Kvanttilaskenta mullistaa tekoälyn
Kvanttilaskennasta on povattu suurta mullistusta monelle tietojenkäsittelyn osa-alueelle, mukaan lukien tekoälylle. Kvanttilaskenta on uudenlainen tietokoneiden toimintaperiaate, jossa hyödynnetään kvanttimekaniikkaan liittyvää epävarmuutta. Perinteisten ykkösillä ja nollilla kuvattujen bittien sijaan kvanttitietokone käsittelee kubitteja, joiden tilana voi olla jokin äärettömän monesta erilaisesta ykkösen ja nollan sekoituksesta.
Vaikka kvanttilaskenta kuulostaa hurjasti nykyisiä tietokoneita tehokkaammalta, siinä on omat rajoituksensa, eikä se tule korvaamaan perinteisiä tietokoneita. Kvanttilaskenta toimii parhaiten, kun halutaan ratkoa tiettyjä hyvin vaikeita laskentaongelmia, joissa pitää etsiä oikea vaihtoehto lukemattomien joukosta. Tyypillistä näille ongelmille on, että niissä ei tarvitse käsitellä paljon dataa. Toisin sanoen niiden vaatima syöteaineisto on pieni. Teoriassa kvanttitietokone voisi huomattavasti nopeuttaa materiaalitieteissä käytettyjä kvanttimekaanisia simulaatioita (molekyylien konfiguraatioiden etsiminen) tai vaikeiden salakirjoitusten murtamista (verkkopankin yhteyden suojauksen murtaminen). Tämäkin on tosin vielä teoriaa, koska on epäselvää, miten vaikeaa näihin tarvittavien operaatioiden toteuttaminen on käytännössä realistisen kokoisissa tehtävissä. Ratkaisujen skaalaaminen nykyisistä niin kutsutuista leluesimerkeistä aidosti kiinnostaviin ongelmiin saattaa osoittautua odotettua hankalammaksi.
Nykyiset tekoälyjärjestelmät perustuvat aivan toisenlaiseen laskentaan kuin missä kvanttitietokoneet ovat hyviä. Tekoälyjärjestelmien koulutus perustuu koneoppimiseen, jossa järjestelmä käy läpi valtavan määrän dataa – nykyisten suurimpien kielimallien kohdalla jopa kymmeniä biljoonia eli miljoonia miljoonia merkkejä tekstiä. Tällainen suuren datamäärän käsittely ei kuulu kvanttilaskennan vahvuuksiin.
Kvanttitietokoneen muistin siirtonopeus riippuu koneen koosta, ja kaikilla vasta suunnitteilla olevilla koneillakin se tulee olemaan merkittävästi pienempi kuin edes yhdellä tekoälymallien koulutukseen käytetyllä grafiikkasuorittimella eli GPU:lla, joita voi yhdessä supertietokoneessa olla yli 10 000. Paljon dataa käyttävässä laskennassa kvanttitietokoneet tulevatkin olemaan pitkään merkittävästi perinteisiä tietokoneita hitaampia.
Kvanttitietokoneista ei siis ole apua nykyisenkaltaisten tekoälyjärjestelmien nopeuttamiseen. Jotta kvanttilaskenta voisi mullistaa tekoälyn, pitäisi kehittää uudentyyppinen tekoäly, jossa ei hyödynnetä nykyiseen tapaan paljon dataa.12 Loogiseen päättelyyn perustuvia lähestymistapoja tekoälyyn on kehitetty vuosien varrella paljon, mutta niiden menestys käytännön sovelluksissa on ollut vaatimatonta. Lisäksi niiden laskentatehtävien joukko, joita kvanttilaskenta nopeuttaa merkittävästi, vaikuttaa nykytietämyksen valossa varsin rajalliselta. Ei ole selvää, että edes logiikkaan perustuva tekoäly lukeutuisi näihin.
