Apa yang terjadi jika AI dan Komputer Quantum bekerja sama

 Sumber : Chisom Ndukwu - ReadWrite

Sumber : Pexel

Sistem kecerdasan buatan (AI) saat ini hanya sebagus data yang mereka latih. Industri AI saat ini memanfaatkan kumpulan data besar untuk melatih model AI dan membuatnya lebih berguna. Namun, karena kumpulan data ini semakin terbatas, para peneliti mencari cara lain untuk meningkatkan algoritme AI. Salah satu caranya adalah komputasi kuantum. Ini adalah batas baru ilmu komputer yang akan segera mengaktifkan algoritme AI yang lebih baik.

Atom membentuk dunia kita, dan mereka serta konstituennya memiliki sifat yang membingungkan namun menarik. Sebagai contoh, elektron memiliki "spin" dan "orbit" yang bisa naik. Selain itu, mereka dapat berada di salah satu tingkat energi diskrit tak terhingga. Properti ini menentukan keadaan kuantum atom. Pada tingkat subatomik, segala sesuatu ada sebagai keadaan kuantum daripada sebagai nilai logika tradisional "on" atau "off". Fenomena ini memunculkan komputasi kuantum. Ini memiliki potensi untuk mengubah cara kita melihat kecerdasan buatan selamanya.

Apa itu Komputasi Kuantum?

Komputasi kuantum adalah cara yang sama sekali berbeda untuk mempelajari dunia di sekitar kita. Itu tidak hanya fokus pada sifat-sifat atom dan molekul. Dibutuhkan melihat sifat subatomik atom yang sebenarnya dalam superposisi. Artinya, mereka ada di banyak negara bagian pada saat yang bersamaan. Ini adalah salah satu prinsip mekanika kuantum yang memungkinkan partikel subatomik ada sebagai partikel dan gelombang pada saat yang bersamaan.

Prinsip-prinsip ini aneh dan berlawanan dengan intuisi. Menurut mereka, sistem komputasi tidak bisa hanya menyimpan dan memproses data dalam bit biner, 0 dan 1. Atau dalam istilah teknik elektronik lainnya, keadaan "mati" dan "hidup" dari sakelar elektronik. Itu juga dapat menyimpan dan memproses data dalam status superposisi bukan "on" atau "off" tetapi kombinasinya. Dengan memanfaatkan prinsip-prinsip ini, komputer kuantum dapat memecahkan masalah kompleks jauh lebih cepat daripada komputer tradisional.

Komputer kuantum adalah berbagai superkomputer berbeda berdasarkan mekanika kuantum. Komputer kuantum ini menggunakan hukum mekanika kuantum untuk memproses informasi. Artinya, mereka dapat menemukan pola dalam data besar yang hampir tidak mungkin ditemukan dengan komputer konvensional. Dengan cara ini, mereka pada dasarnya berbeda dari komputer yang kita gunakan saat ini.

Dalam hal kecerdasan buatan, komputasi kuantum dapat menganalisis lebih banyak jenis data. Pada saat yang sama, mereka dapat mencapai kesimpulan yang lebih baik daripada komputer saat ini. Komputer konvensional hanya dapat memproses informasi sebagai 1 atau 0. Komputer kuantum dapat memproses informasi dalam berbagai status yang dikenal sebagai "qubit" sekaligus. Itu memungkinkan mereka untuk menganalisis variasi data yang lebih luas dan sampai pada kesimpulan yang lebih baik daripada yang bisa dilakukan komputer saat ini.

Bagaimana Komputasi Kuantum Akan Mengubah AI

Kecerdasan buatan telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Itu telah mampu menghasilkan gambar dan video 3D yang realistis. Selain itu, ia mulai merangkul komputasi kuantum. Itu telah memunculkan AI kuantum. Kecerdasan buatan sekarang memanfaatkan komputer kuantum. Dan integrasi penuh mereka akan menjadi revolusi teknologi abad ini.

Ada beberapa manfaat menggunakan AI kuantum dalam industri kreatif. Saya sudah menjelaskan bahwa ini dapat menangani kumpulan data besar lebih cepat dan lebih efisien daripada teknologi AI tradisional. Itu juga dapat mengidentifikasi pola yang sulit dikenali oleh komputer biasa. Lebih jauh lagi, dapat menggabungkan dan mengatur ulang ide-ide yang ada. Oleh karena itu ia dapat menciptakan ide-ide baru dengan cara yang tidak dapat dibayangkan oleh manusia mana pun.

Lebih banyak manfaat komputasi kuantum untuk AI

Salah satu rintangan terbesar kecerdasan buatan saat ini adalah melatih mesin untuk melakukan sesuatu yang berguna. Misalnya, kami mungkin memiliki model yang dapat mengidentifikasi anjing dengan benar di foto. Tetapi model tersebut perlu dilatih dengan puluhan ribu gambar agar dapat mengenali perbedaan halus antara beagle, pudel, dan Great Dane. Proses inilah yang oleh peneliti AI disebut "pelatihan". Mereka menggunakannya untuk mengajarkan algoritme AI untuk membuat prediksi dalam situasi baru.

Komputasi kuantum dapat membuat proses pelatihan ini lebih cepat dan lebih akurat. Ini akan memungkinkan peneliti AI untuk menggunakan lebih banyak data daripada yang pernah mereka gunakan sebelumnya. Itu dapat memproses sejumlah besar data dalam 1 dan 0 dan kombinasinya — yang akan memungkinkan komputer kuantum sampai pada kesimpulan yang lebih akurat daripada komputer tradisional. Dengan kata lain, peneliti AI dapat menggunakan kumpulan data yang lebih besar untuk melatih model AI agar lebih akurat dan lebih baik dalam pengambilan keputusan.

Prediksi Masa Depan AI dengan Quantum Computing

Salah satu prediksi paling menarik untuk komputasi kuantum dalam kecerdasan buatan adalah potensi untuk menembus hambatan bahasa. Model AI saat ini dapat memahami satu bahasa — bahasa yang digunakan untuk melatih mereka. jadi jika kita membutuhkan AI untuk memahami bahasa yang berbeda, kita perlu mengajarkannya dari awal. Namun, komputasi kuantum dapat membantu model AI menembus hambatan bahasa. Ini akan memungkinkan kami untuk melatih model dalam satu bahasa dan trantulis mereka ke dalam bahasa yang berbeda dengan mudah.

Itu akan memungkinkan AI untuk memahami dan menafsirkan berbagai bahasa secara bersamaan. Apa yang akan dilakukan adalah membuat AI global yang dapat berbicara dalam berbagai bahasa. Prediksi menarik lainnya untuk masa depan AI dengan komputasi kuantum adalah potensi untuk membangun model dengan keterampilan pengambilan keputusan yang lebih akurat: Komputasi kuantum akan memungkinkan penggunaan kumpulan data yang lebih besar untuk melatih model. Oleh karena itu, AI akan dapat membuat keputusan yang lebih akurat yang akan sangat membantu model keuangan, yang seringkali memiliki tingkat ketidakakuratan yang tinggi karena terbatasnya data yang digunakan untuk melatihnya.

Bagaimana komputer kuantum mendapat untung dari AI?

Kecerdasan buatan sudah meningkatkan kinerja komputer kuantum. Tren ini hanya akan berlanjut di masa depan. Berikut ini adalah beberapa alasan mengapa:

AI dapat mengidentifikasi tugas mana yang paling cocok untuk komputer kuantum. Itu kemudian dapat mengoptimalkan tugas-tugas itu untuk hasil terbaik.

AI juga dapat menemukan cara baru untuk menyelesaikan masalah dengan lebih cepat. Itu penting karena komputer kuantum belum cepat dalam memproses data. Namun, penelitian sedang berlangsung untuk memperbaiki masalah tahap awal ini.

AI juga dapat memandu runtime program. Itu akan membantu pengembang untuk memanfaatkan kemampuan komputasi kuantum secara efektif.

Kesimpulan

Potensi komputasi kuantum tidak terbatas, tetapi integrasinya ke dalam kecerdasan buatan akan menghasilkan teknologi yang lebih kuat daripada apa pun yang kita miliki saat ini. Teknologi baru akan memungkinkan mesin untuk belajar dan mengembangkan diri. Ini akan membuat mereka secara eksponensial lebih baik dalam memecahkan masalah kompleks dan mengembangkan algoritme belajar mandiri yang akan mendorong efisiensi di sektor seperti keuangan atau perawatan kesehatan.

Sistem AI kuantum akan dapat memproses informasi dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat. Itu akan membuka dunia baru kemungkinan bagi bisnis dan individu. Mereka juga akan dapat memecahkan masalah kompleks yang tidak mungkin dilakukan bahkan oleh sistem komputer konvensional yang paling canggih sekalipun.

Namun demikian, kita harus ingat bahwa teknologi ini relatif baru; kami masih menemukan cara baru untuk menggunakan komputasi kuantum. Oleh karena itu, kita harus menyadari teknologi terbaru untuk memanfaatkan peluang baru yang datang.

Munculnya komputasi kuantum akan mengubah cara kita berinteraksi dengan AI di masa depan. Itu berarti kita harus tetap mendapat informasi agar dapat mempersiapkan diri untuk perubahan dan memanfaatkan teknologi yang menarik ini.