Quantum AI (ปัญญาประดิษฐ์ควอนตัม) เป็นสาขาที่เกิดขึ้นใหม่ซึ่งผสานพลังของการประมวลผลควอนตัมกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อขยายขอบเขตความเป็นไปได้ในการประมวลผล โดยพื้นฐานแล้ว Quantum AI ใช้ กลศาสตร์ควอนตัม (ผ่านอุปกรณ์ที่เรียกว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัม) เพื่อเสริมสร้างการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลข้อมูล ทำให้สามารถคำนวณที่คอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกไม่สามารถทำได้
ด้วยการใช้บิตควอนตัม (qubits) แทนบิตแบบดั้งเดิม ระบบ Quantum AI สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลพร้อมกันและแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น การผสมผสานระหว่างการประมวลผลควอนตัมและ AI นี้มีศักยภาพที่จะปฏิวัติอุตสาหกรรมต่าง ๆ เร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ และนิยามขีดจำกัดของเทคโนโลยีใหม่
ทำความเข้าใจ Quantum AI
คอมพิวเตอร์ควอนตัมแตกต่างจากคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกอย่างพื้นฐาน ขณะที่คอมพิวเตอร์คลาสสิกใช้ บิต ที่แทนค่าได้เพียง 0 หรือ 1 คอมพิวเตอร์ควอนตัมใช้ qubits ซึ่งสามารถอยู่ในหลายสถานะ (0 และ 1) พร้อมกันได้ เนื่องจากปรากฏการณ์ควอนตัมที่เรียกว่า superposition ยกตัวอย่างเช่น ลองนึกภาพการโยนเหรียญ: บิตแบบคลาสสิกเหมือนเหรียญที่แสดงหัวหรือก้อย แต่ qubit เหมือนเหรียญที่หมุนอยู่ซึ่งเป็น ทั้งหัวและก้อยในเวลาเดียวกัน จนกว่าจะถูกสังเกต
ปรากฏการณ์ superposition นี้ทำให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถสำรวจความเป็นไปได้หลายอย่างพร้อมกัน เพิ่มพลังการคำนวณอย่างมหาศาล จริง ๆ แล้ว qubit เพิ่มแต่ละตัวจะเพิ่มขนาดของสถานะเป็นสองเท่า — เช่น 10 qubits สามารถแทนค่า 2^10 (ประมาณ 1,024) ค่าพร้อมกัน ในขณะที่ 10 บิตแบบคลาสสิกแทนค่าได้เพียง 10 ค่าเท่านั้น
นอกจากนี้ qubits ยังสามารถเกิดการ พันกัน (entangled) ซึ่งหมายความว่าสถานะของ qubits เหล่านี้สัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิด การวัดสถานะของ qubit ตัวหนึ่งจะส่งผลทันทีต่ออีกตัวหนึ่งไม่ว่าจะอยู่ไกลกันแค่ไหน ปรากฏการณ์ superposition และ entanglement ช่วยให้เกิด quantum parallelism ซึ่งทำให้เครื่องควอนตัมสามารถประเมินผลลัพธ์จำนวนมากพร้อมกัน แทนที่จะประมวลผลทีละรายการเหมือนเครื่องคลาสสิก
Quantum AI ใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติควอนตัมเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึม AI เนื่องจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถทำการคำนวณหลายอย่างพร้อมกันได้ จึงสามารถ ประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และฝึกโมเดล AI ได้รวดเร็วอย่างไม่เคยมีมาก่อน ตัวอย่างเช่น งานฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อนซึ่งอาจใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์ในระบบคลาสสิก อาจเสร็จสิ้นได้ภายในไม่กี่ชั่วโมงหรือไม่กี่นาทีบนระบบควอนตัมที่มีประสิทธิภาพเพียงพอ
ความรวดเร็วนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อโมเดล AI มีขนาดใหญ่ขึ้นและต้องการพลังการคำนวณมากขึ้น Quantum AI มีความหวังสูงในการแก้ปัญหา การเพิ่มประสิทธิภาพ ที่คอมพิวเตอร์คลาสสิกไม่สามารถจัดการได้ดี ปัญหา AI หลายอย่าง (เช่น การหาทางเดินที่เหมาะสมที่สุด การปรับแต่งพารามิเตอร์โมเดล หรือการจัดตารางทรัพยากร) มักประสบกับการระเบิดของความเป็นไปได้ (combinatorial explosion) — จำนวนความเป็นไปได้เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ ทำให้การค้นหาแบบครบถ้วนเป็นไปไม่ได้สำหรับเครื่องคลาสสิก
อัลกอริทึมควอนตัม (เช่น quantum annealing หรือ variational circuits) สามารถจัดการกับปัญหามิติสูงเหล่านี้โดยวิเคราะห์การกำหนดค่าหลายแบบพร้อมกัน ค้นหาพื้นที่ของคำตอบทั้งหมดในคราวเดียว ความสามารถนี้ทำให้ Quantum AI สามารถหาคำตอบคุณภาพสูงสำหรับปัญหาซับซ้อน เช่น การวางแผนเส้นทางและการจัดตาราง ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ข้อได้เปรียบอีกประการคือความเป็นไปได้ในการ เพิ่มความแม่นยำและข้อมูลเชิงลึก โมเดล Quantum AI สามารถสำรวจการแจกแจงความน่าจะเป็นขนาดใหญ่ในรูปแบบที่อัลกอริทึมคลาสสิกทำไม่ได้ โดยพิจารณาผลลัพธ์ทั้งหมดใน superposition แทนที่จะใช้การประมาณค่า การวิเคราะห์อย่างละเอียดนี้ช่วยให้ได้การทำนายที่แม่นยำขึ้นและการเพิ่มประสิทธิภาพที่ดีกว่า เนื่องจากโมเดลควอนตัมไม่จำเป็นต้องตัดความเป็นไปได้ออกเหมือนอัลกอริทึมคลาสสิก
นักวิจัยเริ่มพัฒนา อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องควอนตัม เช่น เวอร์ชันควอนตัมของ support vector machines และ neural networks ที่ทำงานบนวงจรควอนตัม อัลกอริทึมเหล่านี้มุ่งหวังใช้ประโยชน์จากปรากฏการณ์ควอนตัมเพื่อปรับปรุงการจดจำรูปแบบและการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้ AI สามารถค้นหารูปแบบหรือคำตอบที่คอมพิวเตอร์คลาสสิกไม่สามารถเห็นได้
ควรสังเกตว่าการเสริมกันนี้เป็นไปในสองทาง: เช่นเดียวกับที่ การประมวลผลควอนตัมช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI AI ก็สามารถช่วยสนับสนุนการประมวลผลควอนตัมได้ นักวิจัยพูดถึง "AI สำหรับควอนตัม" — การใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานควอนตัม (เช่น การแก้ไขข้อผิดพลาด การควบคุม qubits และการพัฒนาอัลกอริทึมควอนตัมที่ดีกว่า) — พร้อมกับ "ควอนตัมสำหรับ AI" ซึ่งหมายถึงการใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมในการรัน AI
การเสริมกันนี้หมายความว่าแต่ละเทคโนโลยีสามารถช่วยแก้ข้อจำกัดของอีกฝ่าย และร่วมกันอาจก่อให้เกิด “รูปแบบการคำนวณขั้นสูงสุด” ในอนาคต อย่างไรก็ตาม ปัจจุบัน Quantum AI มุ่งเน้นที่การใช้ฮาร์ดแวร์ควอนตัมเพื่อเร่งงาน AI เป็นหลัก
ประวัติย่อของ Quantum AI
แนวคิดเบื้องหลัง Quantum AI เกิดจากความก้าวหน้าหลายทศวรรษในทั้งการประมวลผลควอนตัมและปัญญาประดิษฐ์ แนวคิดการประมวลผลควอนตัมถูกเสนอครั้งแรกในช่วงต้นทศวรรษ 1980 โดยนักฟิสิกส์ Richard Feynman ซึ่งแนะนำให้ใช้กลศาสตร์ควอนตัมในการจำลองระบบซับซ้อนที่คอมพิวเตอร์คลาสสิกไม่สามารถจัดการได้
ในทศวรรษ 1990 อัลกอริทึมควอนตัมที่สำคัญได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของแนวทางนี้ — โดยเฉพาะอย่างยิ่ง อัลกอริทึมของ Shor สำหรับการแยกตัวประกอบจำนวนใหญ่ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถถอดรหัสได้รวดเร็วกว่าคอมพิวเตอร์คลาสสิกอย่างทวีคูณ
ความก้าวหน้าเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมอาจจัดการกับการคำนวณบางอย่างที่เกินขอบเขตของคอมพิวเตอร์คลาสสิก กระตุ้นความสนใจในการนำพลังนี้ไปใช้กับ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง
ในช่วงต้นทศวรรษ 2000 และ 2010 การบรรจบกันของการประมวลผลควอนตัมและ AI เริ่มเป็นรูปเป็นร่าง ในปี 2013 NASA, Google และสมาคมวิจัยอวกาศของมหาวิทยาลัย (Universities Space Research Association) ได้ก่อตั้ง Quantum Artificial Intelligence Lab (QuAIL) ที่ศูนย์วิจัย Ames ของ NASA เพื่อสำรวจว่าการประมวลผลควอนตัมจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ของเครื่องและแก้ปัญหาการคำนวณที่ยากได้อย่างไร
ในช่วงเวลาเดียวกัน นักวิจัยเริ่มพัฒนา อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องควอนตัม ซึ่งเป็นความพยายามแรกในการใช้โปรเซสเซอร์ควอนตัมเพื่อเร่งการฝึกโมเดล AI และเพิ่มความแม่นยำ ช่วงเวลานี้ยังเห็นบริษัทอย่าง D-Wave นำเสนอคอมพิวเตอร์ควอนตัมเชิงพาณิชย์เครื่องแรก (ใช้ quantum annealing) ที่ถูกทดสอบกับงานเพิ่มประสิทธิภาพและงานที่เกี่ยวข้องกับ AI แม้จะยังมีข้อจำกัด
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ความสนใจได้เปลี่ยนจากทฤษฎีและต้นแบบไปสู่ แนวทางผสมผสานที่ใช้งานได้จริง สำหรับ Quantum AI บริษัทเทคโนโลยีและสถาบันวิจัยทั่วโลก — รวมถึง IBM, Google, Intel, Microsoft และสตาร์ทอัพหลายแห่ง — กำลังพัฒนาฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ควอนตัม พร้อมทดลองผสมผสานการประมวลผลควอนตัมและคลาสสิก
ตัวอย่างเช่น งานวิจัยปัจจุบันสำรวจการใช้ quantum annealing สำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะ และคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบเกตโมเดลสำหรับแอปพลิเคชันทั่วไป เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การจำลองเคมี และวิทยาศาสตร์วัสดุ อัลกอริทึมควอนตัม-คลาสสิกแบบผสม ได้เกิดขึ้นเป็นก้าวสำคัญ โดยที่โปรเซสเซอร์ควอนตัม (QPU) ทำงานร่วมกับ CPU/GPUs แบบคลาสสิกเพื่อจัดการส่วนต่าง ๆ ของการคำนวณ
แนวทางผสมนี้เห็นได้ชัดในเทคนิคอย่าง variational quantum eigensolver หรือ hybrid quantum neural networks ซึ่งวงจรควอนตัมทำส่วนหนึ่งของการคำนวณ และคอมพิวเตอร์คลาสสิกช่วยชี้นำการเพิ่มประสิทธิภาพ
อุตสาหกรรมในปัจจุบันอยู่ในจุดเปลี่ยน — ฮาร์ดแวร์ควอนตัมยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และมีการแข่งขันระดับโลกเพื่อบรรลุ quantum advantage (การแก้ปัญหาในโลกจริงได้เร็วหรือดีกว่าคอมพิวเตอร์คลาสสิก) ในแอปพลิเคชัน AI
การประยุกต์ใช้ Quantum AI
Quantum AI มี ศักยภาพเปลี่ยนแปลงหลายอุตสาหกรรม เนื่องจากสามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนและต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างไม่เคยมีมาก่อน นี่คือหลายสาขาหลักที่ Quantum AI มีแนวโน้มจะสร้างผลกระทบ:
-
สุขภาพและเภสัชกรรม: Quantum AI สามารถเร่งการค้นคว้ายาและงานวิจัยทางชีวการแพทย์ได้อย่างมาก คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถ จำลองปฏิสัมพันธ์ของโมเลกุล และปฏิกิริยาเคมีในระดับอะตอม ซึ่งเป็นเรื่องยากมากสำหรับคอมพิวเตอร์คลาสสิก
โดยการจำลองโปรตีนและโมเลกุลยาอย่างแม่นยำมากขึ้น นักวิจัยสามารถระบุผู้สมัครยาที่มีศักยภาพได้รวดเร็วและประหยัดต้นทุนมากขึ้น ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ด้วยควอนตัมอาจช่วยค้นหาวิธีรักษาใหม่ ๆ โดยประเมินว่าตัวยาเชื่อมโยงกับโปรตีนเป้าหมายอย่างไร หรือปรับปรุงการแพทย์เฉพาะบุคคลด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลพันธุกรรมและคลินิกอย่างรวดเร็ว
IBM ได้ร่วมมือกับ Cleveland Clinic ใช้การประมวลผลควอนตัมในการค้นคว้ายาและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลสุขภาพ แสดงให้เห็นว่า Quantum AI อาจนำไปสู่ความก้าวหน้าในการพัฒนาการรักษาโรคอย่างอัลไซเมอร์หรือการดูแลเฉพาะบุคคล -
การเงินและธนาคาร: ในบริการทางการเงิน Quantum AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพตั้งแต่การจัดพอร์ตการลงทุนไปจนถึงการบริหารความเสี่ยงและการตรวจจับการฉ้อโกง ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ มีมากมายในวงการการเงิน (เช่น การเลือกสินทรัพย์ที่ดีที่สุดในพอร์ต หรือการปรับกลยุทธ์การซื้อขายภายใต้ข้อจำกัด) และอัลกอริทึมควอนตัมเหมาะสมอย่างยิ่งในการสำรวจพื้นที่คำตอบขนาดใหญ่เหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ
คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถวิเคราะห์ข้อมูลการเงินและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนได้ในแบบที่ระบบคลาสสิกอาจมองไม่เห็น ช่วยระบุรูปแบบสำหรับกลยุทธ์การลงทุนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นหรือสัญญาณเตือนล่วงหน้าของการเปลี่ยนแปลงตลาด Quantum AI ยังสามารถเสริมความแข็งแกร่งให้กับการเข้ารหัสและความปลอดภัย เนื่องจากเทคนิคควอนตัมช่วยพัฒนาแนวทางการเข้ารหัสใหม่ (และเป็นภัยคุกคามต่อวิธีเก่า ๆ จึงกระตุ้นการพัฒนาการเข้ารหัสที่ต้านทานควอนตัม)
สถาบันการเงินกำลังวิจัยอัลกอริทึมที่เสริมด้วยควอนตัมอย่างต่อเนื่อง โดยคาดหวังว่า โมเดลความเสี่ยงควอนตัม และ การจำลอง Monte Carlo ที่รวดเร็วขึ้น จะช่วยเพิ่มความได้เปรียบในการพยากรณ์และการตัดสินใจ -
โลจิสติกส์และห่วงโซ่อุปทาน: การจัดการโลจิสติกส์เกี่ยวข้องกับปัญหาการวางเส้นทาง การจัดตาราง และการบริหารสินค้าคงคลังที่ซับซ้อนมาก Quantum AI สามารถปรับปรุง การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน ได้อย่างมากโดยประเมินความเป็นไปได้ของเส้นทางและตารางเวลาหลายแบบพร้อมกัน
ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมควอนตัมอาจค้นหาเส้นทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับรถขนส่งหลายคัน หรือปรับตารางการจัดส่งเพื่อลดการใช้เชื้อเพลิงและเวลาการส่งสินค้า ซึ่งเป็นสิ่งที่คอมพิวเตอร์คลาสสิกมักทำได้ไม่เต็มประสิทธิภาพสำหรับเครือข่ายขนาดใหญ่ เช่นเดียวกับการบริหารคลังสินค้าและสินค้าคงคลัง การเพิ่มประสิทธิภาพด้วยควอนตัมช่วยปรับสมดุลระดับสต็อกและลดต้นทุนการดำเนินงานโดยแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพแบบผสมผสานอย่างรวดเร็ว
IBM รายงานว่า Quantum AI ถูกนำไปใช้กับธุรกิจเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน ส่งผลให้การพยากรณ์ความต้องการแม่นยำขึ้น ลดต้นทุน และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม -
ประกันภัยและการวิเคราะห์ความเสี่ยง: อุตสาหกรรมประกันภัยพึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากที่มีความสัมพันธ์ซับซ้อนเพื่อทำนายความเสียหาย กำหนดเบี้ยประกัน และตรวจจับการฉ้อโกง Quantum AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์เหล่านี้โดยพิจารณาปัจจัยความเสี่ยงที่ซับซ้อนทั้งหมดพร้อมกัน
ตัวอย่างเช่น บริษัทประกันอาจใช้ อัลกอริทึมควอนตัมเพื่อประเมินทันทีว่าตัวแปรหลายอย่าง (เช่น สภาพอากาศ ตัวชี้วัดเศรษฐกิจ พฤติกรรมลูกค้า ฯลฯ) มีปฏิสัมพันธ์และส่งผลต่อความเสี่ยงและการตั้งราคาอย่างไร การวิเคราะห์พร้อมกันนี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำของโมเดลความเสี่ยงและเปิดโอกาสให้มีข้อเสนอประกันที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคลมากขึ้น
ปัญหาที่ยาก เช่น การตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ ซึ่งต้องค้นหาความผิดปกติเล็กน้อยในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ก็อาจได้รับการแก้ไขอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วย AI ที่เสริมด้วยควอนตัม ช่วยระบุรูปแบบการฉ้อโกงที่อัลกอริทึมคลาสสิกอาจมองไม่เห็น -
การวิจัยทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม: นอกเหนือจากการใช้งานทางธุรกิจ Quantum AI มีศักยภาพในการปฏิวัติสาขาวิทยาศาสตร์ เช่น วิทยาศาสตร์วัสดุ เคมี และการเข้ารหัส คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถ จำลองระบบกลศาสตร์ควอนตัม โดยตรง ซึ่งมีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับการออกแบบวัสดุหรือสารเคมีใหม่ ๆ (เช่น ตัวนำยวดยิ่งหรือสารเร่งปฏิกิริยา) ที่การวิเคราะห์ด้วยวิธีคลาสสิกใช้เวลานานเกินไป
ในสาขาอย่างอวกาศหรือพลังงาน Quantum AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพระบบซับซ้อน (เช่น การออกแบบอากาศพลศาสตร์ การจัดการโครงข่ายพลังงาน) โดยประมวลผลพารามิเตอร์จำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ แม้ในวิทยาศาสตร์พื้นฐาน การวิเคราะห์ข้อมูลทดลองด้วย AI (เช่น ฟิสิกส์อนุภาคหรือดาราศาสตร์) ก็สามารถเร่งได้ด้วยพลังของการประมวลผลควอนตัม
โดยสรุป สาขาที่เกี่ยวข้องกับระบบซับซ้อนหรือการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การจำลองสภาพภูมิอากาศหรือจีโนมิกส์ ก็สามารถได้รับประโยชน์จาก Quantum AI ในการค้นหาคำตอบที่เกินขอบเขตของการคำนวณแบบคลาสสิก
ควรทราบว่าแอปพลิเคชันเหล่านี้ส่วนใหญ่ยังอยู่ในขั้นตอนทดลองหรือพิสูจน์แนวคิด แต่ความก้าวหน้าเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว รัฐบาลและองค์กรทั่วโลกกำลังลงทุนในการวิจัยการประมวลผลควอนตัม และการสาธิตเบื้องต้นยืนยันว่า AI ที่เสริมด้วยควอนตัมสามารถจัดการกับปัญหาบางอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นจริง
ตัวอย่างเช่น ทีม Quantum AI ของ Google ประสบความสำเร็จในการทดลอง quantum supremacy ในปี 2019 (แก้ปัญหา random circuit เฉพาะได้เร็วกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์) และในปี 2024 ได้เปิดตัวโปรเซสเซอร์ควอนตัมใหม่ชื่อ Willow ซึ่งในการทดสอบครั้งหนึ่งแก้ปัญหาได้ภายในไม่กี่นาที ขณะที่คอมพิวเตอร์คลาสสิกคาดว่าจะใช้เวลาหลายพันล้านปี
แม้คำกล่าวอ้างเหล่านี้ยังอยู่ในขั้นพัฒนาและใช้กับงานเฉพาะ แต่ก็เน้นย้ำถึง ศักยภาพของ quantum advantage ที่อาจนำไปใช้กับปัญหา AI ในโลกจริงได้ในอนาคต ตามคำกล่าวของ CTO ของ SAS Bryan Harris “ตลาดควอนตัมกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว มีมูลค่าประมาณ 35 พันล้านดอลลาร์ และคาดว่าจะถึงหนึ่งล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ... การก้าวกระโดดที่จะเกิดขึ้นนั้นยิ่งใหญ่มาก”
กล่าวอีกนัยหนึ่ง ผู้เชี่ยวชาญคาดว่า Quantum AI จะเติบโตอย่างรวดเร็วในปีต่อ ๆ ไป เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของอุตสาหกรรมต่าง ๆ
ความท้าทายและแนวโน้มในอนาคต
แม้จะมีความตื่นเต้น Quantum AI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และมีความท้าทายสำคัญที่ต้องเอาชนะก่อนจะบรรลุศักยภาพเต็มที่ อุปสรรคหลักคือ การขยายขนาดและความเสถียรของฮาร์ดแวร์ คอมพิวเตอร์ควอนตัมในปัจจุบันมีจำนวน qubit จำกัด และมีความไวต่อข้อผิดพลาดสูงเนื่องจาก decoherence — สถานะควอนตัมที่เปราะบางสามารถถูกรบกวนโดยเสียงรบกวนจากสิ่งแวดล้อม ทำให้ qubit สูญเสีย superposition หรือ entanglement
การรักษา qubit ให้เสถียรและปราศจากข้อผิดพลาดนานพอที่จะทำการคำนวณที่ซับซ้อนเป็นความท้าทายทางวิศวกรรมที่ยังดำเนินอยู่ นักวิจัยกำลังพัฒนาเทคนิคแก้ไขข้อผิดพลาดและฮาร์ดแวร์ที่ดีขึ้น (เช่น การปรับปรุงเวลาความสอดคล้องของ qubit ตามแผนงานของ IBM) แต่คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ ทนทานต่อข้อผิดพลาด และสามารถรันอัลกอริทึม AI ขนาดใหญ่ได้อย่างน่าเชื่อถืออาจยังต้องใช้เวลาหลายปี
นอกจากนี้ โปรเซสเซอร์ควอนตัมในปัจจุบันทำงานด้วย qubit เพียงไม่กี่สิบถึงร้อยกว่าตัวเท่านั้น และแอปพลิเคชันจำนวนมากจะต้องการ qubit เป็นพันตัวขึ้นไปเพื่อให้เหนือกว่าระบบคลาสสิกในการทำงานจริง การขยายฮาร์ดแวร์ควอนตัมในขณะที่รักษาความเสถียรจึงเป็นความท้าทายที่ซับซ้อนซึ่งกำลังถูกแก้ไขในห้องทดลองทั่วโลก
อีกความท้าทายอยู่ที่ซอฟต์แวร์: อัลกอริทึมและความเชี่ยวชาญ คอมพิวเตอร์ควอนตัมไม่รันซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม และอัลกอริทึม AI คลาสสิกหลายตัวไม่สามารถย้ายมาใช้ในสภาพแวดล้อมควอนตัมได้โดยตรงโดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนหรือคิดใหม่อย่างมาก
หมายความว่านักวิจัยต้องพัฒนาอัลกอริทึมควอนตัมใหม่หรือเทคนิคผสมที่สามารถใช้ฮาร์ดแวร์ควอนตัมได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับงาน AI การเขียนโปรแกรมควอนตัมเป็นทักษะเฉพาะทาง และยังขาดแคลนบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญด้านนี้
อย่างไรก็ตาม เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ส (เช่น Qiskit ของ IBM และ Cirq ของ Google) และโปรแกรมการศึกษาที่เพิ่มขึ้นกำลังฝึกอบรมวิศวกรรุ่นใหม่ในการออกแบบอัลกอริทึมควอนตัม เมื่อเวลาผ่านไป เครื่องมือซอฟต์แวร์ควอนตัมที่ใช้งานง่ายขึ้นและนามธรรมระดับสูงจะเกิดขึ้น ทำให้ผู้ปฏิบัติงาน AI สามารถเข้าถึงโปรเซสเซอร์ควอนตัมได้โดยไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญฟิสิกส์ควอนตัม
ด้วยข้อจำกัดเหล่านี้ สถานะปัจจุบันของ Quantum AI คือ แนวทางผสมผสาน คอมพิวเตอร์ควอนตัมไม่ได้มาแทนที่คอมพิวเตอร์คลาสสิก แต่ทำหน้าที่เป็นโคโปรเซสเซอร์ที่ทรงพลังสำหรับงานเฉพาะ
ในทางปฏิบัติ CPU, GPU และ QPU (หน่วยประมวลผลควอนตัม) ทำงานร่วมกัน งานหนักในเวิร์กโฟลว์ AI จะถูกกระจายไปยังแพลตฟอร์มที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละส่วน เช่น โปรเซสเซอร์ควอนตัมอาจจัดการการสร้างคุณลักษณะที่ซับซ้อนหรือขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ขณะที่โปรเซสเซอร์คลาสสิกดูแลการเตรียมข้อมูลและการรวบรวมผลลัพธ์สุดท้าย
แนวทางผสมนี้น่าจะดำเนินต่อไปในอนาคตอันใกล้ โดยการร่วมมือแบบแบ่งงานระหว่างควอนตัมและคลาสสิกแก้ปัญหาชิ้นส่วนของปัญหาใหญ่ ๆ ปัจจุบันเราก็เห็นการทดลองเชื่อมต่อ ตัวเร่งควอนตัม กับซูเปอร์คอมพิวเตอร์และฮาร์ดแวร์ AI แบบคลาสสิก
เมื่อเทคโนโลยีควอนตัมเติบโตขึ้น การผสานนี้จะเข้มข้นขึ้น — นักวิจัยบางคนมองเห็นชิปควอนตัมทำงานร่วมกับชิปคลาสสิกในคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์หรือสภาพแวดล้อมคลาวด์เดียวกัน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์แบบเรียลไทม์
มองไปข้างหน้า อนาคตของ Quantum AI น่าจะสดใสมาก ความก้าวหน้าในฮาร์ดแวร์ (เช่น การเพิ่มจำนวน qubit อัตราข้อผิดพลาดที่ดีขึ้น และเทคโนโลยี qubit ใหม่ ๆ) คาดว่าจะเกิดขึ้นในทศวรรษหน้า และแต่ละการปรับปรุงจะขยายขอบเขตของปัญหา AI ที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถจัดการได้โดยตรง
แผนงานของอุตสาหกรรม (IBM, Google และอื่น ๆ) ชี้เส้นทางสู่เครื่องควอนตัมที่ใหญ่ขึ้นและเสถียรกว่าในช่วงปลายทศวรรษ 2020 โดยอาจบรรลุเป้าหมายของ การประมวลผลควอนตัมที่ทนทานต่อข้อผิดพลาด ในปีต่อ ๆ ไป เมื่อการวิจัยประเภทนี้พัฒนาในอีก 5 ถึง 10 ปีข้างหน้า ผู้เชี่ยวชาญ คาดว่าจะเกิดความก้าวหน้าครั้งใหญ่ใน Quantum AI ที่จะเปลี่ยนวิธีการและแก้ปัญหาซับซ้อนในรูปแบบใหม่
เราน่าจะได้เห็นความได้เปรียบควอนตัมในเชิงปฏิบัติครั้งแรกในสาขาเฉพาะ (เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพหรือการจำลองวัสดุสำหรับการออกแบบยา) และผลกระทบที่กว้างขึ้นเมื่อเทคโนโลยีพัฒนา
ที่สำคัญ การลงทุนขนาดใหญ่จากรัฐบาลและบริษัททั่วโลกกำลังเร่งความก้าวหน้า โครงการควอนตัมระดับชาติ (ในสหรัฐฯ ยุโรป จีน ฯลฯ) และบริษัทอย่าง IBM, Google, Microsoft, Amazon, Intel รวมถึงสตาร์ทอัพที่กำลังเติบโต (IonQ, Rigetti, Pasqal, D-Wave และอื่น ๆ) กำลังทุ่มเททรัพยากรเพื่อทำให้ Quantum AI เป็นจริง
ความพยายามระดับโลกนี้ไม่ใช่แค่การสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการพัฒนาอัลกอริทึมควอนตัม โครงสร้างพื้นฐานซอฟต์แวร์ และบุคลากรที่จำเป็นสำหรับการใช้งานใน AI อย่างมีประสิทธิภาพ
ความเห็นโดยรวมในวงการเทคโนโลยีคือองค์กรควรเริ่ม สำรวจ Quantum AI ตั้งแต่ตอนนี้ — แม้จะเป็นแค่การทดลอง — เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับความก้าวหน้าที่จะเกิดขึ้น ผู้ที่เริ่มนำมาใช้ก่อนกำลังวางตำแหน่งตัวเองเพื่อได้เปรียบในการแข่งขันเมื่อการประมวลผลควอนตัมบรรลุความสมบูรณ์
>>> คุณทราบหรือไม่:
ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์คืออะไร?
โดยสรุป Quantum AI คือการบรรจบกันของสองเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงโลกมากที่สุดในยุคของเรา — การประมวลผลควอนตัมและปัญญาประดิษฐ์ ด้วยการใช้ปรากฏการณ์ควอนตัมเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของ AI มันสัญญาว่าจะแก้ปัญหาที่เคยเป็นไปไม่ได้มาก่อน ตั้งแต่การแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพที่ซับซ้อนไปจนถึงการจำลองระบบธรรมชาติที่ซับซ้อนที่สุด
แม้จะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น Quantum AI มีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงอนาคตของ AI และการประมวลผลเมื่อฮาร์ดแวร์ควอนตัมพัฒนาขึ้น ในปีต่อ ๆ ไป เราคาดว่า Quantum AI จะเปลี่ยนจากการสาธิตเชิงทดลองไปสู่โซลูชันที่ใช้งานได้จริง เปิดประตูสู่ความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ในธุรกิจ วิทยาศาสตร์ และอื่น ๆ
การเดินทางเพิ่งเริ่มต้น แต่ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นนั้นยิ่งใหญ่ — ทำให้ Quantum AI เป็นสาขาที่ควรจับตามองเมื่อเราก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของนวัตกรรมการคำนวณ
