Что такое квантовое машинное обучение? Руководство для начинающих по QML

Квантовая физика обещает большие изменения во многих областях, включая машинное обучение — по крайней мере, в теории. На самом деле квантовое машинное обучение все еще остается в значительной степени теоретическим, и ему предстоит пройти долгий путь, прежде чем оно станет практическим и широкомасштабным.

Когда и если квантовые компьютеры станут более осуществимыми и доступными, они значительно увеличат скорость обработки машинного обучения и откроют множество возможностей для новых типов машинного обучения. Поэтому важно понимать, что такое квантовое машинное обучение, как оно теоретически работает, как его сравнивать с классическим машинным обучением и какие проблемы ждут будущее квантового машинного обучения.

Оглавление

Чтобы понять, что такое квантовое машинное обучение, нам сначала нужно понять отдельно машинное обучение и квантовую механику.

Машинное обучение (МО) — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, которая использует данные, алгоритмы и программное обеспечение для имитации того, как люди усваивают знания с течением времени. С другой стороны, квантовые вычисления — это передовая область технологий, которая использует принципы квантовой механики для решения задач, которые слишком сложны для решения классическими компьютерами.

Таким образом, квантовое машинное обучение эффективно объединяет эти две области для создания компьютеров, которые могут работать и обучаться в масштабах, значительно превосходящих масштабы «обычного» машинного обучения.

Узнайте больше о Datamation: квантовый искусственный интеллект: готовы ли мы?

Поскольку квантовые вычислительные машины только сейчас становятся реальностью, важно подчеркнуть, что большая часть исследований по основам квантового машинного обучения сейчас носит гипотетический характер. Большая часть того, что мы сейчас знаем, основана на предположениях о том, как должно работать квантовое машинное обучение, при условии, что мы в конечном итоге сможем создать осуществимые и доступные квантовые компьютеры.

В классических вычислениях два классических бита могут принимать одно из четырех состояний: 00, 01, 10 или 11. Это означает, что каждая пара битов может представлять только одну двоичную комбинацию в любой момент времени.

Однако в квантовых вычислениях один квантовый бит (кубит) может существовать одновременно. Это означает, что одна пара взаимодействующих кубитов может одновременно сохранить все четыре двоичные конфигурации, что позволяет выполнять гораздо более сложные и мощные вычисления. Эта суперпозиция позволяет квантовой системе решать сложные уравнения быстрее и эффективнее по сравнению с классическими вычислениями.

Квантовое машинное обучение предлагает множество потенциальных преимуществ по сравнению с традиционным машинным обучением.

Во-первых, квантовые системы могут создавать странные, необычные или парадоксальные закономерности, которые невозможно создать на классическом компьютере, не обладающем способностью к квантовым странностям. Это означает, что квантовые системы могут распознавать закономерности, выходящие за рамки ограничений классической компьютерной системы.

Квантовые системы также предлагают возможность параллельной обработки, которая невозможна на классическом компьютере. Квантовые системы могут достичь этого, потому что одна пара кубитов может сохранить все четыре возможные конфигурации одновременно, тогда как одна пара традиционных битов может сохранить только одну двоичную конфигурацию за раз. Мало того, что сами операции выполняются быстрее, программы квантового машинного обучения также могут выполнять несколько операций одновременно, чтобы еще больше ускорить процесс.

Эта скорость и параллельная обработка окажут большое влияние на скорость развития программ машинного обучения. Часть ограничений машинного обучения в настоящее время заключается в том, что классические компьютеры могут обрабатывать информацию очень быстро. Алгоритмы машинного обучения, как следствие, могут обучаться очень быстро. Квантовые вычисления приведут к значительному увеличению скорости обработки, что позволит машинному обучению развиваться гораздо быстрее, чем поддерживаются в настоящее время классические вычисления.

Подробнее: Каковы типы машинного обучения?

Хотя квантовое машинное обучение является очень многообещающей областью, оно сталкивается с множеством проблем.