Роботы учатся быстрее с квантовыми технологиями

Искусственный интеллект — часть нашей современной жизни. Ключевой вопрос для практических приложений — насколько быстро такие интеллектуальные машины могут учиться. Эксперимент дал ответ на этот вопрос, показав, что квантовая технология позволяет ускорить процесс обучения. Физики достигли этого результата, используя квантовый процессор для одиночных фотонов в качестве робота.



Роботы, решающие компьютерные игры, распознающие человеческие голоса или помогающие найти оптимальное лечение: это лишь несколько удивительных примеров того, что было сделано в области искусственного интеллекта за последние годы. Продолжающаяся гонка за лучшими машинами привела к вопросу о том, как и с помощью каких средств можно добиться улучшений. Параллельно с этим огромный недавний прогресс в квантовых технологиях подтвердил мощь квантовой физики не только для ее часто своеобразных и загадочных теорий, но и для реальных приложений. Отсюда идея объединения двух областей: с одной стороны, искусственный интеллект с его автономными машинами; с другой стороны, квантовая физика с ее мощными алгоритмами.

За последние несколько лет многие ученые начали исследовать, как соединить эти два мира, и изучить, каким образом квантовая механика может оказаться полезной для обучения роботов, и наоборот. Некоторые удивительные результаты показали, например, что роботы быстрее решают, что делать следующий шаг, или разработка новых квантовых экспериментов с использованием определенных методов обучения. Тем не менее, роботы по-прежнему были неспособны к более быстрому обучению, что было ключевой особенностью при разработке все более сложных автономных машин.

В рамках международного сотрудничества под руководством Филипа Вальтера группа физиков-экспериментаторов из Венского университета вместе с теоретиками из Университета Инсбрука, Австрийской академии наук, Лейденского университета и Немецкого аэрокосмического центра достигли успеха в экспериментальных исследованиях. доказывая впервые ускорение реального времени обучения робота. Команда использовала одиночные фотоны, фундаментальные частицы света, связанные во встроенном фотонном квантовом процессоре, который был разработан в Массачусетском технологическом институте. Этот процессор использовался как робот и для выполнения обучающих задач. Здесь робот научится направлять отдельные фотоны в заданном направлении. «Эксперимент может показать, что время обучения значительно сокращается по сравнению со случаем, когда квантовая физика не используется», — говорит Валерия Саджио, первый автор публикации.

Короче говоря, эксперимент можно понять, представив робота, стоящего на перекрестке, с задачей научиться всегда делать левый поворот. Робот учится, получая награду за правильный ход. Теперь, если робот помещен в наш обычный классический мир, он попробует повернуть налево или направо и будет вознагражден, только если будет выбран поворот налево. Напротив, когда робот использует квантовую технологию, в игру вступают странные аспекты квантовой физики. Теперь робот может использовать одну из своих самых известных и необычных функций, так называемый принцип суперпозиции. Это можно интуитивно понять, представив, как робот делает два поворота, влево и вправо, одновременно. «Эта ключевая функция позволяет реализовать алгоритм квантового поиска, который сокращает количество попыток изучения правильного пути. Как следствие, агент, который может исследовать свою среду в суперпозиции, будет обучаться значительно быстрее, чем его классический аналог», — говорит Ханс Бригель. , который разработал теоретические идеи о квантовых обучающих агентах со своей группой в Университете Инсбрука.

Эта экспериментальная демонстрация того, что машинное обучение можно улучшить с помощью квантовых вычислений, демонстрирует многообещающие преимущества при сочетании этих двух технологий. «Мы только начинаем понимать возможности квантового искусственного интеллекта, — говорит Филип Вальтер, — и поэтому каждый новый экспериментальный результат способствует развитию этой области, которая в настоящее время считается одной из самых плодородных областей для квантовых вычислений. «