L'apprentissage automatique quantique est un grand pas en avant, du moins pour l'instant

Catégorie: Intelligence artificielle Posté 03 octobre

L'informatique quantique ne va pas révolutionner l'IA de sitôt, selon un panel d'experts dans les deux domaines.

Différents mondes : Yoshua Bengio , l'un des pères de l'apprentissage en profondeur, a rejoint hier des experts en informatique quantique d'IBM et du MIT pour une table ronde. Participants inclus Pierre Shor , l'homme derrière le algorithme quantique le plus célèbre . Bengio a déclaré qu'il souhaitait explorer de nouvelles conceptions d'ordinateurs, et il a parsemé ses co-panélistes de questions sur ce dont un ordinateur quantique pourrait être capable.

Sauts quantiques: Les experts du panel quantique ont expliqué que même si les ordinateurs quantiques évoluent, il faudra un certain temps - nous parlons ici d'années - avant qu'ils ne puissent effectuer un apprentissage automatique utile, en partie parce que de nombreux qubits supplémentaires seront nécessaires pour faire l'erreur nécessaire. corrections. Pour compliquer encore les choses, on ne sait pas exactement ce que les ordinateurs quantiques seront capables de faire mieux que leurs homologues classiques. Mais les deux Aram Herse du MIT et Kristan Temme d'IBM ont déclaré que les premières recherches sur l'apprentissage automatique quantique étaient en cours.

Grande image: L'événement a été organisé par le MIT et IBM, qui collaborent à un effort de recherche pour explorer les innovations dans les matériaux, l'architecture informatique et la physique qui pourraient aider à réaliser les prochaines grandes percées en IA. Ce projet en vaut la peine car la plupart des innovations qui se produisent aujourd'hui dans le domaine de l'IA impliquent des algorithmes logiciels, et des signes de limitation de ces progrès apparaissent déjà. Le nouveau matériel pourrait bien offrir le prochain saut, qu'il soit quantique ou non.