神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突破:給未來(lái)的量子AI鋪路
日前,意大利的研究人員通過(guò)在一臺(tái)實(shí)際的量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行一套特殊的算法,首次研發(fā)出起作用量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
來(lái)自意大利帕維亞大學(xué)的Francesco Tacchino領(lǐng)導(dǎo)了一個(gè)研究小組,該小組于本月早些時(shí)候在ArXiv上傳了名為《在實(shí)際量子處理器上實(shí)現(xiàn)的人工神經(jīng)元》的預(yù)稿。
從根本上講,他們研發(fā)了一種在量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的單層人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,ANN),這種初步的ANN被稱為感知器,作為構(gòu)成更成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本部分。
此前在量子系統(tǒng)內(nèi)創(chuàng)建感知器的相關(guān)嘗試都涉及將單個(gè)量子位當(dāng)做一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元來(lái)處理,但這是一個(gè)繁瑣而錯(cuò)綜復(fù)雜的過(guò)程,很難通過(guò)這種方式產(chǎn)生切實(shí)有效的結(jié)果。
因此,Tacchino和他的團(tuán)隊(duì)決定嘗試一種不同的方法,他們介紹了一種替代設(shè)計(jì)來(lái)最大限度地模仿量子計(jì)算機(jī)上的Rosenblatt感知器,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證實(shí)了該方法的有效性——在可用于云量子計(jì)算的IBM量子處理器上執(zhí)行了算法的二量子位版本。
圖源自ArXiv官網(wǎng)
IBM Q Experience計(jì)算機(jī)是一個(gè)五量子位并支持云訪問(wèn)的量子系統(tǒng),長(zhǎng)期以來(lái)一直被當(dāng)作一種與量子計(jì)算交互的方式,支持使用物理量子計(jì)算機(jī)和模擬兩種模式,為那些沒(méi)有數(shù)百萬(wàn)資金用于實(shí)驗(yàn)室建設(shè)和訪問(wèn)世界頂級(jí)物理學(xué)家和工程師的研究人員提供了一個(gè)量子計(jì)算開源云平臺(tái)。
量子計(jì)算機(jī)的最大問(wèn)題之一就是沒(méi)有任何適用的軟件、程序或代碼,對(duì)于這臺(tái)違背物理定律的機(jī)器而言,編碼是極其困難的,但也不是完全沒(méi)有可能。
研究小組在IBM Q系統(tǒng)上成功地運(yùn)行了他們的感知器算法,并使用所得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行圖像分類的任務(wù),對(duì)此進(jìn)行了證明。據(jù)目前所知,這個(gè)小組是第一個(gè)嘗試使用這種方法的。
現(xiàn)在,這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能判斷給定圖像采用了三種基本模式中的哪一種,雖然這聽起來(lái)似乎微不足道,但足夠值得被納入量子優(yōu)勢(shì)的概念體系中。
據(jù)研究人員介紹,與經(jīng)典感知器的模型相比,他們的算法呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)的優(yōu)勢(shì),正如他們只用用二量子位就可以表示和分類四位串,四量子位表示和分類十六位串,以此類推。
這意味著在量子系統(tǒng)上運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能比在經(jīng)典系統(tǒng)上運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在穩(wěn)健性方面得到指數(shù)級(jí)地提升,這對(duì)未來(lái)AI融合量子計(jì)算的意義是超乎想象的。
當(dāng)人們研發(fā)出一種機(jī)器,而這種機(jī)器能充當(dāng)宇宙的原始基礎(chǔ)語(yǔ)言和人類語(yǔ)言之間的翻譯者,接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么呢?
這或許是給哲學(xué)家的最好的提問(wèn),但是,在物理學(xué)領(lǐng)域,隨著研究人員對(duì)ANN的深入了解,以及工程師研發(fā)出更先進(jìn)的量子計(jì)算系統(tǒng),一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)出現(xiàn)并取代舊的經(jīng)典深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
未來(lái)的智能機(jī)器將不再是由AI或量子單獨(dú)驅(qū)動(dòng),而是兼并兩者。
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