L'apprendimento automatico quantistico è un grande balzo in avanti, almeno per ora

Categoria: Intelligenza artificiale Inserito 03 ottobre

Secondo un gruppo di esperti in entrambi i campi, l'informatica quantistica non rivoluzionerà presto l'IA.

Mondi diversi: Yoshua Bengio , uno dei padri del deep learning, si è unito ieri agli esperti di calcolo quantistico di IBM e MIT per una tavola rotonda. Partecipanti inclusi Pietro Shor , l'uomo dietro il algoritmo quantistico più famoso . Bengio ha detto che era ansioso di esplorare nuovi progetti di computer e ha riempito i suoi co-relatori di domande su ciò di cui potrebbe essere capace un computer quantistico.

Salti quantici: Gli esperti quantistici del panel hanno spiegato che mentre i computer quantistici stanno aumentando, ci vorrà un po' (stiamo parlando di anni qui) prima che possano fare qualsiasi utile apprendimento automatico, in parte perché saranno necessari molti qubit extra per fare l'errore necessario correzioni. A complicare ulteriormente le cose, non è molto chiaro cosa, esattamente, i computer quantistici saranno in grado di fare meglio delle loro controparti classiche. Ma entrambi Aram Harrow del MIT e Kristan Temme di IBM hanno affermato che sono in corso le prime ricerche sull'apprendimento automatico quantistico.

Quadro generale: L'evento è stato organizzato da MIT e IBM, che stanno collaborando a uno sforzo di ricerca per esplorare le innovazioni nei materiali, nell'architettura dei computer e nella fisica che potrebbero aiutare a realizzare le prossime grandi scoperte nell'IA. Questo progetto è utile perché la maggior parte dell'innovazione che sta accadendo oggi nell'IA coinvolge algoritmi software e stanno già emergendo segni di limitazioni in quel progresso. Il nuovo hardware potrebbe benissimo offrire il prossimo salto, che sia quantistico o meno.