지능 백과사전 2022 양자 인공 지능에 대한 심층 가이드

양자 컴퓨팅과 인공 지능은 모두 혁신적인 기술이며 인공 지능이 상당한 발전을 이루려면 양자 컴퓨팅이 필요할 가능성이 높습니다. 인공 지능은 기능적 응용 프로그램을 생성하기 위해 고전적인 컴퓨터를 사용하지만 고전적인 컴퓨터의 컴퓨팅 능력에 의해 제한됩니다. 양자 컴퓨팅은 인공 지능에 컴퓨팅 성능을 향상시켜 더 복잡한 문제와 AGI(Artificial General Intelligence)를 해결할 수 있게 해줍니다.

양자 인공지능이란?

양자 인공지능은 양자 컴퓨팅을 사용하여 기계 학습 알고리즘을 계산하는 것입니다. 양자컴퓨팅의 계산적 장점 덕분에 양자 인공지능은 기존 컴퓨터로는 달성할 수 없는 결과를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

양자컴퓨팅이란 무엇인가요?

양자역학은 일상생활에서 관찰되는 것과는 다른 원리를 바탕으로 한 일반 모델입니다. 양자 컴퓨팅을 사용하여 데이터를 처리하려면 데이터의 양자 모델을 설정해야 합니다. 양자 컴퓨팅의 오류 수정과 양자 컴퓨터의 올바른 작동을 위해서도 하이브리드 양자 고전 모델이 필요합니다.

• 양자 데이터: 양자 데이터는 컴퓨터화에 사용되는 큐비트에 포함된 데이터 패킷으로 볼 수 있습니다. 그러나 양자 데이터를 관찰하고 저장하는 것은 중첩 및 얽힘과 같은 특성으로 인해 가치가 있기 때문에 어렵습니다. 게다가 양자 데이터는 노이즈가 많기 때문에 이러한 데이터를 정확하게 분석하고 해석하는 단계에서 머신러닝 적용이 필요합니다.
• 하이브리드 양자 고전 모델: 양자 프로세서만 사용하여 양자 데이터를 생성할 경우 의미 없는 데이터를 얻을 확률이 높습니다. 따라서 기존 컴퓨터에서 일반적으로 사용되는 CPU 및 GPU와 같은 빠른 데이터 처리 메커니즘을 기반으로 하는 하이브리드 모델이 등장했습니다.
• 양자 알고리즘: 알고리즘은 문제 해결에 이르는 일련의 단계입니다. 장치에서 이러한 단계를 수행하려면 장치 설계에 대한 특정 지침 세트를 사용해야 합니다. 기존 컴퓨팅과 비교하여 양자 컴퓨팅은 완전히 다른 실행 철학을 기반으로 하는 다른 명령어 세트를 도입합니다. 양자 알고리즘의 목적은 중첩 및 얽힘과 같은 양자 효과를 활용하여 솔루션에 더 빠르게 도달하는 것입니다.

왜 그렇게 중요한가요?

인공지능은 지난 10년 동안 큰 발전을 이루었지만 아직 기술적 한계를 극복하지 못했습니다. AGI(Artificial General Intelligence) 달성을 가로막는 장벽은 양자 컴퓨팅의 고유한 특성으로 제거될 수 있습니다. 양자 컴퓨팅은 기계 학습 모델의 신속한 훈련과 최적화 알고리즘 생성에 사용될 수 있습니다. 양자컴퓨팅이 제공하는 최적화되고 안정적인 인공지능은 수년간의 분석을 단시간에 완료하고 기술 발전을 이끌 수 있습니다. 뉴로모픽 인지 모델, 적응형 기계 학습 또는 불확실성 하의 추론은 오늘날 인공 지능이 직면한 근본적인 과제 중 일부입니다. 양자 인공지능은 차세대 인공지능을 위한 가장 가능성 있는 솔루션 중 하나입니다.

양자 인공지능은 어떻게 작동하나요?

최근 Google은 워털루 대학교, ​​X​​ 및 Volkswagen과 파트너십을 맺고 양자 기계 학습을 위한 오픈 소스 라이브러리인 TensorFlow Quantum(TFQ)을 출시했습니다. TFQ의 목적은 자연 또는 인공 양자 시스템을 제어하고 시뮬레이션하는 데 필요한 도구를 제공하는 것입니다. TFQ는 양자 모델링과 기계 학습 기술을 결합한 도구 모음의 예입니다.

출처: Google

1. 양자 데이터를 양자 데이터 세트로 변환: 양자 데이터는 양자 텐서라고 하는 다차원 숫자 배열로 표현될 수 있습니다. TensorFlow는 이러한 텐서를 처리하여 추가 사용을 위한 데이터세트를 생성합니다.
2. 양자 신경망 모델 선택: 양자 데이터 구조에 대한 이해를 바탕으로 양자 신경망 모델을 선택합니다. 목표는 양자 처리를 수행하여 얽힌 상태에 숨겨진 정보를 추출하는 것입니다.
3. 샘플 또는 평균: 양자 상태 측정은 샘플 형태의 고전 분포에서 고전 정보를 추출합니다. 이 값은 양자 상태 자체에서 얻습니다. TFQ는 단계 (1)과 (2)를 포함하는 여러 실행의 평균을 계산하는 수단을 제공합니다.
4. Evaluating Classical Neural Network Models - 이제 양자 데이터가 클래식 데이터로 변환되므로 딥러닝 기술을 사용하여 데이터 간의 상관 관계를 학습합니다.

비용 함수, 기울기 및 매개변수 업데이트를 평가하는 다른 단계는 딥 러닝의 고전적인 단계입니다. 이러한 단계를 통해 비지도 작업에 대한 효과적인 모델을 생성할 수 있습니다.

양자컴퓨팅을 인공지능에 적용하면 어떤 가능성이 있을까요?

양자 인공지능에 대한 연구자들의 단기 현실적인 목표는 기존 알고리즘을 능가하는 양자 알고리즘을 만들고 이를 실용화하는 것입니다.

• 학습을 위한 양자 알고리즘: 고전 학습 모델의 양자 일반화를 위한 양자 알고리즘을 개발합니다. 딥 러닝 훈련 과정에서 가능한 가속화 또는 기타 개선 사항을 제공할 수 있습니다. 고전적인 기계 학습에 대한 양자 컴퓨팅의 기여는 인공 신경망 가중치에 대한 최적의 솔루션 세트를 신속하게 렌더링함으로써 달성될 수 있습니다.
• 의사결정 문제를 위한 양자 알고리즘: 고전적인 의사결정 문제는 의사결정 트리를 기반으로 공식화됩니다. 솔루션 세트에 도달하는 한 가지 방법은 특정 지점에서 분기를 만드는 것입니다. 그러나 각 문제가 너무 복잡해져서 문제를 지속적으로 둘로 나누어서 해결할 수 없을 경우에는 이 접근 방식의 효율성이 떨어집니다. ​해밀턴​​시간 진화를 기반으로 하는 양자 알고리즘은 다중 결정 트리로 표현되는 문제를 무작위 보행보다 빠르게 해결할 수 있습니다.
• 양자 검색: 대부분의 검색 알고리즘은 고전적인 계산용으로 설계되었습니다. 고전적인 컴퓨팅은 검색 문제에서 인간을 능가합니다. 반면, 로브 그로버(Lov Grover)는 자신의 그로버 알고리즘을 제시하며 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 이 문제를 더 빨리 해결할 수 있다고 말했다. 양자 컴퓨팅으로 구동되는 인공 지능은 암호화와 같은 단기 애플리케이션에 대한 가능성을 가지고 있습니다.
• 양자 게임 이론: 고전적인 게임 이론은 인공 지능 응용 분야에서 널리 사용되는 모델링 프로세스입니다. 이 이론을 양자 장으로 확장한 것이 양자 게임 이론입니다. 양자 통신 및 양자 인공지능 구현에 있어 주요 문제를 극복할 수 있는 유망한 도구가 될 수 있습니다.

양자 인공지능의 핵심 이정표는 무엇인가요?

양자 AI는 미성숙한 기술이지만 양자 컴퓨팅의 발전으로 잠재력이 높아집니다. 그러나 양자 AI 산업이 더욱 성숙한 기술이 되기 위해서는 중요한 이정표가 필요합니다. 이러한 이정표는 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

• 오류가 덜 발생하고 더욱 강력한 양자 컴퓨팅 시스템
• 널리 채택된 오픈 소스 모델링 및 교육 프레임워크
• 크고 숙련된 개발자 생태계
• 양자 컴퓨팅이 뛰어난 강력한 AI 애플리케이션 클래식 컴퓨팅

이러한 주요 단계는 양자 인공 지능의 발전을 가능하게 할 것입니다. (​​by Cem Dilmegani​​)

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