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mai 13, 2019

Comment les algorithmes quantiques vont dérouter l'IA de niveau humain



Selon la légende, la coupe au beurre de cacahuète de Reese a été inventée lorsque deux jeunes gens inconscients se promenant en mangeant des collations ennuyeuses se sont accidentellement écrasés dans une rue de la ville. Prenez-en un pendant que vous découvrez un mélange encore meilleur: celui entre l'apprentissage automatique et les ordinateurs quantiques qui finira par conduire accidentellement à une IA au niveau humain.

Mais tout d'abord, admirez les années 1980 dans toute leur glamour:

            
            

Revenons maintenant à nos rêves électriques de machines sensibles qui aiment, pensent et prennent soin de vous. Le chemin ne sera probablement pas différent de celui de la vidéo ci-dessus. Bien sûr, il est possible qu’un génie ait un moment Eureka et qu’il comprenne tout cela exprès. Mais si l'historique collectif des réalisations scientifiques est un indicateur, nous nous écarterons de notre chemin comme les découvertes résiduelles de certains (ou de plusieurs) efforts de l'équipe de recherche pour résoudre des problèmes sans rapport avec le développement de l'IA au niveau humain.

(hypothétiquement), vous travaillerez comme ceci: quelqu'un essaiera de résoudre un énorme problème ouvert – comme le problème du vendeur itinérant par exemple, en lançant des algorithmes quantiques astucieux sur un réseau de neurones basé sur qubit Je finirai par recréer les circonstances dans lesquelles le cerveau humain développe la subconscience et la prise de conscience. Ou quelque chose comme ça. Personne ne connaît la voie à suivre, mais il devient clair que cela sera basé sur les ordinateurs quantiques et l'IA.

Par exemple, une équipe de chercheurs a récemment publié au préalable un article sur ArXiv détaillant ses efforts pour discerner ce que le «mariage» entre l'apprentissage automatique et l'informatique quantique signifiera pour les physiciens et les développeurs du futur proche. Leurs recherches indiquent que le défi ne consiste pas à déterminer s'il est possible de résoudre les problèmes actuels liés aux ordinateurs quantiques et à l'IA, mais à repenser entièrement ce que le mot "possible" signifie même.

Les chercheurs, Sankar Das Sarma de l'Université de Maryland dans College Park, et Dong-Ling Deng et Lu-Ming Duan de l'Institut des sciences de l'information interdisciplinaires de l'Université Tsinghua de Beijing, ont écrit:

Il est difficile de prévoir quand le premier ordinateur quantique sera disponible et plus difficile encore. pour prédire à quoi ressemblera l'avenir quantique. Cependant, une chose est certaine: le mariage entre l’apprentissage automatique et la physique quantique est une relation symbiotique qui pourrait les transformer tous les deux.

La recherche porte principalement sur les algorithmes quantiques, les réseaux de neurones basés sur des bits quantiques et l’utilisation de techniques d’informatique quantique pour accélérer le traitement. IA et réduire les coûts informatiques. Toutes ces technologies sont réelles aujourd'hui. Pourtant, nous sommes dans une étrange vallée de découverte où les systèmes quantiques rudimentaires ne font presque rien, mais ils sont plus puissants que ou presque tous les systèmes classiques existants. Jusqu'ici, les ordinateurs quantiques sont chers et la plupart du temps inutiles en dehors des expériences de laboratoire.

Voici pourquoi, selon les physiciens:

La ​​simulation d’un système quantique à 30 qubits nécessite des dizaines de gigaoctets, environ la plus grande mémoire pour un bureau personnel; la simulation de 50 qubits nécessite des dizaines de pétaoctets, soit plus que la mémoire du plus grand supercalculateur au monde à ce jour; et simuler 300 qubits nécessite plus d’octets que le nombre d’atomes de l’univers observable.

Les meilleurs ordinateurs quantiques actuels se situent autour de 50-100 qubits. Il y a quelques années, nous célébrions un système de 5 qubits . 300 qubits ne peuvent pas être si loin, mais nous ne pouvons même pas les simuler pour le moment! Et, en raison des rigueurs inhérentes au développement d’algorithmes quantiques complexes, la singularité – le moment où une machine devient véritablement intelligente – pourrait aller et venir sans même que nous nous en apercevions au début.

Les chercheurs de l’article susmentionné sur le mariage entre l’IA et quantum suggère que nous utilisions nos algorithmes quantiques et nos ordinateurs quantiques pour explorer de nouveaux matériaux capables de de supraconductivité . Attendez, ne bâillez pas pour l'instant. En surface, cela semble ennuyeux, nous le savons. Mais ce n'est pas. C’est un axe de recherche que nous avons presque exploité avec les ordinateurs classiques, ce qui signifie que c’est une occasion de pousser les algorithmes et les ordinateurs quantiques au-delà de ce qui est actuellement possible.

Nous avons un objectif clair et concis qui nécessitera le développement de Des algorithmes plus puissants, plus rapides et plus efficaces tirant parti de la technologie de l'informatique quantique au bord de la réalisation humaine. À mesure que ces types d'opportunités augmentent et que leurs solutions se renforcent mutuellement, nous allons compléter de manière catégorique les variables nécessaires pour développer un système comparable à celui du cerveau humain.

Il n’ya aucune garantie en ce qui concerne les fers à cheval, les grenades à main et la poursuite de robots capables de penser.




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