هوش مصنوعی کوانتومی به سراغ شبیه سازی استدلال انسان می رود

در کامپیوترهای کوانتومی به جای بیت‌ها از کوانتوم بیت‌ها استفاده می‌شود که معمولا qubits خوانده می‌شوند. برخلاف بیت‌های کلاسیک، که می‌توانند ۰ یا ۱ باشند، کیوبیت‌ها می‌توانند در برهم‌نهی حالت‌ها نیز تعریف شوند، یعنی می‌توانند همزمان ۰ و ۱ را نشان دهند (یا به خود بگیرند). این ویژگی به کامپیوترهای کوانتومی این امکان را می‌دهد که محاسبات موازی را در مقیاس وسیع به اجرا برسانند.
کیوبیت‌ها می‌توانند در هم تنیده شوند (Entanglement)، به این معنی که وضعیت یک کیوبیت به حالت کیوبیت دیگر وابسته است، حتی زمانی که آنها با فاصله زیادی از هم قرار گرفته باشند. این ویژگی کامپیوترهای کوانتومی را قادر می‌سازد تا عملیات بسیار همبسته را به اجرا رسانند و کارایی کلی یک سیستم را بهینه کنند.
همچنین، کامپیوترهای کوانتومی از دروازه‌های کوانتومی برای دستکاری کیوبیت‌ها بهره می‌گیرند. این گیت‌ها امکان پیاده‌سازی الگوریتم‌های کوانتومی پیچیده را ممکن می‌سازند. با این الگوریتم‌ها، امکان جستجو و محاسبه در پایگاه داده‌های غیرمرتب نیز ممکن می‌شود و کلان داده‌ها از هر جنس را می‌توان در یک فضای مشترک و با دسترسی یکسان به خورد الگوریتم داد. در نتیجه این دسترسی‌های درهم تنیده و امکان کار با داده‌های بسیار بدرفتار و پیچیده، کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند مسائلی را حل کنند که در هیچ ابرکامپیوتر کنونی قابل بررسی نیستند یا به زمانی نجومی برای حل نیاز دارند. کامپیوترهای کوانتومی، شبیه ساز همه چیز!
افزایش قدرت پردازش و امکان پردازش داده‌های پیچیده همان پارامترهایی هستند که هوش مصنوعی برای استدلال عمیق‌تر و دقیق‌تر نیاز دارد. با بروز کامپیوترهای کوانتومی، الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند به زیرساخت‌های لازم برای هوش مصنوعی تبدیل شوند و استدلال از کلان داده‌ها به نقطه‌ای برسد که نتوان هوش مصنوعی را از انسان تشخیص داد. از این مرحله به بعد، این سرعت پردازش و ذخیره هوش مصنوعی خواهد بود که بر توانایی آن در عبور از استدلال انسانی کمک خواهد کرد.
یادگیری ماشین کوانتومی رشته نسبتا جدیدی است که بسیاری از محققان حوزه هوش مصنوعی بر روی آن متمرکز اند. در این الگوریتم‌ها، هدف اصلی ترکیب قدرت پردازش کوانتومی با الگوریتم نویسی بهینه برای خودکارسازی فعالیت‌ها و هوشمند شدن آنها است. علاوه بر این، انواعی از شبکه‌های عمیق کوانتومی در حال شکل گیری هستند که به شبیه‌سازی حداکثری ذهن انسان در ماشین کمک شایانی خواهند کرد. شبیه‌سازی اما هدف نهایی برای هوش مصنوعی است. شبیه‌سازی همه چیز!
از شبیه‌سازی توان استدلال انسان گرفته تا شبیه سازی بازارهای مالی، روندهای عرضه و تقاضا، رفتار مشتریان، تغییرات و تصمیمات ژئوپلیتیک و… ؛ در نتیجه این ترکیب‌ها و الگوریتم‌های کوانتومی نوین، هوش مصنوعی می‌تواند به آن استدلال شبه انسانی خود برسد و شاید حتی روزی ماشین‌هایی ساخته شوند که قدرت تحلیل آنها از قدرت تحلیل ما فراتر رود و تنها مسئله احساسات باشد که انسان را از ماشین‌های هوشمند جدا می‌کند. نکته بسیار مهم و شاید کمی ترسناک از آینده پیش رو در تقابل انسان و هوش مصنوعی، امکان عبور هوش مصنوعی از نیاز کنونی آن به عامل انسانی است. اگر آنچه در تئوری هوش مصنوعی و قدرت پردازش آن وجود دارد به واقعیت بدل شود، انسان ابزاری به هوشمندی خود تولید خواهد کرد که در ادامه امکان جستجوی مفهوم اختیار و طلب آن را نیز خواهد داشت.
در نتیجه، انسان با نیاز ماشین برای تسلط و حکمرانی محدود یا غیر محدود مواجه خواهد بود. نیازی که فراتر از نگرانی‌های کنونی انسان در واگذاری بخشی از شغل‌ها به هوش مصنوعی و بیکار شدن کسری از جامعه انسانی است. با این حال، تاریخ نشان داده که وقتی پای توسعه فناوری به میان می‌آید، انسان هرگز از نوآوری در آن و حرکت رو به جلو پا پس نکشیده است و جذابیتی که در خلق ماشین‌های هوشمند وجود دارد این انگیزه او در توسعه بیشتر را تغذیه می‌کند. در نتیجه، به نظر می‌رسد که گزینه حذف یا محدود سازی هوش مصنوعی از فعالیت‌های مختلف چندان منطقی به نظر نمی‌رسد، بلکه این شیوه مدیریت و کنترل عواقب هوشمند شدن بیش از حد ماشین است که باید در کانون توجه قرار بگیرد. به زبانی دیگر، مزایای هوش مصنوعی و تسهیلاتی که آن پیشنهاد می‌کند آنقدر زیاد است که انسان نمی‌خواهد، یا نمی‌تواند که از آن چشم‌پوشی کند. برای مثال، تغییرات اقلیمی، حملات سایبری، انبار شدن حجم‌های بالا از داده‌های خام و غیرقابل پردازش، بروز مسائل پیچیده بیشتر که انسان قادر به حل آنها نیست و … باعث می‌شوند که نیاز به ماشین و هوشمندی این دستیار همیشگی از سوی انسان، بیش از پیشاحساس شود.