Překvapivý průlom: Kvantový systém s pouhými devíti atomy porazil klasické AI v předpovědi počasí

Po léta se pokrok v umělé inteligenci řídil jednoduchým pravidlem: zvětšovat ji s více vrstvami, více propojeními a větším výpočetním výkonem. Nová studie však naznačuje jinou cestu.

Po léta se pokrok v umělé inteligenci řídil jednoduchým pravidlem: zvětšovat ji s více vrstvami, více propojeními a větším výpočetním výkonem. Nová studie však naznačuje jinou cestu. Místo zvětšování vytvořili autoři studie něco neuvěřitelně malého – kvantový systém s pouhými devíti interagujícími atomovými spiny – a požádali ho, aby řešil problémy, které obvykle vyžadují mnohem větší stroje. Výsledek byl překvapivý: tento malý systém nejenže obstál, ale překonal klasické modely strojového učení s tisíci uzly v úlohách, jako je předpovídání teplotních vzorců po dobu několika dní. Podle autorů studie jde o první experimentální demonstraci kvantového strojového učení, které překonává rozsáhlé klasické modely v reálných úlohách. To naznačuje, že vědci možná dosud k vývoji kvantových počítačů přistupovali nesprávně. Tento objev otevírá nové možnosti pro efektivnější a méně náročné výpočetní metody.

Jednou z největších výzev v kvantovém počítání je kontrola. Většina přístupů se spoléhá na pečlivě navržené kvantové obvody, kde musí být každý krok přesně proveden. Současný kvantový hardware však trpí drobnými rušeními (šumem) z okolního prostředí, které mohou tyto výpočty rychle narušit. To je jeden z důvodů, proč reálné aplikace zůstávaly mimo dosah. Vědci proto udělali krok zpět a zkusili něco jiného. Vypůjčili si myšlenku ze strojového učení nazvanou rezervoárové počítání. Při tomto přístupu se systém mikromanagementem neřídí. Data se do něj vkládají, systém se nechá vyvíjet sám a poté se odečte výsledek. Inteligence vychází z toho, jak systém přirozeně zpracovává a přetváří vstupní data. Autoři studie tvrdí, že kvantové rezervoárové počítání nabízí vynikající potenciál pro aplikace strojového učení.

K vytvoření tohoto systému tým použil techniky nukleární magnetické rezonance k ovládání devíti atomových spinů – v podstatě drobných magnetů na kvantové úrovni. Tyto spiny vzájemně interagují a vytvářejí neustále se měnící vnitřní stav. Když jsou vstupní data zakódována do tohoto systému, nezůstávají statická. Šíří se, mísí a transformují složitými způsoby. Právě zde se projevuje kvantová fyzika. Systém může existovat ve více stavech najednou a rozvíjet silné vnitřní korelace. Díky tomu může i malý počet komponent generovat velmi bohaté vzorce chování. Místo programování každého kroku vědci jednoduše nechali tyto dynamiky rozvinout a poté z výsledku extrahovali užitečné informace.

Ve většině kvantových experimentů je disipace (proces, při kterém systém ztrácí energii do svého okolí) problémem, který je třeba eliminovat. Maže informace a zavádí chyby, ale zde byla použita záměrně. Proč? Protože predikční úlohy závisí na paměti. Aby systém mohl předpovědět, co přijde dál, musí si uchovat stopy toho, co bylo předtím – ale ne příliš mnoho. Pokud si pamatuje vše stejně, je přetížen. Pokud zapomíná příliš rychle, ztrácí kontext. Disipace poskytla přirozený způsob, jak dosáhnout této rovnováhy. Postupně odstraňovala starší informace a zároveň umožňovala, aby nedávné vstupy silněji ovlivňovaly systém. Jinými slovy, to, co je obvykle vnímáno jako šum, se stalo nástrojem pro řízení paměti.