Что такое квантовый ИИ?
Что такое квантовый ИИ?
Квантовый искусственный интеллект или квантовый ИИ – это использование квантовых технологий для запуска систем ИИ. Для эффективной работы моделей ИИ требуются огромные вычислительные мощности и инфраструктурные ресурсы. Цель квантового ИИ – заменить базовую инфраструктуру ИИ ресурсами квантовых вычислений, чтобы модели ИИ могли обрабатывать данные быстрее и экономичнее. В этой области предполагается дальнейшее развитие ИИ и расширение возможностей благодаря экспоненциальной скорости обработки, на которую способны квантовые вычисления. Хотя возможности безграничны, важно отметить, что квантовый ИИ все еще находится на стадии исследований, а рабочие нагрузки ИИ по-прежнему требуют традиционных вычислительных ресурсов для работы.
В чем разница между классическим и квантовым ИИ?
Классический (или современный) ИИ использует классические вычислительные ресурсы, основанные на двоичных битах или информационных единицах, которые математически могут быть представлены как 0 или 1. Физически двоичные биты можно рассматривать как электронные импульсы. Каждое вычислительное устройство, от простых калькуляторов до продвинутых компьютеров, работает на этой двоичной логике. Эти системы обрабатывают данные линейно, шаг за шагом. Следовательно, для выполнения классических задач ИИ, таких как анализ больших наборов данных, коррелирующих аудио, видео и неструктурированные текстовые данные, требуется больше времени и вычислительных мощностей.
Напротив, квантовый ИИ использует квантовые вычислительные ресурсы на основе квантовых битов или кубитов. Физически кубиты основаны на атомах и их электронах, а их работа регулируется принципами квантовой механики. В отличие от классических битов, кубиты могут существовать одновременно в состоянии 0, 1 или в обоих состояниях благодаря физическому понятию, известному как суперпозиция. Они также могут быть запутаны, то есть состояние одного кубита напрямую связано с другим даже на расстоянии.
Кубиты дают квантовым компьютерам возможность выполнять миллионы операций одновременно. Теоретически квантовый ИИ, работающий на базе квантовых вычислительных ресурсов, способен решать задачи такой сложности, с которой классический ИИ справиться не может.
Почему исследования квантового ИИ так важны?
Исследования квантового ИИ направлены на то, чтобы помочь моделям ИИ полностью раскрыть свой потенциал. Модели искусственного интеллекта – это системы, обученные выполнять задачи, которые традиционно требуют человеческого интеллекта, такие как распознавание изображений, перевод с одного языка на другой или прогнозирование будущих тенденций. Они обучаются на больших объемах данных, выявляя закономерности, и затем используют полученные знания для принятия решений или генерации результатов. Существует две основные категории моделей ИИ (см. ниже).
- Прогностические модели анализируют имеющиеся данные для предсказания будущих событий. Например, они могут использоваться для прогнозирования цен на акции или поведения клиентов.
- Генеративные модели создают новый контент на основе усвоенной информации – будь то реалистичные изображения, текст или музыка.
Однако обе категории моделей ограничены в масштабной обработке данных из‑за вычислительных ограничений классических компьютеров, на которых они работают. Исследования в области квантового ИИ направлены на преодоление этих барьеров с целью расширить возможности искусственного интеллекта и усилить его пользу для общества.
Каковы потенциальные преимущества квантового ИИ?
Сочетание квантовых вычислений и ИИ обещает принести следующие преимущества.
Сокращение затрат на обучение ИИ
Обучение моделей ИИ, особенно генеративных базовых моделей с миллиардами параметров, включает передачу больших объемов данных через сложные нейронные сети. Эти сети выполняют миллионы математических операций для настройки внутренних весов и повышения точности. Этот процесс требует не только больших вычислительных ресурсов, но и значительных затрат энергии. Для больших моделей часто необходимы распределенные вычислительные системы, что увеличивает сложность и стоимость.
Теоретически модели квантового ИИ смогут выполнять миллионы операций параллельно на одном квантовом процессоре. Это позволит отказаться от распределенных вычислительных систем для решения текущих задач ИИ. Многопроцессорные установки откроют возможности масштабного обучения моделей ИИ для задач, которые сегодня кажутся невозможными. В результате это может существенно снизить затраты и уменьшить воздействие на окружающую среду при обучении передовых моделей.
Повышение точности прогнозирования ИИ
Способность квантовых вычислений выполнять сложные вероятностные симуляции и задачи оптимизации в масштабах, недоступных классическим системам, может повысить качество выходных данных ИИ. Классические решения из‑за ограничений «железа» нередко упрощают модели или игнорируют отдельные переменные. Квантовый ИИ, напротив, способен учитывать эти параметры, обеспечивая более точные и детализированные прогнозы в критически важных областях – таких как торговля акциями, кредитный скоринг и прогнозирование в логистике.
Например, квантовый ИИ может радикально изменить подход к оценке рисков и оптимизации инвестиционных портфелей в финансовом секторе. Анализ рыночных данных на глубоком уровне при одновременном учете множества переменных может дать инвесторам серьезное преимущество. Возможно, такие системы смогут предсказывать рыночные тренды с такой точностью, что нынешние лучшие алгоритмы будут казаться лишь обоснованными догадками.
Улучшение научных исследований
Квантовый ИИ может существенно ускорить исследования в медицине, климатологии, материаловедении и других областях, где требуется обработка огромных объемов данных. Например, он способен моделировать сложные химические реакции с беспрецедентной точностью – это открывает путь к разработке новых лекарств и прорывам в лечении заболеваний. Моделируя взаимодействия на атомном уровне или анализируя данные планетарного масштаба, ученые смогут делать открытия, которые сегодня выходят за пределы возможностей классических вычислений
Включение новых алгоритмов ИИ
Квантовый ИИ – это не просто способ ускорить существующие процессы искусственного интеллекта, но и возможность открыть совершенно новые подходы к созданию интеллектуальных систем. Сегодняшние модели ИИ разрабатываются с учетом ограничений классических вычислений. По мере того как ученые создают алгоритмы, ориентированные на квантовые компьютеры, системы ИИ смогут принципиально иначе подходить к обучению, рассуждению и распознаванию образов.
Так, квантовые нейронные сети и квантово-усиленное обучение с подкреплением представляют собой ранние концепции, переосмысливающие способы «обучения» машин в условиях множества возможных исходов. Подобные инновации в будущем могут привести к появлению ИИ-систем, способных эффективно работать в тех областях, где классический искусственный интеллект пока сталкивается с трудностями, например в долгосрочном планировании или принятии решений в реальном времени при неполной информации.
Как работает квантовый ИИ?
Квантовый ИИ объединяет принципы квантовой механики с существующими концепциями машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ) для изучения новых подходов. Традиционный ИИ использует линейную алгебру и методы оптимизации, работающие на классических битах. Однако в квантовых моделях ИИ используются квантовые алгоритмы, работающие на кубитах. Эти алгоритмы задействуют принципы квантовой механики – такие как суперпозиция и запутанность – совершенно иным образом. Тем не менее, подобные подходы все еще находятся на этапе исследований и в основном проверяются с помощью симуляторов или маломасштабных квантовых процессоров. Ниже мы привели несколько примеров исследовательских работ.
Алгоритмы квантовой оптимизации
Подобные алгоритмы полезны при решении задач комбинаторной оптимизации, где требуется найти наилучшую комбинацию среди множества возможных вариантов. Классическим алгоритмам такие задачи даются с трудом из-за экспоненциального роста вычислительной сложности. В сфере ИИ эти алгоритмы рассматриваются как инструмент для решения оптимизационных подзадач, например подбора оптимальных параметров модели или минимизации целевых функций в средах обучения с подкреплением.
Квантовые классификаторы
Квантовые классификаторы – это алгоритмы, использующие принципы квантовых вычислений для решения задач классификации. Они присваивают данным метки на основе изученных закономерностей. Например, вариационный квантовый классификатор (VQC) изучается в качестве доказательства концепции нелинейного принятия решений. На данный момент вариационные квантовые классификаторы (VQC) были протестированы на небольших наборах данных и квантовых устройствах с ограниченным числом кубитов, в основном для сравнения их производительности с классическими классификаторами в контролируемых условиях.
Квантовые нейронные сети
Квантовые нейронные сети (QNN) созданы для имитации структуры классических нейронных сетей с помощью взаимодействия кубитов. Они применяются для изучения возможностей квантовых схем аппроксимировать сложные функции и распознавать закономерности в данных. Некоторые экспериментальные разработки пытаются использовать квантовые схемы в качестве слоев гибридных моделей, где часть сети работает на классических процессорах, а другая – на квантовых устройствах. Из-за текущих аппаратных ограничений QNN в основном остаются теоретическими. Они тестируются на квантовых симуляторах, а не на полномасштабных квантовых компьютерах.
Квантово-усиленное обучение с подкреплением
Квантовое обучение с подкреплением изучает, могут ли квантовые вычисления повысить эффективность обучения агентов ИИ оптимальному выбору действий в среде методом проб и ошибок. Одно из направлений исследований связано с использованием квантовых состояний для представления пространства решений, что дает возможность одновременно исследовать несколько вариантов развития событий.. Однако эта область остается весьма экспериментальной, ведь идеи проверяются преимущественно в упрощенных средах и теоретических моделях
Как AWS может удовлетворить ваши требования к квантовым вычислениям и искусственному интеллекту (ИИ)?
AWS открывает доступ к классическому ИИ для более широкого круга людей – от разработчиков и специалистов по обработке данных до бизнес-аналитиков и студентов. ИИ в AWS включает предварительно обученные сервисы ИИ для готовой аналитики и инфраструктуры, позволяющие раскрыть весь потенциал производительности и снизить затраты.
- Ocelot – это квантовый чип первого поколения, основанный на масштабируемой архитектуре, которая позволяет быстрее разрабатывать прикладные решения в области квантовых вычислений. Это первое практическое воплощение масштабируемой архитектуры для создания коммерчески жизнеспособных квантовых компьютеров – основы для будущего квантового ИИ.
- Amazon Braket – это полностью управляемый сервис, который помогает начать работу с квантовыми вычислениями. С его помощью вы сможете освоить программирование квантовых компьютеров и создавать собственные квантовые алгоритмы с нуля. Сервис Amazon Braket также предлагает полностью управляемые симуляторы квантовых схем. Они позволяют запускать ваши алгоритмы в инфраструктуре AWS для проверки и тестирования их реализации.
- Программы сотрудничества Лаборатории квантовых решений Amazon представляют собой совместные исследовательские инициативы, в рамках которых вы можете работать с ведущими специалистами в области квантового ИИ. Эти программы помогают исследовать и определять наиболее перспективные направления применения квантовых вычислений в вашей организации – и подготовиться к работе в условиях квантовой эпохи.
Начните работу с квантовыми вычислениями и искусственным интеллектом на AWS, создав бесплатную учетную запись уже сегодня.