సరే, అంటే ? (చక్కని సమాధానం ఆశించవద్దు) ⚛️🤖
ఇప్పటికే వాస్తవంగా లేని దానిని అతిగా సరళీకరించే ప్రమాదం ఉంది - క్వాంటం AI అనేది మీరు సబ్టామిక్ వింత యొక్క తర్కాన్ని ఉపయోగించి ఆలోచించడానికి కృత్రిమ మేధస్సును నేర్పడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు జరుగుతుంది. అంటే క్వాంటం కంప్యూటింగ్ (క్విట్లు, చిక్కులు, ఆ భయానక చర్య అంతా) ను యంత్ర అభ్యాస నమూనాలతో విలీనం చేయడం.
కానీ ఇది నిజంగా విలీనం కాదు. ఇది... హైబ్రిడ్ గందరగోళం లాంటిదేనా? సాంప్రదాయ AI స్పష్టమైన డేటాపై శిక్షణ పొందుతుంది. క్వాంటం AI సంభావ్యతలలో తేలుతుంది. ఇది వేగవంతమైన సమాధానాల గురించి మాత్రమే కాదు. ఇది విభిన్న సమాధానాల గురించి.
ఒక చిట్టడవి గుండా నడవడానికి బదులుగా, మీ అల్గోరిథం చిట్టడవిగా మారిందని ఊహించుకోండి. అక్కడే విషయాలు ఆసక్తికరంగా మారుతాయి.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 AIలో అనుమితి అంటే ఏమిటి? – అన్నీ కలిసి వచ్చే క్షణం
AI నిజ సమయంలో ఎలా నిర్ణయాలు తీసుకుంటుందో కనుగొనండి - ఇక్కడే అన్ని శిక్షణలు ఫలిస్తాయి.
🔗 AI కి సమగ్ర విధానాన్ని తీసుకోవడం అంటే ఏమిటి?
మానవాళికి నిజంగా ప్రయోజనం చేకూర్చే AIని రూపొందించడానికి అవసరమైన విస్తృత మనస్తత్వాన్ని అన్వేషించండి.
🔗 AI మోడల్కు ఎలా శిక్షణ ఇవ్వాలి - ఒక పూర్తి గైడ్
యంత్రాలకు ఎలా ఆలోచించాలి, నేర్చుకోవాలి మరియు ఎలా స్వీకరించాలో నేర్పించడం వెనుక ఉన్న ప్రతి అడుగును అర్థం చేసుకోండి.
విషయాలను వరుసలో పెడదాం... తర్వాత వాటిని పడగొట్టండి 🧩
ఉండే ఒక పక్కపక్కనే ఇక్కడ ఉంది , కానీ అది అర్థవంతంగా లేదు:
| డైమెన్షన్ | క్లాసికల్ AI 🧠 | క్వాంటం AI 🧬 |
|---|---|---|
| సమాచార విభాగం | బిట్ (0 లేదా 1) | క్యూబిట్ (0, 1, లేదా రెండూ - ఒక రకం) |
| సమాంతర ప్రాసెసింగ్ | థ్రెడ్-ఆధారిత, హార్డ్వేర్ పరిమితం | ఒకేసారి బహుళ స్థితులను అన్వేషిస్తుంది (సిద్ధాంతపరంగా) |
| మ్యాజిక్ వెనుక ఉన్న గణితం | కలనగణితం, బీజగణితం, గణాంకాలు | లీనియర్ ఆల్జీబ్రా క్వాంటం ఫిజిక్స్కి అనుగుణంగా ఉంటుంది |
| సాధారణ అల్గోరిథంలు | గ్రేడియంట్ డీసెంట్, CNNలు, LSTMలు | క్వాంటం ఎనీలింగ్, ఆమ్ప్లిట్యూడ్ యాంప్లిఫికేషన్ |
| అది ఎక్కడ ప్రకాశిస్తుంది | చిత్ర గుర్తింపు, భాష, ఆటోమేషన్ | ఆప్టిమైజేషన్, క్రిప్టోగ్రఫీ, క్వాంటం కెమిస్ట్రీ |
| అది ఎక్కడ విఫలమవుతుంది | లోతైన సంక్లిష్టమైన, బహుళ-వేరియబుల్ పరిష్కారాలు | ప్రాథమికంగా ప్రతిదీ - అది జరగనంత వరకు |
| అభివృద్ధి దశ | చాలా అధునాతనమైనది, ప్రధాన స్రవంతి | ప్రారంభ, ప్రయోగాత్మక, పాక్షిక-ఊహాజనిత 🧪 |
మళ్ళీ: ఇందులో ఏదీ స్థిరంగా లేదు. భూమి కదులుతోంది. సగం మంది పరిశోధకులు ఇప్పటికీ నిర్వచనాల గురించి వాదిస్తున్నారు.
క్వాంటం మరియు AI ఎందుకు కలపాలి? 🤔 ఒక్క సమస్య సరిపోదా?
ఎందుకంటే సాధారణ AI - తెలివైనది అయినప్పటికీ - పరిమితులను చేరుకుంటుంది. ముఖ్యంగా గణితం వికారంగా ఉన్నప్పుడు.
మీరు సరఫరా గొలుసులను ఆప్టిమైజ్ చేస్తున్నారని, ప్రోటీన్ మడతపెట్టడాన్ని మోడలింగ్ చేస్తున్నారని లేదా ట్రిలియన్ల కొద్దీ ఆర్థిక ఆధారపడటాలను విశ్లేషిస్తున్నారని అనుకోండి. సాంప్రదాయ AI దాని ద్వారా నెమ్మదిగా మరియు శక్తి దాహంతో వెళుతుంది. క్వాంటం వ్యవస్థలు (అవి ఎప్పుడైనా విశ్వసనీయంగా పనిచేస్తే) మనం ఇంకా మోడల్ చేయలేని విధంగా వాటిని పరిష్కరించగలవు.
వేగంగా మాత్రమే కాదు. భిన్నంగా . అవి సంభావ్యతను ప్రాసెస్ చేస్తాయి, నిశ్చయతను కాదు. ఇది గణితాన్ని సూచనలుగా తక్కువగా మరియు గణితాన్ని అన్వేషణగా ఎక్కువగా ఉంటుంది.
ప్రజలు శ్రద్ధ చూపడానికి కారణాలు:
-
🔁 భారీ కాంబినేటోరియల్ అన్వేషణ
ట్రిలియన్-నోడ్ గ్రాఫ్ను క్రూరంగా బలవంతం చేయడం అదృష్టం. క్వాంటం దాని గుండా వెళుతుందని అనిపించవచ్చు -
🧠 పూర్తిగా కొత్త మోడల్స్
క్వాంటం బోల్ట్జ్మాన్ యంత్రాలు లేదా వేరియషనల్ క్వాంటం వర్గీకరణలు లాంటివి? అవి క్లాసిక్ మోడల్లకు కూడా అనువదించబడవు. అవి వేరే విషయం. -
🔐 భద్రత మరియు కోడ్ బ్రేకింగ్
క్వాంటం AI నేటి ఎన్క్రిప్షన్ను నాశనం చేయగలదు - మరియు రేపటిని నిర్మిస్తుంది. బ్యాంకులు చెమటలు పట్టడానికి ఒక కారణం ఉంది.
సరే, ఉహ్... మనం ఇప్పుడు ? 🧭
ఇంకా రన్వేలోనే ఉంది. విమానం వైర్ఫ్రేమ్లు మరియు గణిత జోకులతో నిర్మించబడింది.
నేటి “క్వాంటం AI” ఎక్కువగా సైద్ధాంతికంగా లేదా సిమ్యులేటర్లలో ఉంది. యంత్రాలు శబ్దం చేస్తాయి, క్విట్లు పెళుసుగా ఉంటాయి మరియు ఎర్రర్ రేట్లు క్రూరంగా ఉంటాయి. అయితే - పురోగతి జరుగుతోంది. IBM, Google, Rigetti మరియు Xanadu అన్నీ బేబీ స్టెప్లను డెమో చేశాయి.
కొన్ని హైబ్రిడ్ నమూనాలు నిజమైనవి. క్వాంటం-మెరుగైన SVMలు లేదా క్వాంటం వెన్నెముకతో క్లాసికల్ నిర్మాణాలను అనుకరించే ప్రయోగాత్మక వేరియషనల్ సర్క్యూట్ల వంటివి.
అయినప్పటికీ, మీ ఫోన్ అసిస్టెంట్ వచ్చే ఏడాది భయానకంగా-తెలివైనదిగా మారుతుందని ఆశించవద్దు. బహుశా ఐదు సంవత్సరాలలో కాకపోవచ్చు. కానీ ప్రోటోటైప్లు త్వరగా ఉత్పరివర్తన చెందుతున్నాయి.
క్వాంటం AI ఏదో ఒక రోజు ఏమి చేయగలదు ? 🔮
ఇప్పుడు మనం సంభావ్యత రంగంలోకి వెళ్తున్నాము. కానీ ఈ యంత్రాలు స్థిరపడితే, అల్గోరిథంలు పళ్ళు పొందితే - అప్పుడు బహుశా:
-
💊 ఆటోమేటెడ్ డ్రగ్ డిస్కవరీ
ప్రోటీన్లను మడతపెట్టడం, సమ్మేళన ప్రవర్తనలను పరీక్షించడం... నిజ సమయంలో? -
🌦️ ఎక్స్ట్రీమ్ ఎన్విరాన్మెంట్ సిమ్యులేషన్
క్వాంటం వ్యవస్థలు వాతావరణం లేదా కణ వ్యవస్థలను చాలా వాస్తవికంగా మోడల్ చేయగలవు. -
🧑🚀 దీర్ఘకాలిక మిషన్ల కోసం కాగ్నిటివ్ కోపైలట్లు
నిర్మాణాత్మకం కాని వాతావరణాలలో తెలివిగా, అనుకూల నిర్ణయ ఇంజిన్లను ఆలోచించండి. -
📉 అస్తవ్యస్తమైన వ్యవస్థలలో ప్రమాద విశ్లేషణ మరియు అంచనా
ఆర్థిక, వాతావరణ, భౌగోళిక రాజకీయ - ఇక్కడ క్లాసిక్ AI భయాందోళనలు, క్వాంటం నృత్యం చేయవచ్చు.
ఒక చివరి టాంజెంట్ (ఎందుకంటే ఎందుకు కాదు?) 🌀
ఒకే సరైన సమాధానం అనే ఆలోచనకు ఇది తాత్వికమైన అభ్యంతరం ఉన్నదానిని , ఏది కావచ్చు ఒకేసారి మోడలింగ్ చేయడం గురించి
అందుకే అది ప్రజలను భయపెడుతుంది.
ఇది పరిణతి చెందలేదు. ఇది గజిబిజిగా ఉంది. కానీ ఇది ఒక రకమైన మేధోపరమైన అడ్రినలిన్ కూడా - ఒక వింతైన, మెరిసే బహుశా ప్రస్తుత అంచున ఉండవచ్చు.
దీన్ని పుల్ కోట్లుగా కుదించాలా లేదా వార్తాలేఖ పరిచయం కోసం తిరిగి ఉపయోగించాలా?