Kuantum yapay zeka nedir?
Kuantum yapay zeka nedir?
Kuantum yapay zeka veya kuantum AI, yapay zeka sistemlerini çalıştırmak için kuantum teknolojilerinin kullanımıdır. Yapay zeka modelleri, verimli bir şekilde çalışmak için muazzam bilgi işlem gücü ve altyapı kaynakları gerektirir. Kuantum yapay zeka, yapay zeka modellerinin verileri daha hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde işleyebilmesi için, altta yatan yapay zeka altyapısının yerine kuantum bilgi işlem kaynaklarını getirmeyi amaçlamaktadır. Bu alan, kuantum bilgi işlemin mümkün kıldığı üstel işlem hızı nedeniyle yapay zeka alanında daha fazla ilerleme ve gelişmiş yetenekler öngörmektedir. Olasılıklar sınırsız olsa da, kuantum yapay zekanın hâlâ araştırma aşamasında olduğunu ve yapay zeka iş yüklerinin çalışmak için hâlâ geleneksel bilgi işlem kaynaklarına ihtiyaç duyduğunu aklımızdan çıkarmamamız gerekir.
Klasik ve kuantum yapay zeka arasındaki fark nedir?
Klasik (yani günümüzdeki) yapay zeka, ikili bitlere dayalı klasik bilgi işlem kaynaklarını, yani matematiksel olarak 0 veya 1 olarak temsil edilebilen bilgi birimlerini kullanır. Fiziksel olarak, ikili bitler elektronik nabızlar olarak düşünülebilir. Basit hesap makinelerinden gelişmiş bilgisayarlara kadar her bilgi işlem cihazı bu ikili mantıkla çalışır. Bu sistemler verileri doğrusal olarak, adım adım işler. Bu nedenle ses, video ve yapılandırılmamış metin verilerini ilişkilendiren büyük veri kümelerini analiz etmek gibi klasik yapay zeka görevleri için daha fazla zaman ve bilgi işlem gücü gerekir.
Buna karşılık, kuantum yapay zeka kuantum bitlerine, yani kübitlere dayalı kuantum bilgi işlem kaynaklarını kullanır. Fiziksel olarak, kübitler atomlara ve atomlardaki elektronlara dayanır ve işlemler kuantum mekaniğinin ilkelerine tabidir. Klasik bitlerin aksine kübitler, süperpozisyon olarak bilinen bir fizik konsepti nedeniyle 0 ve 1 pozisyonlarının herhangi birinde veya aynı anda her ikisinde var olabilir. Ayrıca birbirine dolanabilirler; yani bir kübitin durumu, aralarında ne kadar mesafe olursa olsun diğeriyle doğrudan ilişkilidir.
Kübitler, kuantum bilgisayarların milyonlarca operasyonu aynı anda işlemesine izin verir. Teorik olarak, kuantum bilgi işlem kaynakları üzerinde çalışan kuantum yapay zeka, klasik yapay zekanın erişemeyeceği karmaşık sorunları çözebilir.
Kuantum yapay zeka araştırmaları neden önemlidir?
Kuantum yapay zeka araştırmaları, yapay zeka modellerinin tam potansiyellerine ulaşmalarına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Yapay zeka modelleri görüntüleri tanımak, bir dili diğerine çevirmek veya gelecekteki eğilimleri tahmin etmek gibi tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirmek için eğitilmiş sistemlerdir. Bu modeller büyük veri kümeleriyle eğitilerek örüntüleri öğrenir ve öğrenimlerini karar vermek veya çıktı oluşturmak için kullanır. Yapay zeka modelleri iki ana kategoriye ayrılır:
- Tahmine dayalı modeller gelecekteki sonuçları tahmin etmek için mevcut verileri analiz eder. Örneğin, hisse senedi fiyatlarını veya müşteri davranışını tahmin edebilirler.
- Üretken modeller, öğrenimlerine dayalı olarak yeni içerikler oluşturur. Örneğin, gerçekçi görüntü, metin veya müzik içerikleri oluşturabilirler.
Onlara güç veren klasik bilgisayarların sınırlamaları nedeniyle, her iki yapay zeka modelinin de verileri büyük ölçekte analiz etme kabiliyetleri sınırlıdır. Kuantum yapay zeka araştırmaları, yapay zekanın topluma getirebileceği faydaları artırmak için bu sınırlamaların üstesinden gelmeyi amaçlamaktadır.
Kuantum yapay zekanın potansiyel faydaları nelerdir?
Kuantum bilgi işlemi ve yapay zekayı birleştirmek, aşağıdaki faydaları getirmeyi vaat eder.
Yapay zeka eğitim maliyetlerini azaltın
Milyarlarca parametreye sahip üretken altyapı modelleri başta olmak üzere yapay zeka modelleri eğitilirken, karmaşık sinir ağları aracılığıyla büyük miktarlarda veri beslemesi yapılır. Bu ağlar, dahili ağırlıkları ayarlamak ve doğruluğa yönelik optimizasyon yapmak için milyonlarca matematiksel işlem gerçekleştirir. Bu süreç sadece bilgi işlem ağırlıklı olmakla kalmaz, aynı zamanda yoğun enerji ihtiyacına sahiptir. Daha büyük modeller genellikle karmaşıklığı ve maliyeti artıran dağıtılmış bilgi işlem kurulumları gerektirir.
Kuantum yapay zeka modellerinin teorik olarak milyonlarca işlemi tek bir kuantum işlemcide paralel olarak çalıştıracağı düşünülmektedir. Bu, mevcut yapay zeka ihtiyaçları için dağıtılmış bilgi işlem kurulumlarına olan ihtiyacı ortadan kaldıracaktır. Çok işlemcili kurulumlar, yapay zeka modellerini bugün hayal edilemeyecek görevler için büyük ölçekte eğitebilecektir. Bu da son teknoloji yapay zeka modellerini eğitmenin maliyetini ve çevresel etkisini önemli ölçüde azaltabilecektir.
Yapay zeka tahmin doğruluğunu artırın
Kuantum bilgi işlemin karmaşık olasılıksal simülasyonlarını ve optimizasyon görevlerini büyük ölçekte gerçekleştirme kabiliyeti, yapay zekanın çıktı kalitesini artırabilir. Klasik sistemler donanım kısıtlamaları nedeniyle varsayımları basitleştirebilir veya belirli değişkenleri göz ardı edebilir. Buna karşılık kuantum yapay zeka, bu değişkenleri de hesaba katarak hisse senedi ticareti, kredi puanlaması ve tedarik zinciri tahmini gibi yüksek riskli ortamlarda daha incelikli ve potansiyel olarak daha doğru tahminler sunabilir.
Örneğin, kuantum yapay zeka, finans sektöründeki risk değerlendirme ve portföy optimizasyonu alanlarında dönüşüm yaratabilir. Piyasa verilerini ayrıntılı bir düzeyde analiz etmek ve aynı anda sayısız değişkeni dikkate almak, yatırımcılara önemli bir avantaj getirecek öngörüler sağlayabilir. Hatta belki piyasa eğilimlerini büyük oranda doğru öngörebilir ve günümüzün en iyi algoritmalarını eğitimli tahmin gibi gösterebilir.
Bilimsel araştırmaları ilerletin
Kuantum yapay zeka; tıp, iklim, malzeme bilimi ve büyük miktarda verinin işlenmesini gerektiren diğer alanlardaki araştırmaları önemli ölçüde hızlandırabilir. Örneğin, kuantum yapay zeka, karmaşık kimyasal reaksiyonları benzeri görülmemiş bir doğrulukla simüle edebilir ve potansiyel olarak ilaç keşfi ve hastalık tedavisinde atılımlara yol açabilir. Bilim insanları, atomik düzeydeki etkileşimleri modelleyerek veya gezegen ölçeğindeki veri kümelerini analiz ederek, şu anki bilgi işlem erişimimizin çok ötesinde keşifler yapabilirler.
Yeni yapay zeka algoritmalarını etkinleştirin
Kuantum yapay zeka sadece mevcut yapay zeka süreçlerini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda akıllı sistemler tasarlamanın yepyeni yollarının kapısını aralar. Mevcut yapay zeka modelleri, klasik bilgi işlemin kısıtlamaları etrafında inşa edilmiştir. Araştırmacılar özellikle kuantum bilgisayarlar için algoritmalar geliştirdikçe, yapay zeka sistemleri öğrenmeye, akıl yürütmeye veya örüntü tanımaya yönelik bambaşka yaklaşımlar geliştirebilir.
Örneğin, kuantum sinir ağları ve kuantumla geliştirilmiş pekiştirmeli öğrenme, birçok olası sonucu olan ortamlarda makinelerin nasıl "öğrenebileceklerini" yeniden düşünmeye çalışan, henüz olgunlaşmamış konseptlerdir. Bu yenilikler bir gün, uzun vadeli planlama veya eksik bilgi altında gerçek zamanlı karar verme gibi klasik yapay zekanın şu anda zorlandığı alanlarda iyi performans gösteren yapay zeka sistemleriyle sonuçlanabilir.
Kuantum yapay zeka nasıl çalışır?
Kuantum yapay zeka, yeni yaklaşımları keşfetmek için kuantum mekaniğinden gelen ilkeleri mevcut makine öğrenimi ve yapay zeka kavramlarıyla entegre eder. Geleneksel yapay zeka, klasik bitler üzerinde çalışan doğrusal cebir ve optimizasyon tekniklerini kullanır. Kuantum yapay zeka modelleri ise kübitler üzerinde çalışan kuantum algoritmalarını kullanır. Bu algoritmalar, süperpozisyon ve dolanıklık gibi kuantum mekaniği ilkelerinden bambaşka şekillerde yararlanır. Ancak bu yaklaşımlar hâlâ araştırma aşamasındadır ve öncelikli olarak simülatörler veya küçük ölçekli kuantum işlemciler üzerinde test edilmektedir. Araştırma çalışmalarının bazı örneklerini aşağıda bulabilirsiniz.
Kuantum optimizasyon algoritmaları
Bu algoritmalar, amacın birçok olası konfigürasyondan en iyi kombinasyonu bulmak olduğu kombinatoryal optimizasyon problemlerini çözmek için kullanışlıdır. Klasik algoritmalar, karmaşıklıktaki üstel artış nedeniyle bu tür problemleri çözmekte zorlanır. Yapay zeka alanında bu algoritmalar, pekiştirmeli öğrenme ortamlarında en iyi model parametrelerini seçmek veya maliyet işlevlerini en aza indirmek gibi optimizasyon alt görevlerini çözmeye yönelik bir araç olarak araştırılmaktadır.
Kuantum sınıflandırıcılar
Kuantum sınıflandırıcılar, sınıflandırma problemlerini çözmek için kuantum bilgi işlem ilkelerinden yararlanan algoritmalardır. Öğrendikleri örüntülere dayalı olarak verilere etiket atarlar. Örneğin, Varyasyonel Kuantum Sınıflandırıcısı (VQC), doğrusal olmayan karar verme alanında bir kavram kanıtı olarak araştırılmaktadır. Şimdiye kadar VQC, öncelikli olarak kontrollü koşullar altında performansını klasik sınıflandırıcılarla karşılaştırmak amacıyla, sınırlı kübit sayılarına sahip küçük ölçekli veri kümeleri ve kuantum donanımı üzerinde gösterilmiştir.
Kuantum sinir ağları
Kuantum sinir ağları (QNN), kübit etkileşimlerini kullanarak klasik sinir ağlarının yapısını taklit etmeyi amaçlar. Şu anda kuantum devrelerinin karmaşık işlevlere yaklaşıp yaklaşamayacağını araştırmak ve verilerdeki örüntüleri tanımayı öğrenmek için kullanılmaktadır. Bazı deneysel tasarımlar, ağın bazı bölümlerinin klasik işlemcilerde, bazı bölümlerinin ise kuantum cihazlarda çalıştığı hibrit modellerde kuantum devrelerini birer katman olarak kullanmaya çalışır. Mevcut donanım sınırlamaları nedeniyle, QNN'ler büyük ölçüde teori seviyesinde kalmaktadır. Tam ölçekli kuantum bilgisayarlardan ziyade kuantum simülatörleri üzerinde test edilirler.
Kuantumla geliştirilmiş pekiştirmeli öğrenme
Kuantumla geliştirilmiş pekiştirmeli öğrenme, yapay zeka temsilcilerinin bir ortamdaki en optimum eylemleri deneme yanılma yoluyla öğrenme biçimlerini kuantum bilgi işlemin iyileştirip iyileştiremeyeceğini araştırır. Çalışma alanlarından biri, birden çok karar yolunun eş zamanlı araştırılabilmesi için, karar alanının kuantum durumlarıyla temsil edilmesini inceler. Bununla birlikte, oldukça deneysel bir alandır ve fikirler öncelikli olarak oyuncak ortamlarında veya teorik modellerde test edilmektedir.
AWS, kuantum bilgi işlem ve yapay zeka gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?
AWS; klasik yapay zekayı oluşturucular, veri bilimcileri, iş analistleri ve öğrenciler gibi daha fazla kişi tarafından erişilebilir hale getirir. AWS'de yapay zeka, performansı en üst düzeye çıkarmak ve maliyetleri düşürmek üzere kullanıma hazır zeka ve yapay zeka altyapısı için önceden eğitilmiş yapay zeka hizmetlerini içerir.
- Birinci nesil kuantum çipimiz Ocelot, gerçek dünyadaki kuantum bilgi işlem uygulamalarının geliştirilmesini hızlandırmak için ölçeklenebilir bir mimari kullanır. Geleceğin kuantum yapay zekasını hayata geçirmek üzere ölçeklenebilir, ticari açıdan makul kuantum bilgisayarlar oluşturmak için ölçeklenebilir bir mimarinin ilk somut adımını atar.
- Amazon Braket, kuantum bilgi işlemi kullanmaya başlamanıza yardımcı olan, tamamen yönetilen bir hizmettir. Kuantum bilgisayarları nasıl programlayacağınızı öğrenmek ve kendi kuantum algoritmalarınızı sıfırdan tasarlamak için kullanabilirsiniz. Amazon Braket, uygulamanızı doğrulamak ve test etmek amacıyla algoritmalarınızı AWS yönetilen altyapısında çalıştırabilmeniz için tamamen yönetilen kuantum devre simülatörleri de sağlar.
- Amazon Quantum Çözüm Laboratuvarı; kuantum yapay zeka alanında önde gelen uzmanlarla çalışmanıza olanak tanıyan ortak araştırma programlarını içerir. Programlar, kuruluşunuz için en umut verici kuantum bilgi işlem uygulamalarını araştırıp belirlemenize ve kuantum çağına hazır olmanıza yardımcı olur.
Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS'de kuantum bilgi işlem ve yapay zeka kullanmaya başlayın.