量子コンピューティングと人工知能について知っておくべき 10 のこと

近年、新興テクノロジーがますます注目を集めています。その中でも量子コンピューティングは世界を変える可能性が非常に高いです。量子コンピューティングは、ヒューリスティック計算を信じられないほど高速化する有望な証拠を示しました。したがって、製薬や材料の発見、金融、自動運転車の応用、人工知能などの問題に対する複雑な解決策に量子コンピューティングを応用することは、私たちの生活に大きな影響を与えるでしょう。特に、量子コンピューティングは、多くの人工知能アプリケーションの影響を増幅する可能性があります。

ビジネスのデジタル化が進むにつれ、より良い計画と戦略を立てるには、今後のテクノロジーの変化を念頭に置くことが重要です。こうした技術の進歩の結果、企業は量子コンピューティングから真の恩恵を受ける可能性があります。それを念頭に置いて、量子コンピューティングと人工知能の世界で知っておくべき 10 のことを見てみましょう。

1. 量子コンピューティングの主な特徴

いわゆる古典的なコンピューターでは、ビットはデータの単位としてプログラムされており、可能な値は次のとおりです。 1 と 0。量子コンピューターでは、データ セルは 1、0、または 0 と 1 の組み合わせを同時に表すことができる量子ビットを使用してプログラムされます。

照明スイッチに例えると、古典的なコンピュータではオンまたはオフの位置があります。量子コンピューターで量子ビットを使用すると、スイッチはオンからオフまでの任意の位置のスペクトルを同時に持つことができます。量子ビットの物理的機能は、量子コンピューティングの 2 つの主要な機能をもたらします。

重ね合わ​​せ: これは、量子ビットが同時にオンまたはオフになるか、またはその中間のスペクトル上のどこかに存在する能力を指します。このようにデータ単位に不確実性と確率を組み込むことにより、システムは特定の種類の問題を解決するのに非常に強力になります。

エンタングルメント: 量子ビットが物理的に離れている場合でも、相互に接続する能力は、相互の独立性に影響します。したがって、2 つの量子ビットがあり、一方の量子ビットの位置が変化すると、たとえ量子ビットが分離されていても、もう一方の量子ビットも影響を受けます。この機能は、信じられないほど高速で情報を移動する強力な機能を提供します。

2. より高速かつ優れた

量子コンピューターには、今日の古典的なコンピューターとは異なる 4 つの基本機能があります。

## ● 素因数分解は多次元空間を利用して大きな問題空間を探索し、暗号化に革命を起こす可能性があります。

● 大規模/複雑な問題をこれまでよりも迅速に解決して最適化します。

#● 量子コンピューターは、複雑な問題のシミュレーションを効果的にシミュレートします。

● 量子人工知能には、より高速で正確な優れたアルゴリズムが備わっています。

IBM の量子研究チームは、データ分類実験を実行する量子コンピューター上の量子もつれ状態の量子ビットは、もつれのない量子ビットと比較してエラー率が半分に減少することを発見しました。

ビジネスにおけるアプリケーションは、複雑な問題を解決します。例:

#● 医薬品開発には物質の分子モデルが必要ですが、分子内の原子が他の原子と複雑な方法で相互作用するため、これは非常に難しいことで知られています。量子コンピューターの継承されたもつれの特性は、ここでも非常に当てはまります。

#● 量子 AI を活用して、自動運転車などのトレーニング システムの時間と精度を高速化します。

#● 金融サービス、医薬品および医療製品、ヘルスケア、エネルギー、電気通信、メディア、観光、物流、保険などのいくつかの業界は、量子コンピューティングから大きな恩恵を受けるでしょう。

3. バイアスアンプ

量子コンピューティングの増幅効果は、速度と精度を超えています。また、AI/ML モデルに存在するバイアスも強調されています。その結果、アルゴリズムのバイアスの影響を受けやすいアプリケーション、たとえば雇用審査や警察の取り締まりなどの分野では、さらに脆弱になる可能性があります。言い換えれば、量子コンピューティングは悪影響を増幅させる可能性があり、そのようなアプリケーションは特別な緩和制御なしでは使用するには危険が大きすぎる可能性があります。これは意図せぬ影響であり、人工知能や量子コンピューティングに取り組む人は、それを認識し、ソリューションで考慮する必要があります。

4. アルゴリズムの複雑さ、透明性、説明可能性を高める

現在の人工知能の中核的な問題の 1 つは、特に When を使用する場合に、透明性と説明可能性が欠如していることです。ディープラーニングなどの複雑なアルゴリズムを使用します。 AI システムが裁判所の判決や地域社会福祉、さらには誰が金利で融資を受けられるかの決定など、生活に直接影響を与える決定に使用される場合、その決定が差別のない実際の事実に関連付けられていることが重要です。実際には。

当然のことながら、このような人工知能システムでの量子コンピューティングは、透明性と説明可能性に関連する複雑さを追加します。

5. 新しいパスワード標準

この驚くべきテクノロジーの主な欠点は、インターネットを保護するために使用される多くのキーを解読できることです。およびその他の応用防御システム。量子コンピューティングは、ほぼすべての企業が依存しているサイバーセキュリティ システムに深刻な脅威をもたらします。現在、ほとんどのオンライン アカウントのパスワードや安全なトランザクションと通信は、RSA や SSL/TLS などの暗号化アルゴリズムによって保護されています。現在の標準は、大きな数を素数に因数分解する複雑さに依存しています。

ただし、これは量子コンピューターが解決するのが得意な種類の問題です。現在の標準では古典的なコンピューターでは 100 年かかるコードの解読が、量子コンピューターを使用すると数秒で完了します。その影響は個人アカウントのパスワードにとどまらず、個人的な通信、企業データ、さらには軍事機密の漏洩にまで及びます。

6. 現在のコンピューターの代替ではありません

古典的なコンピューターは、電子メール、スプレッドシート、電子メールなど、量子コンピューターよりも優れたタスクを実行できます。デスクトップパブリッシングアプリケーション。量子コンピューターは、さまざまな問題を解決するための別のツールとなることを目的としており、古典的なコンピューターに代わるものではありません。したがって、当分の間は、私たちが知っているコンピューター システム、または現在私たちが知っているコンピューター システムのバージョンが依然として存在するでしょう。

7. 主流への接近

量子技術のブレークスルーは加速し続け、投資は流入し続け、スタートアップ企業の数は増加しています量子コンピューティングの分野では増加が続いています。アリババ、アマゾン、IBM、グーグル、マイクロソフトなどの大手テクノロジー企業が商用量子コンピューティングクラウドサービスを立ち上げた。

概念としての量子コンピューティングは 1980 年代初頭から存在していましたが、古典的なコンピューターでは処理できない問題を量子コンピューターが処理できるという最初の実際の証拠が 2019 年末に発表されました。 , Googleは、自社の量子コンピューターがこの種の計算をわずか200秒で解決したと発表した。

この一連の活動は、CIO やその他のリーダーが、特に製薬などの影響の大きい業界において、量子コンピューティング戦略の開発を開始する必要があることを示唆しています。

8. もうすぐそこまでではない

さまざまな量子コンピューティング システムの構築においては大きな進歩が見られましたが、まだ実現には近づいていません。すべての家庭はもちろん、すべての企業に 1 つあります。量子コンピューティングの新興企業は数億ドルを調達しているが、今後 5 年以内に量子コンピューティング システムが日常の標準になるとは誰も期待していない。

この遅延の主な原因は、ノイズ、グリッチ、量子コヒーレンスの損失など、量子コンピューティング システムの設計、構築、プログラミングの問題など、依然として存在する困難によるものです。もちろん、量子コンピューティング システムに関連する価格も高くなります。

9. 半導体チップと人材の必要性

疫病は在宅勤務の常態化など、私たちのライフスタイルに重要な変化をもたらしました。サプライチェーンは混乱し、咳をしている人には不審な目で見られる。これは、半導体チップの需要が高く、供給が少ないことも浮き彫りにしています。ハイテク機器から自動車に至るまで、需要の増加は消費者価格に大きな影響を与えています。量子コンピューターの出現により、需要はさらに拡大し、半導体の可用性とコストに影響を与えることになります。ハードウェア供給の制約に加えて、現在、量子コンピューティング システムと経済エコシステム全体をサポートするためのリソースが不足しています。

10. 関連する量子コンピューティングの進歩

#近年、コンピューター技術は 2 つの主要な側面で進歩しました。 . ブレークスルー、経験を通じて自動的に改善するアルゴリズムの開発、2 つ目は量子コンピューターの研究で、量子コンピューターがどのスーパーコンピューターよりも強力であることを理論的に証明できます。

量子メモリスタ: 科学者たちは、人工知能と量子コンピューティングを統合するのに役立つ、量子メモリスタと呼ばれるデバイスの最初のプロトタイプを作成しました。

スケーラビリティ/チップ上の量子: 量子コンピューティングについて考えるとき、設備、清掃品質モニター、専任の温度管理担当者で満たされた大きな部屋を想像することもあります。 ?この量子コンピューティング チップは、ワークフローと量子ビット管理のための統合オペレーティング システムを備えています。

この新しいコンピューティングの波が幕を開ける中、あらゆる業界の CIO とリーダーは受託者としての責任を負い、量子コンピューティングの機会をつかむまたとないチャンスを与えられています。テクノロジー。

量子コンピューティングの広範な採用と応用はまだ先のことのように思えますが、テクノロジー企業は今こそテクノロジーについての教育を開始する時期です。顧客がそれについてさらに詳しく知り始めて質問したとき、あなたは答えを用意して、顧客に適切なアドバイスを提供したいと考えています。

以上が量子コンピューティングと人工知能について知っておくべき 10 のことの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。