Квантовые вычисления на основе законов квантовой механики обещают создать новый тип компьютеров, способных решать сверхпроизводительные задачи, которые выходят за пределы возможностей самых мощных современных суперкомпьютеров. Квантовые процессоры имеют потенциал манипулировать огромными объемами данных за один проход и моделировать нейронные сети экспоненциального размера. В этой статье мы рассмотрим особенности и преимущества квантового искусственного интеллекта по сравнению с традиционным машинным обучением.
С 2013 года ведущие компании, такие как Google и Volkswagen, активно занимаются исследованиями в области квантовых вычислений, что позволило сделать квантовые процессоры доступными не только крупным корпорациям, но и обычным пользователям. Облачные платформы, такие как IBM Q Experience от IBM и Quantum Development Kit от Microsoft, предоставляют удаленный доступ к квантовым компьютерам. Google также предоставляет свою платформу Quantum Computing Playground.
Основным элементом квантовых компьютеров являются кубиты (квантовые биты), которые отличаются от классических битов своей способностью находиться в нескольких состояниях одновременно. Это позволяет решать задачи с помощью параллельных вычислений и значительно ускоряет процесс.
Одной из важных задач искусственного интеллекта является классификация данных. В классическом машинном обучении для этого используются обучающие выборки и базовые функции меток. Однако, если функции меток не взаимосвязаны друг с другом, прогнозирование новых меток становится проблематичным.
В случае квантовых нейронных сетей, использующих кубиты, происходит более сложный процесс. Квантовый процессор работает с набором строк, каждая из которых представляет бит, принимающий значение +1 или -1. С помощью унитарных преобразований кубитов над этими строками достигается прогнозирование меток новых объектов. Однако для достижения точных результатов необходимо корректировать кубиты в процессе обучения, чтобы прогнозы были близки к истинным значениям.
Квантовые вычисления представляют огромный потенциал в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, что делает их важной областью исследований для компаний и ученых. Не смотря на текущие ограничения и сложности, квантовые нейронные сети представляют инновационное направление, которое может изменить подход к вычислениям и решению сложных задач в будущем.
Квантовый градиентный спуск представляет собой метод оптимизации параметров в квантовых нейронных сетях. Предположим, что наша сеть достаточно сложна, и существует определенное представление параметров, способное описывать метки данных. Начнем с инициализации случайных значений для параметров ???? и возьмем первую строку из обучающей выборки. Затем применим к ней унитарное преобразование с помощью квантового процессора и измерим оператор Паули на последнем кубите. Эту операцию будем повторять много раз, чтобы получить правильную оценку Yn+1 и вычислить потери.
Далее наша цель - немного изменить параметры ????, чтобы уменьшить потери. Это можно сделать, выбрав близкие случайные значения или вычислив градиент функции потерь по отношению к параметрам ???? и сделать небольшой шаг в направлении уменьшения потерь. Таким образом, мы получим новые параметры ????1. Затем мы можем взять следующую строку из обучающей выборки и снова оценить потери. Процесс повторяется, и параметры ????1 немного изменяются, чтобы дать новые предсказания близкие к истинным меткам.
Такая процедура соответствует "стохастическому градиентному спуску" в классическом машинном обучении, где обучающие примеры выбираются случайным образом из исходной выборки. После обработки достаточного количества примеров, параметры приходят в такое состояние, при котором можно предсказать правильные метки. Несмотря на то, что значения параметров могут быть многочисленными, случайный выбор стартовых значений дает нам шанс найти правильное решение.
В классическом машинном обучении параметры называются весами и представляют собой матрицы, которые линейно оперируют с внутренними векторами. Применение нелинейных операций к компонентам векторов перед умножением на другие матрицы весов является важной частью успешной реализации машинного обучения. В квантовой нейронной сети каждая унитарная единица работает с выходными данными предыдущей без введения нелинейных операций. Градиент функции потерь ограничивается числом параметров, избегая таким образом проблемы "взрыва", которая может возникнуть в классических нейронных сетях.
Важно отметить, что квантовая нейросеть способна работать не только на уровне простых классификаций типа "кошка-собака", но и с любыми более сложными бинарными функциями меток. Это достигается при помощи представления Рида-Мюллера (РМ). Для нашей квантовой модели справедлив аналог классической теоремы о представлении: любая Булева функция метки может быть представлена в виде трехслойной нейронной сети с внутренним слоем размером 2n. Хотя такое представление приводит к огромной матрице, непригодной для обработки на обычных компьютерах, в рамках квантовой модели работают в Гильбертовом пространстве экспоненциальной размерности. Таким образом, квантовый градиентный спуск представляет собой мощный инструмент для оптимизации параметров в квантовых нейронных сетях, что делает его важным направлением исследований в области квантового искусственного интеллекта.
Квантовые нейронные сети представляют следующий логический шаг в развитии искусственного интеллекта, позволяя использовать общие квантовые состояния в процессе обучения. В отличие от классических сетей, которые не могут работать с квантовыми состояниями в качестве входных данных, квантовые нейронные сети успешно справляются с классификацией и обобщением результатов на новых данных.
Проведенный численный эксперимент с 8 кубитами данных и одним выходным кубитом на кубическом графе с 12 ребрами показал обнадеживающие результаты. После представления примерно 1000 тестовых состояний, квантовая сеть правильно классифицировала 97% из них. Это свидетельствует о способности нейронной сети классифицировать квантовые состояния и обобщать результаты на новые данные.
Однако важно учитывать, что обучение квантовых нейронных сетей на обычных компьютерах ограничено и возможно только для небольших квантовых устройств. В ближайшем будущем ожидается появление более мощных вентильных квантовых компьютеров с большим числом кубитов, которые позволят решать более сложные задачи и схемы. Применение квантовых алгоритмов, которые позволят аппаратному обеспечению определять набор вентилей, также представляет интересную перспективу.
Квантовые нейронные сети имеют потенциал для решения задач, которые недоступны для классических вычислительных машин. И хотя на данный момент нельзя полностью обосновать их преимущества перед традиционными нейронными сетями, в перспективе при работе с большими объемами данных, преимущества квантовых подходов могут стать более очевидными.
Таким образом, квантовые нейронные сети представляют новое и увлекательное направление в области искусственного интеллекта, и мы надеемся, что в будущем появятся более мощные квантовые процессоры, которые позволят полностью реализовать потенциал квантовых нейронных сетей.