Kaj ima kvantno računalništvo za generativno umetno inteligenco?

Generativna AI, Kot je veliki jezikovni modeli (LLM) tako kot ChatGPT, doživlja rast brez primere, kot je prikazano v a Nedavna raziskava avtor McKinsey Global. Ti modeli, zasnovani za ustvarjanje raznolike vsebine, od besedila in vizualnih vsebin do zvoka, najdejo aplikacije v zdravstvu, izobraževanju, zabavi in ​​podjetjih. Vendar pa ekspanzivne koristi generativne umetne inteligence spremljajo pomembne finančne in okoljske izzive. Na primer, ChatGPT povzroči dnevne stroške v višini 100,000 USD, kar poudarja finančno obremenitev, povezano s temi modeli. Poleg denarnih vprašanj je vpliv na okolje znaten, saj usposabljanje generativnega modela umetne inteligence, kot je LLM, oddaja približno 300 ton CO2. Kljub usposabljanju uporaba generativne umetne inteligence prinaša tudi veliko porabo energije. Na primer, je poročali da ima generiranje 1,000 slik z uporabo generativnega modela umetne inteligence, kot je Stable Diffusion, ogljični odtis, ki je enakovreden prevoženju 4.1 milje s povprečnim avtomobilom. Glede na poročilo k temu prispevajo podatkovni centri, ki podpirajo generativno umetno inteligenco 2 – 3% svetovnih emisij toplogrednih plinov.

Spopadanje z generativnimi izzivi umetne inteligence

Ti izzivi izvirajo predvsem iz arhitektur generativne umetne inteligence, ki zahtevajo veliko parametrov in vključujejo milijarde parametrov, usposobljenih na obsežnih zbirkah podatkov. Ta proces usposabljanja temelji na zmogljivi strojni opremi, kot so GPU ali TPE, posebej optimizirani za vzporedno obdelavo. Čeprav ta specializirana strojna oprema povečuje učinkovitost usposabljanja in uporabe generativnih modelov umetne inteligence, vodi tudi do znatnih stroškov, povezanih s proizvodnjo, vzdrževanjem in porabo energije za delovanje te strojne opreme.

Zato si trenutno prizadevamo izboljšati ekonomsko upravičenost in trajnost generativne umetne inteligence. Izrazita strategija vključuje zmanjševanje generativne umetne inteligence z zmanjšanjem obsežnih parametrov v teh modelih. Vendar ta pristop vzbuja pomisleke glede možnih vplivov na funkcionalnost ali zmogljivost generativnih modelov umetne inteligence. Druga pot, ki jo preučujemo, vključuje odpravljanje ozkih grl v tradicionalnih računalniških sistemih, ki se uporabljajo za generativno umetno inteligenco. Raziskovalci aktivno razvijajo analogne sisteme za premagovanje Von Neumannovo ozko grlo, ki ločuje obdelavo in pomnilnik, kar povzroča precejšnje stroške komunikacije.

Poleg teh prizadevanj manj raziskana domena vključuje izzive znotraj klasične paradigme digitalnega računalništva, ki se uporablja za generativne modele umetne inteligence. To vključuje predstavljanje kompleksnih podatkov v binarnih cifrah, kar lahko omeji natančnost in vpliva na izračune za usposabljanje velikih generativnih modelov AI. Še pomembneje je, da zaporedna obdelava paradigme digitalnega računalništva uvaja ozka grla v vzporednost, kar ima za posledico podaljšane čase usposabljanja in povečano porabo energije. Za reševanje teh izzivov, kvantno računalništvo se pojavi kot močna paradigma. V naslednjih razdelkih raziskujemo načela kvantnega računalništva in njihov potencial za reševanje težav v generativni AI.

Razumevanje kvantnega računalništva

Kvantno računalništvo je nastajajoča paradigma, ki črpa navdih iz obnašanja delcev na najmanjših lestvicah. V klasičnem računalništvu se informacije obdelujejo z uporabo bitov, ki obstajajo v enem od dveh stanj, 0 ali 1. Kvantni računalniki pa uporabljajo kvantne bite ali kubite, ki lahko obstajajo v več stanjih hkrati – pojav, znan kot superpozicija.

Da bi intuitivno razumeli razliko med klasičnimi in kvantnimi računalniki, si predstavljajte klasični računalnik kot stikalo za luč, kjer je lahko vklopljeno (1) ali izklopljeno (0). Predstavljajte si kvantni računalnik kot stikalo za zatemnitev svetlobe, ki lahko obstaja v različnih položajih hkrati in predstavlja več stanj. Ta sposobnost omogoča kvantnim računalnikom, da hkrati raziskujejo različne možnosti, zaradi česar so izjemno zmogljivi za nekatere vrste izračunov.

Poleg superpozicije kvantno računalništvo izkorišča še eno temeljno načelo – prepletenost. Prepletenost si lahko predstavljamo kot mistično povezavo med delci. Če se dva kubita zapleteta, sprememba stanja enega kubita takoj vpliva na stanje drugega, ne glede na fizično razdaljo med njima.

Te kvantne lastnosti – superpozicija in prepletenost – kvantnim računalnikom omogočajo vzporedno izvajanje zapletenih operacij, kar ponuja pomembno prednost pred klasičnimi računalniki za posebne probleme.

 Kvantno računalništvo za uspešno in trajnostno generativno umetno inteligenco

Kvantno računalništvo ima potencial za reševanje izzivov glede stroškov in trajnosti generativne umetne inteligence. Usposabljanje generativnih modelov umetne inteligence vključuje prilagajanje številnih parametrov in obdelavo obsežnih naborov podatkov. Kvantno računalništvo lahko potencialno olajša sočasno raziskovanje več konfiguracij parametrov pospeševanje treninga. Za razliko od digitalnega računalništva, ki je nagnjeno k časovnim ozkim grlom pri zaporedni obdelavi, kvantna prepletenost omogoča vzporedno obdelavo prilagoditev parametrov, kar znatno pospeši usposabljanje. Poleg tega lahko kvantno navdihnjene tehnike, kot so tenzorska omrežja, stisnejo generativne modele, kot so transformatorji, prek "tenzorizacija.” To bi lahko zmanjšalo stroške in ogljični odtis, naredilo generativne modele bolj dostopne, omogočilo uvedbo na robnih napravah in koristilo kompleksnim modelom. Tenzorizirani generativni modeli ne le stisnejo, temveč tudi izboljšajo kakovost vzorcev, kar vpliva na generativno reševanje problemov z umetno inteligenco.

Še več, kvantno strojno učenje, nastajajoča disciplina, bi lahko ponudila nove pristope manipulacije podatkov. Poleg tega lahko kvantni računalniki zagotovijo računalniško moč, potrebno za kompleksne generativne naloge umetne inteligence, kot je simulacija velikih virtualnih okolij ali ustvarjanje vsebine visoke ločljivosti v realnem času. Zato je integracija kvantnega računalništva obetavna za napredek generativnih zmogljivosti in učinkovitosti umetne inteligence.

Izzivi kvantnega računalništva za generativno umetno inteligenco

Medtem ko so možne koristi kvantnega računalništva za generativno umetno inteligenco obetavne, zahteva premagovanje pomembnih izzivov. Razvoj praktičnih kvantnih računalnikov, ki so ključni za brezhibno integracijo v generativno umetno inteligenco, je še vedno v zgodnjih fazah. Stabilnost kubitov, temeljnega pomena za kvantne informacije, je izjemen tehnični izziv zaradi njihove krhkosti, zaradi česar je težko vzdrževati stabilne izračune. Obravnavanje napak v kvantnih sistemih za natančno usposabljanje AI predstavlja dodatno zapletenost. Medtem ko se raziskovalci spopadajo s temi ovirami, obstaja optimizem za prihodnost, v kateri bo generativna umetna inteligenca, ki jo poganja kvantno računalništvo, prinaša transformativne spremembe v različne industrije.

Bottom Line

Generativna umetna inteligenca se spopada s skrbmi glede stroškov in okolja. Rešitve, kot sta zmanjševanje in odpravljanje ozkih grl, so v teku, vendar bi se lahko kvantno računalništvo izkazalo kot močno zdravilo. Kvantni računalniki, ki izkoriščajo vzporednost in prepletenost, ponujajo obljubo pospeševanja usposabljanja in optimizacije raziskovanja parametrov za generativno umetno inteligenco. Izzivi pri stabilnem razvoju kubitov ostajajo, vendar tekoče raziskave kvantnega računalništva namigujejo na transformativne rešitve.

Medtem ko so praktični kvantni računalniki še vedno v zgodnjih fazah, njihov potencial za revolucijo učinkovitosti generativnih modelov umetne inteligence ostaja velik. Nadaljnje raziskave in napredek bi lahko utrli pot prelomnim rešitvam za zapletene izzive, ki jih predstavlja generativna umetna inteligenca.