Kuantum AI (Yapay Zeka) Nedir? Bu Uzak Teknoloji Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey

Sanki yapay zeka yeterince fütüristik değilmiş gibi, şimdi ufukta yepyeni bir sıçrama var.

Yapay zeka bir süredir günlük iş akışlarımıza ve rutin görevlerimize sızıyor. Gemini'nin Google ürünlerine entegrasyonunda olduğu gibi arka planda çalışan yapay zeka olabilir veya OpenAI'nin ChatGPT ve Dall-E gibi popüler içerik oluşturucularıyla daha doğrudan etkileşimde bulunuyor olabilirsiniz. Çok da uzak olmayan bir gelecekte, güçlendirilmiş sanal asistanlar beliriyor.

Sanki yapay zeka yeterince fütüristik değilmiş gibi, şimdi ufukta yepyeni bir sıçrama var: kuantum yapay zekası. Yapay zekanın alışılmadık ve hala büyük ölçüde deneysel kuantum hesaplamasıyla süper hızlı ve oldukça verimli bir teknolojiye dönüşmesi. Kuantum bilgisayarlar kaslar olacak, yapay zeka ise beyinler olacak.

Google'ın Kuantum AI laboratuvarının kurucusu Hartmut Neven, Aralık ayında Willow kuantum çipini tanıtan bir blog yazısında "Meslektaşlarım bazen bana neden gelişen AI alanını bırakıp kuantum hesaplamaya odaklandığımı soruyorlar," diye yazdı. "Cevabım, her ikisinin de zamanımızın en dönüştürücü teknolojileri olacağı, ancak gelişmiş AI'nın kuantum hesaplamaya erişimden önemli ölçüde faydalanacağıdır."

Kuantum AI'yı daha iyi anlamanıza yardımcı olmak için temellerin kısa bir dökümü aşağıdadır.

AI (Yapay Zeka) ve üretken AI (Yapay Zeka) nedir?

Yapay zeka, insan karar alma ve problem çözme süreçlerini taklit eden bir teknolojidir. Desenleri tanıyabilen, verilerden öğrenebilen ve hatta sohbet robotları aracılığıyla bizimle etkileşime girebilecek kadar dili "anlayabilen", film önerebilen veya fotoğraflardaki yüzleri veya nesneleri tanımlayabilen bir yazılımdır.

Güçlü bir AI türü, basit veri analizi veya tahminlerin ötesine geçen üretken AI'dır. Gen AI modelleri, metin, görüntü ve ses gibi eğitim verilerine dayalı yeni içerikler oluşturur. ChatGPT, Dall-E, Midjourney, Gemini, Claude ve Adobe Firefly'ı düşünün, birkaç örnek vermek gerekirse.

Bu araçlar, tonlarca veri üzerinde eğitilmiş büyük dil modelleriyle desteklenir ve gerçekçi çıktılar üretmelerini sağlar. Ancak perde arkasında, en gelişmiş yapay zeka bile klasik hesaplamayla sınırlıdır; Windows ve Mac bilgisayarlarda, veri merkezlerini dolduran sunucularda ve hatta süper bilgisayarlarda gerçekleşen türden. Ancak ikili işlemlerin sizi götüreceği yer sınırlıdır.

Ve kuantum hesaplamanın oyunu değiştirebileceği yer burasıdır.

Kuantum hesaplama

Klasik ve kuantum hesaplama birkaç şekilde farklılık gösterir, bunlardan biri de işlemedir. Klasik hesaplama doğrusal işlemeyi (adım adım hesaplamalar) kullanırken, kuantum paralel işlemeyi (aynı anda birden fazla hesaplama) kullanır.

Bir diğer fark da kullandıkları temel işlem birimlerindedir. Klasik bilgisayarlar en küçük veri birimi olarak bitleri kullanır (0 veya 1). Kuantum bilgisayarlar, kuantum mekaniğinin yasalarına dayalı kuantum bitleri, diğer adıyla kübitleri kullanır. Kübitler, süperpozisyon adı verilen bir olgu sayesinde hem 0'ı hem de 1'i aynı anda temsil edebilir.

Kuantum bilgisayarlarının yararlanabileceği bir diğer özellik de dolanıklıktır. Bu, iki kübitin birbirine bağlandığı ve birinin durumunun diğerinin durumunu, mesafe ne olursa olsun, anında etkilediği yerdir.

Süperpozisyon ve dolanıklık, kuantum bilgisayarların karmaşık sorunları geleneksel bilgisayarlardan çok daha hızlı çözmesini sağlar. Klasik hesaplamanın bazı sorunları çözmesi haftalar hatta yıllar alabilirken, kuantum hesaplama başarı için gereken zaman çerçevesini yalnızca saatlere indirir. Peki neden ana akım değiller?

Özel olarak üretilmiş kuantum çiplerinde çalışan kuantum bilgisayarlar inanılmaz derecede hassastır ve düzgün çalışmaları için inanılmaz derecede düşük sıcaklıklarda tutulmaları gerekir. Çok büyüktürler ve henüz günlük kullanım için pratik değildirler. Yine de Intel, Google, IBM, Amazon ve Microsoft gibi şirketler kuantum hesaplamaya büyük yatırımlar yapmış durumdadır ve bunu uygulanabilir kılmak için yarış sürmektedir. Çoğu şirketin kendi kuantum bilgisayarlarını destekleyecek fonları veya özel ekipleri olmasa da, Amazon Braket ve Google'ın Quantum AI gibi bulut tabanlı kuantum hesaplama hizmetleri seçenekler olabilir.

Potansiyel muazzam olsa da, kuantum AI donanım dengesizliği ve uzmanlaşmış algoritmalara ihtiyaç gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Ancak, hata düzeltme ve kübit kararlılığındaki iyileştirmeler onu daha güvenilir hale getiriyor.

IBM'in Quantum System Two ve Google'ın kuantum makineleri gibi mevcut kuantum bilgisayarları bazı hesaplamaları halledebilir ancak henüz büyük ölçekli AI modellerini çalıştırmaya hazır değiller. Ayrıca, kuantum hesaplama son derece kontrollü ortamlar gerektirir, bu nedenle yaygın kullanım için ölçeklendirme büyük bir zorluk olacaktır.

Bu yüzden çoğu uzman, tam olarak gerçekleştirilmiş kuantum AI'ya muhtemelen yıllar kala inanmaktadır. LDG Tech Advisors başkanı Lawrence Gasman'ın 2024'ün başında Forbes için yazdığı gibi: "Kuantum AI için erken günler ve birçok kuruluş için kuantum AI şu anda aşırı olabilir."

Ya şöyle olsaydı oyunu

Kuantum AI hala erken deneme aşamasındadır, ancak umut vadeden bir teknolojidir. Şu anda, AI modelleri, özellikle büyük veri kümelerini işlerken veya karmaşık simülasyonlar çalıştırırken klasik bilgisayarların gücüyle sınırlıdır. Kuantum hesaplama, AI'nın büyük, karmaşık veri kümelerini ultra hızlı hızlarda işlemek için ihtiyaç duyduğu gerekli desteği sağlayabilir.

Gelecekteki gerçek dünya uygulamaları biraz spekülatif olsa da, finansal ticaret, doğal dil işleme, görüntü ve konuşma tanıma, sağlık hizmetleri teşhisi, robotik, ilaç keşfi, tedarik zinciri lojistiği, kuantum dirençli kriptografi ile siber güvenlik ve otonom araçlar için trafik yönetimi gibi belirli alanların bu teknolojik atılımdan en çok faydalanacağını varsayabiliriz.

Kuantum hesaplamanın yapay zekayı geliştirebileceği diğer bazı yollar şunlardır:

LLM gibi büyük yapay zeka modellerini eğitmek muazzam miktarda zaman ve bilgi işlem gücü gerektirir. Yapay zeka şirketlerinin araçlarını desteklemek için büyük veri merkezlerine ihtiyaç duymasının bir nedeni budur. Kuantum hesaplama bu süreci hızlandırabilir ve modellerin daha hızlı ve daha verimli bir şekilde öğrenmesini sağlayabilir. Eğitilmesi haftalar veya aylar almak yerine, kuantum yapay zeka modelleri günler içinde eğitilebilir.

Yapay zeka, ister görüntü, ister metin veya sayılar olsun, desen tanıma ile gelişir. Kuantum hesaplamanın birçok olasılığı aynı anda işleme gücü, daha hızlı ve daha doğru desen tanımaya yol açabilir. Bu, yapay zekanın birçok faktörü aynı anda dikkate alması gereken alanlarda, örneğin ticaret için finansal tahminlerde, özellikle faydalı olacaktır. Etkileyici olsa da, üretken AI araçlarının hala sınırlamaları var, özellikle gerçekçi, nüanslı çıktılar oluşturma söz konusu olduğunda.

Kuantum AI, üretken AI modellerinin daha fazla veriyi işlemesini ve daha gerçekçi ve karmaşık içerikler oluşturmasını sağlayabilir.
İlaç keşfi veya iklim modellemesi gibi birden fazla faktörün dengelenmesi gereken karar alma süreçlerinde, kuantum bilgisayarlar AI'nın sayısız olası senaryoyu ve sonucu aynı anda test etmesine olanak tanıyabilir. Bu, bilim insanlarının şu anda harcadıkları sürenin çok daha azında en iyi çözümleri bulmalarına yardımcı olabilir.

Kaynak: CNeT

Kuantum bilişiminin bir sonraki adımı: Yeni algoritma çoklu görevi artırıyor

Kuantum bilgisayarlar klasik bilgisayarlardan temelde farklıdır. Bitler (0'lar ve 1'ler) kullanmak yerine, üst üste binme ve dolanıklık gibi kuantum fenomenleri nedeniyle aynı anda birden fazla durumda bulunabilen "kübitler" kullanırlar.

Bir kuantum bilgisayarının dinamik süreçleri simüle etmesi veya verileri işlemesi için, diğer temel görevlerin yanı sıra, karmaşık giriş verilerini anlayabileceği "kuantum verilerine" dönüştürmesi gerekir. Bu işleme kuantum derlemesi denir.

Temelde, kuantum derlemesi belirli bir hedefi yürütülebilir bir diziye dönüştürerek kuantum bilgisayarını "programlar". GPS uygulamasının istediğiniz hedefi takip edebileceğiniz bir dizi eyleme dönüştürülebilir adıma dönüştürmesi gibi, kuantum derlemesi de üst düzey bir hedefi kuantum bilgisayarının yürütebileceği kesin bir kuantum işlemleri dizisine dönüştürür.

Geleneksel olarak, kuantum derleme algoritmaları aynı anda tek bir hedefi optimize eder. Etkili olsa da, bu yaklaşımın sınırlamaları vardır. Birçok karmaşık uygulama, çoklu görev yapmak için bir kuantum bilgisayara ihtiyaç duyar. Örneğin, kuantum dinamik süreçlerini simüle ederken veya kuantum durumlarını deneyler için hazırlarken, araştırmacıların doğru sonuçlar elde etmek için aynı anda birden fazla işlemi yönetmeleri gerekebilir. Bu durumlarda, bir seferde bir hedefi ele almak verimsiz hale gelir.

Bu zorlukları ele almak için Tohoku Üniversitesi'nden Dr. Le Bin Ho, çok hedefli bir kuantum derleme algoritması geliştiren bir ekibe liderlik etti. Yeni çalışmalarını 5 Aralık 2024'te Machine Learning: Science and Technology dergisinde yayınladılar.

Le, "Bir kuantum bilgisayarının aynı anda birden fazla hedefi optimize etmesini sağlayarak, bu algoritma esnekliği artırır ve performansı en üst düzeye çıkarır" diyor. Bu, kuantum makine öğreniminde karmaşık sistem simülasyonlarında veya birden fazla değişkeni içeren görevlerde iyileştirmelere yol açarak, onu çeşitli bilimsel disiplinlerdeki uygulamalar için ideal hale getirir.

Performans iyileştirmelerine ek olarak, bu çok hedefli algoritma, daha önce tek hedefli yaklaşımla sınırlı olan yeni uygulamalara kapı açar. Örneğin, malzeme biliminde, araştırmacılar bu algoritmayı kuantum düzeyinde bir malzemenin birden fazla özelliğini aynı anda keşfetmek için kullanabilirler. Fizikte, algoritma evrimleşen veya tam olarak anlaşılması için çeşitli etkileşimler gerektiren sistemleri incelemeye yardımcı olabilir.

Bu gelişme, kuantum hesaplamada önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Le, "Çok hedefli kuantum derleme algoritması, kuantum bilgisayarların karmaşık, çok yönlü görevleri verimli bir şekilde ele alabileceği ve klasik bilgisayarların erişemeyeceği sorunlara çözümler sunabileceği güne bizi yaklaştırıyor" diye ekliyor.

Le, geleceğe bakıldığında, bu algoritmanın çeşitli gürültü türlerine nasıl uyum sağlayabileceğini incelemeyi ve performansını artırmanın yollarını belirlemeyi amaçlıyor.

Kaynak: Tech Xplore