multidisciplinárna synergia

Implementácia strojového učenia pomocou počítačov spolu s konceptmi umelej inteligencie a kvantovej fyziky predstavuje kvantové strojové učenie.

Takto vzniká veľmi silná synergia, ktorá umožňuje kvantovým algoritmom, ako je napríklad variačný kvantový vlastný riešiteľ (VQE), kvantový aproximatívny optimalizačný algoritmus (QAOA), riešiť optimalizačné problémy a problémy vlastných hodnôt rýchlejšie ako klasické algoritmy. Zlepšujú niekoľko ďalších operácií, ktoré zahŕňajú klasifikáciu, triedenie a odhadovanie, tým, že umožňujú vyvíjať sofistikované operácie strojového učenia.

Algoritmické pokroky

Kvantové strojové učenie prináša nové prístupy algoritmov, napríklad kvantový podporný vektorový stroj a kvantovú neurónovú sieť (QNN). Qubitové neurónové siete tiež prichádzajú v podobe ich klasických analógov a sú založené na princípoch kvantovej mechaniky na spracovanie informácií s nádejou na dosiahnutie exponenciálne lepšej miery konvergencie pri odvodzovaní aj trénovaní.

Okrem toho sa kvantový podporný vektorový stroj odlišuje od štandardného podporného vektorového stroja (SVM) a zlepšuje výkonnostné charakteristiky rozlišovania medzi zložitými dátovými vzormi vďaka schopnosti kvantových jadier, ktoré dokážu mapovať údaje do vysokorozmerného kvantového priestoru príznakov.

Škálovateľnosť a efektívnosť

Strojové učenie je proces, ktorý je relatívne vhodné riešiť pomocou kvantových počítačov, pretože tie nemajú problém s dimenzionálnosťou vďaka svojmu prirodzenému paralelizmu. Súbory údajov veľkých rozmerov nepredstavujú problém pre metódy, ako je kvantová analýza hlavných komponentov (QPCA) a kvantové Boltzmannove stroje (QBM), a poskytujú škálovateľné riešenia problémov, ktoré sú na klasickej úrovni neriešiteľné.

Zmierňovanie chýb a tolerancia chýb

Pri prechode na kvantové výpočty bližšie k fyzikálnym platformám sa stáva kľúčovým čeliť chybám a dekoherencii. Kvantové algoritmy sa spoliehajú na protokoly, ako sú kvantové výpočty odolné voči chybám a kvantová korekcia chýb (QEC). Sú to predpoklady buď na plné využitie kvantového strojového učenia a/alebo na vytvorenie spoľahlivých a presných modelov umelej inteligencie.

Využitie v reálnom živote

A táto technológia nie je len teoretická. Spoločnosti už skúmajú kvantové algoritmy na zlepšenie svojich produktov, ako aj služieb v mnohých oblastiach.

Etické aspekty

Etické otázky, ako je bezpečnosť technológií, súkromie údajov a vplyv umelej inteligencie na spoločnosť, sú významné. Takýto vývoj si vyžaduje vplyv prísnych predpisov a zvýšenú otvorenosť, aby sa mohol využívať v prospech spoločnosti. Pomocou zavedenia kvantovej kryptografie a kvantového strojového učenia by sa teda mohla zvýšiť bezpečnosť a získať dôvera v umelú inteligenciu prostredníctvom ochrany citlivých informácií.

Využitie a dôsledky

Široká škála využití kvantového strojového učenia poukazuje na svetlú budúcnosť umelej inteligencie v mnohých oblastiach:

Lekárska starostlivosť

• Objavovanie liekov: Kvantové počítače, ktoré sú schopné replikovať zložité chemické reakcie na doteraz nevídanej úrovni, môžu pomôcť analyzovať genetické a molekulárne informácie a urýchliť proces vývoja nových liekov.
• Personalizovaná medicína: Využitie techník kvantového strojového učenia tak môže prispieť k vytvoreniu individuálnych programov na liečbu mnohých pacientov na základe analýzy veľkých súborov genetických údajov.

Financie

• Analýza a riadenie rizík: Kvantové strojové učenie môže poskytnúť nové pohľady na analýzu rizík, spreneveru a algoritmické obchodovanie vďaka svojej schopnosti rýchlo zohľadniť komplexné štrukturálne ekonomické údaje.

Kybernetická bezpečnosť

• Bezpečnosť údajov a šifrovanie: V kvantovej kryptografii je tak novým spôsobom možná ochrana proti takýmto rýchlo sa rozvíjajúcim kvantovým počítačom.

Logistika

• Problémy optimalizácie: Implementáciou kvantových algoritmov možno určiť najefektívnejšie spôsoby distribúcie výrobkov a oslovenia potenciálnych spotrebiteľov a klientov, ako aj náklady na zásobovanie.

Prekážky, ktoré prídu

• Hardvérové obmedzenia: Vyššia pravdepodobnosť kvantovej dekoherencie a náchylnosť na chyby v súčasnosti existujúcich kvantových počítačoch však znemožňuje veľké množstvo reálneho využitia.
• Škálovateľnosť: Kvantové počítače je ťažké škálovať na veľké množstvo qubitov pri zachovaní stability a koherencie, čo je jedna z hlavných technických výziev.
• Vývoj algoritmov: Mnohé z týchto kvantových algoritmov sú stále teoretickej povahy a na týchto algoritmoch sa musí viac pracovať.

Vyhliadky do budúcnosti

Dá sa teda povedať, že budúcnosť kvantového strojového učenia je skutočne veľmi svetlá. Existujúce štúdie sa zameriavajú na zlepšenie kvantových výpočtov a odstránenie problémov. Dá sa teda predpokladať, že úloha umelej inteligencie spolu s kvantovými výpočtami s pomocou zložitejších algoritmov a lepšieho vybavenia pomôže v budúcnosti vyriešiť niektoré kľúčové problémy, ktorým čelia moderné podniky.

Zhrnutie

Kvantové strojové učenie spája silu kvantovej výpočtovej techniky so strojovým učením, čo sľubuje rýchlosť, presnosť a rozsah. Kvantové počítače využívajúce superpozíciu a previazanosť dokážu spracovať obrovské súbory údajov a komplexné výpočty exponenciálne rýchlejšie ako klasické počítače. Využitie zahŕňa všetko od urýchlenia objavovania liekov a personalizovanej medicíny až po analýzu rizík vo financiách a kybernetickú bezpečnosť prostredníctvom kvantovej kryptografie.

Výzvy ako kvantová dekoherencia a škálovateľnosť znamenajú, že musíme pokračovať v inováciách kvantových algoritmov a korekcii chýb. Hybridné modely kombinujúce kvantové a klasické výpočty môžu pomôcť zmierniť tieto výzvy a zvýšiť výpočtový výkon.

Keď kvantové strojové učenie dozrie, jeho vplyv na umelú inteligenciu a spoločnosť bude obrovský, zmení podobu priemyselných odvetví a otvorí nové hranice technologických inovácií a riešenia problémov. Ochrana súkromia a bezpečnosť údajov bude dôležitá, keďže aplikácie kvantového strojového učenia rastú, musíme ich starostlivo spravovať, aby sme z nich získali čo najviac pre spoločnosť.

Na záver sme pre vás pripravili najčastejšie kladené otázky a odpovede na ne

Čo je to kvantové strojové učenie?

Kvantové strojové učenie spája kvantové výpočty a strojové učenie s cieľom zvýšiť presnosť, účinnosť a efektívnosť algoritmov strojového učenia.

Ako kvantové strojové učenie funguje?

Kvantové počítače využívajú qubity, ktoré môžu byť vo viacerých stavoch naraz (superpozícia), na riešenie zložitých problémov rýchlejšie ako klasické počítače. Kvantové algoritmy strojového učenia, ako napríklad variačný kvantový eigensolver a kvantový aproximatívny optimalizačný algoritmus, riešia optimalizačné problémy podstatne rýchlejšie.

Aké sú reálne možnosti využitia kvantového strojového učenia?

Kvantové strojové učenie má využitie v rôznych oblastiach vrátane objavovania liekov, personalizovanej medicíny, financií a logistiky.

Aké sú výzvy kvantového strojového učenia?

Súčasné kvantové počítače sú náchylné na chyby a ťažko sa škálujú. Mnohé algoritmy kvantového strojového učenia sú stále teoretické a vyžadujú si ďalší vývoj.

Aká je budúcnosť kvantového strojového učenia?

Budúcnosť kvantového strojového učenia je sľubná, pretože prebiehajúci výskum sa zameriava na zlepšenie kvantových výpočtov a prekonanie súčasných výziev. Očakáva sa, že pokroky v algoritmoch a korekcii chýb spolu s hybridnými modelmi kombinujúcimi klasické a kvantové výpočty povedú k významným prelomom v umelej inteligencii a riešení problémov v rôznych odvetviach.