Kvantberäkning har länge hyllats som framtidens teknik, och dess potentiella påverkan på artificiell intelligens (AI) är obestridlig. Medan skalan och komplexiteten hos AI-modeller fortsätter att växa, tror branschexperter att kvantberäkning skulle kunna vara nyckeln för att dämpa AI:s hänsynslösa aptit på beräkningskraft. OpenAI, en av de ledande aktörerna inom AI-området, har nyligen gjort en strategisk satsning genom att anställa Ben Bartlett, en tidigare kvantsystemsarkitekt på PsiQuantum.
Även om OpenAI inte har avslöjat detaljerna kring Bartletts roll, antyder hans bakgrund inom kvantfysik, maskininlärning och nanofotonik att företaget utforskar skärningspunkten mellan dessa områden. Bartletts forskning fokuserar på att designa ”små racerbana för fotoner som lurar dem att göra användbara beräkningar,” vilket antyder potentialen för tillämpningar av kvantberäkning inom AI.
Så vad exakt kan OpenAI få ut av en kvantfysiker? Möjligheterna är fascinerande. Kvantoptimeringsalgoritmer kan exempelvis revolutionera effektiviteten av träning av stora AI-modeller. Murray Thom, en representant från D-Wave, förklarar att kvantberäkning kan möjliggöra att AI-modeller härleder mer exakta svar med färre parametrar. Med tanke på att modeller som GPT-4 ryktas ha biljoner parametrar blir attraktionen för kvantberäkning tydlig. Genom att undvika kvantisering och komprimeringsstrategier kan kvantberäkning betydligt minska minnet som krävs för att köra dessa massiva modeller.
För närvarande pressar biljardparametmodeller gränserna för vad en enda AI-server klarar av. Om OpenAI kan dra nytta av kvantberäkning för att öka modellens kapacitet utan att öka antalet parametrar skulle det ge företaget en betydande fördel. Trevor Lanting, D-Waves VP för programvara och algoritmer, föreslår att kvantoptimering kan hjälpa utvecklare att identifiera de viktigaste funktionerna för träning, vilket resulterar i slankare och mer exakta modeller.
En annan potentiell tillämpning av kvantberäkning inom AI ligger i kvantsampling. Sampling avser hur AI-modeller bestämmer nästa ord eller token baserat på sannolikhetsfördelningar. Genom att använda kvantberäkning för att finslipa dessa fördelningar kan AI-modeller göra mer informerade prediktioner. Franska startup-företaget Pasqal utforskar också användningen av kvantberäkning för att avlasta strukturerade grafdatauppsättningar som vanligtvis finns i neurala nätverk. Kvantdynamik erbjuder en naturlig väg att bearbeta komplex grafdata.
Även om potentialen för kvantberäkning inom AI är lovande finns det fortfarande utmaningar att överkomma. Kvantssystem måste bli större och snabbare för att hantera komplexiteten hos verkliga datauppsättningar. Emellertid, när framsteg inom kvantteknik fortsätter, blir integreringen av kvantbehandlingsenheter (QPUs) i AI-träningsprocessen en möjlighet.
Kvantberäkning har potentialen att omvandla AI-modeller och bana väg för ännu större framsteg inom fältet. När företag som OpenAI investerar i kvantexpertis kan vi förvänta oss spännande utvecklingar vid skärningspunkten av dessa två teknologier.
Vanliga frågor om kvantberäkning och AI
Vad är kvantberäkning?
Kvantberäkning är ett banbrytande teknikområde som utnyttjar kvantmekanikens principer för att utföra komplexa beräkningar. Till skillnad från klassiska datorer, som behandlar information i bitar, använder kvantdatorer kvantbitar, eller qubits, vilket gör det möjligt att samtidigt bearbeta flera tillstånd.
Hur kan kvantberäkning gynna AI?
Kvantberäkning har potentialen att avsevärt förbättra effektiviteten hos träning av stora AI-modeller. Genom att utnyttja optimeringsalgoritmer och kvantsampling kan AI-modeller uppnå högre noggrannhet med färre parametrar och minska de krävda beräkningsresurserna.
Vad är kvantoptimeringsalgoritmer?
Kvantoptimeringsalgoritmer är algoritmer utformade för att lösa optimeringsproblem med hjälp av kvantdatorer. Dessa algoritmer utmärker sig i scenarier där beslut är sammanlänkade och påverkar flera resurser samtidigt, vilket gör dem idealiska för att hantera komplexa optimeringsutmaningar inom AI.
Vad är kvantsampling?
Kvantsampling avser användningen av kvantberäkning för att finslipa sannolikhetsfördelningar i AI-modeller. Genom att utnyttja de unika förmågorna hos kvantsystem kan AI-modeller göra mer informerade prediktioner och generera mer exakta och kontextuellt relevanta resultat.
Vilka utmaningar finns det vid att implementera kvantberäkning inom AI?
En av de viktigaste utmaningarna med att implementera kvantberäkning inom AI är skalbarheten och hastigheten hos kvantssystem. När AI-modeller och datauppsättningar blir större måste kvantssystemen växa för att hantera komplexiteten hos verkliga data. Framsteg inom kvantteknik är nödvändiga för att låsa upp hela potentialen med kvantberäkning inom AI.
Observera: Denna artikel är baserad på analys och tolkning av den ursprungliga källartikeln. Källor lämnades inte i den ursprungliga artikeln.
För mer information om skärningspunkten mellan kvantberäkning och AI kan du hitta följande länk användbar: OpenAI Quantum Computing
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx