Trí tuệ nhân tạo lượng tử có mặt ở đây để mở đường cho chương tiếp theo trong quá trình theo đuổi trí tuệ kỹ thuật số của chúng ta. Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ biến đổi và nó cần tính toán lượng tử để đạt được sự cải thiện đáng kể. Mặc dù trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng với các máy tính thông thường nhưng nó bị hạn chế bởi khả năng tính toán thông thường. Khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp hơn của trí tuệ nhân tạo có thể được nâng cao nhờ điện toán lượng tử, cho phép nó giải quyết các vấn đề phức tạp hơn nhiều.
Trí tuệ nhân tạo lượng tử là gì?
Trí tuệ nhân tạo lượng tử cho phép sử dụng điện toán lượng tử với các thuật toán học máy. AI lượng tử giúp các nhà khoa học đạt được kết quả mà việc sử dụng máy tính thông thường không thể đạt được nhờ những lợi thế tính toán của điện toán lượng tử.
Việc ứng dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo lượng tử có hai trọng tâm nghiên cứu chính là học máy và trí tuệ nhân tạo. Hệ thống tính toán này khác với các hệ thống trước ở chỗ nó có thể biểu thị đồng thời nhiều trạng thái, điều này đặc biệt hữu ích khi sử dụng các phương pháp tiếp cận AI.
Trợ lý giọng nói có thể thu lợi từ việc triển khai này theo nhiều cách khác nhau. Vì lượng tử sẽ tăng độ chính xác đáng kể nên nó sẽ tăng sức mạnh xử lý và lượng dữ liệu mà chúng có thể xử lý. Do số lượng biến tính toán khổng lồ mà máy tính lượng tử có thể xử lý nên nó có thể đưa ra câu trả lời nhanh hơn, tương tự như câu trả lời do con người cung cấp.
Tại sao AI cần tăng lượng tử?
AI đã có những tiến bộ vượt bậc trong những năm gần đây nhưng vẫn chưa khắc phục được những hạn chế về mặt tính toán. Các tính năng độc đáo của điện toán lượng tử có thể giúp chúng ta vượt qua các rào cản để đạt được AGI (Trí tuệ tổng hợp nhân tạo). Khả năng của điện toán lượng tử trong việc đào tạo nhanh chóng các mô hình học máy và phát triển các thuật toán tối ưu hóa có thể được khai thác.
Chúng ta đang tiến tới giới hạn mà một máy tính thông thường có thể xử lý và lượng dữ liệu không ngừng tăng lên. Định luật Moore, phát biểu rằng số lượng bóng bán dẫn trên mạch tích hợp sẽ tăng gấp đôi cứ sau hai năm, đã được chứng minh là có độ bền đáng kể kể từ khi nó được đặt ra vào năm 1965. Các công ty hàng đầu trong lĩnh vực này đang chạy đua để trở thành công ty đầu tiên phát triển một máy tính lượng tử khả thi. mạnh hơn các máy tính ngày nay và giải quyết được các vấn đề ngày càng phức tạp.
Điện toán lượng tử có thể tạo ra AI hiệu quả và ổn định hơn, có thể hoàn thành nhiều năm phân tích chỉ trong vài giờ, mang lại những tiến bộ công nghệ. AI ngày nay đang gặp rắc rối với các vấn đề như mô hình nhận thức thần kinh, học máy thích ứng và lý luận không chắc chắn. Đây sẽ là những biện pháp khắc phục khả thi nhất cho AI lượng tử trong tương lai.
Mối liên hệ giữa cơ học lượng tử và trí tuệ nhân tạo cũng mang lại lợi ích theo cả hai hướng. Giờ đây, các nhà khoa học đang sử dụng phương pháp học máy truyền thống để nâng cao kiến thức của chúng ta về vật lý lượng tử. Độ chính xác và hiệu quả của thuật toán AI có thể được sử dụng để tinh chỉnh các mạch lượng tử, giúp loại bỏ lỗi và tiết kiệm thời gian trong hầu hết các lĩnh vực có vấn đề của nghiên cứu lượng tử. Học máy cũng hỗ trợ các nhà vật lý phát hiện sự vướng víu lượng tử và xác định các giai đoạn mới của vật chất.
Khả năng mới
Các mô hình sáng tạo của thuật toán trí tuệ nhân tạo lượng tử không chỉ trả lời một câu hỏi mà còn tạo ra đầu ra như hình ảnh, âm nhạc, video hoặc các loại thông tin khác. Hãy cân nhắc nếu bạn có nhiều hình ảnh về một bên khuôn mặt nhưng không có đủ hình ảnh về mặt trước của khuôn mặt. Nếu bạn muốn phần mềm phát hiện bảo mật xác định nhận dạng khuôn mặt kép ở mặt trước khuôn mặt của một người, thì những mô hình tổng quát này có thể được sử dụng với độ chính xác cao để tạo ra nhiều góc nhìn chính diện hơn của khuôn mặt. Việc bổ sung các đơn vị xử lý lượng tử vào khung thông thường có khả năng cải thiện chất lượng hình ảnh.
Các phương pháp học máy truyền thống chỉ hoạt động tốt khi dữ liệu bạn cung cấp. Sẽ không hiệu quả nếu bạn cố gắng huấn luyện thuật toán nhận diện khuôn mặt thông thường trên một tập hợp hình ảnh nhỏ. Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng các mô hình tổng quát được tăng cường lượng tử để mở rộng tập dữ liệu này bằng cách đưa vào nhiều hình ảnh hơn (cả số lượng và tính đa dạng), điều này sẽ cải thiện đáng kể mô hình phát hiện.
Một cách để đánh giá và cải thiện hiệu quả hệ thống AI là bắt chước dữ liệu trong thế giới thực. Chúng ta có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo lượng tử để tạo ra các phân tử giả, tế bào ung thư hoặc hình ảnh cộng hưởng từ rất giống với đồ thật với sự hỗ trợ của công nghệ này. Điều này cho phép chúng tôi xây dựng các mô hình học máy tốt hơn có thể áp dụng cho các vấn đề và dữ liệu trong thế giới thực.
Trí tuệ nhân tạo lượng tử hoạt động như thế nào?
Dựa theo Googlenguyên lý hoạt động của trí tuệ nhân tạo lượng tử gồm 4 bước chính:
- Bước đầu tiên là chuyển đổi dữ liệu lượng tử thành dữ liệu thông thường. Sau đó, dữ liệu này được chuyển đổi thành mảng số đa chiều dưới dạng tensor lượng tử. Trí tuệ nhân tạo lượng tử biến đổi các tensor này để tạo ra một tập dữ liệu có thể được sử dụng thêm.
- Các mô hình mạng lưới thần kinh lượng tử được lựa chọn dựa trên cấu trúc dữ liệu lượng tử. Mục tiêu là trích xuất thông tin ẩn trong trạng thái vướng víu bằng cách sử dụng xử lý lượng tử.
- Định lượng trạng thái lượng tử trích xuất thông tin từ phân bố cổ điển dưới dạng mẫu. Các giá trị được lấy từ chính trạng thái lượng tử. Trí tuệ nhân tạo lượng tử cung cấp các quy trình kết hợp nhiều lần chạy, mỗi lần có các bước riêng (1) Và (2).
- Các thuật toán học sâu xác định mối quan hệ giữa dữ liệu sau khi chuyển đổi nó thành dữ liệu cổ điển.
Các giai đoạn cuối cùng của hàm chi phí, độ dốc và cập nhật tham số của deep learning là các phương pháp tiêu chuẩn trong lĩnh vực này. Những giai đoạn này đảm bảo rằng một mô hình tốt cho các hoạt động không được giám sát được tạo ra.
Thuật toán tốt hơn
Tính linh hoạt của trí tuệ nhân tạo lượng tử trong việc biểu diễn và xử lý nhiều trạng thái khiến nó cực kỳ hữu ích cho nhiều vấn đề khác nhau. Ứng dụng đầu tiên chúng ta thấy là khoa học vật liệu, trong đó việc mô hình hóa các phân tử nhỏ đòi hỏi tính toán cao. Ví dụ, bằng cách xác định con đường hiệu quả nhất trong số các lựa chọn thay thế trong tương lai, thiết bị lớn hơn sẽ có thể tạo ra thuốc và tối ưu hóa hậu cần.
Hầu hết các ứng dụng công nghiệp ngày nay của trí tuệ nhân tạo đều dựa trên học tập có giám sát, được sử dụng trong các vấn đề như nhận dạng hình ảnh và dự báo mức tiêu thụ. Dựa trên các khái niệm QML khác nhau đã được đề xuất, chúng ta có thể dự đoán khả năng tăng tốc – trong một số trường hợp có thể theo cấp số nhân – trong một số thuật toán phổ biến nhất trong lĩnh vực này, bao gồm ‘máy vectơ hỗ trợ’ và các loại mạng thần kinh cụ thể.
Kỹ thuật giảm kích thước là một loại giảm kích thước khác. Những kỹ thuật này thể hiện dữ liệu gốc của chúng tôi ở dạng nhỏ gọn hơn trong khi vẫn giữ được hầu hết các tính năng. Ở giai đoạn này, nhà khoa học lưu ý rằng tính toán lượng tử sẽ hữu ích như thế nào khi xác định chính xác các tính năng nhất định trên toàn thế giới trong tập dữ liệu thay vì các chi tiết riêng lẻ.
Cuối cùng, còn rất nhiều việc phải làm xung quanh việc học tăng cường và bắt đầu áp dụng nó vào các vấn đề trong thế giới thực. Tiềm năng của nó trong việc giải quyết các tình huống phức tạp đã được chứng minh bằng việc sử dụng nó trong trò chơi điện tử. Quy trình đòi hỏi khắt khe nhất về công việc tính toán và tiêu tốn thời gian là đào tạo thuật toán. Trong trường hợp này, một số phương pháp lý thuyết đã được nghĩ ra để tăng tốc độ đào tạo bằng máy tính lượng tử, điều này có thể giúp tạo ra trí tuệ nhân tạo lượng tử cực kỳ mạnh mẽ trong tương lai.
