


Intelligenz-Enzyklopädie | 2022 Ausführlicher Leitfaden zur künstlichen Quantenintelligenz
Quantencomputing und künstliche Intelligenz sind beides transformative Technologien, und künstliche Intelligenz wird wahrscheinlich Quantencomputing erfordern, um signifikante Fortschritte zu erzielen. Obwohl künstliche Intelligenz klassische Computer zur Erstellung funktionaler Anwendungen nutzt, ist sie durch die Rechenleistung klassischer Computer begrenzt. Quantencomputing kann der künstlichen Intelligenz einen Rechenschub verleihen und es ihr ermöglichen, komplexere Probleme und AGI (künstliche allgemeine Intelligenz) zu lösen.
Was ist künstliche Quantenintelligenz?
Quantum-künstliche Intelligenz ist die Verwendung von Quantencomputing zur Berechnung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Dank der Rechenvorteile des Quantencomputings kann die künstliche Quantenintelligenz dabei helfen, Ergebnisse zu erzielen, die mit klassischen Computern nicht erreichbar sind.
Was ist Quantencomputing?
Die Quantenmechanik ist ein allgemeines Modell, das auf Prinzipien basiert, die sich von den im Alltag beobachteten unterscheiden. Der Einsatz von Quantencomputern zur Datenverarbeitung erfordert die Erstellung eines Quantenmodells der Daten. Hybride klassische Quantenmodelle sind auch für die Fehlerkorrektur im Quantencomputing und für den korrekten Betrieb von Quantencomputern notwendig.
- Quantendaten: Quantendaten können als Datenpakete betrachtet werden, die in Qubits enthalten sind und zur Computerisierung verwendet werden. Allerdings ist die Beobachtung und Speicherung von Quantendaten eine Herausforderung, da sie durch Eigenschaften wie Überlagerung und Verschränkung wertvoll sind. Darüber hinaus sind Quantendaten verrauscht, was den Einsatz von maschinellem Lernen in der Phase der korrekten Analyse und Interpretation dieser Daten erfordert.
- Klassisches Hybrid-Quantenmodell: Bei der Generierung von Quantendaten nur mit einem Quantenprozessor besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, bedeutungslose Daten zu erhalten. Daher ist ein Hybridmodell entstanden, das auf schnellen Datenverarbeitungsmechanismen wie CPUs und GPUs basiert, die üblicherweise in herkömmlichen Computern verwendet werden.
- Quantenalgorithmus: Ein Algorithmus ist eine Abfolge von Schritten, die zur Lösung eines Problems führt. Um diese Schritte an einem Gerät durchzuführen, müssen bestimmte Anweisungen für das Design des Geräts verwendet werden. Im Vergleich zum klassischen Computing führt Quantencomputing einen anderen Befehlssatz ein, der auf einer völlig anderen Ausführungsphilosophie basiert. Der Zweck von Quantenalgorithmen besteht darin, Quanteneffekte wie Superposition und Verschränkung auszunutzen, um schneller zu Lösungen zu gelangen.
Warum ist es so wichtig?
Während die künstliche Intelligenz im letzten Jahrzehnt große Fortschritte gemacht hat, muss sie die technologischen Einschränkungen noch überwinden. Mit den einzigartigen Eigenschaften des Quantencomputings können Hindernisse für die Erreichung von AGI (Künstliche Allgemeine Intelligenz) beseitigt werden. Quantencomputing kann zum schnellen Training von Modellen für maschinelles Lernen und zur Erstellung von Optimierungsalgorithmen verwendet werden. Die optimierte und stabile künstliche Intelligenz des Quantencomputings kann jahrelange Analysen in kurzer Zeit durchführen und den technologischen Fortschritt vorantreiben. Neuromorphe kognitive Modelle, adaptives maschinelles Lernen oder Denken unter Unsicherheit sind einige der grundlegenden Herausforderungen, denen sich künstliche Intelligenz heute gegenübersieht. Quantenkünstliche Intelligenz ist eine der wahrscheinlichsten Lösungen für die nächste Generation künstlicher Intelligenz.
Wie funktioniert künstliche Quantenintelligenz?
Kürzlich hat Google mit der University of Waterloo, X und Volkswagen zusammengearbeitet, um TensorFlow Quantum (TFQ) auf den Markt zu bringen: eine Open-Source-Bibliothek für Quantenmaschinelles Lernen. Der Zweck von TFQ besteht darin, die notwendigen Werkzeuge zur Steuerung und Simulation natürlicher oder künstlicher Quantensysteme bereitzustellen. TFQ ist ein Beispiel für eine Reihe von Tools, die Quantenmodellierung und Techniken des maschinellen Lernens kombinieren.
Quelle: Google
- Konvertieren Sie Quantendaten in einen Quantendatensatz: Quantendaten können als mehrdimensionales Array von Zahlen dargestellt werden, das als Quantentensor bezeichnet wird. TensorFlow verarbeitet diese Tensoren, um Datensätze zur weiteren Verwendung zu erstellen.
- Wählen Sie ein Quanten-Neuronales Netzwerkmodell: Wählen Sie ein Quanten-Neuronales Netzwerkmodell basierend auf dem Verständnis der Quantendatenstruktur. Ziel ist die Quantenverarbeitung, um in verschränkten Zuständen verborgene Informationen zu extrahieren.
- Stichprobe oder Mittelwert: Die Messung eines Quantenzustands extrahiert klassische Informationen aus einer klassischen Verteilung in Form einer Stichprobe. Diese Werte werden aus dem Quantenzustand selbst gewonnen. TFQ bietet ein Mittel zur Mittelung mehrerer Durchläufe, die die Schritte (1) und (2) umfassen.
- Bewertung klassischer neuronaler Netzwerkmodelle – Da Quantendaten mittlerweile in klassische Daten umgewandelt werden, werden Deep-Learning-Techniken eingesetzt, um Korrelationen zwischen Daten zu lernen.
Die anderen Schritte der Bewertung von Kostenfunktionen, Gradienten und Aktualisierungsparametern sind klassische Schritte im Deep Learning. Diese Schritte stellen die Erstellung effektiver Modelle für unbeaufsichtigte Aufgaben sicher.
Welche Möglichkeiten gibt es, Quantencomputing in der künstlichen Intelligenz anzuwenden?
Das kurzfristige realistische Ziel der Forscher für künstliche Quantenintelligenz besteht darin, Quantenalgorithmen zu entwickeln, die klassische Algorithmen übertreffen, und sie in die Praxis umzusetzen.
- Quantenalgorithmen für das Lernen: Entwickeln Sie Quantenalgorithmen für die Quantenverallgemeinerung klassischer Lernmodelle. Es kann zu einer möglichen Beschleunigung oder anderen Verbesserungen während des Deep-Learning-Trainingsprozesses führen. Der Beitrag des Quantencomputings zum klassischen maschinellen Lernen kann durch die schnelle Bereitstellung optimaler Lösungssätze für künstliche neuronale Netzwerkgewichte erreicht werden.
- Quantenalgorithmus für Entscheidungsprobleme: Klassische Entscheidungsprobleme werden auf Basis von Entscheidungsbäumen formuliert. Eine Möglichkeit, zu einer Lösungsmenge zu gelangen, besteht darin, von bestimmten Punkten aus Zweige zu erstellen. Dieser Ansatz wird jedoch weniger effektiv, wenn jedes Problem zu komplex wird, um es durch ständige Zweiteilung lösen zu können. Quantenalgorithmen, die auf der HamiltonschenZeitentwicklung basieren, können Probleme, die durch mehrere Entscheidungsbäume dargestellt werden, schneller lösen als Random Walks.
- Quantensuche: Die meisten Suchalgorithmen sind für klassische Berechnungen konzipiert. Bei Suchproblemen übertrifft das klassische Rechnen den Menschen. Lov Grover hingegen stellte seinen Grover-Algorithmus vor und sagte, dass ein Quantencomputer dieses Problem schneller lösen könne als ein klassischer Computer. Auf Quantencomputern basierende künstliche Intelligenz verspricht kurzfristige Anwendungen wie die Verschlüsselung.
- Quantenspieltheorie: Die klassische Spieltheorie ist ein Modellierungsprozess, der häufig in Anwendungen der künstlichen Intelligenz eingesetzt wird. Die Erweiterung dieser Theorie auf Quantenfelder ist die Quantenspieltheorie. Es kann ein vielversprechendes Werkzeug zur Überwindung wichtiger Probleme bei der Implementierung von Quantenkommunikation und künstlicher Quantenintelligenz sein.
Was sind die wichtigsten Meilensteine für die künstliche Quantenintelligenz?
Obwohl Quanten-KI eine unausgereifte Technologie ist, erhöhen Verbesserungen im Quantencomputing ihr Potenzial. Allerdings braucht die Quanten-KI-Branche wichtige Meilensteine, um zu einer ausgereifteren Technologie zu werden. Diese Meilensteine lassen sich wie folgt zusammenfassen:
- Weniger fehleranfällige und leistungsfähigere Quantencomputersysteme
- Weit verbreitete Open-Source-Modellierungs- und Trainingsframeworks
- Ein großes und kompetentes Entwickler-Ökosystem
- Überzeugende KI-Anwendungen, deren Quantencomputer überlegen sind klassisches Computing
Diese Schlüsselschritte werden die Weiterentwicklung der Quantenkünstlichen Intelligenz ermöglichen. (von Cem Dilmegani)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIntelligenz-Enzyklopädie | 2022 Ausführlicher Leitfaden zur künstlichen Quantenintelligenz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
