ماذا لو اجتمعت أهم التكنولوجيات المعاصرة: الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية؟

يمثل الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا المهيمنة حالياً، مع استخدامه على نطاق واسع في قطاعات مختلفة. ومع ذلك، تقيد الحواسيب الكلاسيكية من قدرات الذكاء الاصطناعي، فلا يمكنه العمل إلّا إلى حد معين نظراً لقوتها الحسابية المحدودة. مع التقدم في الحوسبة الكمومية، يمكن تحسين أداء التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ما سيترك أثراً كبيراً على مختلف القطاعات مثل الأعمال والصناعة والاقتصاد.

الحوسبة الكمومية وعلاقتها بالذكاء الاصطناعي

الحوسبة الكمومية هي حوسبة قائمة على ميكانيكا الكم. يتم ترميز البيانات فيها على شكل كيوبتات بدل الأصفار والواحدات، بحيث يمكن للكيوبت الواحد أن يكون 1 و0 في نفس الوقت بسبب خاصية التراكب، ما يساعد على إجراء عدد هائل من العمليات الحسابية في وقت واحد.

يسمح الذكاء الاصطناعي الكمومي باستخدام الحوسبة الكمومية مع خوارزميات التعلم الآلي. يساعد الذكاء الاصطناعي الكمومي العلماء في الحصول على نتائج لا يمكن تحقيقها باستخدام أجهزة الحاسوب التقليدية بسبب المزايا الحسابية للحوسبة الكمومية.

تأثير الذكاء الاصطناعي على الحوسبة الكمومية

في المقابل، يساهم الذكاء الاصطناعي أيضاً في تطور فيزياء الكم، إذ يُستخدم التعلم الآلي لتعزيز معرفتنا بفيزياء الكم. ويمكن استخدام دقة وكفاءة خوارزميات الذكاء الاصطناعي لضبط الدارات الكمومية، والتي يمكن أن تساعد في التخلص من الأخطاء وتوفير الوقت في معظم مجالات البحث الكمومي. ساعد التعلم الآلي علماء الفيزياء أيضاً في اكتشاف التشابك الكمومي وتحديد أطوار جديدة للمادة.

التأثير الإيجابي للحوسبة الكمومية على الذكاء الاصطناعي

حقق الذكاء الاصطناعي تقدماً هائلاً في السنوات الأخيرة، لكنه لم يتغلب بعد على القيود الحسابية، وقد اقتربنا من الحد الأقصى لما يمكن للحاسوب العادي التعامل معه، كما أن كمية البيانات تتزايد باستمرار. لكن قد تساعد الميزات الفريدة للحوسبة الكمومية في التغلب على هذه العوائق، كما يمكن أن تساعد على تحقيق الذكاء الاصطناعي العام. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استغلال قدرة الحوسبة الكمومية على تدريب نماذج التعلم الآلي بسرعة وتطوير خوارزميات محسّنة.

من المتوقع أن يكون الذكاء الاصطناعي الناتج عن الحوسبة الكمومية أكثر كفاءة واستقراراً، ويمكنه إكمال سنوات من التحليل في غضون ساعات، ما يؤدي إلى تطورات تكنولوجية أكبر بكثير مما نشهده اليوم. وستكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على التعلم والتحسن بشكل أسرع. إذا تم استخدام التشابك الكمومي، فقد تتمكن الخوارزميات أيضاً من استغلال الارتباطات بين المتغيرات بسهولة أكبر.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للحواسيب الكمومية التعامل مع مشاكل التحسين المعقدة التي لا تستطيع أجهزة الكمبيوتر التقليدية معالجتها، ما يجعل خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل أفضل. أيضاً سيصبح بالإمكان حل المشكلات والقيام بالعمليات الحسابية التي لا تستطيع الحواسيب التقليدية حلها خلال ثواني، ما يؤدي إلى تطوير خوارزميات جديدة للذكاء الاصطناعي.

ستساهم الحواسيب الكمومية في التحقق من نتائج خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتأكد من أنها صحيحة وخالية من الأخطاء، والاستعداد بشكل أفضل لمواقف العالم الحقيقي من خلال إنشاء بيئات محاكاة قوية.

وتتميز الحواسيب الكمومية بأنها لا الأشياء مثلما تفعل الشبكات العصبونية الكلاسيكية. لذا ستكون أفضل في التعلم مدى الحياة دون نسيانها.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي الكمومي؟

يقوم مبدأ عمل الذكاء الاصطناعي الكمومي على عدة خطوات رئيسية:

تحويل البيانات الكمومية إلى بيانات عادية، ثم تحويل هذه البيانات إلى مصفوفة متعددة الأبعاد من الأرقام كموترات كمومية. يحول الذكاء الاصطناعي الكمومي هذه الموترات لإنشاء مجموعة بيانات يمكن استخدامها بشكل أكبر.
اختيار نماذج الشبكة العصبونية الكمية بناءً على بنية البيانات الكمومية، بهدف استخراج المعلومات المخفية في حالة التشابك باستخدام المعالجة الكمومية.
استخلاص القياس الكمومي للحالات الكمومية المعلومات من التوزيع الكلاسيكي في شكل عينات، والقيم مشتقة من الحالة الكمومية نفسها. يوفر الذكاء الاصطناعي الكمومي إجراءات للجمع بين العديد من الأشواط، كل منها بخطواتها الخاصة (1) و(2).
تحديد خوارزميات التعلم العميق للعلاقات بين البيانات بعد تحويلها إلى بيانات كلاسيكية.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي الكمومي

مثلما يُطبّق الذكاء الاصطناعي في عدة مجالات اليوم، يمكن للذكاء الاصطناعي الكمومي تعزيز هذه التطبيقات:

تحسين الكشف عن الاحتيال وتحسينه في الصناعات المصرفية والمالية.
صنع صور بالرنين المغناطيسي تشبه إلى حد بعيد الأعضاء الحقيقية.
توسيع مجموعة بيانات التعرف على الصور عن طريق تضمين المزيد منها، ما يحسن النماذج بشكل كبير.
تسريع تسلسل الحمض النووي في المجال الطبي وتمكين علاجات أكثر فعالية لأمراض مثل السرطان.
التنبؤ الدقيق بحركة المرور في وسائل النقل.
تعزيز فهمنا للبيولوجيا والتطور.
المساعدة في التخفيف من آثار تغير المناخ.
تعزيز استكشاف الفضاء، لا سيما في استخدام رسم الخرائط للبصريات مثل تلسكوب جيمس ويب الفضائي.
نمذجة الجزيئات الصغيرة ما يساعد في تطوير علم المواد.