ക്വാണ്ടം AI എന്താണ്? ഭൗതികശാസ്ത്രം, കോഡ്, കുഴപ്പങ്ങൾ എന്നിവ കൂടിച്ചേരുന്നിടത്ത്

ശരി, അപ്പോൾ ക്വാണ്ടം AI എന്താണ് ? (ഒരു വൃത്തിയുള്ള ഉത്തരം പ്രതീക്ഷിക്കരുത്) ⚛️🤖

യാഥാർത്ഥ്യമല്ലാത്ത ഒന്നിനെ അമിതമായി ലളിതമാക്കുന്നതിന്റെ അപകടത്തിൽ - സബ് ആറ്റോമിക് വിചിത്രതയുടെ യുക്തി ഉപയോഗിച്ച് ചിന്തിക്കാൻ കൃത്രിമബുദ്ധിയെ പഠിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ ക്വാണ്ടം AI സംഭവിക്കുന്നു. അതായത് ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് (ക്വിറ്റുകൾ, എൻടാൻഗ്ലെമെന്റ്, ആ സ്പൂക്കി ആക്ഷൻ എല്ലാം) മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുമായി ലയിപ്പിക്കുക.

പക്ഷേ, ഇത് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു ലയനമല്ല. ഇത് കൂടുതൽ... ഹൈബ്രിഡ് കുഴപ്പങ്ങൾ പോലെയാണോ? പരമ്പരാഗത AI വ്യക്തമായ ഡാറ്റയിൽ പരിശീലനം നൽകുന്നു. ക്വാണ്ടം AI സാധ്യതകളിൽ പൊങ്ങിക്കിടക്കുന്നു. ഇത് വേഗതയേറിയ ഉത്തരങ്ങളെക്കുറിച്ചല്ല. ഇത് വ്യത്യസ്ത ഉത്തരങ്ങളെക്കുറിച്ചാണ്.

ഒരു മസിലിലൂടെ നടക്കുന്നതിന് പകരം നിങ്ങളുടെ അൽഗോരിതം മസിലായി മാറിയെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. അവിടെയാണ് കാര്യങ്ങൾ രസകരമാകുന്നത്.

ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:

🔗 AI-യിൽ അനുമാനം എന്താണ്? – എല്ലാം ഒത്തുചേരുന്ന നിമിഷം
AI എങ്ങനെയാണ് തത്സമയം തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതെന്ന് കണ്ടെത്തുക - എല്ലാ പരിശീലനവും ഫലം ചെയ്യുന്നത് ഇവിടെയാണ്.

🔗 AI-യോട് ഒരു സമഗ്ര സമീപനം സ്വീകരിക്കുക എന്നതിന്റെ അർത്ഥമെന്താണ്?
മനുഷ്യരാശിക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രയോജനപ്പെടുന്ന AI രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായ വിശാലമായ മാനസികാവസ്ഥ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.

🔗 ഒരു AI മോഡലിനെ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കാം - ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ഗൈഡ്
മെഷീനുകളെ എങ്ങനെ ചിന്തിക്കണം, പഠിക്കണം, പൊരുത്തപ്പെടണം എന്ന് പഠിപ്പിക്കുന്നതിന് പിന്നിലെ ഓരോ ഘട്ടവും മനസ്സിലാക്കുക.

നമുക്ക് കാര്യങ്ങൾ ഒരു ലൈൻ അപ്പ് ചെയ്യാം... പിന്നെ അത് പൊളിച്ചു കളയാം 🧩

അർത്ഥവത്തായ ഒരു വശം ഇതാ , പക്ഷേ അങ്ങനെയല്ല:

വീണ്ടും: ഇതൊന്നും സ്ഥിരമല്ല. നിലം നീങ്ങുകയാണ്. പകുതി ഗവേഷകരും ഇപ്പോഴും നിർവചനങ്ങളെക്കുറിച്ച് വാദിക്കുന്നു.

ക്വാണ്ടവും AIയും കൂട്ടിക്കലർത്തുന്നത് എന്തിനാണ്? 🤔 ഒരു പ്രശ്നം പോരേ?

കാരണം പതിവ് AI - മികച്ചതാണെങ്കിലും - പരിധി ലംഘിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ച് ഗണിതം മോശമാകുമ്പോൾ.

നിങ്ങൾ വിതരണ ശൃംഖലകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയാണെന്നോ, പ്രോട്ടീൻ ഫോൾഡിംഗ് മോഡലിംഗ് ചെയ്യുകയാണെന്നോ, അല്ലെങ്കിൽ ട്രില്യൺ കണക്കിന് സാമ്പത്തിക ആശ്രിതത്വങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയാണെന്നോ കരുതുക. പരമ്പരാഗത AI അതിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു, സാവധാനത്തിലും ശക്തിക്ക് വേണ്ടിയും. ക്വാണ്ടം സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് (അവ എപ്പോഴെങ്കിലും വിശ്വസനീയമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ) നമുക്ക് ഇതുവരെ മാതൃകയാക്കാൻ പോലും കഴിയാത്ത വിധത്തിൽ അവയെ നേരിടാൻ കഴിയും.

വേഗത മാത്രമല്ല. വ്യത്യസ്തമായി . അവർ സാധ്യതയെയാണ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത്, ഉറപ്പിനെയല്ല. ഗണിതത്തെ നിർദ്ദേശങ്ങൾ പോലെ കുറച്ചും ഗണിതത്തെ പര്യവേക്ഷണം പോലെ കൂടുതൽ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങളുമാണ് ഇതിൽ.

ആളുകൾ ശ്രദ്ധിക്കുന്നതിന്റെ കാരണങ്ങൾ:

• 🔁 വമ്പിച്ച സംയോജിത പര്യവേക്ഷണം.
  ഒരു ട്രില്യൺ-നോഡ് ഗ്രാഫിന് ആശംസകൾ. ക്വാണ്ടം അതിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നത് അനുഭവിച്ചേക്കാം

• 🧠 പൂർണ്ണമായും പുതിയ മോഡലുകൾ
  ക്വാണ്ടം ബോൾട്ട്സ്മാൻ മെഷീനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വേരിയേഷണൽ ക്വാണ്ടം ക്ലാസിഫയറുകൾ പോലുള്ളവ? അവ ക്ലാസിക് മോഡലുകളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നില്ല. അവ മറ്റൊന്നാണ്.

• 🔐 സുരക്ഷയും കോഡ് ബ്രേക്കിംഗ്
  ക്വാണ്ടം AIയും ഇന്നത്തെ എൻക്രിപ്ഷനെ നശിപ്പിച്ചേക്കാം - നാളെയെ നിർമ്മിക്കും. ബാങ്കുകൾ വിയർക്കാൻ ഒരു കാരണമുണ്ട്.

ഇപ്പോൾ എവിടെയാണ് ? 🧭

ഇപ്പോഴും റൺവേയിലാണ്. വിമാനം വയർഫ്രെയിമുകളും ഗണിത തമാശകളും കൊണ്ടാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്.

ഇന്നത്തെ “ക്വാണ്ടം AI” കൂടുതലും സൈദ്ധാന്തികമാണ് അല്ലെങ്കിൽ സിമുലേറ്ററുകളിൽ നിലവിലുണ്ട്. മെഷീനുകൾ ശബ്ദമുണ്ടാക്കുന്നതാണ്, ക്വിറ്റുകൾ ദുർബലമാണ്, പിശക് നിരക്കുകൾ ക്രൂരമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, പുരോഗതി സംഭവിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. IBM, Google, Rigetti, Xanadu എന്നിവയെല്ലാം ബേബി സ്റ്റെപ്പുകൾ ഡെമോ ചെയ്തിട്ടുണ്ട്.

ചില ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾ യഥാർത്ഥമാണ്. ക്വാണ്ടം-എൻഹാൻസ്ഡ് SVM-കൾ പോലെയോ ക്വാണ്ടം ബാക്ക്‌ബോൺ ഉള്ള ക്ലാസിക്കൽ ഘടനകളെ അനുകരിക്കുന്ന പരീക്ഷണാത്മക വേരിയേഷൻ സർക്യൂട്ടുകൾ പോലെയോ.

എന്നിരുന്നാലും, അടുത്ത വർഷം നിങ്ങളുടെ ഫോൺ അസിസ്റ്റന്റ് ഭയപ്പെടുത്തുന്ന ബുദ്ധിശക്തിയുള്ളതായിരിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കരുത്. ഒരുപക്ഷേ അഞ്ചിൽ അങ്ങനെയാകില്ല. പക്ഷേ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ വേഗത്തിൽ മ്യൂട്ടേറ്റ് ചെയ്യുകയാണ്.

ക്വാണ്ടം AI ഒരു ദിവസം എന്തുചെയ്യും ? 🔮

ഇപ്പോൾ നമ്മൾ സാധ്യതാ സ്ഥലത്തേക്ക് നീങ്ങുകയാണ്. എന്നാൽ ഈ മെഷീനുകൾ സ്ഥിരത കൈവരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് പല്ലുകൾ ലഭിക്കുകയാണെങ്കിൽ - ഒരുപക്ഷേ:

• 💊 യാന്ത്രിക മരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ
  പ്രോട്ടീനുകൾ മടക്കിക്കളയുന്നു, സംയുക്ത സ്വഭാവങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു... തത്സമയം?

• 🌦️ എക്സ്ട്രീം എൻവയോൺമെന്റ് സിമുലേഷൻ
  ക്വാണ്ടം സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് കാലാവസ്ഥയെയോ കണികാ സംവിധാനങ്ങളെയോ കൂടുതൽ യാഥാർത്ഥ്യബോധത്തോടെ മാതൃകയാക്കാൻ കഴിയും.

• 🧑🚀 ദീർഘകാല ദൗത്യങ്ങൾക്കുള്ള കോഗ്നിറ്റീവ് കോപൈലറ്റുകൾ
  ഘടനാരഹിതമായ പരിതസ്ഥിതികളിൽ മികച്ചതും അഡാപ്റ്റീവ് തീരുമാന എഞ്ചിനുകളുമായി ചിന്തിക്കുക.

• 📉 കുഴപ്പമില്ലാത്ത സംവിധാനങ്ങളിലെ അപകടസാധ്യത വിശകലനവും പ്രവചനവും
  സാമ്പത്തിക, കാലാവസ്ഥാ, ഭൂരാഷ്ട്രീയ - ക്ലാസിക് AI പരിഭ്രാന്തികളിൽ, ക്വാണ്ടം നൃത്തം ചെയ്തേക്കാം.

ഒരു അവസാന ടാൻജെന്റ് (എന്തുകൊണ്ട് പാടില്ല?) 🌀

ഒരു ശരിയായ ഉത്തരം എന്ന ആശയത്തോടുള്ള ദാർശനികമായ ഒരു പിന്മാറ്റമാണിത് ഉള്ളത് എന്നതിനെയല്ല, എന്തായിരിക്കാം എന്നതിനെയെല്ലാം ഒരേസമയം മാതൃകയാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് ഇത്

അതുകൊണ്ടാണ് അത് ആളുകളെ ഭയപ്പെടുത്തുന്നത്.

അത് പക്വതയുള്ളതല്ല. കുഴപ്പമുള്ളതാണ്. പക്ഷേ അത് ഒരുതരം ബൗദ്ധിക അഡ്രിനാലിൻ കൂടിയാണ് - വിചിത്രമായ, മിന്നുന്ന ഒരു അവസ്ഥ, ഒരുപക്ഷേ ഇന്നത്തെ അവസ്ഥയുടെ വക്കിൽ.

ഇത് പുൾ ഉദ്ധരണികളായി ട്രിം ചെയ്യണോ അതോ ഒരു വാർത്താക്കുറിപ്പ് ആമുഖത്തിനായി വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കണോ?

ഔദ്യോഗിക AI അസിസ്റ്റന്റ് സ്റ്റോറിൽ ഏറ്റവും പുതിയ AI കണ്ടെത്തുക

ഞങ്ങളേക്കുറിച്ച്