ماذا ستعني الحوسبة الكمومية للذكاء الاصطناعي في المستقبل

تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) الحالية جيدة بقدر جودة البيانات التي يتم تدريبها عليها. تستفيد صناعة الذكاء الاصطناعي حاليًا من مجموعات البيانات الكبيرة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وجعلها أكثر فائدة. ومع ذلك ، نظرًا لأن مجموعات البيانات هذه أصبحت محدودة ، فإن الباحثين يستكشفون طرقًا أخرى لتحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي. إحدى هذه الطرق هي الحوسبة الكمومية. إنها جبهة جديدة للحوسبة ستمكّن قريبًا خوارزميات ذكاء اصطناعي أفضل.

تشكل الذرات عالمنا ، ولديها ومكوناتها بعض الخصائص المحيرة ولكنها مثيرة للاهتمام. على سبيل المثال ، للإلكترونات "دوران" و "مدار" يمكن أن يكون إما لأعلى. علاوة على ذلك ، يمكن أن تكون في أي من مستويات الطاقة المنفصلة اللانهائية. تحدد هذه الخصائص الحالات الكمومية للذرات. على المستوى دون الذري ، يوجد كل شيء كحالات كمومية بدلاً من القيم المنطقية التقليدية "تشغيل" أو "إيقاف". أدت هذه الظاهرة إلى ولادة الحوسبة الكمومية. لديه القدرة على تغيير الطريقة التي ننظر بها إلى الذكاء الاصطناعي إلى الأبد. ما هي الحوسبة الكمومية؟

تعد الحوسبة الكمومية طريقة مختلفة تمامًا لدراسة العالم من حولنا. لا يركز فقط على خصائص الذرات والجزيئات. إنه يفحص الخصائص دون الذرية للذرات التي يتم فرضها بالفعل. بمعنى آخر ، هم موجودون في عدة ولايات في نفس الوقت. إنه أحد مبادئ ميكانيكا الكم التي تسمح للجسيمات دون الذرية بالتواجد كجسيمات وموجات.

هذه المبادئ غريبة وغير بديهية. وفقًا لهم ، لا يمكن لنظام الكمبيوتر تخزين البيانات ومعالجتها فقط في وحدات ثنائية ، 0 و 1 ، أو بمصطلحات هندسية إلكترونية أكثر ، حالة "إيقاف التشغيل" و "التشغيل" للمفتاح الإلكتروني. يمكنه أيضًا تخزين البيانات ومعالجتها في حالات متداخلة ليس "تشغيل" أو "إيقاف تشغيل" ، ولكن مزيجًا من هاتين الحالتين. من خلال استغلال هذه المبادئ ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر الكمومية حل المشكلات المعقدة بشكل أسرع بكثير من أجهزة الكمبيوتر التقليدية.

تعد أجهزة الكمبيوتر الكمومية مجموعة متنوعة من أجهزة الكمبيوتر العملاقة المختلفة القائمة على ميكانيكا الكم. تستخدم أجهزة الكمبيوتر الكمومية قوانين ميكانيكا الكم لمعالجة المعلومات. هذا يعني أنه يمكنهم العثور على أنماط في البيانات الضخمة يكاد يكون من المستحيل العثور عليها باستخدام أجهزة الكمبيوتر التقليدية. بهذه الطريقة ، تختلف اختلافًا جوهريًا عن أجهزة الكمبيوتر التي نستخدمها اليوم.

عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي ، يمكن للحوسبة الكمومية تحليل مجموعة متنوعة من البيانات. في الوقت نفسه ، يمكنهم التوصل إلى استنتاجات أفضل من أجهزة الكمبيوتر الحالية. يمكن لأجهزة الكمبيوتر التقليدية معالجة المعلومات فقط في صورة 1 أو 0. يمكن لأجهزة الكمبيوتر الكمومية معالجة المعلومات في حالات متعددة تسمى "كيوبت" في وقت واحد. وهذا يسمح لهم بتحليل مجموعة متنوعة من البيانات واستخلاص استنتاجات أفضل مما تستطيع أجهزة الكمبيوتر اليوم. كيف ستغير الحوسبة الكمومية الذكاء الاصطناعي

لقد قطع الذكاء الاصطناعي شوطًا طويلاً في السنوات الأخيرة. كان قادرًا على إنشاء صور ومقاطع فيديو ثلاثية الأبعاد واقعية. بالإضافة إلى ذلك ، بدأ في تبني الحوسبة الكمومية. أدى هذا إلى ولادة الذكاء الاصطناعي الكمومي. يستغل الذكاء الاصطناعي الآن أجهزة الكمبيوتر الكمومية. وسيكون اندماجهم الكامل ثورة تكنولوجية في القرن.

يتمتع استخدام الذكاء الاصطناعي الكمومي في الصناعات الإبداعية بالعديد من المزايا. لقد ذكرت بالفعل أنه يمكنه التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بشكل أسرع وأكثر كفاءة من تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية. يمكنه أيضًا تحديد الأنماط التي يصعب على أجهزة الكمبيوتر العادية اكتشافها. علاوة على ذلك ، يمكنه دمج الأفكار الموجودة وإعادة ترتيبها. لذلك ، يمكنه ابتكار أفكار جديدة بطريقة لا يستطيع أي إنسان تخيلها. المزيد من الفوائد من الحوسبة الكمومية للذكاء الاصطناعي

تتمثل إحدى أكبر العقبات التي تواجه الذكاء الاصطناعي اليوم في تدريب الآلة على القيام بشيء مفيد. على سبيل المثال ، قد يكون لدينا نموذج يمكنه التعرف بشكل صحيح على كلب في الصورة. لكن النموذج سيحتاج إلى التدريب على عشرات الآلاف من الصور حتى يتعرف على الفروق الدقيقة بين كلب صيد ، وكلب بودل ، وداين عظيم. هذه العملية هي ما يسميه باحثو الذكاء الاصطناعي "التدريب". يستخدمونها لتعليم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لعمل تنبؤات في المواقف الجديدة.

يمكن للحوسبة الكمومية أن تجعل هذه العملية التدريبية أسرع وأكثر دقة. سيسمح ذلك لباحثي الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات أكثر مما استخدموه من قبل. يمكنه معالجة كميات كبيرة من البيانات في 1 و 0 ومزيجها ، مما سيسمح لأجهزة الكمبيوتر الكمومية باستخلاص استنتاجات أكثر دقة من أجهزة الكمبيوتر التقليدية. بمعنى آخر ، يمكن لباحثي الذكاء الاصطناعي استخدام مجموعات بيانات أكبر لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بحيث تكون أكثر دقة و ...