Квантовый скачок: как квантовое машинное обучение изменит определение искусственного интеллекта

Квантовое машинное обучение: конвергенция квантовой механики и глубоких нейронных сетей. Источник: Magnific Когда кубиты встретятся с нейронными сетями, фундаментальные ограничения искусственного интеллекта будут переписаны. За последнее десятилетие быстрый рост искусственного интеллекта был обусловлен классическим кремниевым оборудованием. Графические процессоры и TPU увеличились в размерах и эффективности, что позволяет нам обучать модели с сотнями миллиардов параметров. Однако, поскольку классические вычисления сталкиваются с физическими ограничениями, такими как барьеры миниатюризации кремниевых транзисторов и ошеломляющее энергопотребление, возникает фундаментальный вопрос: что придет после классического оборудования? Ответ лежит на атомном уровне: квантовое машинное обучение (QML). Объединив принципы квантовой механики с современной архитектурой нейронных сетей, QML обещает обрабатывать сложные многомерные данные со скоростью, которую классические суперкомпьютеры не смогли бы достичь за миллион лет. Классическая стена и квантовое преимущество Классические компьютеры обрабатывают информацию с помощью двоичных битов: 0 и 1. Каждое умножение матриц в глубокой нейронной сети — от преобразователя самообслуживания до сверточных фильтров — должно вычисляться последовательно.