¿Qué aspectos de las computadoras cuánticas, si las hay, pueden ayudar a desarrollar aún más la Inteligencia Artificial?
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Wythagoras
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Respuestas:
Las computadoras cuánticas son súper impresionantes en la multiplicación de matrices, con algunas limitaciones . La superposición cuántica permite que cada bit esté en muchos más estados que solo cero o uno, y las puertas cuánticas pueden manipular esos bits de muchas maneras diferentes. Debido a eso, una computadora cuántica puede procesar mucha información a la vez para ciertas aplicaciones.
Una de esas aplicaciones es la transformación de Fourier , que es útil en muchos problemas, como el análisis de señales y el procesamiento de matrices. También está el algoritmo de búsqueda cuántica de Grover , que encuentra el valor único para el que una función determinada devuelve algo diferente. Si un problema de inteligencia artificial se puede expresar en una forma matemática adecuada para la computación cuántica , puede recibir grandes aceleraciones. Aceleraciones suficientes podrían transformar una idea de IA de "teóricamente interesante pero increíblemente lenta" a "bastante práctica una vez que tengamos un buen manejo de la computación cuántica".
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Hasta que podamos hacer una computadora cuántica con muchos más qubits, el potencial para desarrollar aún más la IA seguirá siendo solo eso.
D-Wave (que acaba de fabricar un sistema de más de 2,000 qubits alrededor de 2015) es una computadora cuántica adiabática , no una computadora cuántica de propósito general. Está restringido a ciertos problemas de optimización (en los cuales, según los informes, uno de los creadores de la teoría en la que se basa su duda ha puesto en duda su efectividad ).
Supongamos que podríamos construir una computadora cuántica de propósito general de 32 qubits (hasta donde yo sé, el doble de grande que los modelos actuales). Esto todavía significaría que solo existen 2 32 posibilidades en superposición. Este es un espacio lo suficientemente pequeño como para ser explorado exhaustivamente para muchos problemas. Por lo tanto, tal vez no haya tantos problemas para los cuales cualquiera de los algoritmos cuánticos conocidos (por ejemplo , Shor , Grover ) sería útil para ese número de bits.
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Las computadoras cuánticas pueden ayudar a desarrollar aún más los algoritmos de IA y resolver los problemas en la medida de nuestra creatividad y capacidad para definir el problema. Por ejemplo, romper la criptografía puede llevar segundos, donde puede tomar miles de años para las computadoras estándar. Lo mismo con la inteligencia artificial, puede predecir todas las combinaciones para el problema dado definido por el algoritmo. Esto se debe a la superposición de múltiples estados de bits cuánticos.
Actualmente, las computadoras cuánticas todavía están en las primeras etapas de desarrollo y pueden realizar cálculos complejos. Ya existen tecnologías como los sistemas D-Wave que utilizan Google y la NASA para el análisis de datos complejos, que utilizan computadoras cuánticas de tipo Multi-Qubit para resolver problemas de dinámica de fluidos NSE de interés o vigilancia global con fines militares, y muchas más que estamos no cuenta.
Actualmente solo hay unas pocas computadoras cuánticas disponibles al público, como IBM Quantum Experience (la primera plataforma de computación cuántica del mundo entregada a través de la nube de IBM), pero está programando en niveles de puertas de lógica cuántica, por lo que estamos muchos años detrás de la creación de inteligencia artificial disponible al público Hay algunos lenguajes de computación cuántica como QCL, Q o Quipper, pero no conozco ninguna biblioteca que pueda proporcionar marcos de inteligencia artificial. No significa que no esté allí, y estoy seguro de que grandes empresas y organizaciones gubernamentales lo están utilizando para su agenda como resultado de la competencia (como análisis del mercado financiero, etc.).
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Respuesta directa a su pregunta : -
El campo donde se cruzan la computación cuántica y la IA se llama aprendizaje cuántico de máquinas .
AI es un campo en desarrollo, con algunos antecedentes (ala McCarthy de la fama de LISP).
La computación cuántica es un campo virgen que está en gran parte inexplorado.
Un tipo particular de complejidad interactúa con otro tipo de complejidad para crear un campo muy rico.
Ahora combine (1) y (2), y terminará con aún más incertidumbre; los detalles técnicos se explorarán en esta respuesta.
Google explica la computación cuántica en un video simple: Google y el laboratorio de inteligencia artificial cuántica de la NASA
Cuerpo : -
IBM es una autoridad: -
IBM: las computadoras cuánticas podrían ser útiles, pero no sabemos exactamente cómo
El aprendizaje automático cuántico es un fenómeno interesante. Este campo estudia la intersección entre la computación cuántica y el aprendizaje automático.
( https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_machine_learning )
Espejo técnico : -
Vale la pena señalar esta sección particular sobre las implementaciones:
( https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_machine_learning#Implementations_and_experiments )
Un futuro con Quantum Machine Learning
Computación cuántica, aprendizaje profundo e inteligencia artificial
Aplicaciones comerciales y usos prácticos : -
Lectura adicional : -
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En el costo y la limitación de la computación actual, el uso de números complejos de la súper invención es limitado, muchos problemas estadísticos y algoritmos están en la cola esperando para procesarse y llegar a producción, las computadoras Quantum no pueden resolverlo ya que el error de computación actual es alto, las matemáticas cuánticas no morirá y la lógica de cálculo especial vendrá para abordar esto, más información disponible
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