量子AI:下一代計算機技術

來源:智匯工業

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關鍵詞:量子AI 計算機


    當你看到量子人工智能(Quantum AI)這個詞時,你會想到什么?是物理、人工智能,還是你在電影里聽到的科幻名詞?


    事實上,量子人工智能是指兩件事?!傲孔印?一詞指的是一種相當新的計算系統,即 “量子計算”,目前人們還有很多工作要做,對其最終能力知之甚少,它仍處在第一代,只有一小部分這樣的計算機在使用中;而 “人工智能” 則是當下的高頻科技術語,也是兩者之中更能被理解的。


    那么,量子人工智能到底是什么?量子人工智能其實是量子計算機在人工智能領域的應用。


    你可能想知道它為什么如此重要。要理解這一 “組合” 的含義,你必須了解量子計算機和人工智能本身的基礎知識。首先,讓我們先看看什么是 “量子計算機”,以及是什么使它們優于我們目前日常使用的經典計算機。


    量子計算機


    什么是量子計算機?它與我們今天使用的經典計算機有何不同?


    首先,你需要了解經典計算機,然后了解它與量子計算機的差異,以及該差異如何適用于某些計算任務。經典計算機是我們今天使用的計算機,包括現在的智能手機也都是經典計算機。


    那么,是什么使經典計算機成為 “經典”?答案很簡單,只有 1 和 0,即今天的計算機使用二進制系統。二進制系統是計算機處理用戶數據和指令的方式。當計算機 CPU 讀取這些 1 和 0 的序列時,計算機會將特定的組合解釋為命令或字母和數字。CPU 使用此信息來處理命令或指令并產生所需的結果,無論是向朋友發送電子郵件,還是在Facebook 上更新你的近況,所有這些都是使用當今經典計算機中的二進制系統處理的。


    二進制也被稱為 base-2 系統。base-2 系統是一個數字系統,它使用兩個數字(在本例中是 1 和 0)來表示數字。在更復雜的系統中,如果需要更大的數字,則可以具有多個二進制數字。但是,在這些計算中,系統仍然只使用 1 和 0。 這是經典計算機的基本原理和局限性。


    量子計算機中引入了 base-3 系統。經典計算機將 1 和 0 用于計算,量子計算機也使用這些。但是,在量子計算機中,不僅可以選擇 1 或 0 位,還可以選擇同時為 1 和 0,從而產生第三種狀態。


    需要理解的概念是,量子計算機的處理能力比經典計算機有了極大的提高。例如,與經典計算機一次只能運行一個條件運算不同,量子計算機可以同時運行多個條件運算。


    已經有一些證據證明量子計算是下一代的計算方法。這些證明大多是圍繞著影響加密和安全性的高計算性算法。除此之外的一個證明是 Bernstein-Vazirani 算法,該算法用于查找鎖在數字盒子中的密碼。


    人工智能 


    什么是人工智能?似乎許多人想到的都是《終結者》的著名臺詞 “I’ll be Back”。人們一想到機器未來會自己思考,甚至在智力上超越了人類,就會覺得人工智能現在還不完全存在。事實是人工智能自 1951 年以來就存在了。


    “人工智能” 是一個非?;\統的術語,實際上包含圍繞中心主題的幾種不同類型或分類。一些專家將其分為三類:


    1.Artificial Narrow Intelligence (ANI)

    2. Artificial General Intelligence (AGI)

    3. Artificial Super-intelligence (ASI)


    以上的每一個都包含一種或多種不同類型的人工智能。實際上,有 4 種不同類型的 AI 被廣泛接受。包括:


    1. 反應型(Reactive)

    2. 受限記憶(Limited Memory)

    3. 心理理論(Theory of Mind)

    4. 自我意識(Self Aware)


    反應型 AI 是不保存任何內存的 AI。它無法使用數據并基于數據變量進行決策。這也是為什么將這種類型稱為 Reactive,因為它僅限于對輸入作出反應,而其輸出僅限于這些變量的邊界。這種類型的一個典型例子是 IBM 的深藍國際象棋超級計算機。


    第二種是受限記憶 AI。在這種類型的 AI 中,系統能夠從先前學習的信息(例如存儲的數據或事件)中獲取和構建知識。這些先驗事件被用來預測將要發生的事情。它還可以將其決策添加到過去的經驗收集中。這類人工智能可以利用這些信息來分析它遇到的新事件,并根據這些數據做出明智的決策。


    這一類型 AI 最好的應用案例就是自動駕駛汽車系統。自治系統對預編程知識的記憶有限。它將這些知識與可觀察到的數據結合起來,根據道路規則決定如何駕駛。它能夠根據所使用的數據及其知識的組合來檢測駕駛模式并更改其功能。但是,這些系統不能從其所做的決策中汲取經驗,因為它的功能變化很小,并且沒有記錄在內存中。


    這就引出了 AI 的心智理論(Theory of Mind)。我們所說的能夠獨立思考的 AI 就是指的這種類型。在此理論中,系統能夠根據輸入和已知的知識數據庫做出決策。除此之外,它還可以產生人類的情感,甚至在一定程度上表達出來。它也可以根據所采取的行動的結果汲取經驗,從而隨著時間的推移增加其知識儲備。這種類型的人工智能也有能力根據自己的經驗進化和適應環境的變化,從原始數據輸入衍生出的原始編程中改變自己的行為。


    這將是除了人類大腦之外最好的智能,只是它的完成速度可能比人腦從誕生到發育完成所花費的時間更快。一個簡單明了的例子是漢森機器人公司(Hanson Robotics)的索菲亞人工智能機器人(SOPHIA AI)。另一個實例是奧克蘭生物工程研究所動畫技術實驗室的 Baby X。這個團隊創造了一個虛擬的動畫嬰兒,它通過觀察環境進行學習,并通過一系列傳感器和深層神經網絡做出類似于人類兒童的反應??瓷先ミ@種類型 AI 的發展還前路漫漫,但并非遙不可及。


    最終的 AI 類型是自我意識。通過名稱你可能已經猜到了它的含義。在這種類型的 AI 中,系統完全能意識到自己的存在,并且能夠像人類一樣進行情感活動。盡管這種類型的實現現在看來還遙遙無期,但這是大多數電影中傾向的方向。一個經典的例子是《終結者》系列。


    現在我們知道了不同類型的 AI 及其工作原理,這與 Quantum AI 又有什么關系呢?


     量子人工智能 


    量子和 AI 會在哪里相遇?要回答這個問題,我們需要退后一步,了解當今 AI 的現狀。


    不管你是否知情,今天你所做的幾乎每件事都有人工智能的痕跡。人工智能幾乎可以應用于任何領域或行業,而你今天看到的人工智能最大的地方之一就是零售行業。


    你有沒有發現像 Amazon、Google、Netflix、Walmart 等大公司似乎總是知道你在找什么?當你登錄到主頁時,他們總是那么及時地推薦你需要的商品。你在 YouTube 上看到的那些廣告看起來眼熟嗎?大部分都是通過 AI 完成的。無需深入研究這些公司是如何跟蹤和收集我們的信息,這些信息現在確實被用于機器學習。收集的數據通過算法運行以便 AI 學習和提取數據中的模式。對于網店來說,這是一種 “投其所好”,你一直在看什么,你過去買了什么,推到出來,就能知道你今天想買什么。


    但是,這并不是人工智能的唯一用途。在醫學領域,我們也可以看到許多可用方面。舉個例子,進行醫學診斷;醫生會問你一些問題,安排實驗室檢查,然后等待結果來確認病情。他們可能會查閱相關專業書籍,或將你的病例送到專家那里,最終提出治療方案。這種方法的主要問題是,耗時太久,可能需要幾個星期甚至更長。有時,每一分鐘都是提供正確治療和挽救生命的關鍵。那么人工智能如何在這方面提供幫助呢?


    可以用數百萬個醫療案例進行 AI 訓練,并確定哪種方法最適合哪些人。借助 AI,我們可以獲取所有人的人口統計信息,癥狀,實驗室測試結果,并借助機器學習或深度神經網絡方法處理所有信息,這樣不僅可以很快得出診斷結果,還可以制定治療方案。在未來,有人預測,我們將會出現醫護人員減少的情況,這時人工智能可能將挽救許多生命。


    人工智能可以分解為幾種方法:


    機器學習(Machine Learning)

    自然語言處理(Natural Language Processing)

    專家系統(Expert systems)

    視覺(Vision)

    言語(Speech)

    規劃(Planning)

    機器人技術(Robotics)


    每一種方法都在日常生活中使用,也有各自的優勢和局限性。量子計算為 AI 方法增加了極端計算能力的可能性,并且可能性幾乎是無窮無盡的。


    隨著未來的發展,我們將看到更多的人工智能由量子計算機驅動,新的更強大的算法正在開發中。未來即將到來,人工智能和量子計算將成為其中必不可少的部分。關鍵是,我們是否已經準備好迎接 “機器超越人類局限擁有自我意識” 那一天的到來?

    (審核編輯: monkey)

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