কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলির কোন দিকগুলি, যদি থাকে তবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে আরও বিকাশে সহায়তা করতে পারে?
উত্তর:
কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি কিছু সীমাবদ্ধতার সাথে ম্যাট্রিক্স গুণায় দুর্দান্ত দুর্দান্ত । কোয়ান্টাম সুপারপজিশন প্রতিটি বিটকে কেবল শূন্য বা একের চেয়ে অনেক বেশি রাজ্যে থাকতে দেয় এবং কোয়ান্টাম গেটগুলি সেই বিটগুলিকে বিভিন্ন উপায়ে ফিড করতে পারে। যে কারণে, একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একবারে প্রচুর তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে।
এই অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি হ'ল ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম , যা সিগন্যাল বিশ্লেষণ এবং অ্যারে প্রসেসিংয়ের মতো অনেক সমস্যায় কার্যকর । এর রয়েছে গ্রোভার কোয়ান্টাম অনুসন্ধানের অ্যালগোরিদমের যা একক মান, যার জন্য একটি প্রদত্ত ফাংশনটি ভিন্ন কিছু খুঁজে বের করে। কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের জন্য কোনও এআই সমস্যা যদি গাণিতিক আকারে প্রকাশ করা যায় তবে তা দুর্দান্ত গতিবেগ গ্রহণ করতে পারে। পর্যাপ্ত স্পিডআপগুলি "তাত্ত্বিকভাবে আকর্ষণীয় তবে অত্যন্ত ধীর" থেকে এআই ধারণাটি রূপান্তর করতে পারে "একবার আমরা কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের একটি ভাল হাতল পেলে" বেশ ব্যবহারিক।
যতক্ষণ না আমরা আরও অনেক কুইবট দিয়ে কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করতে পারি, ততক্ষণে এআই আরও বিকাশের সম্ভাবনা ঠিক তেমন থাকবে।
ডি-ওয়েভ (যা ২০১৫ সালের দিকে সবেমাত্র ২,০০০+ কুইট সিস্টেম তৈরি করেছে) একটি অ্যাডিয়াব্যাটিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার , কোনও সাধারণ-উদ্দেশ্যযুক্ত কোয়ান্টাম কম্পিউটার নয়। এটি নির্দিষ্ট কিছু অপ্টিমাইজেশন সমস্যার মধ্যে সীমাবদ্ধ ( যার তাত্পর্য ভিত্তিতে এটি ভিত্তিক তত্ত্বের প্রবর্তকদের দ্বারা এর কার্যকারিতা সন্দেহজনকভাবে প্রকাশিত হয়েছে )।
মনে করুন যে আমরা একটি 32 কুইট জেনারেল-উদ্দেশ্য কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করতে পারি (বর্তমান মডেলের চেয়ে দ্বিগুণ বড়, যতদূর আমি সচেতন)। এরপরেও এর অর্থ হ'ল সুপারপজিশনে কেবল 2 32 টি সম্ভাবনা রয়েছে। অনেক সমস্যার জন্য নিখুঁতভাবে অন্বেষণ করার জন্য এটি যথেষ্ট ছোট একটি জায়গা। অতএব, সম্ভবত এতগুলি সমস্যা নেই যার জন্য পরিচিত কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলির (যেমন শর , গ্রোভার ) বিট সংখ্যার জন্য কার্যকর হবে।
কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি এআই অ্যালগরিদমকে আরও বিকাশ করতে এবং আমাদের সৃজনশীলতা এবং সমস্যার সংজ্ঞা দেওয়ার ক্ষমতা সীমাতে সমস্যার সমাধান করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ ব্রেকিং ক্রিপ্টোগ্রাফি কয়েক সেকেন্ড সময় নিতে পারে, যেখানে এটি স্ট্যান্ডার্ড কম্পিউটারগুলির জন্য কয়েক হাজার বছর সময় নিতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে একই, এটি অ্যালগরিদম দ্বারা সংজ্ঞায়িত প্রদত্ত সমস্যার জন্য সমস্ত সংমিশ্রণের পূর্বাভাস দিতে পারে। এটি কোয়ান্টাম বিটের একাধিক রাজ্যের সুপারপজিশনের কারণে।
বর্তমানে, কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি এখনও বিকাশের প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে এবং জটিল গণনা সম্পাদন করতে পারে। ইতিমধ্যে ডি-ওয়েভ সিস্টেমের মতো প্রযুক্তি রয়েছে যা গুগল এবং নাসা জটিল ডেটা বিশ্লেষণের জন্য এনএসইর তরল গতিবিদ্যা সম্পর্কিত সমস্যা সমাধানের জন্য মাল্টি-কুইবিট টাইপ কোয়ান্টাম কম্পিউটার ব্যবহার করে বা সামরিক উদ্দেশ্যে বিশ্বব্যাপী নজরদারি চালায় এবং আমরা আরও অনেকগুলি সচেতন না.
বর্তমানে জনগণের জন্য কেবলমাত্র কয়েকটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার রয়েছে, যেমন আইবিএম কোয়ান্টাম এক্সপেরিয়েন্স (আইবিএম ক্লাউডের মাধ্যমে বিতরণ করা বিশ্বের প্রথম কোয়ান্টাম কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম), তবে এটি কোয়ান্টাম লজিক গেটস স্তরগুলিতে প্রোগ্রামিং করছে, তাই আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরির পিছনে অনেক বছর পরে আছি জনসাধারণের জন্য উপলব্ধ। এখানে কিছু কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ভাষা রয়েছে যেমন কিউসিএল, কিউ বা কুইপার, তবে আমি কোনও লাইব্রেরি সম্পর্কে অবগত নই যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ফ্রেমওয়ার্ক সরবরাহ করতে পারে। এর অর্থ এটি নেই যে এটি নেই এবং আমি নিশ্চিত যে বিশাল সংস্থাগুলি এবং সরকারী সংস্থা প্রতিযোগিতার ফলাফল অর্জনের জন্য তাদের এজেন্ডার জন্য এটি ব্যবহার করছে (যেমন আর্থিক বাজার বিশ্লেষণ ইত্যাদি)।
আপনার প্রশ্নের সরাসরি উত্তর : -
কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এবং এআই ছেদ করে এমন ক্ষেত্রকে কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং বলা হয় ।
এআই একটি উন্নয়নশীল ক্ষেত্র, যার কিছু ব্যাকগ্রাউন্ড রয়েছে (এলআইএসপি খ্যাতির আলা ম্যাকার্থি)।
কোয়ান্টাম কম্পিউটিং একটি ভার্জিন ক্ষেত্র যা মূলত অনাবিষ্কৃত।
একটি বিশেষ ধরণের জটিলতা খুব ধনী ক্ষেত্র তৈরি করতে অন্য ধরণের জটিলতার সাথে যোগাযোগ করে।
এখন (1) এবং (2) একত্রিত করুন, এবং আপনি আরও অনিশ্চয়তার সাথে শেষ করেন; প্রযুক্তিগত বিবরণ এই উত্তরে অনুসন্ধান করা হবে।
গুগল একটি সাধারণ ভিডিওতে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং সম্পর্কে ব্যাখ্যা করেছে: গুগল এবং নাসার কোয়ান্টাম আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ল্যাব
দেহ : -
আইবিএম একটি কর্তৃপক্ষ: -
আইবিএম: কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি কার্যকর হতে পারে, তবে কীভাবে আমরা ঠিক তা জানি না
কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং একটি আকর্ষণীয় ঘটনা। এই ক্ষেত্রটি কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এবং মেশিন শেখার মধ্যবর্তী ছেদটি অধ্যয়ন করে।
( https://en.wikedia.org/wiki/Quantum_machine_learning )
"যদিও মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা গণনা করতে ব্যবহৃত হয়, কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং কোয়ান্টাম রাজ্য এবং সিস্টেমগুলির বিশ্লেষণ করার সুযোগ তৈরি করে বুদ্ধিমানভাবে এ জাতীয় ক্ষমতা বৃদ্ধি করে।" উইকিপিডিয়া অবদানকারী। - "কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং।" উইকিপিডিয়া, ফ্রি এনসাইক্লোপিডিয়া । উইকিপিডিয়া, ফ্রি এনসাইক্লোপিডিয়া, Oct অক্টোবর ২০১২. ওয়েব। 11 অক্টোবর। 2019
প্রযুক্তিগত আয়না : -
বাস্তবায়নের উপর এই বিশেষ বিভাগটি লক্ষণীয়: -
( https://en.wikedia.org/wiki/Quantum_machine_learning#Implementations_and_experiments )
"... তথ্যের উপর এই নির্ভরশীলতা একটি শক্তিশালী প্রশিক্ষণের সরঞ্জাম But তবে এটি সম্ভাব্য সমস্যাগুলি নিয়ে আসে। বর্তমান মানব বুদ্ধি
তবে মেশিন লার্নিংয়ের অন্তর্নিহিত ডেটা-প্রসেসিং সুবিধায় এমন অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার সম্ভাবনা রয়েছে যা মানুষের জীবন উন্নতি করতে পারে। 'বুদ্ধিমান' মেশিনগুলি বিজ্ঞানীদের আরও দক্ষতার সাথে ক্যান্সার সনাক্ত করতে বা মানসিক স্বাস্থ্যকে আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করতে পারে।
এখন পর্যন্ত মেশিন লার্নিংয়ের বেশিরভাগ অগ্রগতি শাস্ত্রীয় হয়েছে: মেশিনগুলি শিখতে যে কৌশলগুলি ব্যবহার করে তা শাস্ত্রীয় পদার্থবিজ্ঞানের আইন অনুসরণ করে। তারা যে ডেটা শিখেন সেগুলির একটি ধ্রুপদী ফর্ম রয়েছে। যে মেশিনগুলিতে অ্যালগোরিদমগুলি চালিত হয় সেগুলিও শাস্ত্রীয়।
আমরা কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিংয়ের উদীয়মান ক্ষেত্রে কাজ করি, যা কোয়ান্টাম মেকানিক্স নামে পদার্থবিজ্ঞানের শাখাটি মেশিন লার্নিংয়ের উন্নতি করতে পারে কিনা তা অনুসন্ধান করছে is কোয়ান্টাম মেকানিক্স একটি মৌলিক স্তরের শাস্ত্রীয় পদার্থবিজ্ঞানের চেয়ে পৃথক: এটি সম্ভাবনার সাথে সম্পর্কিত হয় এবং একটি নীতিকে অনিশ্চয়তার বাইরে তোলে। কোয়ান্টাম মেকানিক্স এছাড়াও আকর্ষণীয় ঘটনা অন্তর্ভুক্ত ফিজিক্স প্রসারিত যা শাস্ত্রীয় স্বজ্ঞাত ব্যবহার করে ব্যাখ্যা করা যায় না। ... "-" ব্যাখ্যাকারী: কোয়ান্টাম মেশিন কী শিখছে এবং কীভাবে এটি আমাদের সহায়তা করতে পারে? "। টেক এক্সপ্লোর.কম , 2019, https://techxplore.com/news/2019-04-quantum-machine.html ।
ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যবহারিক ব্যবহার : -
আরও পড়া : -
কোয়ান্টাম কম্পিউটার, কোয়ান্টাম মেকানিক্স এবং কোয়ান্টাম গণিতের সাথে একসাথে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যতের পরিবর্তন ঘটবে।
বর্তমান গণনা ব্যয় এবং সীমাবদ্ধতায় সুপার উদ্ভাবন জটিল সংখ্যার ব্যবহার সীমাবদ্ধ, অনেক পরিসংখ্যানগত সমস্যা এবং অ্যালগরিদমগুলি প্রক্রিয়াকরণ এবং এটি উত্পাদন করে দেওয়ার অপেক্ষায় সারিতে রয়েছে, কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি বর্তমান সমাধানের ত্রুটি বেশি হওয়ায় এটি সমাধান করতে সক্ষম নয়, কোয়ান্টাম গণিত মারা যাবে না এবং বিশেষ গণনার যুক্তি এটিকে মোকাবেলা করতে আসবে, আরও তথ্য উপলব্ধ