量子计算将如何改变人工智能?
当提到“量子”和“计算”这两个术语时,人们很容易想到像《星际迷航》这样的科幻剧目。量子计算通过利用叠加、干涉和纠缠的集体特性快速执行计算。庆幸的是,大多数人不需要关心细节,他们只需要知道:量子计算意味着更快的数据访问和更安全的网络。
对于保存的每一个文档、点击的链接和拍摄的每一张照片,人们都是数据的创造者和消费者。而全球每天至少产生2.5EB的数据。大量数据为人工智能使用的有效机器学习提供了基础;算法消耗的信息越多,预测或决策就越成功。然而,指数增长和查询复杂性的增加需要量子计算提供的速度和稳定性。
人工智能是一种基于大数据的通用技术。通过分析数据集,人工智能可以识别模式并预测事件。在过去,改善人工智能的瓶颈是收集和存储数据的成本。如今,面临的挑战在于在合理的时间范围内消费、搜索和提供有意义的结果,量子计算正好可以助力。
改进业务决策流程
随着我们迈向量子计算的未来,提高生产率和更快的决策将成为其应用的主题。分析数据、预测趋势和接触目标受众具有相当大的优势。
量子计算和人工智能如何为企业的业务决策流程带来价值?考虑以下由各行业领域确定的可能性:
(1) 财务
增强欺诈检测、确定资产定价、模拟交易活动和分析历史数据,以改进市场预测并限制金融风险。
(2) 公用事业和能源
- 处理能源系统数据以协助电网优化。
- 查看客户分析以预测使用情况、偏好和未来需求。
- 扩展模拟以包括天气数据或市场趋势(例如电动汽车数量的增加),以深入了解维持服务可能需要的基础设施升级。
(3) 航空
- 使用预测分析来协助航空公司的时刻表和人员配置。
- 使用复杂的场景建模从机械故障、天气事件甚至新冠疫情问题等运营中断中恢复。
(4) 保险
- 为灾难建模执行天气模拟,以推动政策限制的发展并指导客户定价。
- 通过寻找自动化索赔功能、预测偏好以及提供先发制人的产品和服务建议的方法来吸引和留住客户。
(5) 零售
跟踪年度销售额,以帮助预测库存需求和管理供应链管理问题。
(6) 医疗保健
- 提供制药公司提供的信息,概述预期疗效、潜在副作用和禁忌症。
- 预测治疗计划选项的结果,利用量子模拟和多变量场景的力量来描述年龄、性别、潜在条件和地理位置。
- 提供对所有医学影像的即时访问,同时提供异常和异常的比较分析。
- 简化和自动化管理流程,识别服务瓶颈,消除代价高昂的冗余,并提高患者访问医疗资源的速度。
人工智能和量子计算的安全性
跟上安全威胁和攻击的演变一直是一项挑战。通过将人工智能的数据分析能力与量子计算的速度相结合,企业可以更好地预测可能的安全风险并抵御潜在的网络攻击。
随着量子计算和人工智能的发展,重要的是要了解验证数据与分析数据同样重要。将数据武器化、破坏分析并破坏人工智能系统正在进行的体验式学习是一种新兴的网络恐怖主义形式,不应被忽视。
量子计算和人工智能对DevOps的补充
量子计算和人工智能是DevOps团队的强大盟友,因为他们致力于确定业务优先级和目标、设计和开发新的软件解决方案,以及管理现有应用程序的持续维护和测试。
DevOps团队可以查看人工智能提供的数据,以协助进行回归测试、功能测试和用户验收测试。由于量子计算为人工智能提供了快速有效地处理来自众多来源(如大型组织内的各种孤立部门)的数据的能力,因此测试可以是一致和全面的。
使用量子计算和人工智能辅助IT运营
企业的IT系统在哪里容易受到攻击?什么时候需要升级硬件或软件?如何更快地解决事件?有多少时间花在管理可以自动化的任务上?这些类型的IT运营问题最好通过大数据分析来回答。借助量子计算提供的速度,这些人工智能查询可以提供对运营数据的全面可见性,并提供实时洞察力。
随着企业利用量子计算和人工智能,如何通过这些技术辅助开发疾病治疗方法、缓解交通堵塞或保护敏感数据,真正造福人类,那将更加令人兴奋!
以上是量子计算将如何改变人工智能?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

本站7月5日消息,格芯(GlobalFoundries)于今年7月1日发布新闻稿,宣布收购泰戈尔科技(TagoreTechnology)的功率氮化镓(GaN)技术及知识产权组合,希望在汽车、物联网和人工智能数据中心应用领域探索更高的效率和更好的性能。随着生成式人工智能(GenerativeAI)等技术在数字世界的不断发展,氮化镓(GaN)已成为可持续高效电源管理(尤其是在数据中心)的关键解决方案。本站援引官方公告内容,在本次收购过程中,泰戈尔科技公司工程师团队将加入格芯,进一步开发氮化镓技术。G
