Notre flux de travail quotidien et nos tâches quotidiennes pénètrent l’intelligence artificielle. Certains outils d’IA, tels que l’intégration de l’ensemble du produit Google des Gémeaux, fonctionnent en arrière-plan. Alternativement, vous pouvez être plus directement impliqué dans des générateurs de contenu tels que ChatGPT et Dall-E d’OpenAI. Et le proche avenir est un assistant virtuel plus sophistiqué.
Comme si l’IA elle-même n’était pas futuriste, il y a maintenant un saut complètement nouveau à l’horizon: quantum AI. Il s’agit d’un mélange de moulage, et la plupart de l’informatique quantique expérimentale et de l’intelligence artificielle pour les technologies super-hautes et très efficaces sont fusionnées. Les ordinateurs quantiques deviennent des muscles et l’IA devient cerveau.
Hartmut Neven, le fondateur du laboratoire Quantum de Google, a déclaré dans une publication de blog de décembre en décembre pour présenter la puce quantique de Willow. à l’informatique quantique. «
Voici quelques pannes de base qui vous aident à mieux comprendre l’IA quantique.
Intelligence artificielle et génération d’IA
L’intelligence artificielle est une technologie qui imite la prise de décision humaine et la résolution de problèmes. Il s’agit d’un logiciel qui peut « comprendre » suffisamment de langage pour reconnaître les modèles, apprendre des données, échanger avec nous via des chatbots, recommander des films et identifier les visages et les choses des photos.
L’un des types puissants d’IA est une IA générée qui dépasse l’analyse ou les prédictions des données simples. Le modèle Gen AI crée de nouveaux contenus tels que du texte, des images et des sons en fonction des données de formation. Pensez à quelques exemples de Chatgpt, Dall-E, MidJourney, Gemini, Claude et Adobe Firefly.
Ces outils sont équipés d’un modèle linguistique à grande échelle formé à de grandes quantités de données afin que vous puissiez générer une sortie réaliste. Mais dans les coulisses, l’IA la plus avancée est limitée par l’informatique classique, les Windows, les ordinateurs Mac, les centres de données et même les superordinateurs. Mais jusqu’à présent, les opérations binaires peuvent être obtenues.
Et c’est là que l’informatique quantique peut changer le jeu.
Qu’est-ce que l’informatique quantique exactement?
L’informatique classique et l’informatique quantique diffèrent de plusieurs manières, dont le traitement. L’informatique classique utilise un traitement linéaire (calcul étape par étape), mais les quantiques utilisent un traitement parallèle (plusieurs calculs à la fois).
Une autre différence est l’unité de traitement de base utilisée. Les ordinateurs classiques utilisent le bit comme unité de données minimale (0 ou 1). L’ordinateur quantique utilise un bit quantique (également appelé qubits) basé sur la loi de la mécanique quantique. Cubit peut exprimer à la fois 0 et 1 en même temps grâce au phénomène appelé superposition.
Une autre propriété qui peut être utilisée par les ordinateurs quantiques est enchevêtré. C’est un endroit où deux coudées sont liées de sorte qu’un État affecte immédiatement l’autre État, quelle que soit la distance. Les entretiens avec l’empilement permet aux ordinateurs quantiques de résoudre des problèmes complexes beaucoup plus rapidement que les ordinateurs conventionnels. Si un calcul classique peut prendre plusieurs semaines ou des années pour résoudre certains problèmes, le calcul quantique réduit simplement le délai de réussite pendant plusieurs heures. Alors pourquoi ne sont-ils pas courants?
L’ordinateur quantique exécuté avec une puce quantique dédiée doit être maintenu à une température étonnamment basse pour fonctionner très bien. Ils sont énormes et ne sont pas encore pratiques pour une utilisation quotidienne. Pourtant, des entreprises telles que Intel, Google, IBM, Amazone Et Microsoft investit beaucoup dans l’informatique quantique, et la course continue de le rendre possible. La plupart des entreprises n’ont pas de fonds ou d’équipes spécialisées pour soutenir leurs propres ordinateurs quantiques, mais des services informatiques quantiques basés sur le cloud Amazon Braket Et Google Quantum AI peut être une option.
Bien que la possibilité soit énorme, l’IA quantique fait face à des problèmes tels que l’instabilité matérielle et la nécessité d’algorithmes spéciaux. Cependant, l’amélioration des erreurs et l’amélioration de la stabilité des coudées ont une fiabilité accrue.
Les ordinateurs quantiques actuels, tels que IBM Quantum Systems 2 et Google Quantum, peuvent gérer certains calculs, mais ne sont pas encore prêts à exécuter de grands modèles d’IA. De plus, l’informatique quantique nécessite un environnement hautement contrôlé, donc la mise à jour pour un large éventail d’utilisation est un problème majeur.
Pour cette raison, la plupart des experts pensent que nous sommes probablement loin de l’IA quantique pleinement réalisée. En tant que présidente des conseillers en technologie des LDG, Lawrence Gasman a écrit pour Forbes au début de 2024, « c’est un début pour l’IA quantique, et pour de nombreuses organisations, l’IA quantique peut être exagérée ».
L’informatique quantique et l’avenir de l’IA
L’IA quantum est encore au début du stade de test, qui est une technologie prometteuse. Actuellement, le modèle d’IA est limité par l’alimentation informatique classique, en particulier lors du traitement des grands ensembles de données ou de la réalisation de simulations complexes. L’informatique quantique peut fournir le boost requis pour traiter un ensemble de données très élevé, grand et complexe avec l’IA.
Les applications futures du monde réel sont un peu spéculatives, mais des domaines spécifiques tels que les transactions financières, le traitement du langage naturel, les images et la reconnaissance vocale, le diagnostic des soins de santé, l’ingénierie des robots, la découverte de médicaments, la logistique de la chaîne d’approvisionnement, etc. Vous pouvez assumer le plus de profit. , Cyber Security by Quantum-Resistant Cipher and Traffic Management of Autonomous Cars.
Les autres méthodes peuvent améliorer l’IA avec l’informatique quantique sont:
L’entraînement pour les grands modèles d’IA tels que les LLMS nécessite énormément de temps et de puissance de calcul. C’est l’une des raisons pour lesquelles les entreprises d’IA ont besoin d’un énorme centre de données pour prendre en charge les outils. L’informatique quantique accélère ce processus afin que vous puissiez en savoir plus rapidement et plus efficacement. Le modèle Quantum IA peut être formé en quelques jours, au lieu d’une semaine ou de quelques semaines pour s’entraîner. L’IA prospère avec la reconnaissance des motifs, qu’il s’agisse d’une image, d’un texte ou d’une naissance. La puissance de l’informatique quantique, qui gère de nombreuses possibilités à la fois, peut conduire à une conscience de motifs plus rapide et plus précise. Cela est particulièrement utile dans les domaines où l’IA doit prendre en compte de nombreux facteurs en même temps, comme les prévisions financières des transactions. Impressionnant, mais les outils d’IA générés ont toujours des restrictions sur la création d’une sortie particulièrement réaliste et subtile. L’IA quantum permet au modèle d’IA généré de traiter plus de données et de créer un contenu plus réaliste et sophistiqué. Dans le processus de prise de décision qui doit équilibrer plusieurs facteurs, tels que la découverte et la modélisation du climat, les ordinateurs quantiques peuvent tester les résultats avec d’innombrables IA en même temps. Cela aide les scientifiques à trouver la meilleure solution dans une petite partie de cette époque.
