ควอนตัม AI คืออะไร

AI แบบคลาสสิก (หรือปัจจุบัน) ใช้ทรัพยากรการประมวลผลแบบคลาสสิกตามไบนารีบิตหรือหน่วยข้อมูลที่สามารถแสดงทางคณิตศาสตร์เป็น 0 หรือ 1 ในทางกายภาพ บิตไบนารีสามารถคิดได้ว่าเป็นพัลส์อิเล็กทรอนิกส์ อุปกรณ์คอมพิวเตอร์ทุกชนิด ตั้งแต่เครื่องคิดเลขธรรมดาไปจนถึงคอมพิวเตอร์ขั้นสูง ล้วนทำงานบนตรรกะไบนารีนี้ ระบบเหล่านี้ประมวลผลข้อมูลในลักษณะเชิงเส้นทีละขั้นตอน ดังนั้น จึงต้องใช้เวลาและพลังการประมวลผลมากขึ้นสำหรับงาน AI แบบคลาสสิก เช่น การวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่เชื่อมโยงเสียง วิดีโอ และข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง

ในทางตรงกันข้าม ควอนตัม AI ใช้การประมวลผลแบบควอนตัมตามควอนตัมบิตหรือ Qubit ในทางกายภาพ Qubit จะขึ้นอยู่กับอะตอมและอิเล็กตรอน และหลักการของกลศาสตร์ควอนตัมจะควบคุมการทำงานของมัน ซึ่งแตกต่างจากบิตคลาสสิก Qubit สามารถมีอยู่พร้อมกันในสถานะ 0, 1 หรือทั้งสองอย่างเนื่องจากเนื่องมาจากแนวคิดทางฟิสิกส์ที่เรียกว่าซูเปอร์โพซิชัน นอกจากนี้ยังสามารถพันกันได้อีกด้วย หมายความว่าสถานะของ Qubit หนึ่งจะเกี่ยวข้องโดยตรงกับอีก Qubit หนึ่ง แม้จะอยู่ห่างกันก็ตาม

Qubits ช่วยให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมประมวลผลการดำเนินงานหลายล้านรายการพร้อม ๆ กันได้ ในทางทฤษฎี ควอนตัม AI ที่ทำงานบนทรัพยากรการประมวลผลแบบควอนตัมอาจสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนเกินกว่าที่ AI แบบคลาสสิกจะสามารถทำได้

การผสมผสานการประมวลผลแบบควอนตัมและปัญญาประดิษฐ์มีแนวโน้มที่จะนำมาซึ่งประโยชน์ดังต่อไปนี้

ลดต้นทุนการฝึก AI

การฝึกโมเดล AI โดยเฉพาะโมเดลพื้นฐานช่วยสร้างที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้านรายการเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลจำนวนมากผ่านนิวรัลเน็ตเวิร์กที่ซับซ้อน เครือข่ายเหล่านี้ดำเนินการทางคณิตศาสตร์นับล้านครั้งเพื่อปรับน้ำหนักภายในและเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อความแม่นยำ กระบวนการนี้ไม่เพียงแต่ต้องใช้การประมวลผลหนักแต่ยังใช้พลังงานมากอีกด้วย โมเดลที่ใหญ่กว่าโดยทั่วไปต้องใช้การตั้งค่าการประมวลผลแบบกระจาย ซึ่งจะทำให้ความซับซ้อนและต้นทุนเพิ่มขึ้น

โมเดล AI ควอนตัมในทางทฤษฎีจะสามารถรันการดำเนินการหลายล้านรายการแบบขนานบนโปรเซสเซอร์ควอนตัมตัวเดียว สิ่งนี้จะช่วยลดความจำเป็นในการตั้งค่าการประมวลผลแบบกระจายเพื่อตอบสนองความต้องการ AI ในปัจจุบัน การตั้งค่าหลายโปรเซสเซอร์จะฝึกโมเดล AI ในระดับสำหรับงานที่ไม่สามารถจินตนาการได้ในปัจจุบัน สิ่งนี้สามารถลดต้นทุนและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของการฝึกโมเดล AI ที่ล้ำสมัยได้อย่างมีนัยสำคัญ

ปรับปรุงความแม่นยำในการคาดการณ์ AI

ความสามารถของการประมวลผลแบบควอนตัมในการดำเนินการจำลองความเป็นไปได้ที่ซับซ้อนและงานการเพิ่มประสิทธิภาพในระดับสามารถปรับปรุงคุณภาพเอาต์พุต AI ระบบคลาสสิกอาจทำให้สมมติฐานง่ายขึ้นหรือละเลยตัวแปรบางตัวเนื่องจากข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์ ในทางตรงกันข้าม AI ควอนตัมสามารถอธิบายตัวแปรเหล่านั้นได้ โดยให้การคาดการณ์ที่มีความละเอียดอ่อนมากขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้นในสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การซื้อขายหุ้น การให้คะแนนเครดิต และการคาดการณ์ซัพพลายเชน

ตัวอย่างเช่น AI ควอนตัมสามารถเปลี่ยนแปลงการประเมินความเสี่ยงและการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอในภาคการเงินได้ การวิเคราะห์ข้อมูลตลาดในระดับละเอียดและการพิจารณาตัวแปรนับไม่ถ้วนพร้อมกันสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้นักลงทุนได้เปรียบอย่างมาก ซึ่งอาจสามารถคาดการณ์แนวโน้มของตลาดได้ในระดับหนึ่ง ทำให้อัลกอริทึมที่ดีที่สุดในปัจจุบันดูเหมือนการคาดเดาที่ผ่านการศึกษามา

การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ขั้นสูง

AI ควอนตัมสามารถเร่งความเร็วในการวิจัยทางการแพทย์ ภูมิอากาศ วิทยาศาสตร์วัสดุ และการวิจัยอื่น ๆ ที่ต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างมาก ตัวอย่างเช่น AI ควอนตัมสามารถจำลองปฏิกิริยาเคมีที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งอาจนำไปสู่การค้นพบยาและความก้าวหน้าในการรักษาโรคได้ ด้วยการสร้างโมเดลปฏิสัมพันธ์ในระดับอะตอมหรือการวิเคราะห์ชุดข้อมูลในระดับดาวเคราะห์ นักวิทยาศาสตร์อาจค้นพบสิ่งที่เกินขอบเขตการคำนวณของเราในปัจจุบันได้

ช่วยให้สามารถใช้งานอัลกอริทึม AI ใหม่

AI ควอนตัมไม่ได้เป็นเพียงแค่การเร่งความเร็วของกระบวนการ AI ที่มีอยู่เท่านั้น แต่ยังเปิดประตูสู่แนวทางใหม่ ๆ ในการออกแบบระบบอัจฉริยะอีกด้วย โมเดล AI ปัจจุบันสร้างขึ้นโดยอาศัยข้อจำกัดของการประมวลผลแบบคลาสสิก ในขณะที่นักวิจัยพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมโดยเฉพาะ ระบบ AI อาจเข้าถึงการเรียนรู้ การให้เหตุผล หรือการจดจำรูปแบบในรูปแบบพื้นฐานที่แตกต่างกัน

ตัวอย่างเช่น นิวรัลเน็ตเวิร์กควอนตัมและการเรียนรู้เสริมแรงด้วยควอนตัมเป็นแนวคิดเบื้องต้นที่พยายามคิดใหม่ว่าเครื่องจจะ "เรียนรู้" ได้อย่างไรในสภาพแวดล้อมที่มีผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มากมาย ในวันหนึ่งในอนาคต นวัตกรรมเหล่านี้อาจส่งผลให้ระบบ AI มีประสิทธิภาพดีขึ้นในโดเมนที่ AI แบบคลาสสิกยังคงประสบปัญหา เช่น การวางแผนระยะยาวหรือการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ภายใต้ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์

AWS ทำให้ AI แบบคลสสิกสามารถเข้าถึงผู้คนได้มากขึ้น ตั้งแต่ผู้สร้างและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปจนถึงนักวิเคราะห์ธุรกิจและนักศึกษา AI บน AWS รวมถึงบริการ AI ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับข่าวกรองสำเร็จรูปและโครงสร้างพื้นฐาน AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดและลดต้นทุน

• Ocelot ซึ่งเป็นชิปควอนตัมรุ่นแรกของเราใช้สถาปัตยกรรมที่ปรับขนาดได้เพื่อเร่งการพัฒนาแอปพลิเคชันการประมวลผลแบบควอนตัมในโลกแห่งความเป็นจริง นับเป็นการสร้างสถาปัตยกรรมแบบปรับขนาดได้ครั้งแรกสำหรับการสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบที่ปรับขนาดได้และใช้งานได้จริงในเชิงพาณิชย์สำหรับ AI ควอนตัมในอนาคตในทางปฏิบัติ
• Amazon Braket เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบที่ช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งานการประมวลผลแบบควอนตัมได้ คุณสามารถใช้เพื่อเรียนรู้วิธีเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ควอนตัมและออกแบบอัลกอริทึมควอนตัมของคุณเองตั้งแต่เริ่มต้น Amazon Braket ยังให้บริการตัวจำลองวงจรควอนตัมที่มีการจัดการเต็มรูปแบบอีกด้วย ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้อัลกอริทึมบนโครงสร้างพื้นฐานที่มีการจัดการโดย AWS เพื่อตรวจสอบความถูกต้องและทดสอบการปรับใช้
• การมีส่วนร่วมของ Amazon Quantum Solutions Lab เป็นโปรแกรมการวิจัยร่วมกันที่ช่วยให้คุณทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญชั้นนำด้านควอนตัม AI โปรแกรมเหล่านี้จะช่วยคุณค้นคว้าและระบุแอปพลิเคชันการประมวลผลแบบควอนตัมที่มีแนวโน้มมากที่สุดขององค์กรของคุณ และเตรียมพร้อมสำหรับควอนตัม

เริ่มต้นใช้งานการประมวลผลแบบควอนตัมบน AWS โดยการสร้างบัญชีฟรีวันนี้