Kan Quantum Computing påvirke bruksområder for kunstig intelligens?

Hvorfor oss?
VIKTIGE KONKLUSJONER

Kvantedatamaskiner forbedrer KI ved å øke dens hastighet, effektivitet og nøyaktighet. De benytter seg av qubits og opererer på en ikke-lineær måte, noe som overgår konvensjonelle datamaskiner. Dette gjennombruddet gjør at kvantedatamaskiner kan anvendes i forskjellige brukstilfeller for AI. Industrier som maritim logistikk, elektriske kjøretøy, halvledere, luminescens og kraftproduksjon nyter allerede godt av kvantedatamaskiners problemløsningsevner.

Quantum computing, eller en kvantedatamaskin, et banebrytende felt som utnytter prinsippene i kvantemekanikken for å behandle informasjon, har enormt potensial til å revolusjonere verden innen teknologi og vitenskap. Ved å utnytte de ekstraordinære egenskapene til kvantebits, eller qubits, som superposisjon og sammenfiltring, har kvantedatamaskiner muligheten til å overgå begrensningene til tradisjonelle databehandlingssystemer, og tilby uovertruffen hastighet, effektivitet og nøyaktighet.

Sammenlignet med klassiske datamaskiner som opererer på en lineær måte, fungerer kvantedatabehandling på et fundamentalt forskjellig nivå. Denne grunnleggende forskjellen gjør det mulig for kvantedatamaskiner å takle komplekse beregninger og algoritmer eksponentielt raskere og med høyere presisjon. Følgelig baner fremveksten av kvantedatabehandling vei for transformative fremskritt i ulike domener, spesielt innen kunstig intelligens (KI).

Hva er en kvantedatamaskin?

La oss utforske konseptet med quantum computing gjennom en analogi. Forestill deg at du har et stort bibliotek og prøver å finne en spesifikk bok. I tradisjonell databehandling ville du søke etter boken ved å undersøke hver bokhylle og bok, én etter én, til du fant den du leter etter. Denne lineære tilnærmingen kan være tidkrevende og ineffektiv, spesielt hvis boken du leter etter er lokalisert mot slutten av biblioteket.

Når man bruker quantum computing, derimot, kan du forestille deg at hver bok i biblioteket representerer en annen mulighet eller løsning. I stedet for å søke lineært, kan en kvantedatamaskin utforske alle bøkene samtidig, takket være konseptet med superposisjon. Den kan vurdere alle mulige stier på en gang og umiddelbart identifisere plasseringen av den ønskede boken.

Quantum computing bruker qubits, som kan representere flere tilstander samtidig, og kombinere både 0 og 1. Dette gjør det mulig for kvantedatamaskiner å utføre parallelle beregninger og analysere et stort antall muligheter på en brøkdel av tiden det ville tatt for klassiske datamaskiner å gjøre det samme.

Påvirkning på kunstig intelligens

Som påpekt har quantum computing flere bruksområder på tvers av industrier, og det har hjulpet med å løse komplekse problemer. Noen bruksområder er beskrevet nedenfor.

Traffikkstyring

Tenk deg en ambulanse som raser gjennom rushtrafikken, med en kritisk syk pasient. Hvert øyeblikk er av største viktighet. Sjåføren må raskt identifisere de minst overbelastede rutene for å sikre en rask og effektiv reise. Mens konvensjonelle datamaskiner analyserer veiforholdene sekvensielt, har quantum computing den bemerkelsesverdige evnen til samtidig å evaluere alle potensielle ruter, noe som gjør det mulig å raskt bestemme det mest optimale forslaget.

Medisinsk behandling

Når det gjelder behandling av en kritisk syk pasient med komplekse tilstander, samler sykehus ofte et medisinsk råd bestående av spesialister fra ulike fagfelt. Disse ekspertene samarbeider for å utforske ulike behandlingsalternativer og finne den mest effektive løsningen. Imidlertid kan denne tilnærmingen være tidkrevende og forsinke beslutningstakingen. Quantum computing, derimot, har potensial til å revolusjonere denne prosessen.

Ved å legge inn ulike muligheter i et kvantedatamaskin-system og gi det historiske data som tilsvarer lignende medisinske tilstander, kan kvantedatamaskiner raskt evaluere den potensielle effektiviteten av hver tilnærming og tilby optimale forslag. Denne kvantefordelen gjør det mulig for helsepersonell å få verdifulle innsikter på en betydelig kortere tidsramme.

Maskinlæring

Quantum computing kan tilby den ideelle scenen for maskinlæring ved å gi riktig data raskere. Maskinlæring handler om at datamaskiner lærer fra data og er i stand til å skape eller forstå mønstre, akkurat som den menneskelige hjernen gjør. Imidlertid kan maskinlæring i mange tilfeller være begrenset av dårlig kvalitet på data og treghet i tilgjengeligheten av data. En kvantedatamaskin kan potensielt beregne enorme mengder data raskt og tilby det samme til maskinlæring.

Kryptografi og sikkerhet

Kryptografi og sikkerhet handler om å sikre data mot uautorisert tilgang. Quantum computing kan potensielt ta kryptografi og sikkerhet til et nytt nivå hvor uautorisert tilgang til data blir mye vanskeligere enn før.

Imidlertid er det to måter å se på rollen til en kvantedatamaskin i kryptografi og sikkerhet. Én oppfatning er at quantum computing kan bruke qubits til å beregne alle mulige måter å forsøke datainnbrudd på og tilby passende data for å forsterke informasjonen. Men det motsatte synet er at kvantedatamaskiner også kan være kontraproduktivt fordi hackere kan bruke det til raskt å beregne de ulike mulige måtene å bryte seg inn i en server som inneholder svært konfidensielle data.

Kritikk

Til tross for de massive fordelene quantum computing potensielt kan tilby, er det noen ulemper. Det betyr ikke at det er en dårlig idé, det betyr bare at det er verdt å først identifisere hvor mye av narrativet som er hype og hvor mye som er substansielt. Her er noen punkter som gir en virkelighetskontroll til hypen rundt kvantedatamaskiner.

  • Kvantedatamaskiner er kostbare, og foreløpig utenfor rekkevidde for organisasjoner som ikke har store og vedvarende budsjetter til dette. Et kvantedatamaskinstudio ligner datarommene fra tiden da datamaskiner nettopp hadde startet – de var enorme, dyre og krevde vedlikehold. Ikke hver organisasjon kan gjøre det.
  • Quantum computing kan være mer effektivt enn vanlig databehandling, men det er ekstremt følsomt for støy eller data. Dette betyr at dataene du mater inn må være nøyaktige og i et format som den aksepterer, ellers vil den generere feil. Feilkorreksjon har vært en av de største utfordringene med kvantedatamaskiner. Feilene den genererer når den ikke kan behandle støyen, er ekstremt komplekse og tidkrevende å korrigere.
  • Bekymringer rundt misbruk av quantum computing er enorme. Til tross for sine begrensninger, kan kvantedatamaskiner knekke de tøffeste krypteringene. Tenk på de katastrofale konsekvensene når hackere med ondsinnede intensjoner bruker kvantemaskiner. Land har forsøkt å skaffe seg en førstebevegerfordel med hensyn til dette. President Joe Biden i USA signerte Quantum Computing Cybersecurity Preparedness Act for å muliggjøre for Office of Management and Budget (OMB) å adoptere kvantedatamaskiner. Men det er ikke mulig for alle land å gjøre det uniformt, og denne ulikheten skaper et problem blant nasjoner.

Konklusjon

Kvantedatamaskiner er et flott prospekt, klare til å gjøre store ting, som tydelig fra de forskjellige bruksområdene. Det gjenstår imidlertid problemer med kostnad, bærekraft, overkommelighet, datatilgjengelighet og etikkspørsmål. Av den listen ser datatilgjengelighet og etikk ut til å være de største utfordringene teknologien står overfor, ettersom kostnadene forventes å synke over tid. Enkelte land ligger foran når det gjelder å fremskynde utviklingen av quantum computing men det finnes ingen garanti eller rammeverk for at disse landene ikke vil bruke kvantedatamaskiner på måter som er skadelige for andre land.

Related Articles

Kaushik Pal
Technology writer
Kaushik Pal
Teknologiskribent

Kaushik er en teknisk arkitekt og programvarekonsulent med over 23 års erfaring innen programvareanalyse, utvikling, arkitektur, design, testing og opplæring. Han har interesse for nye teknologier og innovasjonsområder. Han fokuserer på webarkitektur, webteknologier, Java/J2EE, åpen kildekode, WebRTC, stordata og semantiske teknologier. Han har demonstrert ekspertise innen kravsanalyse, arkitektonisk design og implementering, tekniske bruksmønstre og programvareutvikling. Hans erfaring dekker forskjellige bransjer som forsikring, bank, flyselskaper, shipping, dokumenthåndtering og produktutvikling, osv. Han har jobbet med et bredt spekter av teknologier som spenner fra stor skala (IBM S/390), medium skala (AS/400), webteknologier, åpen kildekode og stordata. Kaushik er hovedsakelig involvert i Java/J2EE/Open Source/Web/WebRTC/Hadoop…