هوش مصنوعی کوانتومی و مغز کوانتومی: تجسم واقعیت آینده

شکل ۱. آینده هوش مصنوعی کوانتومی و مغز کوانتومی منتشر‌شده در: analyticsinsight به تاریخ ۲۴ مارس ۲۰۲۱لینک منبع: QUANTUM AI &amp;amp; QUANTUM BRAIN: THE IMITATION GAME OF THE FUTUREکوانتوم AI به استفاده از محاسبات کوانتومی برای محاسبه الگوریتم‌های یادگیری ماشین اشاره دارد. با مزایای محاسباتی رایانش کوانتومی، اکنون هوش مصنوعی کوانتومی می‌تواند به نتایجی دست یابد که در کامپیوترهای کلاسیک امکان‌پذیر نبودند.آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ مقاله‌ای درباره ماشین محاسبات و هوش منتشر کرد و از آن زمان تا‌کنون کامپیوترها راه درازی را طی کرده‌اند. در عصر مدرن کنونی، محدودیت‌های کامپیوتر به تدریج در حال محو شدن هستند و یادگیری ماشین توانایی یادگیری از تجربیاتش را دارد. به طور سنتی، این نوع هوش تنها با استفاده از کامپیوترهای متعدد و الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیچیده قابل‌دستیابی بود. با این حال، مجله Nature Nanotechnology اخیرا مقاله‌ای منتشر کرده بود که در آن دانشمندان یک روش جدید را پیشنهاد دادند - طراحی یک کامپیوتر با هوش تعبیه‌شده و استفاده از اسپین‌های کوانتومی اتم برای متحول کردن محاسبات همانطور که می‌دانیم.شاید به مطالعه مقاله دانشمندان ساختار کوانتومی اولیه جهان ما را شبیه‌سازی کردند. نیز علاقمند باشید.نسل بعدی محاسبات/رایانشبرای درک این مفهوم، اجازه دهید که اصول محاسبات نورومورفیک را پوشش دهیم. به زبان عامه، محاسبات نورومورفیک تلاش می‌کند تا از روشی که مغز انسان کار می‌کند تقلید کند. از دیدگاه فنی، محاسبات نورومورفیک با مهندسی کامپیوتر در ارتباط است که در آن عناصر کامپیوتر، هم سخت‌افزار و هم نرم‌افزار، با توجه به سیستم عصبی انسان و سیستم مغزی سیم‌کشی می‌شوند.مهندسان رشته‌های مختلفی مانند علوم کامپیوتر، زیست‌شناسی، ریاضیات، مهندسی الکترونیک و فیزیک را برای ایجاد ساختارهای عصبی دقیق مطالعه می‌کنند. هدف محاسبات نورومورفیک، ایجاد دستگاه‌هایی است که بتوانند اطلاعات را یاد بگیرند، حفظ کنند، و استنتاج‌های منطقی را به شیوه‌ای که مغز انسان انجام می‌دهد، یعنی یک ماشین شناخت، انجام دهند. در کنار آن، تلاش می‌کند تا با جمع‌آوری اطلاعات جدید ثابت کند که مغز انسان چگونه کار می‌کند.به عنوان گامی رو به جلو در فن‌آوری هوش مصنوعی، محاسبات نورومورفیک به روبات‌هایی که دارای سخت‌افزار محاسباتی کوچک هستند اجازه می‌دهد تا در آینده تصمیمات خود را بگیرند.مغز کوانتوم:مغز کوانتوم یک مثال اولیه از محاسبات نورومورفیک، آینده محاسبات است. مغز انساني ما از سیگنال‌هایی استفاده می‌کند که توسط نورون‌های ما فرستاده می‌شوند تا تمام انواع محاسبات را انجام دهند. به طور مشابه، مغز کوانتومی از اتم‌های کبالت در سطح ابر رسانا فسفر سیاه برای تقلید از فرآیند سیگنال‌های مغز انسان استفاده می‌کند.اتم‌های کبالت دارای خواص کوانتومی مانند حالت‌های اسپین منحصر به فردی هستند که اطلاعات را برای تحریک «شلیک نورون» با ولتاژهای کاربردی حمل می‌کنند. این کار به اتم‌ها کمک کرد تا به یک رفتار خودتطبیقی بر اساس محرک‌های خارجی دست یابند.مطالعه مقاله ۱۰ شرکت برتر رایانش کوانتومی در سال ۲۰۲۱ توصیه می‌شود.آیا هوش مصنوعی می‌تواند با یک مغز کوانتومی کار کند؟هوش مصنوعی یک تکنولوژی در حال تحول است، اما هنوز بر محدودیت‌های تکنولوژیکی غلبه نکرده است. اما با محاسبات کوانتومی، موانع دستیابی به هوش عمومی مصنوعی، AGI، می‌تواند کنار گذاشته شود. محاسبات کوانتومی می‌تواند به سرعت مدل‌های یادگیری ماشین را برای تولید الگوریتم‌های بهینه آموزش دهد. محاسبات کوانتومی می‌تواند یک AI بهینه و پایدار را برای تکمیل تجزیه و تحلیل در یک زمان کوتاه، بر‌خلاف سال‌ها کار که هر و همه پیشرفت‌های تکنولوژیکی را به تاخیر می‌اندازد، قدرت دهد.به گفته محققان، یک هدف واقع‌گرایانه برای هوش مصنوعی کوانتومی، جایگزینی الگوریتم‌های سنتی با الگوریتم‌های کوانتومی است. این الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند چندین مورد استفاده برای پیشرفت‌های بیشتر داشته باشند.توسعه الگوریتم‌های کوانتومی برای مدل‌های یادگیری سنتی می‌تواند پیشرفت‌های ممکن را برای فرآیند آموزش یادگیری عمیق فراهم کند. محاسبات کوانتومی می‌تواند به یادگیری ماشینی با ارائه مجموعه جواب بهینه از وزن‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی، به سرعت کمک کند.*هنگامی که مشکلات تصمیم‌گیری سنتی با درخت‌های تصمیم‌گیری فرمول‌بندی می‌شوند، دوره بعدی عمل برای رسیدن به مجموعه راه‌حل، ایجاد شعبه‌هایی برای یک نقطه خاص است. با این حال، این روش زمانی پیچیده می‌شود که مسئله بسیار پیچیده باشد. الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند مسئله را سریع‌تر حل کنند.آیا می‌توان از محاسبات کوانتومی الهام‌گرفته از علوم اعصاب و شبکه AI استفاده کرد؟ بله، چندین شباهت بین تکنیک‌های یادگیری ماشین و مغز مانند یادگیری عمیق وجود دارد. آیا این آینده نزدیک است؟ بله و نه. در حال حاضر، صنعت AI کوانتومی نیاز به کار برای از بین بردن سررسیدها در فن‌آوری و دستیابی به نقاط عطف حیاتی مانند محاسبات کم‌تر مستعد خطا و قوی‌تر، توسعه کاربردهای AI درست دارد که در آن محاسبات کوانتومی می‌تواند از محاسبات سنتی بهتر عمل کند، و ایجاد یک مدل منبع باز و چارچوب‌های آموزشی به طور گسترده پذیرفته‌شده است. این نقاط عطف هوش مصنوعی کوانتومی را به سمت پیشرفت‌های آینده سوق می‌دهند.این متن با استفاده از ربات ترجمه مقالات کوانتوم ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.