ترتكز خوارزميات الذكاء الاصطناعي الآن على مجموعة كبيرة من البيانات التي تتدرب الخوارزميات عليها، لكن العلماء لن يتوقفوا عند ذلك فحسب، بل ابتكروا طريقةً أكثر تطورًا لتدريب هذه الخوارزميات، وأُطلق عليها اسم الحوسبة الكمية والتي ستُغير مفهوم الذكاء الاصطناعي إلى الأبد. ^[1]

• في الحوسبة التقليدية، تكون البِتات إما 1 أو 0، ومع ذلك، فإن البِت الكمي (quantum bit) أو ما يُسمى بالكيوبت، يُمكن أن يكون 1 و0 في نفس الوقت في الحوسبة الكمومية، مما يفتح مجالًا جديدًا تمامًا من الاحتمالات لقوة الحوسبة الكمية وقدراتها.^[2]
• تستفيد الحوسبة الكمية من الظواهر الفيزيائية المتمثلة في التراكب والتشابك والتداخل لإجراء حسابات رياضية تتجاوز قدرات أجهزة الحاسوب التقليدية العملاقة.^[3]
• تساعد فيزياء الكم أجهزة الحاسوب الكمية في اكتساب قدرة هائلة على المعالجة والحوسبة من خلال القدرة على التواجد في حالات مختلفة وإنجاز المهام باستخدام جميع المتغيرات الممكن تصورها في نفس الوقت. ^[3]

ما هي الحوسبة الكمية؟

هي جيل جديد من الحوسبة المتمثلة في أجهزة حاسوب عملاقة تقوم على استخدام قوانين ميكانيكا الكم في معالجة المعلومات والبيانات الضخمة (big data)، وذلك في سبيل حل المشكلات المعقدة بشكل أسرع بكثير إذا ما تمت مقارنتها بأجهزة الحاسوب التقليدية. ^[1]

يُمكن للحوسبة الكمية معالجة مجموعة متعددة وكبيرة جدًا من البيانات والوصول غلى نتائج بطرق أكثر سرعة بالمقارنة مع قدرات الأجهزة التقليدية. ^[1]

الحوسبة الكمية ومستقبل الذكاء الاصطناعي

هناك العديد من القدرات التي يتم تنفيذها باستخدام قدرات الذكاء الاصطناعي، وقد بدأ الذكاء الاصطناعي الآن بتبني الحوسبة الكمية وظهور الذكاء الاصطناعي الكمي، مشكلين باندماجهم ثورة تكنولوجية لهذا القرن. ^[1]

وفيما يلي أبرز قدرات الذكاء الاصطناعي الكمي:

تدريب بيانات أسرع وأكثر دقة

يُمكن لباحثي الذكاء الاصطناعي استخدام مجموعات بيانات أكبر ومعالجتها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لتكون أكثر دقة وأفضل في عملية صنع القرار في خوارزميات الذكاء الاصطناعي. ^[1]

التعامل مع مجموعة كبيرة من البيانات

يتم إنشاء حوالي 2.5 إكسابايت من البيانات يوميًا، في حين أن وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات العادية قد تفشل في التعامل مع هذه البيانات الضخمة، إلا أن أجهزة الحاسوب الكمية قد صُممت لإدارة مثل هذه الكميات الهائلة من البيانات والتعرف على الأنماط والختلالات الحاصلة فيها. ^[3]

اقرأ أيضًا: مستقبل علم البيانات والتعلم الآلي: ماذا تعرف عن الأتمتة؟

اختراق حواجز لغة تدريب الذكاء الاصطناعي

يُمكن أن تُساعد الحوسبة الكمية على تدريب النماذج ليتمكن من فهم العديد من اللغات وتفسيرها، وذلك لإنشاء برامج ذكاء اصطناعي عالمية يمكنها التحدث بلغات متعددة. ^[1]

قدرة أكبر على حل المشكلات

يمكن لأجهزة الحاسوب الكمومية حل المشكلات بشكل أسرع بكثير من أجهزة الحاسوب التقليدية لأنها تستطيع تجربة عدة حلول في وقت واحد، مما يجعلها المرشح الأمثل لتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ^[2]

تحسين بناء النماذج

تتطلب الزيادة في حجم البيانات ضرورة بناء نماذج أكثر تعقيدًا وذلك في سبيل حل المشكلات الأكثر تعقيدًا في العديد من القطاعات، كالقطاع الصحي والقطاع التجاري وتحسين الخدمات اللوجستية. ^[3]

تعزيز قدرات المركبات ذاتية القيادة

إن أجهزة الحوسبة الكمية ستجعل المركبات ذاتية القيادة أكثر جدارةً بالثقة من مستخدميها، وذلك يرجع لقدرتها على معالجة كميات هائلة من البيانات في فترة زمنية قصيرة جدًا. ^[3]

اقرأ أيضًا: كيف تعمل المركبات ذاتية القيادة؟

تحسين التحليلات التنبؤية

وتستفيد من هذه التحليلات العديد من الأنشطة التجارية، ويتم استخدام أجهزة الحوسبة الكمية في خوارزميات الذكاء الاصطناعي بالتنبؤ بتوقعات سوق الأوراق المالية وأنظمة التحكم في تغير المناخ. ^[3]

دمج علم النانو مع الذكاء الاصطناعي

يمكن أيضًا استخدام الحوسبة الكمية لدمج تقنيات النانو مع أنطمة الذكاء الاصطناعي للتعامل مع أدق الأشياء على المستوى الجزيئي والذري ودون الذري. ^[3]

تطبيقات الحوسبة الكمية في أنطمة الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي الكمي هو تقنية ناشئة، إلا أنَّ التقدم في الحوسبة الكمومية يزيد من إمكانيات الذكاء الاصطناعي الكمومي، ويُوجد حتى الآن العديد من التطبيقات العملية الواقعية للحوسبة الكمية والتي ستُغير مستقبل الذكاء الاصطناعي،^[2] وتشمل الآتي:

1. الخدمات المالية وخدمات الرعاية الصحية.
2. حل المشكلات الرياضية والبحثية في الرياضيات والعلوم.
3. الآمن السيبراني وكشف عمليات الاحتيال.