этой главы снова обратим внимание на квантовые вычисления.
Отметим очень интересную связь между искусственным интеллектом и нейро-вычислительными структурами, использующими распределенное векторное представление слов. Их основные операции основываются на линейной алгебре, а не булевой. Это говорит о том, что человеческий мозг в чем-то схож с физикой. Даже ученые предполагают, что человеческий мозг работает по принципу, аналогичному квантовой физике, теори и алгоритму квантовых вычислений.
Квантовые вычисления имеют важное значение в сфере искусственного интеллекта. Microsoft и Google, например, создали лабораторию квантового ИИ и ведут активную разработку проектов в этой области. Вопрос об уместности квантовых вычислений в ИИ не должен рассматриваться совсем. А вот вопрос о том, когда квантовые вычисления станут частью искусственного разума, уместен. Существуют разные мнения на это счет. Некоторые отмечают промежуток времени до 5 лет или даже меньше до того момента, как появятся ранние квантовые машины.
Почему квантовые вычисления так важны? Потому что они тесно соприкасаются с человеческим интеллектом. В основе квантовых вычислений лежит квантовая суперпозиция. Квантовая способность изменяет состояние при добавлении энергии. Современный компьютер может занимать только одну позицию – цифру 0 или 1. В то время как квантовые суперпозиции могут занимать три позиции одновременно. А их вычислительная мощность растет экспоненциально.
Преимущество в том, что многие проблемы с данными могут быть решены с помощью квантовых вычислений. Предыдущий подход – это разложение чисел. Например, шифрование и дешифрование данных, декомпозиция с использованием простых чисел. Довольно трудно получить большое число при разложении простых. Например, вычислить разрушение Земли таким образом практически невозможно. Но с помощью квантового алгоритма вычислений это станет не только возможным, но и относительно быстрым процессом. Этот алгоритм сделает машинное обучение вполне естественным.
В связи с этим необходимо усовершенствовать аппаратное обеспечение. В настоящее время все аппаратные средства базируются на булевой алгебре, а основные вычисления глубинного обучения обеспечиваются матричными и тензорными расчетами, а не вычислениями 0 и 1. И они должны выполнять дифференциальные операции. Квантовые вычисления идентичны, и каждый раз, когда квантовая энергия изменяется, образуется вычислительная связь между матрицей и тензором. Природа этих вычислений на самом деле та же самая, что и в человеческом мозге. Мэтью Фишер, Пан Цзяньвэй, Чжу Цин Чжи и другие ученые считают, что суть сознания – это квантовая запутанность.
В 2007 году журнал Nature опубликовал результаты лабораторных исследований, которые проводились под руководством Грэма Флеминга в Калифорнийском университете в Беркли. В ходе исследования лазеры сверхкоротких импульсов были применены для облучения светособирающих комплексов. Это помогло установить, что
