هوش مصنوعی کوانتومی چیست؟
هوش مصنوعی کوانتومی ترکیبی از هوش مصنوعی (AI) و محاسبات کوانتومی است که امکان پردازش داده‌ها فراتر از محدودیت‌های کامپیوترهای سنتی را فراهم می‌کند. این فناوری نه تنها به بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی کمک می‌کند، بلکه پیشرفت در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، مالی، انرژی و امنیت سایبری را نیز تسریع می‌کند. درک هوش مصنوعی کوانتومی گامی مهم برای فهم روندهای فناوری شکل‌دهنده آینده است.
هوش مصنوعی کوانتومی (Quantum Artificial Intelligence) حوزه‌ای نوظهور است که قدرت محاسبات کوانتومی را با هوش مصنوعی (AI) ترکیب می‌کند تا مرزهای ممکن در محاسبات را گسترش دهد. در واقع، هوش مصنوعی کوانتومی از مکانیک کوانتومی (از طریق دستگاه‌هایی به نام کامپیوترهای کوانتومی) برای بهبود یادگیری ماشین و پردازش داده‌ها بهره می‌برد و امکان انجام محاسباتی را فراهم می‌کند که برای کامپیوترهای کلاسیک غیرممکن است.
با استفاده از بیت‌های کوانتومی (کیوبیت‌ها) به جای بیت‌های سنتی، سیستم‌های هوش مصنوعی کوانتومی قادرند حجم عظیمی از داده‌ها را به صورت موازی پردازش کرده و مسائل پیچیده را سریع‌تر و کارآمدتر از همیشه حل کنند. این همگرایی محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی نویدبخش انقلاب در صنایع، تسریع کشفیات علمی و بازتعریف محدودیت‌های فناوری است.
درک هوش مصنوعی کوانتومی
کامپیوترهای کوانتومی اساساً با کامپیوترهای کلاسیک متفاوتند. در حالی که کامپیوترهای کلاسیک از بیت‌ها استفاده می‌کنند که نمایانگر ۰ یا ۱ هستند، کامپیوترهای کوانتومی از کیوبیت‌ها بهره می‌برند که می‌توانند به طور همزمان در چندین حالت (۰ و ۱) وجود داشته باشند، به لطف پدیده کوانتومی به نام برهم‌نهی.
بیت‌های سنتی
- حالت ۰ یا ۱
- پردازش ترتیبی
- مانند سکه‌ای که یا شیر یا خط است
- ۱۰ بیت = ۱۰ مقدار
کیوبیت‌های کوانتومی
- ۰ و ۱ به طور همزمان
- پردازش موازی
- مانند سکه‌ای در حال چرخش (هر دو حالت)
- ۱۰ کیوبیت = ۱۰۲۴ مقدار همزمان
این برهم‌نهی به این معناست که یک کامپیوتر کوانتومی می‌تواند همزمان بسیاری از احتمالات را بررسی کند و قدرت محاسباتی را به طور چشمگیری افزایش دهد. در واقع، هر کیوبیت اضافی فضای حالت را دو برابر می‌کند — برای مثال، ۱۰ کیوبیت می‌توانند ۲^۱۰ (حدود ۱۰۲۴) مقدار را همزمان نمایش دهند، در حالی که ۱۰ بیت کلاسیک فقط ۱۰ مقدار را نشان می‌دهند.
علاوه بر این، کیوبیت‌ها می‌توانند درهم‌تنیده شوند، به این معنی که حالت‌های آن‌ها به گونه‌ای مرتبط است که اندازه‌گیری یکی فوراً دیگری را تحت تأثیر قرار می‌دهد، بدون توجه به فاصله. برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی امکان پردازش موازی کوانتومی را فراهم می‌کنند، به طوری که ماشین‌های کوانتومی می‌توانند نتایج متعدد را به صورت موازی ارزیابی کنند، برخلاف ماشین‌های کلاسیک که این کار را به صورت ترتیبی انجام می‌دهند.
افزایش سرعت
کارهایی که هفته‌ها روی سیستم‌های کلاسیک طول می‌کشید، می‌تواند در ساعات یا دقیقه‌ها انجام شود.
- پردازش موازی
- شتاب نمایی
قدرت بهینه‌سازی
حل مسائل انفجار ترکیبی که کامپیوترهای کلاسیک را تحت فشار قرار می‌دهد.
- بهینه‌سازی مسیر
- تنظیم پارامترها
دقت بهبود یافته
بررسی توزیع‌های احتمالاتی گسترده برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر.
- شناسایی الگو
- بینش بهتر
هوش مصنوعی کوانتومی از این ویژگی‌های کوانتومی برای تقویت الگوریتم‌های هوش مصنوعی بهره می‌برد. از آنجا که کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند بسیاری از محاسبات را به طور همزمان انجام دهند، قادرند داده‌های بزرگ را پردازش کرده و مدل‌های هوش مصنوعی را با سرعت بی‌سابقه آموزش دهند. برای مثال، کاری مانند آموزش یک مدل پیچیده یادگیری ماشین که ممکن است در سیستم کلاسیک روزها یا هفته‌ها طول بکشد، می‌تواند در یک سیستم کوانتومی قدرتمند در عرض چند ساعت یا دقیقه انجام شود.
این افزایش سرعت بسیار مهم است زیرا مدل‌های هوش مصنوعی بزرگ‌تر می‌شوند و نیاز به قدرت محاسباتی بیشتری دارند. هوش مصنوعی کوانتومی به ویژه برای حل مسائل بهینه‌سازی که کامپیوترهای کلاسیک را تحت فشار قرار می‌دهند، امیدوارکننده است. بسیاری از چالش‌های هوش مصنوعی (مانند یافتن مسیرهای بهینه، تنظیم پارامترهای مدل یا برنامه‌ریزی منابع) از انفجار ترکیبی رنج می‌برند – تعداد احتمالات به طور نمایی افزایش می‌یابد و جستجوی کامل برای ماشین‌های کلاسیک غیرممکن می‌شود.
الگوریتم‌های کوانتومی (مانند آنیلینگ کوانتومی یا مدارهای متغیر) می‌توانند این مسائل چندبعدی را با تحلیل همزمان بسیاری از پیکربندی‌ها حل کنند و به طور مؤثر کل فضای راه‌حل را یکجا جستجو نمایند. این قابلیت به هوش مصنوعی کوانتومی امکان می‌دهد راه‌حل‌های با کیفیت بالا برای مسائل پیچیده مانند مسیریابی و برنامه‌ریزی را بسیار کارآمدتر بیابد.
یکی دیگر از مزایا، پتانسیل دقت و بینش بهبود یافته است. مدل‌های هوش مصنوعی کوانتومی می‌توانند توزیع‌های احتمالاتی گسترده را به گونه‌ای بررسی کنند که الگوریتم‌های کلاسیک نمی‌توانند، به طوری که همه نتایج ممکن را در برهم‌نهی بررسی می‌کنند به جای اینکه به تقریب‌ها تکیه کنند. این تحلیل جامع می‌تواند به پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و بهینه‌سازی بهتر منجر شود، زیرا مدل‌های کوانتومی مجبور نیستند مانند الگوریتم‌های کلاسیک، احتمالات را حذف کنند.
پژوهشگران در حال حاضر شروع به توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین کوانتومی کرده‌اند – برای مثال، نسخه‌های کوانتومی ماشین‌های بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی – که روی مدارهای کوانتومی اجرا می‌شوند. این الگوریتم‌ها هدف دارند از اثرات کوانتومی برای بهبود شناسایی الگو و تحلیل داده‌ها بهره ببرند و احتمالاً به هوش مصنوعی کمک کنند الگوها یا راه‌حل‌هایی را کشف کند که برای محاسبات کلاسیک پنهان است.
شایان ذکر است که این هم‌افزایی دوطرفه است: همانطور که محاسبات کوانتومی می‌تواند هوش مصنوعی را تقویت کند، هوش مصنوعی نیز می‌تواند به محاسبات کوانتومی کمک کند. پژوهشگران از اصطلاح "هوش مصنوعی برای کوانتوم" استفاده می‌کنند – به کارگیری یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی عملیات کوانتومی (مانند تصحیح خطا، کنترل کیوبیت‌ها و توسعه الگوریتم‌های بهتر کوانتومی) – در کنار "کوانتوم برای هوش مصنوعی" که به معنای استفاده از کامپیوترهای کوانتومی برای اجرای هوش مصنوعی است.
این تقویت متقابل به این معناست که هر فناوری می‌تواند محدودیت‌های دیگری را برطرف کند و با هم می‌توانند در آینده یک «الگوی محاسباتی نهایی» را شکل دهند. با این حال، امروزه هوش مصنوعی کوانتومی عمدتاً بر استفاده از سخت‌افزار کوانتومی برای تسریع وظایف هوش مصنوعی متمرکز است.
تاریخچه کوتاه هوش مصنوعی کوانتومی
ایده‌های پشت هوش مصنوعی کوانتومی از دهه‌ها پیشرفت در هر دو حوزه محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی نشأت می‌گیرد. مفهوم محاسبات کوانتومی خود در اوایل دهه ۱۹۸۰ توسط فیزیکدان ریچارد فاینمن مطرح شد که پیشنهاد داد از مکانیک کوانتومی برای شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده‌ای استفاده شود که کامپیوترهای کلاسیک در آن‌ها مشکل داشتند.
مفهوم محاسبات کوانتومی
ریچارد فاینمن پیشنهاد استفاده از مکانیک کوانتومی برای شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده که کامپیوترهای کلاسیک در آن‌ها مشکل دارند.
الگوریتم‌های پیشگام
الگوریتم شور نشان داد که کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند رمزنگاری را به طور نمایی سریع‌تر از کامپیوترهای کلاسیک بشکنند.
آزمایشگاه هوش مصنوعی کوانتومی
ناسا، گوگل و انجمن تحقیقات فضایی دانشگاه‌ها آزمایشگاه هوش مصنوعی کوانتومی (QuAIL) را تأسیس کردند.
اولین یادگیری ماشین کوانتومی
پژوهشگران اولین الگوریتم‌های یادگیری ماشین کوانتومی را ایجاد کردند و شرکت D-Wave کامپیوترهای کوانتومی تجاری ارائه داد.
رویکردهای ترکیبی
تمرکز به الگوریتم‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک عملی تغییر یافته و شرکت‌های بزرگ فناوری سرمایه‌گذاری‌های سنگینی انجام می‌دهند.
در دهه ۱۹۹۰، الگوریتم‌های کوانتومی برجسته‌ای پتانسیل این رویکرد را نشان دادند – به ویژه الگوریتم شور برای فاکتورگیری اعداد بزرگ، که نشان داد یک کامپیوتر کوانتومی می‌تواند رمزنگاری را به طور نمایی سریع‌تر از کامپیوتر کلاسیک بشکند.
این پیشرفت‌ها نشان داد که ماشین‌های کوانتومی ممکن است محاسباتی را انجام دهند که فراتر از دسترس کلاسیک‌ها است و علاقه به کاربرد این قدرت در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برانگیخت.
در اوایل دهه ۲۰۰۰ و ۲۰۱۰، تقاطع محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی شکل گرفت. در سال ۲۰۱۳، ناسا، گوگل و انجمن تحقیقات فضایی دانشگاه‌ها آزمایشگاه هوش مصنوعی کوانتومی (QuAIL) را در مرکز تحقیقات Ames ناسا تأسیس کردند که به بررسی چگونگی بهبود یادگیری ماشین و حل مسائل محاسباتی دشوار با محاسبات کوانتومی اختصاص داشت.
در همان زمان، پژوهشگران شروع به ایجاد اولین الگوریتم‌های یادگیری ماشین کوانتومی کردند – تلاش‌های اولیه برای بهره‌گیری از پردازنده‌های کوانتومی جهت تسریع آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و بهبود دقت. همچنین شرکت‌هایی مانند D-Wave اولین کامپیوترهای کوانتومی تجاری (با استفاده از آنیلینگ کوانتومی) را ارائه دادند که در مسائل بهینه‌سازی و مرتبط با هوش مصنوعی آزمایش شدند، هرچند در ظرفیت محدود.
در سال‌های اخیر، تمرکز از نظریه و نمونه‌های اولیه به رویکردهای ترکیبی عملی برای هوش مصنوعی کوانتومی تغییر یافته است. غول‌های فناوری و مؤسسات تحقیقاتی در سراسر جهان – از جمله IBM، گوگل، اینتل، مایکروسافت و چندین استارتاپ – در حال توسعه سخت‌افزار و نرم‌افزار کوانتومی و آزمایش ادغام محاسبات کوانتومی و کلاسیک هستند.
برای مثال، تحقیقات کنونی استفاده از ماشین‌های آنیلینگ کوانتومی برای مسائل خاص بهینه‌سازی و کامپیوترهای کوانتومی مدل دروازه‌ای برای کاربردهای عمومی‌تر مانند یادگیری ماشین، شبیه‌سازی شیمی و علوم مواد را بررسی می‌کند. الگوریتم‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک به عنوان یک گام میانی ظهور کرده‌اند، جایی که یک پردازنده کوانتومی (QPU) با CPU/GPUهای کلاسیک همکاری می‌کند تا بخش‌هایی از محاسبه را انجام دهد.
این الگوی ترکیبی در تکنیک‌هایی مانند حل‌کننده‌های واریاسیون کوانتومی یا شبکه‌های عصبی ترکیبی کوانتومی مشهود است، جایی که یک مدار کوانتومی بخشی از محاسبه را انجام می‌دهد و یک کامپیوتر کلاسیک به بهینه‌سازی راهنمایی می‌کند.
صنعت امروز در نقطه عطفی قرار دارد – سخت‌افزار کوانتومی هنوز در مراحل اولیه است اما به طور پیوسته در حال بهبود است و رقابت جهانی برای دستیابی به برتری کوانتومی (حل مسئله‌ای واقعی سریع‌تر یا بهتر با کامپیوتر کوانتومی نسبت به کلاسیک) در کاربردهای هوش مصنوعی در جریان است.
کاربردهای هوش مصنوعی کوانتومی
هوش مصنوعی کوانتومی به دلیل توانایی‌اش در حل مسائل پیچیده و داده‌محور با کارایی بی‌سابقه، پتانسیل تحول‌آفرینی در صنایع مختلف دارد. در ادامه چند حوزه کلیدی که هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند تأثیرگذار باشد آورده شده است:
بهداشت و داروسازی
هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند کشف دارو و تحقیقات زیست‌پزشکی را به طور قابل توجهی تسریع کند. کامپیوترهای کوانتومی قادرند تعاملات مولکولی و واکنش‌های شیمیایی را در سطح اتمی شبیه‌سازی کنند، کاری که برای کامپیوترهای کلاسیک بسیار دشوار است.
کشف دارو
مدل‌سازی دقیق‌تر پروتئین‌ها و مولکول‌های دارویی برای شناسایی سریع‌تر کاندیداهای امیدوارکننده.
پزشکی دقیق
تحلیل سریع داده‌های ژنتیکی و بالینی برای رویکردهای درمانی شخصی‌سازی شده.
با مدل‌سازی دقیق‌تر پروتئین‌ها و مولکول‌های دارویی، پژوهشگران می‌توانند کاندیداهای دارویی امیدوارکننده را سریع‌تر و با هزینه کمتر شناسایی کنند. برای مثال، تحلیل مبتنی بر کوانتوم می‌تواند به یافتن درمان‌های جدید با ارزیابی نحوه اتصال داروی بالقوه به پروتئین‌های هدف کمک کند یا پزشکی دقیق را با تحلیل سریع داده‌های ژنتیکی و بالینی بهبود بخشد.
شرکت IBM قبلاً با کلینیک کلیولند همکاری کرده است تا از محاسبات کوانتومی برای کشف دارو و بهینه‌سازی مدل‌های بهداشتی استفاده کند، که نشان می‌دهد هوش مصنوعی کوانتومی چگونه می‌تواند به پیشرفت در توسعه درمان بیماری‌هایی مانند آلزایمر یا بهینه‌سازی مراقبت‌های شخصی کمک کند.
— همکاری پژوهشی IBM
مالی و بانکداری
در خدمات مالی، هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند همه چیز را از بهینه‌سازی پرتفوی تا مدیریت ریسک و تشخیص تقلب بهبود بخشد. مسائل بهینه‌سازی در مالی فراوان است (مثلاً انتخاب بهترین ترکیب دارایی‌ها در پرتفوی یا بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی تحت محدودیت‌ها) و الگوریتم‌های کوانتومی برای بررسی این فضای بزرگ راه‌حل‌ها بسیار مناسب‌اند.
- بهینه‌سازی پرتفوی با محدودیت‌های پیچیده
- مدیریت ریسک و سیستم‌های هشدار زودهنگام
- تشخیص تقلب از طریق تحلیل الگو
- شبیه‌سازی مونت‌کارلو تقویت‌شده کوانتومی
- توسعه رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم
یک کامپیوتر کوانتومی می‌تواند داده‌ها و همبستگی‌های مالی پیچیده را به گونه‌ای تحلیل کند که سیستم‌های کلاسیک ممکن است از آن غافل شوند، و احتمالاً الگوهایی را برای استراتژی‌های سرمایه‌گذاری مؤثرتر یا هشدارهای زودهنگام تغییرات بازار شناسایی کند. هوش مصنوعی کوانتومی همچنین می‌تواند رمزنگاری و امنیت را تقویت کند، زیرا تکنیک‌های کوانتومی روش‌های جدید رمزنگاری را معرفی می‌کنند (و روش‌های قدیمی را تهدید می‌کنند که منجر به توسعه رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم می‌شود).
مؤسسات مالی به طور فعال در حال تحقیق روی الگوریتم‌های تقویت‌شده کوانتومی هستند و انتظار می‌رود که مدل‌های ریسک کوانتومی و شبیه‌سازی‌های سریع‌تر مونت‌کارلو مزیت رقابتی در پیش‌بینی و تصمیم‌گیری فراهم کنند.
لجستیک و زنجیره تأمین
مدیریت لجستیک شامل مسائل بسیار پیچیده مسیریابی، برنامه‌ریزی و مدیریت موجودی است. هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند بهینه‌سازی زنجیره تأمین را به طور چشمگیری با ارزیابی همزمان بی‌شمار امکان مسیریابی و سناریوهای برنامه‌ریزی بهبود بخشد.
بهینه‌سازی مسیر
مدیریت موجودی
برای مثال، یک الگوریتم کوانتومی می‌تواند بهینه‌ترین مسیرها را برای ناوگان کامیون‌های تحویل پیدا کند یا برنامه‌های حمل و نقل را به گونه‌ای بهینه‌سازی کند که مصرف سوخت و زمان تحویل به حداقل برسد، کاری که کامپیوترهای کلاسیک برای شبکه‌های بزرگ بهینه انجام نمی‌دهند. به همین ترتیب، در مدیریت انبار و موجودی، بهینه‌سازی مبتنی بر کوانتوم می‌تواند به تعادل سطح موجودی و کاهش هزینه‌های عملیاتی با حل سریع مسائل بهینه‌سازی ترکیبی کمک کند.
شرکت IBM گزارش داده است که هوش مصنوعی کوانتومی در همکاری با کسب‌وکارها برای بهینه‌سازی زنجیره‌های تأمین به کار گرفته شده است که منجر به پیش‌بینی دقیق‌تر تقاضا، کاهش هزینه‌ها و بهبود کارایی شده است.
بیمه و تحلیل ریسک
صنعت بیمه بر تحلیل حجم زیادی از داده‌ها با وابستگی‌های پیچیده برای پیش‌بینی خسارات، تعیین حق بیمه و تشخیص تقلب تکیه دارد. هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند این تحلیل‌ها را با بررسی همزمان همه عوامل ریسک بهبود بخشد.
- ارزیابی همزمان متغیرهای متعدد (آب و هوا، اقتصاد، رفتار)
- افزایش دقت مدل‌های ریسک و قیمت‌گذاری
- امکان ارائه بیمه‌های شخصی‌سازی شده‌تر
- تشخیص تقلب در زمان واقعی از طریق تحلیل ناهنجاری
- شناسایی الگوهای تقلب که از تحلیل‌های کلاسیک فرار می‌کنند
برای مثال، یک شرکت بیمه می‌تواند از الگوریتم‌های کوانتومی برای ارزیابی فوری نحوه تعامل چندین متغیر (الگوهای آب و هوایی، شاخص‌های اقتصادی، رفتار مشتری و غیره) و تأثیر آن‌ها بر ریسک‌ها و قیمت‌گذاری بیمه استفاده کند. این تحلیل همزمان می‌تواند دقت مدل‌های ریسک را افزایش داده و امکان ارائه بیمه‌های شخصی‌سازی شده‌تر را فراهم کند.
مسائل سختی مانند تشخیص تقلب در زمان واقعی که شامل جستجو در داده‌های عظیم برای ناهنجاری‌های ظریف است، نیز می‌تواند با هوش مصنوعی تقویت‌شده کوانتومی مؤثرتر حل شود و الگوهای تقلبی را شناسایی کند که تحلیل‌های کلاسیک قادر به کشف آن‌ها نیستند.
تحقیقات علمی و مهندسی
فراتر از کاربردهای تجاری، هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند حوزه‌های علمی مانند علوم مواد، شیمی و رمزنگاری را متحول کند. کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند سیستم‌های مکانیک کوانتومی را مستقیماً شبیه‌سازی کنند، که برای طراحی مواد یا مواد شیمیایی جدید (مانند ابررساناها یا کاتالیزورها) که تحلیل آن‌ها به روش کلاسیک بسیار زمان‌بر است، بسیار ارزشمند است.
علوم مواد
طراحی ابررساناها و کاتالیزورها از طریق شبیه‌سازی کوانتومی.
مهندسی هوافضا
بهینه‌سازی پیکربندی‌های آیرودینامیکی و پارامترهای سیستم‌های پیچیده.
سیستم‌های انرژی
بهینه‌سازی مدیریت شبکه برق و شبکه‌های توزیع انرژی.
در حوزه‌هایی مانند هوافضا یا انرژی، هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند سیستم‌های پیچیده (مثلاً پیکربندی‌های آیرودینامیکی، مدیریت شبکه برق) را با پردازش فضای پارامتری عظیم به طور مؤثر بهینه کند. حتی در علوم بنیادی، تحلیل داده‌های آزمایشی با کمک هوش مصنوعی (مثلاً در فیزیک ذرات یا نجوم) می‌تواند با قدرت محاسبات کوانتومی تسریع شود.
در اصل، هر حوزه‌ای که شامل سیستم‌های بسیار پیچیده یا تحلیل داده‌های بزرگ باشد – از مدل‌سازی اقلیم تا ژنومیک – می‌تواند با به‌کارگیری هوش مصنوعی کوانتومی برای کشف راه‌حل‌هایی که فراتر از دسترس محاسبات کلاسیک است، بهره‌مند شود.
مهم است بدانیم که بسیاری از این کاربردها هنوز در مراحل آزمایشی یا اثبات مفهوم قرار دارند. با این حال، پیشرفت سریع است. دولت‌ها و شرکت‌ها در سراسر جهان در تحقیقات محاسبات کوانتومی سرمایه‌گذاری می‌کنند و نمایش‌های اولیه نشان می‌دهد که هوش مصنوعی مبتنی بر کوانتوم می‌تواند برخی مسائل را مؤثرتر حل کند.
برای مثال، تیم هوش مصنوعی کوانتومی گوگل در سال ۲۰۱۹ آزمایش برتری کوانتومی را انجام داد (حل مسئله‌ای خاص سریع‌تر از ابرکامپیوتر) و در سال ۲۰۲۴ پردازنده کوانتومی جدیدی به نام ویلو معرفی کرد که در یک آزمایش مسئله‌ای را در چند دقیقه حل کرد که تخمین زده می‌شد ابرکامپیوترهای کلاسیک میلیاردها سال طول بکشد.
اگرچه این ادعاها هنوز در حال اصلاح هستند و به مسائل محدود اعمال می‌شوند، اما نشان‌دهنده مقیاس بالقوه برتری کوانتومی است که می‌تواند در نهایت در مسائل واقعی هوش مصنوعی به کار رود.
بازار کوانتوم پیشرفت زیادی نشان می‌دهد. این بازاری ۳۵ میلیارد دلاری است که پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۰ به یک تریلیون دلار برسد. ... جهش‌هایی که در این حوزه خواهیم داشت بسیار بزرگ خواهد بود.
— برایان هریس، مدیر فناوری در SAS
به عبارت دیگر، کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند هوش مصنوعی کوانتومی در سال‌های آینده به طور چشمگیری رشد کند و نحوه عملکرد صنایع را متحول سازد.
چالش‌ها و چشم‌انداز آینده
با وجود هیجان، هوش مصنوعی کوانتومی هنوز در مراحل ابتدایی است و چالش‌های قابل توجهی برای تحقق کامل وعده‌هایش وجود دارد.
مقیاس‌پذیری و پایداری سخت‌افزار
یکی از موانع اصلی، مقیاس‌پذیری و پایداری سخت‌افزار است. کامپیوترهای کوانتومی امروزی محدود به تعداد کمی کیوبیت هستند و به شدت در معرض خطا به دلیل ازهم‌گسیختگی قرار دارند – حالت‌های حساس کوانتومی به راحتی توسط نویز محیطی مختل می‌شوند و باعث از دست رفتن برهم‌نهی یا درهم‌تنیدگی کیوبیت‌ها می‌شوند.
حفظ پایداری و بدون خطا بودن کیوبیت‌ها برای مدت کافی جهت انجام محاسبات پیچیده، یک چالش مهندسی مداوم است. پژوهشگران در حال توسعه تکنیک‌های تصحیح خطا و سخت‌افزار بهتر هستند (برای مثال، بهبود زمان‌های همبستگی کیوبیت‌ها، همانطور که نقشه راه IBM پیش‌بینی می‌کند)، اما کامپیوترهای کوانتومی با تحمل خطای واقعی که بتوانند الگوریتم‌های بزرگ هوش مصنوعی را به طور قابل اعتماد اجرا کنند، ممکن است سال‌ها فاصله داشته باشند.
علاوه بر این، پردازنده‌های کوانتومی فعلی تنها با چند ده یا چند صد کیوبیت کار می‌کنند و بسیاری از کاربردها به هزاران کیوبیت یا بیشتر نیاز دارند تا در وظایف عملی از سیستم‌های کلاسیک پیشی بگیرند. افزایش مقیاس سخت‌افزار کوانتومی در حالی که پایداری حفظ شود، چالشی غیرقابل چشم‌پوشی است که در آزمایشگاه‌های سراسر جهان به طور فعال دنبال می‌شود.
توسعه نرم‌افزار و الگوریتم
چالش دیگر در حوزه نرم‌افزار است: الگوریتم‌ها و تخصص. کامپیوترهای کوانتومی نرم‌افزارهای معمولی را اجرا نمی‌کنند و بسیاری از الگوریتم‌های کلاسیک هوش مصنوعی نمی‌توانند بدون تطبیق یا بازاندیشی قابل توجه مستقیماً به محیط کوانتومی منتقل شوند.
این بدان معناست که پژوهشگران باید الگوریتم‌های کوانتومی جدید یا تکنیک‌های ترکیبی توسعه دهند که بتوانند سخت‌افزار کوانتومی را به طور مؤثر برای وظایف هوش مصنوعی به کار گیرند. برنامه‌نویسی کوانتومی خود مهارتی تخصصی است و کمبود نیروی متخصص در این حوزه وجود دارد.
با این حال، چارچوب‌های متن‌باز (مانند Qiskit از IBM و Cirq از گوگل) و برنامه‌های دانشگاهی در حال آموزش نسل جدیدی از مهندسان در طراحی الگوریتم‌های کوانتومی هستند. با گذشت زمان، ابزارهای نرم‌افزاری کوانتومی کاربرپسندتر و انتزاعات سطح بالاتر ظهور خواهند کرد که استفاده از پردازنده‌های کوانتومی را برای متخصصان هوش مصنوعی بدون نیاز به تخصص در فیزیک کوانتومی آسان‌تر می‌کند.
رویکرد ترکیبی
با توجه به این محدودیت‌ها، وضعیت فعلی هوش مصنوعی کوانتومی یک رویکرد ترکیبی است. کامپیوترهای کوانتومی قرار نیست جایگزین کامپیوترهای کلاسیک شوند؛ بلکه به عنوان هم‌پردازنده‌های قدرتمند برای وظایف خاص عمل می‌کنند.
پلتفرم واحد
- فقط CPU/GPU
- پردازش ترتیبی
- محدود به محدودیت‌های کلاسیک
محاسبات مشارکتی
- CPUها، GPUها و QPUها با هم کار می‌کنند
- توزیع بهینه وظایف
- بهترین‌های هر دو جهان
به طور عملی، CPUها، GPUها و QPUها (واحدهای پردازش کوانتومی) با هم کار می‌کنند: بخش‌های سنگین یک جریان کاری هوش مصنوعی به پلتفرمی که برای هر بخش مناسب‌تر است، اختصاص می‌یابد. برای مثال، یک پردازنده کوانتومی ممکن است تولید ویژگی‌های پیچیده یا مرحله بهینه‌سازی یک مدل یادگیری ماشین را انجام دهد، در حالی که پردازنده کلاسیک پیش‌پردازش داده‌ها و تجمیع نتایج نهایی را مدیریت می‌کند.
این الگوی ترکیبی احتمالاً در آینده نزدیک ادامه خواهد داشت، با همکاری «تقسیم و غلبه» کوانتومی و کلاسیک که بخش‌هایی از مسائل بزرگ‌تر را حل می‌کنند. در واقع، ما در حال حاضر شاهد آزمایش‌هایی با شتاب‌دهنده‌های کوانتومی هستیم که به ابرکامپیوترها و سخت‌افزار هوش مصنوعی کلاسیک متصل می‌شوند.
با پیشرفت فناوری کوانتومی، این ادغام تنگاتنگ‌تر خواهد شد – برخی پژوهشگران تصور می‌کنند تراشه‌های کوانتومی در کنار تراشه‌های کلاسیک در همان خوشه محاسباتی یا محیط ابری کار خواهند کرد و جریان‌های کاری را در زمان واقعی بهینه می‌کنند.
چشم‌انداز آینده
نگاهی به آینده، آینده هوش مصنوعی کوانتومی بسیار امیدوارکننده است. پیشرفت‌های سخت‌افزاری (مانند افزایش تعداد کیوبیت‌ها، نرخ خطای بهتر و فناوری‌های نوین کیوبیت) در دهه آینده انتظار می‌رود و هر بهبود به طور مستقیم دامنه مسائل هوش مصنوعی که کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند حل کنند را گسترش می‌دهد.
فاز کنونی
نمایش‌های آزمایشی و رویکردهای ترکیبی
افزایش مقیاس
ماشین‌های کوانتومی بزرگ‌تر و پایدارتر با کاربردهای عملی
تحمل خطا
محاسبات کوانتومی قابل اعتماد با برتری کوانتومی گسترده
نقشه راه‌های صنعتی (IBM، گوگل و دیگران) مسیر رسیدن به ماشین‌های کوانتومی بزرگ‌تر و پایدارتر را تا اواخر دهه ۲۰۲۰ نشان می‌دهند که احتمالاً به نقطه عطف محاسبات کوانتومی با تحمل خطا در سال‌های بعد منجر خواهد شد. با پیشرفت این نوع تحقیقات در ۵ تا ۱۰ سال آینده، کارشناسان انتظار دارند سودهای عظیم هوش مصنوعی کوانتومی حاصل شود که روش‌های ما را تغییر داده و مسائل پیچیده را به شیوه‌های نوین حل کند.
احتمالاً شاهد برتری کوانتومی عملی اولیه در حوزه‌های تخصصی (شاید در بهینه‌سازی یا شبیه‌سازی مواد برای طراحی دارو) خواهیم بود و سپس تأثیرات گسترده‌تر با افزایش فناوری.
نکته مهم این است که سرمایه‌گذاری‌های عمده توسط دولت‌ها و شرکت‌های سراسر جهان روند پیشرفت را تسریع می‌کند. ابتکارات ملی کوانتومی (در آمریکا، اروپا، چین و غیره) و شرکت‌هایی مانند IBM، گوگل، مایکروسافت، آمازون، اینتل و استارتاپ‌های نوظهور (IonQ، Rigetti، Pasqal، D-Wave و غیره) منابع زیادی را برای تحقق هوش مصنوعی کوانتومی اختصاص داده‌اند.
این تلاش جهانی تنها به ساخت کامپیوترهای کوانتومی محدود نمی‌شود، بلکه توسعه الگوریتم‌های کوانتومی، زیرساخت نرم‌افزاری و نیروی کار مورد نیاز برای استفاده مؤثر از آن‌ها در کاربردهای هوش مصنوعی را نیز شامل می‌شود.
اجماع در جامعه فناوری این است که سازمان‌ها باید هم‌اکنون به کاوش هوش مصنوعی کوانتومی بپردازند – حتی اگر فقط آزمایشی باشد – تا برای پیشرفت‌های آینده آماده باشند. پذیرندگان اولیه در حال موقعیت‌یابی برای کسب مزیت رقابتی زمانی هستند که محاسبات کوانتومی به بلوغ برسد.
نتیجه‌گیری: انقلاب هوش مصنوعی کوانتومی
در خلاصه، هوش مصنوعی کوانتومی نمایانگر همگرایی دو فناوری تحول‌آفرین زمان ما – محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی – است. با بهره‌گیری از پدیده‌های کوانتومی برای تقویت قابلیت‌های هوش مصنوعی، وعده حل مسائلی را می‌دهد که پیش‌تر غیرقابل حل بودند، از شکستن مسائل بهینه‌سازی پیچیده تا مدل‌سازی پیچیده‌ترین سیستم‌های طبیعی.
پتانسیل انقلابی
حل مسائل پیش‌تر غیرقابل حل از طریق قابلیت‌های تقویت‌شده کوانتومی هوش مصنوعی.
پیشرفت سریع
انتقال از نمایش‌های آزمایشی به راه‌حل‌های عملی در سال‌های آینده.
تأثیر جهانی
تحول کسب‌وکار، علم و فناوری در تمامی صنایع.
اگرچه هنوز نوظهور است، هوش مصنوعی کوانتومی آماده تغییر آینده هوش مصنوعی و محاسبات با بهبود سخت‌افزار کوانتومی است. در سال‌های آینده، انتظار می‌رود هوش مصنوعی کوانتومی از نمایش‌های آزمایشی به راه‌حل‌های عملی منتقل شود و امکانات جدیدی در کسب‌وکار، علم و فراتر باز کند.
این مسیر تازه آغاز شده است، اما تأثیر بالقوه آن عظیم است – و هوش مصنوعی کوانتومی حوزه‌ای است که باید در ورود به عصر جدید نوآوری محاسباتی به دقت دنبال شود.
