「AI」、「頭脳」、「量子」。この3つの言葉は簡単でわかりやすく見えるかもしれないが、これらの巨大な分野をたった1つの記事にまとめるのは非常に難しい。量子力学は、コンピュータ・サイエンスをアルゴリズム実行、スピード、セキュリティの全く新しい時代に踏み込ませるための好ましい技術的ソリューションのひとつだと言える。
量子とは何か？
「量子」という言葉は、AIと同じようにしばしば乱用される。量子」という言葉は、原子のエネルギー準位の量子化に関連している。しかし今日、「量子」とは、物体が波動であると同時に粒子であり、確率的な測定が可能な場所と定義されている。
量子AIとは何か？
量子AIは、機械学習アルゴリズムの計算に必要な量子コンピューティングの利用に属する。量子コンピューティングも量子AIも、革命的な未来を約束する革新的な技術である。両者には多くの計算上の利点がある。そのため、古典的なコンピューターでは不可能だった、より優れた結果を達成する量子AIが生まれた。
1950年、アラン・チューリングが知能と計算機の概念に関する論文を発表した。現代では、コンピュータに対する制限は徐々に減少している。機械学習は、経験から理解する膨大な能力で構成されている。このような知能を得るためには、複雑な機械学習アルゴリズムや様々なコンピュータが必要であった。
高度なコンピューティング
この概念の基本を知るためには、ニューロモーフィック・コンピューティングの詳細を理解することが重要である。ニューロモーフィック・コンピューティング」は、人間の脳が機能する方法をコピーしようとするものだ。専門的な言葉で言えば、ニューロモーフィック・コンピューティングはコンピュータ工学と密接な関係があり、ソフトウェアとハードウェアの両方を含むコンピュータの各部分が、人間の大脳システムと神経系と同じように装備されていると言える。
エンジニアは、正確な神経構造を作るために、数学、物理学、生物学、コンピューターサイエンス、電子工学など様々な科目を学ぶ。ニューロモーフィック・コンピューティングの中核となる目的は、人間の脳と同様に情報を取得し、学習し、論理的な推論を行うことができる、そのようなデバイスを作ることである。また、最新の情報を得ることで、人間の脳の機能性を示そうともしている。AI技術では、ニューロモーフィック・コンピューティングは、より少ないコンピューティング・ハードウェアを組み込んだロボットを提供する。
量子脳
AIが機能するためには、コンピューターが周囲のパターンを理解し、新しいパターンを学習する必要がある。量子脳」はニューロモーフィック・コンピューティングの主な例であり、コンピューティングの未来でもある。これらは主に、超伝導黒リン表面上のコバルト原子の助けを借りて、人間の脳内の信号の方法をコピーする。
コバルト原子はユニークなスピン状態などの量子特性を持ち、脳と同じ方法で情報を記憶し処理する。これにより、原子は外部からの刺激に応じた自己適応的な振る舞いを実現する。
量子脳で働くことは可能か？
AIは急速に成長しているテクノロジーだ。しかし、取り組まなければならない多くの制約がある。量子コンピューティングの助けを借りれば、AGI（人工知能）を達成するためのハードルを簡単に捨てることができる。最適化されたアルゴリズムを得るために機械学習モデルを素早く教えることができるので、限られた時間の中で分析を終えるために、安定した最適化されたAIを後押しすることもできる。このようなインプットに基づき、多くの研究者は、量子AIの現実的な目標は、従来のアルゴリズムを量子アルゴリズムに置き換えることだと述べている。量子アルゴリズムは、より良い発展のために多くの使用例があるかもしれない。
伝統的な意思決定の問題は決定木でまとめられるが、解決策を得るためのさらなる方法は、特定のポイントに対して枝を生成することである。にもかかわらず、問題が複雑すぎる間は、この方法はより複雑になる。量子アルゴリズムは、問題を素早く解決する能力を持っている。
従来の学習モデルに量子アルゴリズムを導入することで、ディープラーニングの学習プロセスに必要なブーストが可能になる。量子コンピューティングは、人工ニューラルネットワークの重みの理想的な解セットをより速く与えることで、機械学習をサポートする。
量子脳の進歩
研究者によると、システムを作り、原子の巨大なネットワークを構築し、最新の「量子」要素に飛び込むことで、より小型でエネルギー効率の高い自己学習型コンピューティング・デバイスを構築することができるという。