V zadnjem času se zdi, da je modno govoriti o umetni inteligenci (AI) in ta izraz se zdaj uporablja povsod, kjer je to mogoče. Toda kljub temu je sama tehnologija lahko uporabna na več področjih hkrati. Podobno je kvantno računalništvo dobilo novo pozornost kot domnevno revolucionarno orodje, ki lahko med drugim okrepi kibernetsko obrambo in celo ustvari nov internet. In čeprav sta v zadnjih letih obe tehnologiji resno napredovali, še zdaleč nista popolni, ne glede na to, kako bi kdo želel, da bi bilo drugače.
To še posebej velja za umetno inteligenco, ki je v svoji sedanji obliki predvsem specializirani algoritmi strojnega učenja, ki lahko samodejno izvajajo posamezne naloge. Po mnenju raziskovalcev iz Centra za kvantno tehnologijo na Nacionalni univerzi v Singapurju (NUS) je umetno inteligenco mogoče znatno izboljšati s kvantnim računalništvom.
V novi študiji, objavljeni v reviji Physical Review Letters, so znanstveniki iz NUS predlagali kvantni algoritem za linearne sisteme enačb, ki bo omogočil veliko učinkovitejšo kvantno računalniško analizo velikih podatkovnih nizov.
»Prej so bili podobni kvantni algoritmi uporabljeni za ozek spekter problemov. Izboljšati jih moramo, če želimo doseči kvantni pospešek za druge podatke, «je v sporočilu za javnost dejal avtor študije Zhao Zhikuan.
Kvantni algoritem je preprosto rečeno algoritem, zasnovan za delovanje znotraj realističnih kvantnih računskih modelov. Tako kot tradicionalni algoritmi je tudi kvant postopek po korakih, vendar uporablja pojave, značilne za kvantno računanje, kot sta kvantno prepletanje in superpozicija.
V tem primeru algoritem za reševanje linearnih sistemov izvaja izračune z uporabo velikih podatkovnih matric. Tako obsežne naloge so primernejše za kvantne računalnike.
Boljše, hitrejše, močnejše
Promocijski video:
Z drugimi besedami, algoritem za reševanje linearnih sistemov ponuja hitrejši in zmogljivejši način računalništva v primerjavi s klasičnimi računalniki. Prva različica takega kvantnega algoritma, razvita leta 2009, je postavila temelje za raziskave kvantnih oblik umetne inteligence in strojnega učenja.
"Kvantno strojno učenje je razvijajoče se področje, kjer raziskovalci poskušajo izkoristiti moč kvantne obdelave informacij, da pospešijo izvajanje klasičnih nalog strojnega učenja," pravi raziskovalna naloga. Ali bo to AI pametneje, je drugo vprašanje.
Današnji sistemi umetne inteligence in njihovi algoritmi strojnega učenja že lahko izvajajo ogromne količine računalništva. Proces obdelave podatkovnih nizov (in to so ponavadi tone informacij, skozi katere se AI prebije) bo zagotovo pospešil kvantno računanje.
Seveda, preden bo algoritem, ki so ga razvili Zhao in njegovi kolegi, koristen, moramo ustvariti ustreznejše kvantne računalnike. Glede na obseg dela, opravljenega na tem področju, lahko domnevamo, da bo kmalu preden bo koncept postal resničnost.
"Predvidevamo, da bodo trajala tri do štiri leta, da bodo trenutni poskusi strojne opreme postali resnične aplikacije za kvantno računalništvo v umetni inteligenci," je dejal Zhao v sporočilu za javnost. Medtem njegova ekipa namerava kmalu izvesti demonstracijo, kako deluje njihov algoritem.
Dmitrij Volkov