量子運算 影響未來十年AI應用的3種方式

編譯/李寓心

準備好迎接人工智慧(AI)的量子飛躍!現在量子運算,正處於重塑AI格局的關鍵時刻,將引領人類進入一個擁有全新能力和可能性的新時代。在未來十年,可以預期,由量子推動的AI應用也將發生蛻變,透過以下三種方式,將了解量子運算(Quantum Computing),如何在未來帶來革命性的影響。

量子運算比傳統電腦,擁有更快處理和分析大型資料的能力。(圖/123RF)

1、機器學習(ML)與人工智慧演算法

量子運算擁有多種方式,可徹底改變機器學習的潛力,不僅能提高運算速度和效率、處理複雜模型,創建更準確的模型,透過量子疊加和量子糾纏的原理,可加快處理數據的速度,對於訓練複雜模型和執行大規模模擬等任務,相當重要。藉由量子電腦快速處理數據的優勢,也可能會激發更先進AI模型的開發,使這些模型,能夠從更大的數據集中學習,做出更準確的預測。因此,量子運算和機器學習也可以協同合作,創建比當前更能反映複雜條件的模型,對金融投資組合優化、流體動力學模擬和材料設計等領域,帶來關鍵性的影響。

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2、解決複雜的優化問題

量子運算比傳統電腦,擁有更快處理和分析大型資料的能力,透過量子力學原理處理資料的獨特方法「量子糾纏」(Quantum entanglement),可更有效率地協調系統不同部分的訊息,使量子計算機能夠找到,傳統運算方法不易辨別的相關性和模式。由於量子運算採用「格羅弗演算法」(Grover’s algorithm),能大幅縮短解決問題的時間,搜尋大量的可能性,也適合處理高維度、多變數的複雜問題,可提供指數級增長的量子運算速度,並透過「量子退火」(Quantum annealing)的特性,將問題編碼到量子系統中,逐漸將系統演化至對應最佳解決方案中的最低能量狀態。

3、強化學習(RL)的量子進展

量子運算為強化學習(RL)應用,不僅將帶來重大變革,大幅提升學習過程的效率和速度,還可藉由量子疊加和糾纏等特性,能夠同時探索多種可能的解決方案,比傳統方法學習得更快。例如,混合量子的傳統系統,已被證明可將AI代理的學習過程,加速超過60%;藉由量子強化學習(QRL),還可減少訓練步驟,應用在自主系統和醫療保健等領域。因此,量子運算為強化學習領域,帶來強大的推動力,未來有望研發出更高效率的AI智慧系統。

資料來源:Ambcrypto

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