Kết hợp điện toán lượng tử và trí tuệ nhân tạo hứa hẹn sẽ mang lại những lợi ích sau.
Giảm chi phí đào tạo AI
Đào tạo các mô hình AI – đặc biệt là các mô hình nền tảng tạo sinh với hàng tỷ tham số – liên quan đến việc cung cấp một lượng lớn dữ liệu thông qua các mạng nơ-ron phức tạp. Các mạng này thực hiện hàng triệu phép toán để điều chỉnh trọng số bên trong và tối ưu hóa độ chính xác. Quá trình này không chỉ nặng về điện toán mà còn tiêu tốn nhiều năng lượng. Các mô hình lớn hơn thường yêu cầu thiết lập điện toán phân tán, làm tăng độ phức tạp và chi phí.
Các mô hình AI lượng tử về mặt lý thuyết sẽ chạy hàng triệu hoạt động song song trên một bộ xử lý lượng tử duy nhất. Điều này sẽ loại bỏ nhu cầu thiết lập điện toán phân tán cho các nhu cầu AI hiện tại. Thiết lập đa bộ xử lý sẽ đào tạo các mô hình AI trên quy mô lớn cho các tác vụ gần như bất khả thi ngày nay. Điều này có thể làm giảm đáng kể chi phí và tác động môi trường của việc đào tạo các mô hình AI tiên tiến.
Cải thiện độ chính xác của dự đoán AI
Khả năng thực hiện các mô phỏng xác suất phức tạp và các tác vụ tối ưu hóa ở quy mô lớn của điện toán lượng tử có thể cải thiện chất lượng đầu ra của AI. Các hệ thống cổ điển có thể đơn giản hóa các giả định hoặc bỏ qua các biến nhất định do hạn chế phần cứng. Ngược lại, AI lượng tử có thể giải thích các biến số đó, cung cấp các dự đoán chi tiết hơn và có khả năng là chính xác hơn trong các môi trường có rủi ro cao như giao dịch chứng khoán, chấm điểm tín dụng và dự báo chuỗi cung ứng.
Ví dụ, AI lượng tử có thể biến đổi đánh giá rủi ro và tối ưu hóa danh mục đầu tư trong lĩnh vực tài chính. Phân tích dữ liệu thị trường ở cấp độ chi tiết và đồng thời xem xét vô số biến số có thể cung cấp những thông tin chuyên sâu và mang lại cho các nhà đầu tư một lợi thế đáng kể. AI lượng tử thậm chí có thể dự đoán xu hướng thị trường ở một mức độ chính xác nhất định, khiến cho các thuật toán tốt nhất hiện nay trông giống như phỏng đoán có đào tạo.
Nghiên cứu khoa học tiên tiến
AI lượng tử có thể giúp phát triển mạnh mẽ các sáng kiến về y tế, khí hậu, khoa học vật liệu và các nghiên cứu khác đòi hỏi phải xử lý một lượng lớn dữ liệu. Ví dụ, AI lượng tử có thể mô phỏng các phản ứng hóa học phức tạp với độ chính xác chưa từng có, có khả năng dẫn đến phát hiện thuốc và đột phá trong điều trị bệnh. Bằng cách mô hình hóa các tương tác cấp nguyên tử hoặc phân tích các tập dữ liệu có quy mô Trái Đất, các nhà khoa học có thể thực hiện những khám phá hiện nằm ngoài khả năng điện toán của chúng ta.
Tạo điều kiện cho các thuật toán AI mới
AI lượng tử không chỉ tăng tốc các quy trình AI hiện tại – nó còn mở ra cánh cửa cho những cách thiết kế hệ thống thông minh hoàn toàn mới. Các mô hình AI hiện tại được xây dựng xung quanh những hạn chế của điện toán cổ điển. Khi các nhà nghiên cứu phát triển các thuật toán dành riêng cho điện toán lượng tử, các hệ thống AI có thể tiếp cận việc học, suy luận hoặc nhận dạng kiểu mẫu theo những cách khác nhau.
Ví dụ, mạng nơ-ron lượng tử và học tăng cường lượng tử là những khái niệm đầu tiên trong việc định hình lại suy nghĩ về cách máy móc có thể “học” trong môi trường có nhiều kết quả có thể xảy ra. Những đổi mới này một ngày nào đó có thể giúp các hệ thống AI hoạt động tốt trong các lĩnh vực mà AI cổ điển vẫn gặp khó khăn, chẳng hạn như lập kế hoạch dài hạn hoặc ra quyết định theo thời gian thực với thông tin không đầy đủ.
