Учеными предлагается применять квантовые компьютеры для машинного обучения
Как известно, машинное обучение является методом искусственного интеллекта, который выполняет поиск ищет паттерны-шаблоны (то есть, повторяющиеся элементы в значительных массивах данных), после чего использует их для самообучения при решении различных задач.
Данная технология применяется для распознавания лиц и музыки, а также для машинного перевода, медицинской диагностики и тому подобных действий.
Интересно, что благодаря имеющейся способности адаптироваться к постоянно поступающей новой информации, машинное обучение существенно превосходит человеческие способности, хотя, все же, с некоторыми сложными задачами пока не справляется.
В пресс-релизе же утверждается, что использование в машинном обучении такой новинки, как квантовые компьютеры, позволяет получить совершенно новые возможности и превосходящие наиболее известные классические алгоритмы перспективы.
Это объясняется тем, что основой квантового компьютера являются не биты (то есть принимающие одно из двух значений элементы — «ноль» или «единицу»), а такие элементы как кубиты (они могут находиться в суперпозиции, принимая оба значения одновременно).
Это позволяет квантовому компьютеру одновременно выполнять гораздо большее количество вычислений и осуществлять решение множества задач, которые пока остаются недоступными для даже наиболее современных классических компьютеров. Это, к примеру, моделирование сложных физических, химических и физико-химических процессов в области фармацевтики, а также создание квантового шифрования и тому подобное.
В недавно опубликованной группой ученых статье в журнале «Nature» относительно квантовых компьютеров и их использования для улучшения и ускорения процесса машинного обучения.
По мнению авторов опубликованной научной статьи, квантовое машинное обучение, то есть, обучение с применением квантовых компьютеров, во-первых на несколько порядков повысит скорость поиска искусственным интеллектом паттернов (как указали ученые, до величин, которые недостижимы на данный момент на классических компьютерах). Ну а во-вторых, в этом случае ИИ сможет выполнять задачи, с которыми сейчас не могут справиться ни классический компьютер, ни человек.