Как обучить квантовый ИИ?

Quanta Magazine сообщает, что нейронные сети и системы машинного обучения стали наиболее подрывными технологиями 21 века. Они оставили человека далеко позади не только в игре в шахматы, но и в таких сферах как распознавание лиц, переводы на множество языков, также ведение многосторонних переговоров.

С развитием квантовых компьютеров стали возможны расчеты, которые не проводились раньше на Земле. Даже младенческие квантовые компьютеры сегодня в состояний манипулировать огромными данными в секунды, видеть коварные структуры в случае некомплектности данных, которые не под силу современным компьютерам.

Квантовые нейроны контролируя другие нейроны работают в режиме выключателя, когда начальный слой принимает вводные данные, скажем рисунок, средний слой распознает контуры и формы в этом рисунке, далее конечный слой выдает результат с описанием содержания рисунка.

Манипуляция огромных вводных данных сущий пустяк для квантовых компьютеров по сравнению с обычными компьютерами, возможности хранения и обработки огромных информационных данных просто как бы заложено внутри и является их экспоненциальной природой роста. Подсчитано, что 60 кубитовый квантовый компьютер сможет закодировать количество данных равной произведенной за весь год всем человечеством, и 300 кубитовый сможет хранить информацию содержанием равной обозримой галактики.

Правда еще никто не знает к чему приведет в конечном итоге квантовый компьютер, и не все так радужно, как специалисты могут предполагать возможности квантовых компьютеров. Для управления квантовыми компьютерами необходимо ввести горизонтальное магнитное поле, который заряжает кубиты, но не очевидно какой будет конечная ориентация кубитов, система может просто напросто делать то, что заложено по своей природе и может взяться за решение проблем, которые обычным компьютерам не под силу.

Ученые испытывают проблему внедрения вводных в квантовую систему, классическую форму вводных квантовая система не принимает. Системы машинного обучения в  физической форме испытывают другие трудности внедрения задачи в сеть, чтобы кубиты заработали так как они должны работать вместе. Как только данные будут внесены, необходимо их сохранить таким образом, чтобы квантовая система могла работать с данными без потери хода расчетов, и это представляется большой проблемой для ученых.

Ученые надеются, что первая система машинного обучения в квантовых компьютерах может помочь в разработке последующих систем. Нейронные сети и квантовые процессоры имеют одно общее, их можно обучать, хотя это не было очевидным раньше. Так же не очевидно, что квантовая физика может быть покорена для вычислительных операций, так как законы физики хорошо припрятаны от нас. И оба эти неочевидные вещи работают очевидно вместе, и похоже ученые возлагают большие надежды на их место в нашей жизни.