الذكاء الاصطناعي الكمومي (الذكاء الاصطناعي الكمومي) هو مجال ناشئ يجمع بين قوة الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي (AI) لدفع حدود الممكن في الحوسبة. في جوهره، يستفيد الذكاء الاصطناعي الكمومي من ميكانيكا الكم (من خلال أجهزة تسمى الحواسيب الكمومية) لتعزيز التعلم الآلي ومعالجة البيانات، مما يمكن من إجراء حسابات كانت مستحيلة على الحواسيب التقليدية.

باستخدام وحدات الكم (الكيوبتات) بدلاً من البتات التقليدية، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الكمومي معالجة كميات هائلة من البيانات بشكل متوازي وحل المشكلات المعقدة بسرعة وكفاءة أكبر من أي وقت مضى. هذا التقارب بين الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي يحمل وعدًا بثورة في الصناعات، وتسريع الاكتشافات العلمية، وإعادة تعريف حدود التكنولوجيا.

فهم الذكاء الاصطناعي الكمومي

تختلف الحواسيب الكمومية جوهريًا عن الحواسيب التقليدية. بينما تستخدم الحواسيب التقليدية البتات التي تمثل إما 0 أو 1، تستخدم الحواسيب الكمومية الكيوبتات التي يمكن أن توجد في حالات متعددة (0 و 1) في نفس الوقت بفضل ظاهرة كمومية تسمى التراكب. لتوضيح ذلك، تخيل رمية عملة: البت التقليدي يشبه عملة تظهر وجهًا أو ظهرًا، لكن الكيوبت يشبه عملة تدور وتكون كلا الوجهين في آن واحد حتى يتم ملاحظتها.

هذا التراكب يعني أن الحاسوب الكمومي يمكنه استكشاف العديد من الاحتمالات في نفس الوقت، مما يزيد بشكل هائل من القدرة الحاسوبية. في الواقع، كل كيوبت إضافي يضاعف مساحة الحالات — على سبيل المثال، 10 كيوبتات يمكن أن تمثل 2^10 (حوالي 1024) قيمة في آن واحد، بينما 10 بتات تقليدية تمثل فقط 10 قيم.

علاوة على ذلك، يمكن أن تصبح الكيوبتات متشابكة، مما يعني أن حالات بعضها مرتبطة بحيث يؤثر قياس أحدها فورًا على الآخر، بغض النظر عن المسافة. التراكب والتشابك يمكّنان من التوازي الكمومي، مما يسمح للآلات الكمومية بتقييم العديد من النتائج بشكل متوازي بدلاً من واحد تلو الآخر كما تفعل الآلات التقليدية.

يستغل الذكاء الاصطناعي الكمومي هذه الخصائص الكمومية لتعزيز خوارزميات الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن الحواسيب الكمومية يمكنها إجراء العديد من الحسابات في وقت واحد، يمكنها معالجة مجموعات بيانات ضخمة وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعات غير مسبوقة. على سبيل المثال، مهمة مثل تدريب نموذج تعلم آلي معقد قد تستغرق أيامًا أو أسابيع على نظام تقليدي يمكن إتمامها في ساعات أو دقائق على نظام كمومي قوي بما فيه الكفاية.

تسريع الأداء هذا ضروري مع نمو نماذج الذكاء الاصطناعي وازدياد طلبها على القدرة الحاسوبية. الذكاء الاصطناعي الكمومي واعد بشكل خاص في حل مشكلات التحسين التي تثقل كاهل الحواسيب التقليدية. العديد من تحديات الذكاء الاصطناعي (مثل إيجاد الطرق المثلى، وضبط معلمات النماذج، أو جدولة الموارد) تعاني من انفجار تركيبي – حيث تزداد عدد الاحتمالات بشكل أُسّي، مما يجعل البحث الشامل مستحيلاً على الآلات التقليدية.

يمكن للخوارزميات الكمومية (مثل التلدين الكمومي أو الدوائر التباينية) مواجهة هذه المشكلات عالية الأبعاد من خلال تحليل العديد من التكوينات في وقت واحد، مما يتيح البحث في كامل فضاء الحلول دفعة واحدة. تعني هذه القدرة أن الذكاء الاصطناعي الكمومي يمكنه إيجاد حلول عالية الجودة لمشكلات معقدة مثل التوجيه والجدولة بكفاءة أكبر بكثير.

ميزة أخرى هي الإمكانية لـ تحسين الدقة والرؤى. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الكمومي استكشاف توزيعات احتمالية واسعة بطرق لا تستطيع الخوارزميات التقليدية، من خلال فحص جميع النتائج المحتملة في حالة التراكب بدلاً من الاعتماد على التقريبات. يمكن أن يؤدي هذا التحليل الشامل إلى توقعات أكثر دقة وتحسين أفضل، لأن النماذج الكمومية ليست مضطرة لاستبعاد الاحتمالات كما تفعل الخوارزميات التقليدية غالبًا.

بدأ الباحثون بالفعل في تطوير خوارزميات التعلم الآلي الكمومي – على سبيل المثال، نسخ كمومية من آلات الدعم الناقل والشبكات العصبية – التي تعمل على الدوائر الكمومية. تهدف هذه الخوارزميات إلى الاستفادة من التأثيرات الكمومية لتحسين التعرف على الأنماط وتحليل البيانات، مما قد يمكن الذكاء الاصطناعي من اكتشاف أنماط أو حلول كانت مخفية عن الحوسبة التقليدية.

يجدر بالذكر أن التآزر يعمل في كلا الاتجاهين: تمامًا كما يمكن لـ الحوسبة الكمومية تعزيز الذكاء الاصطناعي، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا مساعدة الحوسبة الكمومية. يتحدث الباحثون عن "الذكاء الاصطناعي من أجل الكم" – استخدام التعلم الآلي لتحسين العمليات الكمومية (مثل تصحيح الأخطاء، والتحكم في الكيوبتات، وتطوير خوارزميات كمومية أفضل) – إلى جانب "الكم من أجل الذكاء الاصطناعي"، وهو استخدام الحواسيب الكمومية لتشغيل الذكاء الاصطناعي.

يعني هذا التعزيز المتبادل أن كل تقنية يمكن أن تساعد في تجاوز قيود الأخرى، ومعًا يمكن أن تشكل "نموذجًا حسابيًا نهائيًا" في المستقبل. اليوم، يركز الذكاء الاصطناعي الكمومي بشكل أساسي على استغلال الأجهزة الكمومية لتسريع مهام الذكاء الاصطناعي.

تاريخ موجز للذكاء الاصطناعي الكمومي

تنشأ أفكار الذكاء الاصطناعي الكمومي من عقود من التقدم في كل من الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي. تم اقتراح مفهوم الحوسبة الكمومية نفسه في أوائل الثمانينيات من قبل الفيزيائي ريتشارد فاينمان، الذي اقترح استخدام ميكانيكا الكم لمحاكاة الأنظمة المعقدة التي كانت الحواسيب التقليدية تكافح معها.

في التسعينيات، أظهرت خوارزميات كمومية بارزة إمكانات هذا النهج – أشهرها خوارزمية شور لتفكيك الأعداد الكبيرة، والتي أظهرت أن الحاسوب الكمومي يمكنه نظريًا كسر التشفير بشكل أسرع بكثير من الحاسوب التقليدي.

أشارت هذه الإنجازات إلى أن الآلات الكمومية قد تتعامل مع بعض الحسابات التي تتجاوز بكثير قدرة الحواسيب التقليدية، مما أثار اهتمامًا بكيفية تطبيق هذه القوة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

بحلول أوائل العقدين 2000 و2010، بدأ تقاطع الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي يتشكل. في عام 2013، أسست ناسا، وجوجل، وجمعية أبحاث الفضاء الجامعية مختبر الذكاء الاصطناعي الكمومي (QuAIL) في مركز أيمز للأبحاث التابع لناسا، المكرس لاستكشاف كيف يمكن للحوسبة الكمومية تعزيز التعلم الآلي وحل المشكلات الحسابية الصعبة.

في نفس الوقت تقريبًا، بدأ الباحثون في إنشاء أولى خوارزميات التعلم الآلي الكمومي – محاولات مبكرة لاستغلال المعالجات الكمومية لتسريع تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسين الدقة. شهدت هذه الفترة أيضًا شركات مثل D-Wave تقديم أولى الحواسيب الكمومية التجارية (باستخدام التلدين الكمومي) التي تم اختبارها على مهام التحسين والذكاء الاصطناعي، وإن كان ذلك بقدرات محدودة.

في السنوات الأخيرة، تحول التركيز من النظرية والنماذج الأولية إلى النهج الهجينة العملية للذكاء الاصطناعي الكمومي. تطور عمالقة التكنولوجيا والمؤسسات البحثية حول العالم – بما في ذلك IBM، جوجل، إنتل، مايكروسوفت، والعديد من الشركات الناشئة – الأجهزة والبرمجيات الكمومية مع تجربة دمج الحوسبة الكمومية والتقليدية.

على سبيل المثال، تستكشف الأبحاث الحالية استخدام آلات التلدين الكمومي لمشكلات تحسين محددة، والحواسيب الكمومية ذات نموذج البوابة لتطبيقات أكثر عمومية مثل التعلم الآلي، ومحاكاة الكيمياء، وعلوم المواد. الخوارزميات الهجينة الكمومية-التقليدية ظهرت كخطوة وسيطة، حيث يعمل المعالج الكمومي (QPU) جنبًا إلى جنب مع وحدات المعالجة التقليدية (CPU/GPU) للتعامل مع أجزاء من الحساب.

هذا النموذج الهجين واضح في تقنيات مثل محلل القيم الذاتية الكمومي التبايني أو الشبكات العصبية الكمومية الهجينة، حيث تقوم الدائرة الكمومية بجزء من الحساب ويقوم الحاسوب التقليدي بتوجيه التحسين.

تقف الصناعة اليوم عند نقطة تحول – الأجهزة الكمومية لا تزال في مراحلها الأولى، لكنها تتحسن باستمرار، وهناك سباق عالمي لتحقيق الميزة الكمومية (حل مشكلة واقعية بشكل أسرع أو أفضل باستخدام الحاسوب الكمومي مقارنة بالتقليدي) في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي الكمومي

يمتلك الذكاء الاصطناعي الكمومي إمكانات تحويلية عبر العديد من الصناعات، بفضل قدرته على معالجة المشكلات المعقدة والمكثفة للبيانات بكفاءة غير مسبوقة. فيما يلي عدة مجالات رئيسية حيث من المتوقع أن يحدث الذكاء الاصطناعي الكمومي تأثيرًا:

• الرعاية الصحية والصناعات الدوائية: يمكن للذكاء الاصطناعي الكمومي تسريع اكتشاف الأدوية والبحوث الطبية بشكل كبير. الحواسيب الكمومية قادرة على محاكاة التفاعلات الجزيئية والتفاعلات الكيميائية على المستوى الذري، وهو أمر صعب للغاية على الحواسيب التقليدية.
  
  من خلال نمذجة البروتينات المعقدة وجزيئات الأدوية بدقة أكبر، يمكن للباحثين تحديد المرشحين الواعدين للأدوية بسرعة أكبر وبتكلفة أقل. على سبيل المثال، يمكن للتحليل المدعوم بالكم أن يساعد في إيجاد علاجات جديدة من خلال تقييم كيفية ارتباط دواء محتمل بالبروتينات المستهدفة، أو تحسين الطب الدقيق عبر تحليل سريع للبيانات الجينية والسريرية.
  
  لقد تعاونت IBM بالفعل مع عيادة كليفلاند لاستخدام الحوسبة الكمومية في اكتشاف الأدوية وتحسين نماذج الرعاية الصحية، مما يوضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي الكمومي أن يؤدي إلى اختراقات في تطوير علاجات لأمراض مثل الزهايمر أو تحسين الرعاية الشخصية.

• المالية والبنوك: في الخدمات المالية، يمكن للذكاء الاصطناعي الكمومي تحسين كل شيء من تحسين المحافظ الاستثمارية إلى إدارة المخاطر واكتشاف الاحتيال. مشكلات التحسين منتشرة في المالية (مثل اختيار أفضل مزيج من الأصول في المحفظة، أو تحسين استراتيجيات التداول ضمن قيود) والخوارزميات الكمومية مناسبة لاستكشاف هذه المساحات الكبيرة من الحلول بكفاءة.

  يمكن للحاسوب الكمومي تحليل البيانات المالية المعقدة والارتباطات بطرق قد تغفلها الأنظمة التقليدية، مما قد يساعد في تحديد أنماط لاستراتيجيات استثمار أكثر فعالية أو إشارات تحذير مبكرة لتحولات السوق. يمكن للذكاء الاصطناعي الكمومي أيضًا تعزيز التشفير والأمن، حيث تستند التقنيات الكمومية إلى طرق تشفير جديدة (وتهدد القديمة، مما يدفع لتطوير تشفير مقاوم للكم).
  
  تبحث المؤسسات المالية بنشاط في الخوارزميات المعززة بالكم، مع توقع أن توفر نماذج المخاطر الكمومية و محاكاة مونت كارلو السريعة ميزة تنافسية في التنبؤ واتخاذ القرار.

• اللوجستيات وسلسلة التوريد: إدارة اللوجستيات تشمل مشكلات معقدة للغاية في التوجيه، والجدولة، والمخزون. يمكن للذكاء الاصطناعي الكمومي تحسين تحسين سلسلة التوريد بشكل كبير من خلال تقييم عدد لا يحصى من احتمالات التوجيه وسيناريوهات الجدولة دفعة واحدة.

  على سبيل المثال، يمكن لخوارزمية كمومية إيجاد الطرق الأكثر كفاءة لأسطول من شاحنات التوصيل أو تحسين جداول الشحن لتقليل استهلاك الوقود وأوقات التسليم، وهو أمر تكافح الحواسيب التقليدية لتحقيقه بشكل مثالي في الشبكات الكبيرة. وبالمثل، في إدارة المخازن والمخزون، يمكن للتحسين القائم على الكم مساعدة في موازنة مستويات المخزون وتقليل التكاليف التشغيلية من خلال حل مهام التحسين التركيبي بسرعة.
  
  تفيد تقارير IBM أن الذكاء الاصطناعي الكمومي يُطبق مع الشركات لتحسين سلاسل التوريد، مما يؤدي إلى توقعات طلب أكثر دقة، وتقليل التكاليف، وتحسين الكفاءة.

• التأمين وتحليل المخاطر: تعتمد صناعة التأمين على تحليل كميات هائلة من البيانات ذات الترابطات المعقدة للتنبؤ بالخسائر، وتحديد الأقساط، واكتشاف الاحتيال. يمكن للذكاء الاصطناعي الكمومي تعزيز هذه التحليلات من خلال فحص جميع عوامل المخاطر المتشابكة في آن واحد.

  على سبيل المثال، يمكن لشركة تأمين استخدام الخوارزميات الكمومية لتقييم كيفية تفاعل عدة متغيرات (أنماط الطقس، المؤشرات الاقتصادية، سلوك العملاء، إلخ) وتأثيرها على مخاطر التأمين وتسعيرها بشكل فوري. يمكن لهذا التحليل المتزامن تحسين دقة نماذج المخاطر وتمكين عروض تأمين أكثر تخصيصًا.
  
  يمكن أيضًا معالجة المشكلات الصعبة مثل اكتشاف الاحتيال في الوقت الحقيقي، التي تتطلب فحص مجموعات بيانات ضخمة بحثًا عن شذوذات دقيقة، بشكل أكثر فعالية بواسطة الذكاء الاصطناعي المعزز بالكم، مما قد يكتشف أنماط احتيال قد تفلت من التحليلات التقليدية.

• البحث العلمي والهندسة: بعيدًا عن التطبيقات التجارية، من المتوقع أن يحدث الذكاء الاصطناعي الكمومي ثورة في المجالات العلمية مثل علوم المواد، والكيمياء، والتشفير. يمكن للحواسيب الكمومية محاكاة الأنظمة الكمومية الميكانيكية مباشرة، وهو أمر لا يقدر بثمن لتصميم مواد أو مواد كيميائية جديدة (مثل الموصلات الفائقة أو المحفزات) التي تستغرق وقتًا طويلاً لتحليلها تقليديًا.

  في مجالات مثل الطيران أو الطاقة، يمكن للذكاء الاصطناعي الكمومي تحسين أنظمة معقدة (مثل تكوينات الديناميكا الهوائية، وإدارة شبكات الطاقة) من خلال معالجة مساحات معلمات ضخمة بكفاءة. حتى في العلوم الأساسية، يمكن لتحليل البيانات التجريبية المدعوم بالذكاء الاصطناعي (مثل في فيزياء الجسيمات أو الفلك) أن يتسارع بفضل قوة الحوسبة الكمومية.
  
  بشكل أساسي، يمكن لأي مجال يتضمن أنظمة معقدة للغاية أو تحليلات بيانات ضخمة أن يستفيد – من نمذجة المناخ إلى علم الجينوم – من نشر الذكاء الاصطناعي الكمومي لاستكشاف حلول تتجاوز قدرة الحوسبة التقليدية وحدها.

من المهم ملاحظة أن العديد من هذه التطبيقات لا تزال تجريبية أو في مراحل إثبات المفهوم. ومع ذلك، فإن التقدم سريع. تستثمر الحكومات والشركات حول العالم في أبحاث الحوسبة الكمومية، وتؤكد العروض الأولية أن الذكاء الاصطناعي المعتمد على الكم يمكنه بالفعل معالجة بعض المشكلات بشكل أكثر فعالية.

على سبيل المثال، حقق فريق الذكاء الاصطناعي الكمومي في جوجل تجربة تفوق كمومي شهيرة في 2019 (بحل مشكلة دائرة عشوائية محددة أسرع من الحواسيب العملاقة) وفي 2024 قدم معالجًا كموميًا جديدًا يسمى ويلو، الذي حل في اختبار واحد مشكلة خلال دقائق كانت تقدر أن تستغرق الحواسيب العملاقة التقليدية مليارات السنين.

بينما لا تزال هذه الادعاءات قيد التكرير وتنطبق على مهام محدودة، فإنها تؤكد الحجم المحتمل للميزة الكمومية التي يمكن تطبيقها في نهاية المطاف على مشكلات الذكاء الاصطناعي الواقعية. وبكلمات برايان هاريس، المدير التقني لشركة SAS، “سوق الكم يظهر تقدمًا كبيرًا. إنه سوق بقيمة 35 مليار دولار، ومن المتوقع أن يصل إلى تريليون بحلول 2030. ... القفزات التي سنحققها في هذا المجال ستكون هائلة.”

بعبارة أخرى، يتوقع الخبراء أن ينمو الذكاء الاصطناعي الكمومي بشكل كبير في السنوات القادمة، محولًا طريقة عمل الصناعات.

التحديات وآفاق المستقبل

على الرغم من الحماس، لا يزال الذكاء الاصطناعي الكمومي في مراحله الأولى، وهناك تحديات كبيرة يجب التغلب عليها قبل أن يحقق وعوده الكاملة. أحد العقبات الرئيسية هو قابلية التوسع واستقرار الأجهزة. الحواسيب الكمومية الحالية محدودة في عدد الكيوبتات وعرضة جدًا للأخطاء بسبب فقدان التماسك – حيث يمكن للضوضاء البيئية أن تزعزع الحالات الكمومية الهشة، مما يؤدي إلى فقدان الكيوبتات لتراكبها أو تشابكها.

الحفاظ على استقرار الكيوبتات وخلوها من الأخطاء لفترة كافية لأداء حسابات معقدة هو معركة هندسية مستمرة. يطور الباحثون تقنيات تصحيح الأخطاء وأجهزة أفضل (على سبيل المثال، تحسين أوقات التماسك للكيوبتات كما تتصور خارطة طريق IBM)، لكن الحواسيب الكمومية المتحملة للأخطاء القادرة على تشغيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي الكبيرة بشكل موثوق قد تبعد سنوات.

بالإضافة إلى ذلك، تعمل المعالجات الكمومية الحالية بعدد يتراوح بين عشرات إلى مئات الكيوبتات فقط، والعديد من التطبيقات ستتطلب آلافًا أو أكثر لتتفوق على الأنظمة التقليدية في المهام العملية. توسيع الأجهزة الكمومية مع الحفاظ على الاستقرار هو تحدٍ غير بسيط يتم التعامل معه بنشاط في المختبرات حول العالم.

تحدٍ آخر يكمن في البرمجيات: الخوارزميات والخبرة. الحواسيب الكمومية لا تشغل البرمجيات التقليدية، والعديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي الكلاسيكية لا يمكن نقلها مباشرة إلى بيئة كمومية دون تعديل كبير أو إعادة تفكير.

هذا يعني أن الباحثين يجب أن يطوروا خوارزميات كمومية جديدة أو تقنيات هجينة يمكنها استغلال الأجهزة الكمومية بفعالية لمهام الذكاء الاصطناعي. البرمجة الكمومية هي مهارة متخصصة بحد ذاتها، وهناك نقص في المواهب في مجال الحوسبة الكمومية.

مع ذلك، فإن الأُطر مفتوحة المصدر (مثل Qiskit من IBM وCirq من جوجل) والبرامج الأكاديمية المتزايدة تقوم بتدريب جيل جديد من المهندسين في تصميم الخوارزميات الكمومية. مع مرور الوقت، ستظهر أدوات برمجية كمومية أكثر سهولة في الاستخدام وتجريدات على مستوى أعلى، مما يسهل على ممارسي الذكاء الاصطناعي الاستفادة من المعالجات الكمومية دون الحاجة لأن يكونوا خبراء في فيزياء الكم.

نظرًا لهذه القيود، فإن أحدث ما توصل إليه الذكاء الاصطناعي الكمومي هو نهج هجين. الحواسيب الكمومية ليست بديلاً للحواسيب التقليدية؛ بل تعمل كمعالجات مساعدة قوية لمهام محددة.

عمليًا، تعمل وحدات المعالجة المركزية، ووحدات معالجة الرسوميات، ووحدات المعالجة الكمومية (QPUs) معًا: يتم توزيع الأعباء الثقيلة في سير عمل الذكاء الاصطناعي إلى المنصة الأنسب لكل جزء. على سبيل المثال، قد يتولى المعالج الكمومي توليد ميزات معقدة أو خطوة تحسين نموذج التعلم الآلي، بينما يدير المعالج التقليدي معالجة البيانات الأولية وتجميع النتائج النهائية.

من المرجح أن يستمر هذا النموذج الهجين في المستقبل المنظور، مع تعاون "تقسيم وغزو" بين الكم والتقليدي لحل أجزاء من المشكلات الأكبر. في الواقع، نشهد بالفعل تجارب مع المسرعات الكمومية المرتبطة بالحواسيب العملاقة التقليدية وأجهزة الذكاء الاصطناعي.

مع نضوج التكنولوجيا الكمومية، ستزداد هذه التكاملات – حيث يتصور بعض الباحثين رقائق كمومية تعمل جنبًا إلى جنب مع رقائق تقليدية في نفس مجموعة الحوسبة أو بيئة السحابة، مما يحسن سير العمل في الوقت الحقيقي.

بالنظر إلى المستقبل، فإن مستقبل الذكاء الاصطناعي الكمومي واعد جدًا. من المتوقع تحقيق تقدم في الأجهزة (مثل زيادة عدد الكيوبتات، وتحسين معدلات الخطأ، وتقنيات كيوبت جديدة) خلال العقد القادم، وكل تحسن يوسع مباشرة نطاق مشكلات الذكاء الاصطناعي التي يمكن للحواسيب الكمومية التعامل معها.

تشير خرائط الطريق الصناعية (IBM، جوجل، وغيرها) إلى مسار نحو آلات كمومية أكبر وأكثر استقرارًا بحلول أواخر العشرينيات، مع إمكانية الوصول إلى مرحلة الحوسبة الكمومية المتحملة للأخطاء في السنوات التالية. مع تطور هذا النوع من الأبحاث خلال 5 إلى 10 سنوات القادمة، يتوقع الخبراء مكاسب هائلة في الذكاء الاصطناعي الكمومي ستغير منهجياتنا وتحل المشكلات المعقدة بطرق جديدة.

من المحتمل أن نشهد ميزة كمومية عملية مبكرة في مجالات متخصصة (ربما في التحسين أو محاكاة المواد لتصميم الأدوية) ثم تأثيرات أوسع مع توسع التكنولوجيا.

الأهم من ذلك، أن الاستثمارات الكبرى من الحكومات والشركات حول العالم تسرع التقدم. المبادرات الوطنية للكم (في الولايات المتحدة، وأوروبا، والصين، وغيرها) وشركات مثل IBM، جوجل، مايكروسوفت، أمازون، إنتل، والشركات الناشئة الناشئة (IonQ، Rigetti، Pasqal، D-Wave، وأكثر) تضخ الموارد لجعل الذكاء الاصطناعي الكمومي واقعًا.

هذا الجهد العالمي لا يقتصر على بناء الحواسيب الكمومية فقط، بل يشمل أيضًا تطوير الخوارزميات الكمومية، والبنية التحتية البرمجية، والقوى العاملة اللازمة لاستخدامها بفعالية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

الإجماع في مجتمع التكنولوجيا هو أن المؤسسات يجب أن تبدأ استكشاف الذكاء الاصطناعي الكمومي الآن – حتى لو كان مجرد تجريب – لتكون مستعدة للاختراقات القادمة. المتبنون الأوائل يضعون أنفسهم بالفعل لكسب ميزة تنافسية عندما تصل الحوسبة الكمومية إلى النضج.

>>> هل كنت تعلم:

ما هو الذكاء الاصطناعي الحدي؟

ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

الذكاء الاصطناعي والميتافيرس

باختصار، يمثل الذكاء الاصطناعي الكمومي تقاطع اثنتين من أكثر التقنيات تحوّلاً في عصرنا – الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي. من خلال استغلال الظواهر الكمومية لتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي، يعد بحل مشكلات كانت سابقًا مستعصية، من كسر التحسينات المعقدة إلى نمذجة أنظمة الطبيعة الأكثر تعقيدًا.

على الرغم من كونه لا يزال ناشئًا، فإن الذكاء الاصطناعي الكمومي مهيأ لإعادة تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي والحوسبة مع تحسن الأجهزة الكمومية. في السنوات القادمة، يمكننا توقع انتقال الذكاء الاصطناعي الكمومي من العروض التجريبية إلى الحلول العملية، مما يفتح إمكانيات جديدة في الأعمال والعلوم وما بعدها.

الرحلة بدأت للتو، لكن تأثيرها المحتمل هائل – مما يجعل الذكاء الاصطناعي الكمومي مجالًا يستحق المتابعة مع دخولنا عصرًا جديدًا من الابتكار الحاسوبي.