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インテリジェンス百科事典 | 2022 年量子人工知能の詳細ガイド

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リリース： 2023-04-10 08:31:02

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2022 年量子人工智能深度指南 | 智能百科

量子コンピューティングと人工知能はどちらも革新的なテクノロジーであり、人工知能が大幅に進歩するには量子コンピューティングが必要になる可能性があります。人工知能は古典的なコンピューターを使用して機能的なアプリケーションを作成しますが、古典的なコンピューターの計算能力によって制限されます。量子コンピューティングは人工知能の計算能力を向上させ、より複雑な問題や AGI (汎用人工知能) を解決できるようにします。

量子人工知能とは何ですか?

量子人工知能は、量子コンピューティングを使用して機械学習アルゴリズムを計算することです。量子コンピューティングの計算上の利点のおかげで、量子人工知能は、古典的なコンピューターでは達成できない結果を達成するのに役立ちます。

量子コンピューティングとは何ですか?

量子力学は、日常生活で観察されるものとは異なる原理に基づく一般的なモデルです。量子コンピューティングを使用してデータを処理するには、データの量子モデルを確立する必要があります。ハイブリッド量子古典モデルは、量子コンピューティングにおけるエラー訂正や量子コンピューターの正しい動作にも必要です。

量子データ: 量子データは、コンピューター化に使用される量子ビット内に含まれるデータのパケットとして見ることができます。ただし、量子データは重ね合わせやもつれなどの特性によって価値が高まるため、量子データの観察と保存は困難です。さらに、量子データにはノイズが多く、データを正しく分析・解釈する段階で機械学習を適用する必要があります。
ハイブリッド量子古典モデル: 量子プロセッサのみを使用して量子データを生成する場合、意味のないデータが得られる可能性が非常に高くなります。したがって、従来のコンピューターで一般的に使用されている CPU や GPU などの高速データ処理メカニズムによって駆動されるハイブリッドモデルが登場しました。
量子アルゴリズム: アルゴリズムは、問題の解決につながる一連のステップです。デバイス上でこれらの手順を実行するには、デバイスの設計に合わせた特定の命令セットを使用する必要があります。古典的なコンピューティングと比較すると、量子コンピューティングでは、まったく異なる実行哲学に基づいた異なる命令セットが導入されます。量子アルゴリズムの目的は、重ね合わせやもつれなどの量子効果を利用して、より速く解に到達することです。

なぜそれがそれほど重要なのでしょうか?

人工知能は過去 10 年間で大きな進歩を遂げましたが、技術的な限界はまだ克服できていません。 AGI (汎用人工知能) の実現に対する障壁は、量子コンピューティングの独自の特性によって取り除くことができます。量子コンピューティングは、機械学習モデルの迅速なトレーニングと最適化アルゴリズムの作成に使用できます。量子コンピューティングによって提供される最適化された安定した人工知能は、数年にわたる分析を短期間で完了し、技術の進歩をリードします。ニューロモーフィック認知モデル、適応型機械学習、または不確実性の下での推論は、今日人工知能が直面している基本的な課題の一部です。量子人工知能は、次世代の人工知能にとって最も可能性の高いソリューションの 1 つです。

量子人工知能はどのように機能するのでしょうか?

最近、Google はウォータールー大学、 X 、フォルクスワーゲンと提携して、量子機械学習用のオープンソースライブラリである TensorFlow Quantum (TFQ) を立ち上げました。 TFQ の目的は、自然または人工の量子システムを制御およびシミュレートするために必要なツールを提供することです。 TFQ は、量子モデリングと機械学習技術を組み合わせたツールスイートの一例です。

2022 年量子人工智能深度指南 | 智能百科

出典: Google

量子データを量子データセットに変換: 量子データは複数の形式で表現できます。量子テンソルと呼ばれる数値の次元配列。 TensorFlow はこれらのテンソルを処理して、さらに使用するためのデータセットを作成します。
量子ニューラルネットワークモデルの選択: 量子データ構造の理解に基づいて、量子ニューラルネットワークモデルを選択します。量子処理を実行して、もつれ状態に隠された情報を抽出することが目的です。
サンプルまたは平均: 量子状態の測定では、サンプルの形式で古典的な分布から古典的な情報が抽出されます。これらの値は量子状態そのものから取得されます。 TFQ は、ステップ (1) と (2) を含む複数の実行を平均する手段を提供します。
古典的なニューラルネットワークモデルの評価 - 量子データは古典的なデータに変換されるため、深層学習技術を使用してデータ間の相関関係が学習されます。

コスト関数、勾配を評価し、パラメーターを更新する他のステップは、深層学習の古典的なステップです。これらの手順により、教師なしタスクの効果的なモデルが確実に作成されます。

人工知能における量子コンピューティングの応用にはどのような可能性があるのでしょうか?

研究者の量子人工知能に関する短期的な現実的な目標は、古典的なアルゴリズムを上回る量子アルゴリズムを作成し、それを実用化することです。

学習のための量子アルゴリズム: 古典的な学習モデルの量子一般化のための量子アルゴリズムを開発します。これにより、深層学習トレーニング中に高速化やその他の改善が可能になります。量子コンピューティングの古典的な機械学習への貢献は、人工ニューラルネットワークの重みに対する最適なソリューションセットを迅速にレンダリングすることによって達成できます。
意思決定問題の量子アルゴリズム: 古典的な意思決定問題は、意思決定ツリーに基づいて定式化されます。ソリューションセットに到達する 1 つの方法は、特定のポイントから分岐を作成することです。ただし、各問題が複雑になりすぎて、継続的に 2 つに分割することによって解決できない場合、このアプローチは効果が低くなります。ハミルトン時間発展に基づく量子アルゴリズムは、複数の決定木で表される問題をランダムウォークよりも速く解決できます。
ほとんどの検索アルゴリズムは古典的な計算用に設計されています。古典的なコンピューティングは、検索問題に関して人間を上回ります。一方、ロブ・グローバー氏は、グローバー・アルゴリズムを紹介し、量子コンピューターは古典的なコンピューターよりも早くこの問題を解決できると述べた。量子コンピューティングを利用した人工知能は、暗号化などの短期的な応用が期待されています。
古典ゲーム理論は、人工知能アプリケーションで広く使用されているモデリングプロセスです。この理論を量子場に拡張したものが量子ゲーム理論です。これは、量子通信と量子人工知能の実装における重要な問題を克服するための有望なツールとなる可能性があります。