Lãnh đạo tư tưởng
Giải mã AI lượng tử: Nó là gì, nó không phải là gì và tại sao nó lại quan trọng ngay bây giờ
AI đã bước vào một giai đoạn mới. Nó không còn chỉ là việc xây dựng các mô hình lớn hơn hay truy cập nhiều dữ liệu hơn. Cạnh tranh ngày nay tập trung vào tốc độ, hiệu quả và đổi mới. Các công ty đang tìm kiếm những công cụ mới mang lại cả lợi thế về mặt kỹ thuật lẫn kinh tế. Đối với một số công ty, điện toán lượng tử bắt đầu trông giống như một trong những công cụ đó.
Trí tuệ nhân tạo lượng tử (AI) là sự kết hợp giữa điện toán lượng tử với trí tuệ nhân tạo (AI). Nó mang đến một phương thức mới để giải quyết các vấn đề phức tạp trong học máy, tối ưu hóa và phân tích dữ liệu. Mặc dù vẫn đang trong quá trình phát triển, tiềm năng của AI đang thu hút sự chú ý đáng kể. AI toàn cầu năm 2024 khảo sát của SAS nhận thấy hơn 60% lãnh đạo doanh nghiệp đã và đang tìm hiểu hoặc đầu tư vào AI lượng tử. Tuy nhiên, hầu hết đều cho biết họ chưa hiểu đầy đủ về công nghệ này hoặc cách thức ứng dụng.
Bài viết này giải thích AI lượng tử là gì, những vấn đề nào nó có thể giúp giải quyết và nó có thể tạo ra tác động như thế nào trong tương lai gần.
Tại sao các nhóm AI đang hướng tới lượng tử
Việc đào tạo các mô hình AI lớn tốn thời gian, công sức và tiền bạc. Ngay cả những cải tiến nhỏ về hiệu suất cũng có thể mang lại khoản tiết kiệm đáng kể. Điện toán lượng tử cung cấp các phương pháp mới để giải quyết một số vấn đề hiệu quả hơn hoặc chính xác hơn so với máy móc cổ điển.
Ví dụ, máy tính lượng tử có thể thực hiện nhiều phép tính đồng thời, tận dụng một đặc tính được gọi là chồng chập. Điều này khiến chúng phù hợp với các bài toán liên quan đến việc tìm kiếm trong không gian lớn hoặc tối ưu hóa các hệ thống phức tạp. Những khả năng này phù hợp với nhiều tác vụ trong học máy, chẳng hạn như lựa chọn đặc điểm, điều chỉnh mô hình và lấy mẫu dữ liệu.
Trong khi các máy lượng tử ngày nay vẫn đang trong quá trình phát triển, các nhà nghiên cứu đang tìm cách kết hợp chúng với các công cụ cổ điển. Các hệ thống lai này cho phép các nhóm AI thử nghiệm các phương pháp lượng tử ngay bây giờ mà không cần chờ đợi phần cứng lượng tử được phát triển hoàn chỉnh.
Trí tuệ nhân tạo lượng tử là gì và không phải là gì
Trí tuệ nhân tạo lượng tử không phải là việc thay thế các hệ thống AI hiện tại bằng các phiên bản lượng tử. Nó cũng không phải là việc chạy các mô hình học sâu hoàn toàn trên phần cứng lượng tử.
Thay vào đó, nó tập trung vào việc sử dụng các thuật toán lượng tử để hỗ trợ các phần của quy trình AI. Các nhiệm vụ này có thể bao gồm các tác vụ như tăng tốc tối ưu hóa, cải thiện cách lựa chọn tính năng hoặc nâng cao khả năng lấy mẫu từ phân phối lợi nhuận. Trong những trường hợp này, máy tính lượng tử không thay thế các công cụ hiện có; chúng hỗ trợ chúng.
Công trình này vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm. Hầu hết các ví dụ đều dựa trên phương pháp lai, trong đó các phần lượng tử và cổ điển hoạt động cùng nhau. Tuy nhiên, các hệ thống này đã cho thấy kết quả trong một số trường hợp sử dụng hạn hẹp.
Các ứng dụng hiện đang được phát triển
Mặc dù lĩnh vực này còn khá mới mẻ, nhưng AI lượng tử đã được thử nghiệm trong nhiều ngành công nghiệp. Những ví dụ này sử dụng các công cụ thực tế và nghiên cứu đã được công bố. Chúng cũng phản ánh những loại vấn đề mà các phương pháp lượng tử phù hợp nhất để giải quyết.
Nén mô hình và ánh xạ tính năng
Các mô hình AI đang ngày càng lớn hơn và tốn kém hơn để đào tạo. Công nghệ lượng tử có thể giúp giảm kích thước và độ phức tạp của các mô hình này. Một phương pháp là lập bản đồ đặc trưng lượng tử, trong đó dữ liệu đầu vào được chuyển đổi bằng mạch lượng tử. Những chuyển đổi này có thể giúp tách các điểm dữ liệu khó phân loại bằng các kỹ thuật tiêu chuẩn.
Vào những ngày 'đầu' của năm 2021 giấy trong Vật lý tự nhiên đã khám phá cách các hạt nhân lượng tử có thể cải thiện máy vectơ hỗ trợ, một loại mô hình học máy. Phương pháp này hiệu quả với các tập dữ liệu đa chiều hoặc thưa thớt, nơi các mô hình cổ điển gặp khó khăn.
Tối ưu hóa danh mục đầu tư trong tài chính
Các ngân hàng và công ty quản lý tài sản thường sử dụng AI để quản lý danh mục đầu tư và đánh giá rủi ro. Những nhiệm vụ này liên quan đến số lượng lớn các biến số và ràng buộc. Các thuật toán lượng tử như QAOA (Thuật toán Tối ưu hóa Xấp xỉ Lượng tử) đang được thử nghiệm để giải quyết những vấn đề này hiệu quả hơn.
Phòng thí nghiệm đổi mới Citi và AWS Gần đây đã nghiên cứu việc sử dụng máy tính lượng tử để tối ưu hóa danh mục đầu tư, cụ thể là sử dụng thuật toán QAOA và hiệu suất của nó. Sự hợp tác này cho thấy sự quan tâm và đầu tư ngày càng tăng vào điện toán lượng tử như một công cụ giải quyết các vấn đề thực tế.
Khám phá thuốc và mô hình hóa phân tử
Việc phát triển thuốc dựa trên việc dự đoán cách các phân tử tương tác với nhau. Các mô hình AI có thể hỗ trợ, nhưng mô phỏng cổ điển có giới hạn. Điện toán lượng tử phù hợp hơn để mô hình hóa các hệ thống hóa học ở cấp độ lượng tử.
A Nghiên cứu mới từ IBM, Phòng khám Cleveland và Đại học bang Michigan đã trình diễn một phương pháp mới để mô phỏng các phân tử phức tạp bằng máy tính lượng tử thế hệ hiện tại, mở ra một hướng đi khả thi cho điện toán khoa học lấy lượng tử làm trung tâm.
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
Chuỗi cung ứng rất khó quản lý do quy mô và tính phức tạp của chúng. AI có thể hỗ trợ, nhưng một số nhiệm vụ nhất định, chẳng hạn như lập kế hoạch tuyến đường và kiểm soát hàng tồn kho, vẫn khó tối ưu hóa. Các phương pháp lượng tử đang được nghiên cứu để cải thiện những nhiệm vụ này.
Fujitsu đã hợp tác hợp tác với Japan Post để tối ưu hóa giao hàng chặng cuối tại Tokyo, nơi các thuật toán định tuyến truyền thống không thể tính đến các biến số động như tắc nghẽn giao thông và biến động khối lượng bưu kiện. Bằng cách triển khai Quantum AI, họ đã có thể bắt đầu chuyển đổi một số khía cạnh cơ bản nhất của logistics.
Thách thức và hạn chế
Phần cứng lượng tử vẫn là một thách thức. Mặc dù dường như mỗi ngày đều có những tiến bộ mới, nhưng máy móc ngày nay vẫn nhạy cảm với nhiễu, khó mở rộng quy mô và không đáng tin cậy cho các phép tính dài. Hầu hết các ứng dụng phải hoạt động trong những giới hạn này, sử dụng các mạch lượng tử ngắn hơn và đơn giản hơn.
Phát triển phần mềm lượng tử cũng rất khó. Lập trình lượng tử đòi hỏi kiến thức về vật lý, toán học và khoa học máy tính. Rất ít nhóm có sự kết hợp đúng đắn các kỹ năng này.
Để giảm bớt rào cản này, các công cụ mới đang được tạo ra. Chúng bao gồm các khung lập trình cấp cao và hệ thống thiết kế mạch tự động. Những công cụ này cho phép các nhà phát triển AI thử nghiệm các phương pháp lượng tử mà không cần phải viết mã lượng tử cấp thấp.
Những gì các nhóm AI có thể làm ngày nay
Trí tuệ nhân tạo lượng tử chưa sẵn sàng để triển khai toàn diện. Tuy nhiên, các nhóm tiên phong có thể bắt đầu xây dựng kiến thức và hệ thống cần thiết để tận dụng nó trong tương lai. Dưới đây là ba bước cần cân nhắc:
- Xây dựng các nhóm đa chức năng – Kết hợp các chuyên gia AI với các nhà nghiên cứu về tối ưu hóa và điện toán lượng tử. Điều này cho phép các nhóm khám phá những ý tưởng mới và chuẩn bị năng lực cho tương lai.
- Thử nghiệm với quy trình làm việc kết hợp – Tập trung vào các vấn đề hẹp mà các thành phần lượng tử có thể hỗ trợ các mô hình cổ điển. Các vấn đề này bao gồm lựa chọn tính năng, lấy mẫu hoặc tối ưu hóa có ràng buộc.
- Sử dụng các công cụ trừu tượng hóa sự phức tạp – Áp dụng các nền tảng và khung làm việc ẩn đi các chi tiết lượng tử cấp thấp. Những công cụ này giúp các nhóm tập trung vào ứng dụng chứ không phải phần cứng.
Trí tuệ nhân tạo lượng tử vẫn đang trong quá trình phát triển. Nó không phải là một lối tắt hay sự thay thế cho trí tuệ nhân tạo cổ điển. Tuy nhiên, đây là một lĩnh vực đang phát triển với tiềm năng thực sự trong những lĩnh vực mà các mô hình hiện tại còn hạn chế hoặc gặp khó khăn. Con đường khả thi nhất không phải là sự gián đoạn đột ngột, mà là sự tích hợp ổn định.
Khi phần cứng lượng tử được cải thiện và phần mềm trở nên dễ tiếp cận hơn, những người dùng đầu tiên sẽ có vị thế tốt hơn để sử dụng các công cụ mới này. Đối với các nhóm đang làm việc ở giới hạn của các hệ thống cổ điển, AI lượng tử có thể là hướng đi tiếp theo để tìm thấy giá trị.
