AI i komputery kwantowe: razem czy osobno?

Sztuczna inteligencja naśladuje procesy myślowe charakterystyczne dla ludzi. Uczy się, rozumuje, rozwiązuje problemy i podejmuje decyzje. Działa dzięki złożonym systemom, które tworzą i wdrażają algorytmy. Z kolei zdolność do uczenia się zapewnia jej elastyczność i szeroką adaptowalność. Wykorzystuje klasyczny, choć wyspecjalizowany sprzęt komputerowy; na przykład procesory graficzne GPU.

Komputery kwantowe wykorzystują zasady mechaniki kwantowej i to właśnie w oparciu o nie mogą wykonywać obliczenia niewykonalne dla klasycznych komputerów. Dzięki wykorzystaniu zjawisk takich jak superpozycja, splątanie i tunelowanie kwantowe mogą działać na kubitach, czyli kwantowych odpowiednikach klasycznych bitów. Kubit – w odróżnieniu od bitu – może przyjmować stan 0, 1 lub dowolnej superpozycji stanów 0 i 1. To z kolei umożliwia przetwarzanie ogromnych ilości informacji w tempie niedostępnym dla komputerów pracujących na klasycznych elementach cyfrowych. 

Domeny przewagi sztucznej inteligencji

Przynależność do klasycznej infrastruktury obliczeniowej zapewnia szeroką dostępność. Układy GPU i TPU (Tensor Processing Units) umożliwiają skalowalne wdrażanie na platformach chmurowych, dzięki czemu narzędzia AI mogą być używane przez firmy i naukowców na całym świecie. 

Komputery kwantowe wymagają specjalistycznego sprzętu, który jest drogi i trudny w utrzymaniu. Również szerokie spektrum zastosowań wyraźnie odróżnia AI od niszowych zastosowań komputerów kwantowych.Zaawansowane narzędzia, jak TensorFlow i PyTorch, usprawniły tworzenie modeli AI, a postępy w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) pokazały praktyczne zastosowania w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów. Ale muszą to być problemy o ograniczonej złożoności obliczeniowej.

Domeny przewagi komputerów kwantowych

Komputery kwantowe umożliwiają sprawne rozwiązywanie złożonych problemów optymalizacyjnych, takich jak logistyka łańcucha dostaw lub optymalizacja portfeli finansowych.Kwantowe uczenie maszynowe (QML) dzięki wykorzystaniu równoległego przetwarzania pozwoli znacznie skrócić czas uczenia modeli. Posiadany potencjał obliczeniowy umożliwi łamanie stosowanych kryptograficznych  metod szyfrowania, co zmusi do opracowania nowych standardów. Zdolności obliczeniowe komputerów kwantowych umożliwiają symulację reakcji molekularnych na poziomie atomowym. Ma to kluczowe znaczenie dla tempa i kosztów opracowywania szczepionek, nowych leków czy związków chemicznych.

Wyzwania

Szkolenie sztucznej inteligencji wymaga ogromnych ilości danych. Ich dostępność i jakość, ograniczana przez przepisy i zasady poufności, bezpośrednio wpływa na otrzymywane wyniki. Ukrywanie szczegółów dotyczących danych treningowych i architektury modeli niejednokrotnie rodzi poważne wyzwania etyczne i blokuje niektóre zastosowania.

Największymi bolączkami komputeryzacji kwantowej są dziś problemy techniczne i wysokie koszty. Chociażby utrzymanie spójności kubitów ciągle stanowi poważną przeszkodę techniczną. Zakłócenia środowiskowe, które mogą destabilizować stany kwantowe, prowadzą do błędów w obliczeniach. A budowa skalowalnych systemów kwantowych zdolnych do obsługi tysięcy lub milionów kubitów wciąż stanowi wyzwanie ze względu na ograniczenia fizyczne. Wymagana infrastruktura, np. kriogeniczne systemy chłodzenia, jest w tej chwili dla większości organizacji zbyt kosztowna.

Razem

Połączenie mocy obliczeniowej komputerów kwantowych z możliwościami adaptacyjnymi sztucznej inteligencji dało początek nowej, interdyscyplinarnej dziedzinie nazwanej Quantum Artificial Intelligence (QAI). Ten splot technologii ma zapewnić przyspieszenie procesu uczenia maszynowego i zwielokrotnić wydajność analizy wielkich zbiorów danych. To z kolei ma umożliwić rozwiązywanie szerokiej gamy problemów, które dla klasycznych – w tym cyfrowych – metod, są zbyt złożone.

Perspektywy

Wydaje się, że w niektórych dziedzinach; jak optymalizacja lub kryptografia komputer kwantowy może stać się bezpośrednim konkurentem sztucznej inteligencji. Jednak dzisiaj wciąż ograniczają go wyzwania rozwojowe.

Synergia między AI i QC może prowadzić do przełomowych innowacji w takich dziedzinach jak opieka zdrowotna, modelowanie klimatu i cyberbezpieczeństwo. Hybrydowe podejście, które mogłoby łączyć klasyczne algorytmy sztucznej inteligencji z ulepszeniami kwantowymi powinna stać się normą.

Zaryzykuję stwierdzenie, że sztuczna inteligencja i obliczenia kwantowe  z natury nie stanowią dla siebie konkurencji. Przeciwnie, to uzupełniające się technologie o wyjątkowych zaletach. AI dominuje w zastosowaniach ogólnego przeznaczenia ze względu na swoją dojrzałość i wszechstronność, a QC będzie przodować w rozwiązywaniu złożonych problemów. W miarę rozwoju obu dziedzin, ich połączony potencjał może na nowo zdefiniować podejście do różnych branż – od opieki zdrowotnej po finanse –  i wprowadzić nas w erę, w której innowacje przekraczają tradycyjne granice.