مفهوم هوش مصنوعی کوانتومی

مقدمه و تفاوت هوش مصنوعی کوانتومی با هوش مصنوعی کلاسیک

هوش مصنوعی کوانتومی (Quantum Artificial Intelligence) یک حوزه پیشرفته و هیجان انگیز در علوم فیزیک، ریاضی و کامپیوتر است که از اصول فیزیک کوانتومی برای ایجاد الگوریتم‌های هوش مصنوعی و بهبود عملکرد آن‌ها استفاده می‌کند. این ترکیب منحصر به فرد از کامپیوترهای کوانتومی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی قدرتمند، امکانات جدید و قدرتمندی را برای حل مسائل پیچیده در زمینه‌هایی مانند شبیه‌سازی مولکول‌ها، بهینه‌سازی سیستم‌های پیچیده، یادگیری ماشینی پیشرفته و دیگر برنامه‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

هوش مصنوعی کوانتومی برای افرادی که درباره ریاضیات پیشرفته حوزه فیزیک و فیزیک کوانتوم می‌دانند قابل درک‌تر است و تفاوت زیادی با هوش مصنوعی کلاسیک دارد. بدلیل ساده بودن هوش مصنوعی کلاسیک و وجود کتابخانه‌های متعدد در مورد آن، افراد زیادی خود را متخصص هوش مصنوعی می‌دانند درحالیکه حوزه آن‌ها هوش مصنوعی کلاسیک است با اینکه کلی مطالب و ریاضیات و آمار پیچیده دارند.

قرار است همه چیز را بدانیم؟!

باید دقت نمود که دانستن هوش مصنوعی بدلیل سطوح خلاصه سازی (abstraction layer) در علوم کامپیوتر، به معنای همه کاره بودن نیست و ممکن است متخصص هوش مصنوعی در سطح لیتوگرافی، هیچ علم موثر و به روزی نداشته باشد و این کسر شان نیست اما با گسترش هوش مصنوعی کلاسیک، این امر باعث ایجاد رقابت در secure کردن شغل حساب می‌شود. متخصص هوش مصنوعی اگر در مورد محدودیت سخت‌افزار نداند، به یقین به مشکل توسعه خواهد خورد با اینکه فضای ابری برای حل این مشکل آمده است!

پس، دانستن اینکه در کامپیوتر کوانتومی دقیقاً چه ساز و کاری در حال رخ دادن است، اختیاری است اما تا زمانیکه پیشرفت این حوزه عمومی نشود، درک الگوریتم‌ها بدون درک سخت‌افزار باعث تمایل ما به روش سنتی هوش مصنوعی کلاسیک خواهد بود چراکه ریاضیات و مفاهیم حوزه فیزیک گاهاً از دید مهندسین، توهمی بیش نیست یا لازم نیست. به عنوان مثال، درهم تنیدگی دو ذره یک شوخی است که جدی جدی می‌تواند دو کامپیوتر کوانتومی را در فواصل بیش از کیهان و به صورت بی‌درنگ و تاخیر (delay) به هم وصل کند. عجیب‌تر از آن، از لحاظ سرعت، در یک ثانیه پردازشی یک کامپیوتر کوانتومی می‌توان پردازش بیش از 30 سال یک کامپیوتر کلاسیک را در آن واحد در دست داشت که تقریباً معادل کار 60 ثانیه‌ای 15 میلیون کامپیوتر کلاسیک یا حدود 1 میلیارد کامپیوتر کلاسیکی است! درک تفاوت میلیون و میلیارد برای انسان واقعاً دشوار است. این مقایسه به عهده محاسبات خواننده است، برای اینکار می‎توانیم اطلاعات بیشتری را در عنوان بعدی ارائه دهیم اما به یاد داشته باشیم که دانش سخت‌افزاری کامپیوترهای کوانتومی، در نانوفناوری، ادوات نیمه‌هادی پیشرفته، مایکروویو، فتونیک و ذرات بنیادی نهفته است!

فعلاً کاری با ذرات بنیادی نداریم ولی در این حد بدانیم که وقتی وظیفه انتقال و پردازش اطلاعات از الکترون بر دوش فوتون می‌افتد، دو دنیای متفاوت داریم از لحاظ جبر و محاسبات، قطعات پایه، و فناوری تبدیل دو دنیای الکترون و فوتون. کشش بازار یا اجازه سرمایه‌گذاران و قانون‌گذاران می‌تواند مسیر فناوی را متحول کند. در وهله اول بدلیل شباهت فناوری نیمه‌هادی کامپیوترهای کوانتومی مبتنی بر تک الکترون، کامپیوترهای کوانتومی در سطح الکترون ارجح‌تر خواهند بود اما استفاده این کامپیوترها فعلاً به عنوان سرورهای ایزوله ناظر برای مدیریت تمامی اطلاعات در سطح دنیا است که می‌توانیم منکرش باشیم.

تفاوت سرعت دو کامپیوتر کوانتومی و کلاسیک

مقایسه‌ی سرعت کامپیوترهای کوانتومی و کلاسیک بسیار پیچیده است و وابسته به موارد مختلفی مانند نوع مسئله، اندازه مسئله، بهینگی الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی‌ها و... است. در اینجا چند نکته را بررسی می‌کنیم:

۱. سرعت موازی‌سازی: کامپیوترهای کوانتومی به علت توانایی کار با حالت‌های موازی کوانتومی، برای برخی مسائل خاص می‌توانند از موازی‌سازی بسیار بیشتری نسبت به کامپیوترهای کلاسیک بهره‌مند شوند. این امر می‌تواند به نرخ اجرای برنامه‌ها و حل مسائل کمک کند.

۲. پردازش موازی در کامپیوترهای کوانتومی: الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند برای برخی مسائل، به طور موثرتری از پردازش موازی استفاده کنند. به دلیل ویژگی‌های کوانتومی مانند درهم تنیدگی و فراگیری، یک کامپیوتر کوانتومی می‌تواند بسیاری از محاسبات را به صورت همزمان انجام دهد.

۳. قدرت محاسباتی: برای برخی مسائل مختلف، کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند حلقه محاسباتی را به طور موثرتر و سریع‌تر انجام دهند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های کوانتومی مانند الگوریتم شور و الگوریتم گروور برای برخی مسائل، الگوریتم‌هایی با زمان اجرای قابل توجه کوتاه‌تر نسبت به الگوریتم‌های کلاسیک ارائه می‌دهند.

۴. قابلیت انجام محاسبات پیچیده: برای برخی مسائل پیچیده و مواجه با چالش، کامپیوترهای کوانتومی ممکن است راه‌حل‌هایی ارائه دهند که به طور کلی توسط کامپیوترهای کلاسیک به صورت کارآمد یافت نشوند.

تفاوت در سخت‌افزار و مفهوم

هوش مصنوعی کوانتومی در حقیقت بر روی کامپیوترهای کوانتومی برپایه کیوبیت و درهم‌تنیدگی پیاده‌سازی می‌شود وگرنه یک شبیه‌سازی محدود است. مثلاً با اینکه فناوری صفحه نمایش در حال پیشرفت چشم‌گیر است اما هولوگرام‌های سه بعدی واقعی‌تر هستند تا زدن عینک سه بعدی و داشتن یک توهم سه بعدی! (مثل تبدیل به بچه شدن در حال بازی با بچه) بنابراین هنر نانوفناوری در حوزه نقاط کوانتومی، فتونیک و لیزر، ذرات بنیادی، و ... با یک تکنولوژی ساخت ادوات نیمه‌هادی عجیبی گره می‌خورد و باعث می‌شود بجای گیت‌های کلاسیک و جبر بول، با مفهوم گیت کوانتومی و جبر خطی کوانتومی مواجه شویم. در مقایسه با گیت‌های کلاسیک که بر پایه وضعیت‌های دیجیتالی (0 و 1) عمل می‌کنند، گیت‌های کوانتومی بر پایه حالت‌های کوانتومی سیستم (کره بلوخ) عمل می‌کنند. این حالت‌ها می‌توانند به‌طور همزمان در برخی از ویژگی‌ها موجود باشند، یک خاصیتی که به عنوان "اندازه‌گیری متعامد" شناخته می‌شود.

جبر خطی کوانتومی نیز به طور مشابه با جبر بول مرتبط است، اما به جای استفاده از متغیرهای بولی و عملگرهای بولی، از مفاهیم مرتبط با حالت‌های کوانتومی و عملگرهای خطی کوانتومی استفاده می‌کند. این ابزارها امکان توصیف و مدل‌سازی حالت‌های کوانتومی و عملیات مربوط به آن‌ها را فراهم می‌کنند.

مقایسه ساده گیت NOT و AND کلاسیکی و کوانتومی

برای سادگی درک تفاوت‌ها، می‌توانیم به زبان ساده و ابتدایی، دو گیت رایج در کامپیوترهای کلاسیک و کامپیوترهای کوانتومی را مقایسه کنیم.

۱. گیت NOT کلاسیکی:

در کامپیوترهای کلاسیک، گیت NOT یکی از ساده‌ترین گیت‌های منطقی است. این گیت ورودی را با معکوس مفهوم آن انتقال می‌دهد؛ به این معنا که ورودی 0 را به 1 تبدیل می‌کند و ورودی 1 را به 0 تبدیل می‌کند.

در کامپیوترهای کوانتومی، معادل گیت NOT کوانتومی به عنوان گیت Pauli-X شناخته می‌شود. این گیت نیز مانند گیت NOT کلاسیکی عمل می‌کند، با این تفاوت که بر روی یک حالت کوانتومی اثر می‌گذارد و وضعیت آن را تغییر می‌دهد. به عبارت دیگر، اگر یک کیوبیت در حالت 0 باشد، اعمال گیت Pauli-X بر روی آن، آن را به حالت 1 تبدیل می‌کند، و برعکس.

۲. گیت AND کلاسیکی:

در کامپیوترهای کلاسیک، گیت AND دو ورودی را دریافت می‌کند و در صورتی که هر دو ورودی 1 باشند، خروجی آن 1 است؛ در غیر این صورت، خروجی 0 است (جدول درستی گیت‌های کلاسیکی؛ جهت درک بیشتر، مراجعه به کتاب موریس مانو).

در کامپیوترهای کوانتومی، مفهوم گیت AND به شکل مختلفی مدل می‌شود. یکی از روش‌هایی که می‌توان این عمل را مدل کرد، استفاده از گیت Toffoli است. این گیت دریافت سه کیوبیت ورودی دارد و در صورتی که دو کیوبیت اول 1 باشند، کیوبیت سوم را تغییر می‌دهد؛ در غیر این صورت، تغییری در کیوبیت سوم ایجاد نمی‌کند.

با این مقایسه، می‌توان دید که گیت‌های کوانتومی مانند گیت‌های کلاسیک عمل می‌کنند، اما از مفاهیم و خصوصیات مخصوص به دنیای کوانتومی برای انجام عملیات استفاده می‌کنند.

تفکیک هوش مصنوعی کوانتومی بر اساس مفهوم

• الگوریتم‌های تبریدی کوانتومی (Quantum Annealing Algorithms): این الگوریتم‌ها برای حل مسائل بهینه‌سازی و بهبود عملکرد سیستم‌های پیچیده مورد استفاده قرار می‌گیرند. یکی از مشهورترین مثال‌ها، کامپیوترهای کوانتومی دی-ویو (D-Wave Quantum Computers) است که برای حل مسائل بهینه‌سازی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• الگوریتم‌های مدار کوانتومی (Quantum Circuit Algorithms): این الگوریتم‌ها بر پایه عملیات‌های کوانتومی مانند اندازه‌گیری و گیت‌های کوانتومی ساخته شده‌اند. الگوریتم‌های معروفی مانند الگوریتم شور (Shor's algorithm) برای حل مسائل فاکتوریزاسیون عدد اول و الگوریتم گروور (Grover's algorithm) برای جستجوی سریع در پایگاه‌های داده را شامل می‌شوند.
• شبکه‌های کوانتومی (Quantum Neural Networks): این شبکه‌ها بر پایه مفاهیم شبکه‌های عصبی سنتی ساخته می‌شوند، اما از ویژگی‌های کوانتومی برای انجام عملیات مانند اندازه‌گیری و تبدیلات کوانتومی استفاده می‌کنند. این امر به آن‌ها قدرت بیشتری در پردازش داده‌های پیچیده می‌بخشد.
• یادگیری ماشینی کوانتومی (Quantum Machine Learning): این حوزه به دنبال استفاده از مفاهیم کوانتومی برای بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشینی سنتی است. این شامل الگوریتم‌هایی مانند حسابان کوانتومی (Quantum Computing for Quantum Many-body Problem) و دیگر تکنیک‌های پیچیده محاسباتی می‌شود.

هوش مصنوعی کوانتومی با ترکیب توانایی‌های فراگیر کامپیوترهای کوانتومی با قدرت الگوریتم‌های هوش مصنوعی کوانتومی، به دنبال حل مسائلی پیچیده و مواجهه با چالش در علوم مختلف است. این ترکیب ممکن است در آینده بهبود عملکرد و کارایی بسیاری از برنامه‌های هوش مصنوعی را به ارمغان بیاورد که از لحاظ سخت‌افزاری الگوریتم‌های کلاسیک آن‌ها فعلاً به عنوان ناکارآمد دسته‌بندی شده‌اند.