U posljednje vrijeme čini se da je postalo moderno govoriti o umjetnoj inteligenciji (AI), a taj se izraz sada koristi gdje god je to moguće. No, unatoč tome, sama tehnologija može biti korisna na nekoliko područja odjednom. Slično tome, kvantno računanje dobilo je novu pozornost kao navodni revolucionarni alat koji bi, između ostalog, mogao poboljšati cyber obranu, pa čak i stvoriti novi Internet. I premda su posljednjih godina obje tehnologije ozbiljno napredovale, još uvijek su daleko od savršenstva, bez obzira na to kako bi itko želio da to bude drugačije.
To se posebno odnosi na AI, koji je u svom sadašnjem obliku uglavnom specijalizirani algoritam strojnog učenja koji može automatski izvršavati pojedinačne zadatke. Prema istraživačima iz Centra za kvantnu tehnologiju pri Nacionalnom sveučilištu u Singapuru (NUS), AI se može značajno poboljšati kvantnim računanjem.
U novoj studiji objavljenoj u časopisu Physical Review Letters, znanstvenici NUS-a predložili su kvantni algoritam za linearne sustave jednadžbi koji će omogućiti mnogo učinkovitiju kvantnu računalnu analizu velikih skupova podataka.
„Prije su se slični kvantni algoritmi koristili za uski raspon problema. Moramo ih usavršiti ako želimo postići kvantno ubrzanje za druge podatke”, rekao je autor studije Zhao Zhikuan u priopćenju za medije.
Kvantni algoritam, najjednostavnije rečeno, algoritam je dizajniran da radi u realnim kvantnim računalnim modelima. Kao i tradicionalni algoritmi, i kvant je postupak korak po korak, ali koristi pojave specifične za kvantno računanje, poput kvantne zapletenosti i superpozicije.
U ovom slučaju algoritam za rješavanje linearnih sustava izvodi proračune pomoću velikih matrica podataka. Takvi zadaci opsega prikladniji su za kvantna računala.
Bolje, brže, jače
Promotivni video:
Drugim riječima, algoritam za rješavanje linearnih sustava nudi brži i moćniji način računanja u usporedbi s klasičnim računalima. Prva verzija takvog kvantnog algoritma, razvijena 2009. godine, postavila je temelj istraživanju kvantnih oblika AI i strojnog učenja.
"Kvantno strojno učenje novo je područje u kojem istraživači pokušavaju iskoristiti snagu kvantne obrade informacija kako bi ubrzali izvršavanje klasičnih zadataka strojnog učenja", kaže istraživački rad. Hoće li ovo učiniti AI pametnijim, drugo je pitanje.
Današnji AI sustavi i njihovi algoritmi strojnog učenja već su sposobni izvesti ogromne količine računanja. Proces obrade skupova podataka (a to su obično tone informacija kroz koje se AI probija) definitivno će se ubrzati kvantnim računanjem.
Naravno, prije nego što algoritam koji su razvili Zhao i njegovi kolege može biti koristan, moramo stvoriti prikladnija kvantna računala. S obzirom na količinu posla obavljenog na ovom planu, može se pretpostaviti da neće proći mnogo vremena prije nego što koncept postane stvarnost.
"Predviđamo da će trebati tri do četiri godine da trenutni hardverski eksperimenti postanu stvarne aplikacije za kvantno računanje u umjetnoj inteligenciji", rekao je Zhao u priopćenju za javnost. U međuvremenu, njegov tim uskoro planira provesti demonstraciju kako funkcionira njihov algoritam.
Dmitrij Volkov
