AI和量子计算的“联姻”开启新世界

在线体验各类最新模型,更有模型 免费Token 额度领取!
立即体验
简介: 目前,我们正处于“量子争夺赛”中。谷歌IBM和全球研究人员在解决一些复杂的计算的时候,通常通过最先进的量子计算机来解决。 量子计算机与当今的家庭电脑非常相似只是它的功能更为强大,事实上,数千年才能够解决的问题,它可以在毫秒之间就解决。

目前,我们正处于“量子争夺赛”中。谷歌IBM和全球研究人员在解决一些复杂的计算的时候,通常通过最先进的量子计算机来解决。

量子计算机与当今的家庭电脑非常相似只是它的功能更为强大,事实上,数千年才能够解决的问题,它可以在毫秒之间就解决。

AI和量子计算的“联姻”开启新世界

量子计算机被证明是非常有益的,可以更广泛的应用。它可以帮助解决许多复杂的问题,从创造气候变化的解决方案到组织大量关于卫生保健的数据等。

InfoWorld的Daryl Harrington表示,由于微软,谷歌和IBM等公司持续开发诸如此类的技术,量子计算的梦想正在成为现实。这个技术的创新之处并不在于谁是第一个证明量子计算价值的人物。而是为了我们的子孙后代,为了更美好的世界而去解决现实世界的问题。

在物联网(IoT)的例子中,数十亿台设备不断连接,大量数据涌现。根据IBM的数据,我们每天会创建2.5万亿个字节的数据,而且这个数字还在不断增加。这个数据是非常宝贵的,但由于它的丰富性,又难以轻易分析。量子计算机可以借助人工智能了解我们正在生成的数据。

马克·安德森(Mark Anderson)写道:“在机器学习、AI的领域,允许Alexa和Siri解析你所说的话,自动驾驶汽车也可以安全的行驶在城市街道上,这受益于量子计算衍生的速度。”

AI和量子计算的“联姻”开启新世界

量子计算机和人工智能(量子机器学习)的混合研究仍处于初期阶段。许多机器学习算法仍然是理论性的,需要对大规模量子计算机进行测试。不过,两者之间的“婚姻”可以说还是富有成效的。

AI离我们到底有多远?人造智能在某种形式上融入了我们日常生活的许多领域。从将电子邮件分类到最适合视频游戏的机器的算法,我们似乎生活在一个充斥着智能机器的世界。

当最好的国际象棋玩家被机器超越时,应该想一想,为什么我们需要量子计算机?为什么要提高自动化软件的自动化程度?虽然到目前来说人工智能的这个热度好像是它已经达到了顶峰,但实际上,我们远没有创造出能够解决困难问题的真正智能机器。

AI和量子计算的“联姻”开启新世界

人工智能虽然是人为的,但无法重现人类心灵的创造力和多样性,人性思维的多才多艺。虽然AI可以在一个任务中甚至一组相关任务中胜出,但仍然无法实现一般的智能。人工智能已经有了长足的进步,已经深入学习了这种类似的智能。而量子计算机则可以进一步深化这种深度学习。

IBM的认知解决方案和研究高级副总裁约翰·凯利三世(John Kelly III)在最近的新闻稿中说:“人工智能领域在过去十年中取得了惊人的增长和进步。”然而,今天的AI系统也是如此突出,那就意味着将需要更好地创新来应对日益困难的现实问题,以改善我们的工作和生活。

正如Kelly所说,AI的传统方法是有限的,人造智能目前还无法发挥其全部潜力。为了使AI真正有深度变强大,它将必须拥有超级硬件来处理其复杂的软件。

量子算法可以解决AI内部的问题,反之亦然。此外,量子理论可以帮助开发更健壮的AI,并帮助研究人员制定更好的算法。通过这项技术,我们可以看到在几乎所有研究领域的突破性研究,从癌症研究到地缘政治方面都能看到开创性的研究。我们都可以使用AI来帮助科学家解决难以置信的微妙或复杂的问题。


原文发布时间为:2017-10-24
本文作者:IT168企业级
本文来源:今日头条,如需转载请联系原作者。

目录
相关文章
|
11月前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
AI Compass前沿速览:Jetson Thor英伟达AI计算、Gemini 2.5 Flash Image、Youtu腾讯智能体框架、Wan2.2-S2V多模态视频生成、SpatialGen 3D场景生成模型
AI Compass前沿速览:Jetson Thor英伟达AI计算、Gemini 2.5 Flash Image、Youtu腾讯智能体框架、Wan2.2-S2V多模态视频生成、SpatialGen 3D场景生成模型
AI Compass前沿速览:Jetson Thor英伟达AI计算、Gemini 2.5 Flash Image、Youtu腾讯智能体框架、Wan2.2-S2V多模态视频生成、SpatialGen 3D场景生成模型
|
9月前
|
人工智能 并行计算 PyTorch
以Lama Cleaner的AI去水印工具理解人工智能中经常会用到GPU来计算的CUDA是什么? 优雅草-卓伊凡
以Lama Cleaner的AI去水印工具理解人工智能中经常会用到GPU来计算的CUDA是什么? 优雅草-卓伊凡
857 4
|
10月前
|
人工智能 异构计算
敬请锁定《C位面对面》,洞察通用计算如何在AI时代持续赋能企业创新,助力业务发展!
敬请锁定《C位面对面》,洞察通用计算如何在AI时代持续赋能企业创新,助力业务发展!
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 容灾
硅谷GPU云托管:驱动AI革命的下一代计算基石
在人工智能与高性能计算席卷全球的今天,硅谷作为科技创新的心脏,正通过GPU云托管服务重新定义计算能力的边界。无论您是初创公司的机器学习工程师,还是跨国企业的研究团队,硅谷GPU云托管已成为实现突破性创新的关键基础设施。
|
存储 人工智能 算法
【AI系统】计算图的优化策略
本文深入探讨了计算图的优化策略,包括算子替换、数据类型转换、存储优化等,旨在提升模型性能和资源利用效率。特别介绍了Flash Attention算法,通过分块计算和重算策略优化Transformer模型的注意力机制,显著减少了内存访问次数,提升了计算效率。此外,文章还讨论了内存优化技术,如Inplace operation和Memory sharing,进一步减少内存消耗,提高计算性能。
1101 34
【AI系统】计算图的优化策略
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
BioEmu:微软黑科技炸场!生成式AI重构蛋白质模拟:千倍效率碾压传统计算,新药研发周期砍半
BioEmu 是微软推出的生成式深度学习系统,可在单个 GPU 上每小时生成数千种蛋白质结构样本,支持模拟动态变化、预测热力学性质,并显著降低计算成本。
978 2
BioEmu:微软黑科技炸场!生成式AI重构蛋白质模拟:千倍效率碾压传统计算,新药研发周期砍半
|
人工智能 缓存 并行计算
转载:【AI系统】CPU 计算本质
本文深入探讨了CPU计算性能,分析了算力敏感度及技术趋势对CPU性能的影响。文章通过具体数据和实例,讲解了CPU算力的计算方法、算力与数据加载之间的平衡,以及如何通过算力敏感度分析优化计算系统性能。同时,文章还考察了服务器、GPU和超级计算机等平台的性能发展,揭示了这些变化如何塑造我们对CPU性能的理解和期待。
转载:【AI系统】CPU 计算本质
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
转载:【AI系统】计算之比特位宽
本文详细介绍了深度学习中模型量化操作及其重要性,重点探讨了比特位宽的概念,包括整数和浮点数的表示方法。文章还分析了不同数据类型(如FP32、FP16、BF16、FP8等)在AI模型中的应用,特别是FP8数据类型在提升计算性能和降低内存占用方面的优势。最后,文章讨论了降低比特位宽对AI芯片性能的影响,强调了在不同应用场景中选择合适数据类型的重要性。
转载:【AI系统】计算之比特位宽
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
【AI系统】计算图原理
本文介绍了AI框架中使用计算图来抽象神经网络计算的必要性和优势,探讨了计算图的基本构成,包括标量、向量、矩阵、张量等数据结构及其操作,并详细解释了计算图如何帮助解决AI工程化中的挑战。此外,文章还通过PyTorch实例展示了动态计算图的特点和实现方法,包括节点(张量或函数)和边(依赖关系)的定义,以及如何通过自定义Function实现正向和反向传播逻辑。
1072 7
【AI系统】计算图原理
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能与情感计算:AI如何理解人类情感
人工智能与情感计算:AI如何理解人类情感
2749 20