El aprendizaje automático cuántico está muy lejos, al menos por ahora

Categoría: Inteligencia artificial Al corriente Oct 03

La computación cuántica no va a revolucionar la IA en el corto plazo, según un panel de expertos en ambos campos.

Mundos diferentes: Yoshua Bengio , uno de los padres del aprendizaje profundo, se unió ayer a expertos en computación cuántica de IBM y MIT para una mesa redonda. Participantes incluidos Pedro Shor , el hombre detrás de la algoritmo cuántico más famoso . Bengio dijo que estaba interesado en explorar nuevos diseños de computadoras, y acribilló a sus co-panelistas con preguntas sobre lo que podría ser capaz de hacer una computadora cuántica.

Saltos cuánticos: Los expertos cuánticos del panel explicaron que si bien las computadoras cuánticas se están ampliando, pasará un tiempo, estamos hablando de años aquí, antes de que puedan realizar un aprendizaje automático útil, en parte porque se necesitarán muchos qubits adicionales para cometer el error necesario. correcciones Para complicar aún más las cosas, no está muy claro qué, exactamente, las computadoras cuánticas podrán hacer mejor que sus contrapartes clásicas. Sino ambos grada de aram del MIT y Kristan Temme de IBM dijo que se están realizando investigaciones preliminares sobre el aprendizaje automático cuántico.

Cuadro grande: El evento fue organizado por MIT e IBM, que están colaborando en un esfuerzo de investigación para explorar innovaciones en materiales, arquitectura informática y física que podrían ayudar a lograr los próximos grandes avances en IA. Este proyecto vale la pena porque la mayor parte de la innovación que ocurre en la IA hoy involucra algoritmos de software, y ya están surgiendo señales de limitaciones en ese progreso. El nuevo hardware bien podría ofrecer el próximo salto, ya sea cuántico o no.