Estás leyendo la publicación: Computación cuántica e IA: hacia la IA
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Computación cuántica
La computación cuántica y la IA son tecnologías monstruosas y poderosas y es probable que la IA requiera la computación cuántica para lograr un progreso notable. Aunque AI produce aplicaciones funcionales con computadoras clásicas, está limitada por las capacidades computacionales de las computadoras clásicas. Quantum Computing puede proporcionar un impulso de cómputo a la IA, lo que le permite abordar problemas más complejos y ayudar a mejorar AGI (Inteligencia General Artificial, más sobre eso) Aquí)
El Quantum en “Quantum Computing” se refiere a la Mecánica Cuántica que el sistema utiliza para calcular las Salidas. Como en la física, un Quantum es la unidad más pequeña y discreta de cualquier propiedad física. Por lo general, se refiere a los gustos de electrones, fotones, neutrinos, etc.
¿Qué es la computación cuántica?
La Computación Cuántica es un área de la Computación enfocada en el desarrollo de tecnología informática basada en los principios de la Teoría Cuántica (que explica el comportamiento de la energía y la materia a nivel atómico y subatómico).
Es el estudio de cómo utilizar los fenómenos de la Física Cuántica para crear nuevas formas de computación.
Las computadoras que se usan hoy en día solo pueden codificar información en bits que toman el valor de 1 o 0, lo que restringe su capacidad.
Mientras que Quantum Computing usa Quantum-Bits o qubits. (Un qubit es la unidad básica de información en Computación Cuántica). Aprovecha la capacidad única de las partículas subatómicas que les permite existir en más de un estado (es decir, un 1 y un 0 al mismo tiempo).
Méritos de la IA cuántica
- Sistemas de computación cuántica menos propensos a errores y más potentes.
- Marcos de modelado y capacitación de código abierto ampliamente adoptados.
- Ecosistema de desarrolladores sustanciales y calificados.
- Aplicaciones de IA convincentes en las que la computación cuántica supera a la computación clásica.
¿Por qué es importante la IA cuántica?
Aunque la IA ha progresado rápidamente durante la última década, aún no ha superado las limitaciones tecnológicas. Con las características únicas de Quantum Computing, se pueden eliminar los obstáculos para lograr AGI (inteligencia general artificial).
Quantum Computing se puede utilizar para el entrenamiento rápido de modelos ML y para crear algoritmos optimizados. Una IA optimizada y estable proporcionada por Quantum Computing puede completar años de análisis en poco tiempo y conducir a avances tecnológicos.
Modelos cognitivos neuromórficos, ML adaptativo o razonamiento bajo incertidumbre son algunos desafíos fundamentales de la IA actual. Quantum AI es una de las soluciones para la futura IA de próxima generación.
Aplicaciones de la Computación Cuántica en IA
- Teoría de juegos cuánticos: La teoría de juegos clásica es un proceso de modelado que se usa ampliamente en aplicaciones de IA. La extensión de esta teoría al campo cuántico es la teoría cuántica de juegos. Puede ser una herramienta prometedora para superar problemas críticos en la comunicación cuántica y la implementación de la inteligencia artificial cuántica.
- Algoritmos cuánticos para problemas de decisión: Los problemas de decisión clásicos se formulan en términos de árboles de decisión. Un método para llegar al conjunto de soluciones es creando ramas desde ciertos puntos. Sin embargo, cuando cada problema es demasiado complejo para resolverlo dividiéndolo constantemente en dos, la eficiencia de este método disminuye. Los algoritmos cuánticos basados en la evolución del tiempo hamiltoniano pueden resolver problemas representados por una serie de árboles de decisión más rápido que los paseos aleatorios.
- Algoritmos cuánticos para el aprendizaje: Desarrollo de algoritmos cuánticos para generalizaciones cuánticas de modelos de aprendizaje clásicos. Puede proporcionar aceleraciones u otras mejoras en el proceso de capacitación de aprendizaje profundo. La contribución de la computación cuántica al aprendizaje automático clásico se puede lograr presentando rápidamente el conjunto de soluciones óptimas de los pesos de las redes neuronales artificiales.
- Búsqueda cuántica: La mayoría de los algoritmos de búsqueda están diseñados para la computación clásica. La computación clásica supera a los humanos en problemas de búsqueda. Por otro lado, Lov Grover proporcionó su algoritmo Grover y afirmó que las computadoras cuánticas pueden resolver este problema incluso más rápido que las computadoras clásicas. La IA impulsada por la computación cuántica puede ser prometedora para aplicaciones a corto plazo, como el cifrado.
Redirecciones para futuras investigaciones
Introducción a la Computación Cuántica por Microsoft Azure.
¿Es la computación cuántica el futuro de la IA? por Datanami
Computación cuántica. por Investopedia
¡Gracias por leer, feliz aprendizaje!
Quantum Computing & AI se publicó originalmente en Hacia la IA en Medium, donde las personas continúan la conversación destacando y respondiendo a esta historia.
Publicado a través de Hacia la IA
