Кванттық ЖИ-ді қалай оқытуға болады?
Quanta Magazine хабарлауы бойынша, нейрондық желілер мен машинамен оқыту 21-ші ғасырдағы жоғары технологиялардың ішінде ең басты төңкеріс технологиялары деп есептеледі. Олар тек шахмат ойнында емес, одан басқа адамның бетін тану, бірнеше тілдерге аудару, және бірнеше жақпен келіссөздер жүргізу саласында адамды артта қалдырып отыр.
Кванттық компьютерлердің дамуымен Жер бетінде бұрын болмаған есептерді шығару мүмкіншілігі туып тұр. Тіпті бүгіннің өзінде, ең бүлдіршін кванттық компьютерлер қазіргі заманның компьютерлеріне қарағанда үлкен деректермен манипуляциялау әрекеттерін жүргізе алады.
Кванттық нейрондар басқа нейрондарды бақылай отырып, сөндіргіш ретінде қызмет көрсетеді. Алдыңғы қабаты еңгізілген деректерді қабылдай отырып, сурет дейік мысалыға, ақырғы қабаты сол суреттің мазмұнын жарыққа шығарады.
Кәдімгі компьютерлерге қарағанда кванттық компьютелер үшін үлкен еңгізілген деректермен манипуляция жүргізу оп-оңай жаттығу болып келсе, сол таудай деректерді сақтау мен өңдеу қабілеті олардың іште жаратылған экспоненциалдық табиғи қасиеті болып табылады.
Есептеу бойынша, 60 кубит кванттық компьютер бүкіл адамзаттың бір жылдағы жасаған деректерін кодировка жасай алатын болса, 300 кубит кванттық компьютер бүкіл көзге көрінетін галактикаға тең информацияны сақтай алады екен.
Шындығында, әлі ешкім білмейді кванттық компьютердің соңы неге ұшырататынын, мамандардың болжамдауы бойынша кванттық компьютерлердің бәр мүмкіншіліктері айтарлықтай керемет болмайтын сияқты. Кванттық компьютерлерді бақылау үшін кубиттерге нәр беретін горизонталды магниттік орта еңгізу қажет, бірақ сол кубиттердің бағыты қандай болатыны әлі белгісіз. Соған қарағанда, система табиғаттың заңына байланысты кәдімгі компьютерлердің күші жетпейтін мәселелерді шешуге құштар болуы мүмкін.
Ғалымдар кванттық системаға еңгізу деректерін қалай толық еңгіздіретін әдістерді таба алмай отырған секілді, себебі кванттық система классикалық еңгізу формаларын қабылдамайды. Машинамен оқыту системасы физикалық формасы бар тапсырманы кіргізуге кедергі болатын қиыншылықтарға тап болып отыр. Мақсат кубиттерді ғалымдар күткендей біріктіріп жұмыс жасату. Деректер еңгізілген соң, олардың сақталуы кванттық системаның есептеу барысын жоғалтпай жүргізетін әдістер табу ғалымдар үшін үлкен мәселе болып келеді. Ғалымдардың үміті бойынша, кванттық компьютерде машинамен оқытатын бірінші система келесі системаларды дамытуға ықпал жасайды.
Бұрын анық болмаған нейрондық желілер мен кванттық процессорлардың арасында бір ортақ көрініс бар екен, олардың екеуінде оқытуға болады. Сондай-ақ, кванттық физиканың есептеу операцияларына бағынуы белгісіз, себебі физика заңдары адамнан жақсылап жасырылған. Соған қарағанда, осы екі анықсыз көріністердің бірігіп жұмыс жасауы анық, дегенмен ғалымдардың өз жетістіктерінің біздің тұрмысымызда орын табады деген үміттеррі зор.
