Intelligenz-Enzyklopädie | 2022 Ausführlicher Leitfaden zur künstlichen Quantenintelligenz

Quantencomputing und künstliche Intelligenz sind beides transformative Technologien, und künstliche Intelligenz wird wahrscheinlich Quantencomputing erfordern, um signifikante Fortschritte zu erzielen. Obwohl künstliche Intelligenz klassische Computer zur Erstellung funktionaler Anwendungen nutzt, ist sie durch die Rechenleistung klassischer Computer begrenzt. Quantencomputing kann der künstlichen Intelligenz einen Rechenschub verleihen und es ihr ermöglichen, komplexere Probleme und AGI (künstliche allgemeine Intelligenz) zu lösen.

Was ist künstliche Quantenintelligenz?

Quantum-künstliche Intelligenz ist die Verwendung von Quantencomputing zur Berechnung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Dank der Rechenvorteile des Quantencomputings kann die künstliche Quantenintelligenz dabei helfen, Ergebnisse zu erzielen, die mit klassischen Computern nicht erreichbar sind.

Was ist Quantencomputing?

Die Quantenmechanik ist ein allgemeines Modell, das auf Prinzipien basiert, die sich von den im Alltag beobachteten unterscheiden. Der Einsatz von Quantencomputern zur Datenverarbeitung erfordert die Erstellung eines Quantenmodells der Daten. Hybride klassische Quantenmodelle sind auch für die Fehlerkorrektur im Quantencomputing und für den korrekten Betrieb von Quantencomputern notwendig.

• Quantendaten: Quantendaten können als Datenpakete betrachtet werden, die in Qubits enthalten sind und zur Computerisierung verwendet werden. Allerdings ist die Beobachtung und Speicherung von Quantendaten eine Herausforderung, da sie durch Eigenschaften wie Überlagerung und Verschränkung wertvoll sind. Darüber hinaus sind Quantendaten verrauscht, was den Einsatz von maschinellem Lernen in der Phase der korrekten Analyse und Interpretation dieser Daten erfordert.
• Klassisches Hybrid-Quantenmodell: Bei der Generierung von Quantendaten nur mit einem Quantenprozessor besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, bedeutungslose Daten zu erhalten. Daher ist ein Hybridmodell entstanden, das auf schnellen Datenverarbeitungsmechanismen wie CPUs und GPUs basiert, die üblicherweise in herkömmlichen Computern verwendet werden.
• Quantenalgorithmus: Ein Algorithmus ist eine Abfolge von Schritten, die zur Lösung eines Problems führt. Um diese Schritte an einem Gerät durchzuführen, müssen bestimmte Anweisungen für das Design des Geräts verwendet werden. Im Vergleich zum klassischen Computing führt Quantencomputing einen anderen Befehlssatz ein, der auf einer völlig anderen Ausführungsphilosophie basiert. Der Zweck von Quantenalgorithmen besteht darin, Quanteneffekte wie Superposition und Verschränkung auszunutzen, um schneller zu Lösungen zu gelangen.

Warum ist es so wichtig?

Während die künstliche Intelligenz im letzten Jahrzehnt große Fortschritte gemacht hat, muss sie die technologischen Einschränkungen noch überwinden. Mit den einzigartigen Eigenschaften des Quantencomputings können Hindernisse für die Erreichung von AGI (Künstliche Allgemeine Intelligenz) beseitigt werden. Quantencomputing kann zum schnellen Training von Modellen für maschinelles Lernen und zur Erstellung von Optimierungsalgorithmen verwendet werden. Die optimierte und stabile künstliche Intelligenz des Quantencomputings kann jahrelange Analysen in kurzer Zeit durchführen und den technologischen Fortschritt vorantreiben. Neuromorphe kognitive Modelle, adaptives maschinelles Lernen oder Denken unter Unsicherheit sind einige der grundlegenden Herausforderungen, denen sich künstliche Intelligenz heute gegenübersieht. Quantenkünstliche Intelligenz ist eine der wahrscheinlichsten Lösungen für die nächste Generation künstlicher Intelligenz.

Wie funktioniert künstliche Quantenintelligenz?

Kürzlich hat Google mit der University of Waterloo, ​X​​ und Volkswagen zusammengearbeitet, um TensorFlow Quantum (TFQ) auf den Markt zu bringen: eine Open-Source-Bibliothek für Quantenmaschinelles Lernen. Der Zweck von TFQ besteht darin, die notwendigen Werkzeuge zur Steuerung und Simulation natürlicher oder künstlicher Quantensysteme bereitzustellen. TFQ ist ein Beispiel für eine Reihe von Tools, die Quantenmodellierung und Techniken des maschinellen Lernens kombinieren.

Quelle: Google

1. Konvertieren Sie Quantendaten in einen Quantendatensatz: Quantendaten können als mehrdimensionales Array von Zahlen dargestellt werden, das als Quantentensor bezeichnet wird. TensorFlow verarbeitet diese Tensoren, um Datensätze zur weiteren Verwendung zu erstellen.
2. Wählen Sie ein Quanten-Neuronales Netzwerkmodell: Wählen Sie ein Quanten-Neuronales Netzwerkmodell basierend auf dem Verständnis der Quantendatenstruktur. Ziel ist die Quantenverarbeitung, um in verschränkten Zuständen verborgene Informationen zu extrahieren.
3. Stichprobe oder Mittelwert: Die Messung eines Quantenzustands extrahiert klassische Informationen aus einer klassischen Verteilung in Form einer Stichprobe. Diese Werte werden aus dem Quantenzustand selbst gewonnen. TFQ bietet ein Mittel zur Mittelung mehrerer Durchläufe, die die Schritte (1) und (2) umfassen.
4. Bewertung klassischer neuronaler Netzwerkmodelle – Da Quantendaten mittlerweile in klassische Daten umgewandelt werden, werden Deep-Learning-Techniken eingesetzt, um Korrelationen zwischen Daten zu lernen.

Die anderen Schritte der Bewertung von Kostenfunktionen, Gradienten und Aktualisierungsparametern sind klassische Schritte im Deep Learning. Diese Schritte stellen die Erstellung effektiver Modelle für unbeaufsichtigte Aufgaben sicher.

Welche Möglichkeiten gibt es, Quantencomputing in der künstlichen Intelligenz anzuwenden?

Das kurzfristige realistische Ziel der Forscher für künstliche Quantenintelligenz besteht darin, Quantenalgorithmen zu entwickeln, die klassische Algorithmen übertreffen, und sie in die Praxis umzusetzen.

• Quantenalgorithmen für das Lernen: Entwickeln Sie Quantenalgorithmen für die Quantenverallgemeinerung klassischer Lernmodelle. Es kann zu einer möglichen Beschleunigung oder anderen Verbesserungen während des Deep-Learning-Trainingsprozesses führen. Der Beitrag des Quantencomputings zum klassischen maschinellen Lernen kann durch die schnelle Bereitstellung optimaler Lösungssätze für künstliche neuronale Netzwerkgewichte erreicht werden.
• Quantenalgorithmus für Entscheidungsprobleme: Klassische Entscheidungsprobleme werden auf Basis von Entscheidungsbäumen formuliert. Eine Möglichkeit, zu einer Lösungsmenge zu gelangen, besteht darin, von bestimmten Punkten aus Zweige zu erstellen. Dieser Ansatz wird jedoch weniger effektiv, wenn jedes Problem zu komplex wird, um es durch ständige Zweiteilung lösen zu können. Quantenalgorithmen, die auf der ​Hamiltonschen​​Zeitentwicklung basieren, können Probleme, die durch mehrere Entscheidungsbäume dargestellt werden, schneller lösen als Random Walks.
• Quantensuche: Die meisten Suchalgorithmen sind für klassische Berechnungen konzipiert. Bei Suchproblemen übertrifft das klassische Rechnen den Menschen. Lov Grover hingegen stellte seinen Grover-Algorithmus vor und sagte, dass ein Quantencomputer dieses Problem schneller lösen könne als ein klassischer Computer. Auf Quantencomputern basierende künstliche Intelligenz verspricht kurzfristige Anwendungen wie die Verschlüsselung.
• Quantenspieltheorie: Die klassische Spieltheorie ist ein Modellierungsprozess, der häufig in Anwendungen der künstlichen Intelligenz eingesetzt wird. Die Erweiterung dieser Theorie auf Quantenfelder ist die Quantenspieltheorie. Es kann ein vielversprechendes Werkzeug zur Überwindung wichtiger Probleme bei der Implementierung von Quantenkommunikation und künstlicher Quantenintelligenz sein.

Was sind die wichtigsten Meilensteine ​​für die künstliche Quantenintelligenz?

Obwohl Quanten-KI eine unausgereifte Technologie ist, erhöhen Verbesserungen im Quantencomputing ihr Potenzial. Allerdings braucht die Quanten-KI-Branche wichtige Meilensteine, um zu einer ausgereifteren Technologie zu werden. Diese Meilensteine ​​lassen sich wie folgt zusammenfassen:

• Weniger fehleranfällige und leistungsfähigere Quantencomputersysteme
• Weit verbreitete Open-Source-Modellierungs- und Trainingsframeworks
• Ein großes und kompetentes Entwickler-Ökosystem
• Überzeugende KI-Anwendungen, deren Quantencomputer überlegen sind klassisches Computing

Diese Schlüsselschritte werden die Weiterentwicklung der Quantenkünstlichen Intelligenz ermöglichen. (​​von Cem Dilmegani​​)

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