Физики: квантовые компьютеры могут сделать искусственный интеллект мощнее
Модель квантовой нейронной сети и процесса ее обучения была описана коллективом авторов из Германии, Австрии и Великобритании в статье, опубликованной 10 февраля в журнале Nature.
Авторы смоделировали, как мог бы работать квантовый аналог системы искусственного интеллекта типа «персептрон» — одной из наиболее изученных моделей нейронных сетей, обычно используемой для распознавания образов. Такие модели, прежде, чем они смогут решать конкретные задачи распознавания, должны быть «обучены» на примерах.
Особое внимание было уделено устойчивости системы к шуму — специфическому для квантового компьютера явлению, связанному с потерей квантовой когерентности ячеек. Эта проблема, как можно предположить, долгое время будет одной из главных проблем квантовых компьютеров.
Оказалось, что и работа квантового персептрона, и процесс его обучения довольно устойчивы как к шуму компьютера, так и к неточности входных данных. Кроме того, оказалось, что квантовый «персептрон» может обучаться быстрее классического благодаря тому, что квантовая природа сигналов помогает ему избегать характерных для его классического аналога ситуаций, при которых обучение резко замедляется.
Было отмечено, что и для работы, и для обучения квантового «персептрона» достаточно иметь квантовый компьютер с количеством кубитов, равным количеству нейронов в каждом слое. Кубит — физическая ячейка квантового компьютера, находящаяся в квантовой когерентности с другими. Их количество — важнейшая характеристика квантового компьютера.
Отметим, применение квантовых компьютеров к задачам искусственного интеллекта — пока еще гипотетическое направление квантовых вычислений. Классические нейронные сети могут «научиться» решать прямые задачи, такие как распознавание образов.
При этом выработка механизма, который будет находить в изображении элементы или черты, позволяющие различить объекты разных классов, идет автоматически, на основе наборов образцов, правильных ответов и автоматического анализа сделанных ошибок. В таком случае программист освобожден от необходимости самостоятельно искать, от каких признаков должен отталкиваться алгоритм, и какая логика должна быть в него заложена.
Квантовые компьютеры позволяют использовать особое свойство физического мира, недоступное обычным вычислительным устройствам, — квантовую когерентность. Благодаря этому в конкретный момент времени весь компьютер может находиться не в каком-то одном состоянии, как классический компьютер, а сразу в практически неограниченном количестве состояний.
Это открывает возможность, например, быстрого решения обратных задач: поиск образца, который удовлетворил бы заданным условиям. Так, уже известны квантовые алгоритмы, позволяющие быстро определить, какой ключ шифрования используется в данной цифровой подписи или в данном сообщении. Нет только квантовых компьютеров с достаточным количеством кубитов.
Перспективы сочетания квантовых вычислений и искусственного интеллекта в публичном пространстве пока еще обсуждаются в основном лишь в общих чертах, хотя заявления о работе в этих направлениях поступали, например, от NASA, Google и от Российского квантового центра.
