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 با بهره‌گیری از مکانیک کوانتومی (از طریق دستگاه‌هایی به نام کامپیوترهای کوانتومی) به بهبود یادگیری ماشین و پردازش داده‌ها می‌پردازد 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 مرزهای فناوری است.
درک هوش مصنوعی کوانتومی
کامپیوترهای کوانتومی اساساً با کامپیوترهای کلاسیک متفاوت هستند. 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 پدیده‌ای کوانتومی به نام برهم‌نهی. برای مثال، تصور کنید پرتاب سکه: یک بیت کلاسیک مانند سکه‌ای است که یا شیر یا خط نشان می‌دهد، اما یک کیوبیت مانند سکه‌ای است که در حال چرخش است و همزمان شیر و خط است تا زمانی که مشاهده شود.
این برهم‌نهی به کامپیوتر کوانتومی اجازه می‌دهد تا 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 به طور همزمان ۲^۱۰ (حدود ۱۰۲۴) مقدار را نشان دهند، در حالی که ۱۰ بیت کلاسیک تنها می‌توانند ۱۰ مقدار را نمایش دهند.
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 موازی‌سازی کوانتومی را فراهم می‌کنند، به طوری که ماشین‌های کوانتومی می‌توانند به جای بررسی تک‌تک نتایج مانند ماشین‌های کلاسیک، تعداد زیادی نتیجه را به طور همزمان ارزیابی کنند.
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 سرعتی 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 به چالش می‌کشند، بسیار امیدوارکننده است. بسیاری از چالش‌های هوش مصنوعی (مانند یافتن مسیرهای بهینه، تنظیم پارامترهای مدل یا برنامه‌ریزی منابع) با انفجار ترکیبی مواجه هستند — 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 مؤثری کل فضای راه‌حل را یکجا جستجو کنند. این قابلیت به هوش مصنوعی کوانتومی اجازه می‌دهد راه‌حل‌های با کیفیت بالا برای مسائل پیچیده‌ای مانند مسیریابی و برنامه‌ریزی را بسیار کارآمدتر بیابد.
یکی دیگر از مزایا، امکان دقت و بینش بهتر است. مدل‌های هوش مصنوعی کوانتومی می‌توانند توزیع‌های احتمالاتی گسترده‌ای را به گونه‌ای بررسی کنند که الگوریتم‌های کلاسیک قادر به انجام آن نیستند، به جای تکیه بر تقریب‌ها، تمام نتایج ممکن را در برهم‌نهی بررسی می‌کنند. 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 پیش‌تر شروع به توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین کوانتومی کرده‌اند — برای مثال، نسخه‌های کوانتومی ماشین‌های بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی — که بر روی مدارهای کوانتومی اجرا می‌شوند. این الگوریتم‌ها هدف دارند از اثرات کوانتومی برای بهبود تشخیص الگو و تحلیل داده‌ها بهره ببرند و احتمالاً به هوش مصنوعی کمک کنند الگوها یا راه‌حل‌هایی را کشف کند که برای محاسبات کلاسیک پنهان هستند.
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 درباره «هوش مصنوعی برای کوانتوم» صحبت می‌کنند — استفاده از یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی عملیات کوانتومی (مانند تصحیح خطا، کنترل کیوبیت‌ها و توسعه الگوریتم‌های بهتر کوانتومی) — و همچنین «کوانتوم برای هوش مصنوعی» که استفاده از کامپیوترهای کوانتومی برای اجرای هوش مصنوعی است.
این تقویت متقابل به این معنی است که هر فناوری می‌تواند محدودیت‌های دیگری را برطرف کند و با هم می‌توانند در آینده «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 مختصر هوش مصنوعی کوانتومی
ایده‌های پشت هوش مصنوعی کوانتومی از دهه‌ها پیشرفت در هر دو حوزه محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی نشأت گرفته است. 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.
در دهه ۱۹۹۰، الگوریتم‌های کوانتومی برجسته‌ای پتانسیل این رویکرد را نشان دادند — به ویژه الگوریتم شور برای تجزیه اعداد بزرگ، که نشان داد یک کامپیوتر کوانتومی می‌تواند رمزنگاری را به طور نمایی سریع‌تر از کامپیوتر کلاسیک بشکند.
این پیشرفت‌ها نشان دادند که ماشین‌های کوانتومی ممکن است بتوانند محاسباتی را انجام دهند که فراتر از دسترس کلاسیک‌ها است و علاقه به کاربرد این قدرت در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برانگیختند.
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 استفاده از پردازنده‌های کوانتومی جهت تسریع آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و افزایش 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 فعلی به استفاده از ماشین‌های آنیلینگ کوانتومی برای مسائل بهینه‌سازی خاص و کامپیوترهای کوانتومی مدل دروازه‌ای برای کاربردهای عمومی‌تر مانند یادگیری ماشین، شبیه‌سازی شیمی و علوم مواد می‌پردازد. الگوریتم‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک به عنوان یک گام میانی ظهور کرده‌اند، جایی که یک پردازنده کوانتومی (QPU) همراه با پردازنده‌های کلاسیک (CPU/GPU) بخش‌هایی از محاسبات را انجام می‌دهند.
این الگوی ترکیبی در تکنیک‌هایی مانند حل‌کننده مقدار ویژه متغیر 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 هدایت می‌کند.
صنعت امروز در نقطه عطفی قرار دارد — سخت‌افزار کوانتومی هنوز در مراحل اولیه است اما به طور پیوسته در حال پیشرفت 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 پتانسیل تحول‌آفرینی در صنایع مختلف دارد، به دلیل توانایی‌اش در حل مسائل پیچیده و داده‌محور با کارایی بی‌سابقه. در ادامه چند حوزه کلیدی که هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند تأثیرگذار باشد آورده شده است:
-
بهداشت و داروسازی: هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند فرآیند کشف دارو و تحقیقات زیست‌پزشکی را به طور قابل توجهی تسریع کند. کامپیوترهای کوانتومی قادر به شبیه‌سازی تعاملات مولکولی و واکنش‌های شیمیایی در سطح اتمی هستند که برای کامپیوترهای کلاسیک بسیار دشوار است.
با مدل‌سازی دقیق‌تر پروتئین‌ها و مولکول‌های دارویی، پژوهشگران می‌توانند کاندیداهای دارویی امیدوارکننده را سریع‌تر و با هزینه کمتر شناسایی کنند. برای مثال، تحلیل‌های 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 پیش‌تر با کلینیک کلیولند همکاری کرده است تا از محاسبات کوانتومی برای کشف دارو و بهینه‌سازی مدل‌های بهداشتی استفاده کند و نشان داده است که هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند به پیشرفت‌هایی در درمان بیماری‌هایی مانند آلزایمر یا بهبود مراقبت‌های شخصی منجر شود. -
مالی و بانکداری: در خدمات مالی، هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند همه چیز از بهینه‌سازی پرتفوی تا مدیریت ریسک و کشف تقلب را 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 کاوش این فضاهای بزرگ راه‌حل بسیار مناسب هستند.
یک کامپیوتر کوانتومی می‌تواند داده‌ها و همبستگی‌های مالی پیچیده را به گونه‌ای تحلیل کند که سیستم‌های کلاسیک ممکن است از آن غافل بمانند، و احتمالاً الگوهایی 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 مدل‌های ریسک کوانتومی و شبیه‌سازی‌های سریع‌تر مونت کارلو 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 بهبود بخشد، با ارزیابی همزمان تعداد زیادی از احتمالات مسیریابی و سناریوهای برنامه‌ریزی.
برای مثال، یک الگوریتم کوانتومی می‌تواند بهینه‌ترین مسیرها را برای ناوگان کامیون‌های تحویل پیدا کند یا برنامه‌های حمل و نقل را به گونه‌ای بهینه کند که مصرف سوخت و زمان تحویل به حداقل برسد، کاری که کامپیوترهای کلاسیک در شبکه‌های بزرگ به سختی بهینه انجام می‌دهند. 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 افزایش بهره‌وری شده است. -
بیمه و تحلیل ریسک: صنعت بیمه بر تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها با وابستگی‌های پیچیده برای پیش‌بینی خسارات، تعیین حق بیمه و کشف تقلب تکیه دارد. هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند این تحلیل‌ها را با بررسی همزمان همه عوامل ریسک درهم‌تنیده بهبود بخشد.
برای مثال، یک شرکت بیمه می‌تواند از الگوریتم‌های کوانتومی برای ارزیابی فوری نحوه تعامل چندین متغیر (مانند 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 شخصی‌سازی‌شده‌تر را فراهم کند.
مسائل دشواری مانند کشف تقلب در زمان واقعی که شامل جستجوی داده‌های عظیم برای یافتن ناهنجاری‌های ظریف است، نیز می‌تواند با هوش مصنوعی تقویت‌شده کوانتومی مؤثرتر حل شود و الگوهای تقلبی را شناسایی کند که تحلیل‌های کلاسیک از آن‌ها غافل می‌مانند. -
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 قادر به شبیه‌سازی سیستم‌های مکانیک کوانتومی به طور مستقیم هستند که برای طراحی مواد یا ترکیبات جدید (مانند ابررساناها یا کاتالیزورها) که تحلیل آن‌ها به روش کلاسیک بسیار زمان‌بر است، بسیار ارزشمند است.
در حوزه‌هایی مانند هوافضا یا انرژی، هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند سیستم‌های پیچیده (مثلاً پیکربندی‌های آیرودینامیکی، مدیریت شبکه برق) را با پردازش فضای پارامتری عظیم بهینه کند. حتی در علوم پایه، تحلیل داده‌های تجربی (مثلاً در فیزیک ذرات یا اخترشناسی) می‌تواند با قدرت محاسبات کوانتومی تسریع شود.
در واقع، هر حوزه‌ای که شامل سیستم‌های بسیار پیچیده یا تحلیل داده‌های بزرگ باشد — از مدل‌سازی اقلیم تا ژنومیک — می‌تواند با به‌کارگیری هوش مصنوعی کوانتومی به راه‌حل‌هایی دست یابد که فراتر از توان محاسبات کلاسیک است.
شایان ذکر است که بسیاری از این کاربردها هنوز در مراحل آزمایشی یا اثبات مفهوم قرار دارند. با این حال، پیشرفت‌ها سریع است. دولت‌ها و شرکت‌ها در سراسر جهان در حال سرمایه‌گذاری در تحقیقات محاسبات کوانتومی هستند و نمونه‌های اولیه نشان می‌دهند 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 یک 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 کامپیوترهای کلاسیک میلیاردها سال طول بکشد.
اگرچه این ادعاها هنوز در حال پالایش هستند و به مسائل محدود اعمال می‌شوند، اما نشان‌دهنده مقیاس بالقوه برتری کوانتومی است که می‌تواند در نهایت به مسائل واقعی هوش مصنوعی اعمال شود. به گفته مدیر فناوری SAS، برایان هریس، «بازار کوانتومی 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.»
به عبارت دیگر، کارشناسان انتظار دارند 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. 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 دکوهرنس — حالت‌های حساس کوانتومی که به راحتی توسط نویز محیطی مختل می‌شوند و باعث از دست رفتن برهم‌نهی یا درهم‌تنیدگی کیوبیت‌ها می‌شوند — قرار دارند.
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 (برای مثال، بهبود زمان‌های همدوسی کیوبیت‌ها، همانطور که نقشه راه IBM پیش‌بینی می‌کند) هستند، 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 پیچیده است که در آزمایشگاه‌های سراسر جهان به طور فعال دنبال می‌شود.
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 آسان‌تر می‌کند بدون نیاز به تخصص عمیق در فیزیک کوانتومی.
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.
به طور عملی، پردازنده‌های CPU، GPU و QPU (واحدهای پردازش کوانتومی) با هم کار می‌کنند: بخش‌های سنگین یک جریان کاری هوش مصنوعی به پلتفرمی اختصاص می‌یابد که برای هر بخش مناسب‌تر است. برای مثال، یک پردازنده کوانتومی ممکن است تولید ویژگی‌های پیچیده یا مرحله بهینه‌سازی مدل یادگیری ماشین را بر عهده داشته باشد، 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 همکاری‌های «تقسیم و غلبه» کوانتومی و کلاسیک که بخش‌هایی از مسائل بزرگ‌تر را حل می‌کنند. در واقع، ما هم‌اکنون 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.
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 قابل حل توسط کامپیوترهای کوانتومی را گسترش می‌دهد.
نقشه‌های راه 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 خواهد رسید. با پیشرفت این نوع تحقیقات در ۵ تا ۱۰ سال آینده، کارشناسان انتظار دارند دستاوردهای عظیم هوش مصنوعی کوانتومی رخ دهد 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 مقیاس 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 دیگران) منابع خود را برای تحقق هوش مصنوعی کوانتومی به کار گرفته‌اند.
این تلاش جهانی تنها به ساخت کامپیوترهای کوانتومی محدود نمی‌شود، بلکه توسعه الگوریتم‌های کوانتومی، زیرساخت نرم‌افزاری و نیروی کار لازم برای استفاده مؤثر از آن‌ها در کاربردهای هوش مصنوعی را نیز شامل می‌شود.
اجماع در جامعه فناوری این است که سازمان‌ها باید اکنون به کاوش هوش مصنوعی کوانتومی بپردازند — حتی اگر صرفاً به صورت آزمایشی باشد — تا برای پیشرفت‌های آینده آماده باشند. پذیرندگان اولیه در حال موقعیت‌یابی برای کسب مزیت رقابتی هنگامی که محاسبات کوانتومی به بلوغ برسد، هستند.
>>> آیا می‌دانستید:
در خلاصه، هوش مصنوعی کوانتومی نمایانگر همگرایی دو فناوری تحول‌آفرین زمان ما است — محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی. با بهره‌گیری از پدیده‌های کوانتومی برای تقویت قابلیت‌های هوش مصنوعی، وعده حل مسائلی را می‌دهد که پیش‌تر غیرقابل حل بودند، از شکستن مسائل پیچیده بهینه‌سازی تا مدل‌سازی پیچیده‌ترین سیستم‌های طبیعت.
اگرچه هنوز در حال ظهور 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 نمونه‌های آزمایشی به راه‌حل‌های عملی تبدیل شود و امکانات جدیدی در کسب‌وکار، علم و فراتر از آن باز کند.
این سفر تازه آغاز شده است، اما تأثیر بالقوه آن عظیم است — و هوش مصنوعی کوانتومی حوزه‌ای است که باید در ورود به عصر نوآوری محاسباتی به دقت دنبال شود.
