KI wird Quantencomputing nicht töten

von Dr. Sabine Hossenfelder trägt den Titel „ Es sieht so aus, als würde KI das Quantencomputing töten “.

Ich möchte mitteilen, warum dies nicht geschehen soll, bevor dieser Angriff auf Quantencomputer kalt wird.

Quantencomputer sind von großem Forschungsinteresse

Wenn Sie das Video mit der ernsthaften Überzeugung verlassen haben, dass KI tatsächlich Quantencomputer töten wird, indem sie ihre Forschungsgelder versiegen lässt, dann können Sie genauso gut glauben, dass KI die Teilchenphysik, die Kosmologie und die Quantengravitation töten wird.

Und wo zum Teufel versteckt sich das Higgs-Boson, wenn es mehr Massenenergie enthält als ein Wasserstoffatom? Ich sage es nur.

Kontinuierliche Fortschritte bei der theoretischen und experimentellen Realisierung besserer Quantencomputer sind für die Menschheit von großem Interesse, da sie eine echte Möglichkeit darstellen, rechnerische Wahrheiten über das Universum aufzudecken. Wir sind neugierig auf den Bau großer, leistungsstarker Quantencomputer, so wie wir neugierig darauf sind, was im Inneren eines Schwarzen Lochs passiert.

Soll ein großer, leistungsstarker Quantencomputer RSA hacken und all diese zusammengewürfelten Geheimnisse (über Außerirdische) aufdecken? Ich will herausfinden. Teleportiert uns ein Schwarzes Loch in ein anderes Universum? Daran interessiert sich Dr. Sabine.

Da KI den großen Technologiegründern Milliarden und bald Billionen Dollar einbringt, sobald wir damit beginnen, Server auf den Mond zu bringen, wird ein Großteil dieser neu gewonnenen Mittel vermutlich in die Forschung im Bereich Quantencomputing fließen.

Beim Rechnen geht es nicht immer um Geschwindigkeit

Der Graph

In der folgenden Grafik vergleichen wir stets die Rechengeschwindigkeit von Quantencomputern mit der von klassischen Computern.

Die obige Grafik beginnt mit der Linie für Quantencomputing oberhalb der Linie für klassisches Computing. Dies bedeutet, dass klassische Computer effizienter sind und weniger Zeit für Operationen benötigen. Später gibt es einen Übergangspunkt, und klassische Computer benötigen im Vergleich zu einem Quantencomputer viel mehr Zeit für die Ausführung der Operationen.

Dieser Übergangspunkt liegt dann vor, wenn ein Quantencomputer von bescheidener Größe und Komplexität klassische Verschlüsselungsalgorithmen, Simulationsprobleme und hackt, die kein klassischer Computer hacken kann.

Dr. Sabine argumentiert, dass die KI die Grenzen und den Schnittpunkt in eine sehr ferne Zukunft verschiebt, womit Meta-Senior Fellow und ehemaliger Tech-Chef Mike Schroepfer genau recht hat, wenn er sagt, dass „Quantencomputing für Meta derzeit irrelevant ist“, durchaus vorausschauend .

…“(Quantenmaschinen) mögen irgendwann kommen, aber sie haben einen so langen Zeithorizont, dass sie für das, was wir tun, irrelevant sind.“

Aber beim Rechnen geht es nicht immer darum, Probleme schnell zu lösen.

Modellieren

Beim Rechnen geht es auch um die Modellierung von Problemen.

Während der neueste QC – der – für die Rechenprobleme, für die die meisten Leute bezahlen, nicht gigantisch genug ist, sollte die Tatsache, dass man einen Supercomputing-Komplex benötigen würde, um zu modellieren, was er modellieren kann, beeindruckend genug sein.

Wissen Sie was, wir sollten es tun.

Lassen Sie uns etwas Beeindruckendes in Osprey modellieren und versuchen, es auch in Sehen Sie, welches weniger Strom verbraucht. Dieser Modelwettbewerb kann als hohe Kunst angesehen werden und dient der Unterhaltung der Menschen. Wo es Unterhaltung gibt, sind die Leute bereit, dafür zu zahlen.

Praktischer betrachtet sind Quantensensoren, die auf der Messseite von Quantencomputern eingebaut sind, ein Blick ins Universum, den klassische Computersensoren nicht zu sehen hoffen. Bemerkenswert sind LIGO- und Atomuhren.

Letzterer kann atomare Zeptosekunden sehen und zählen, indem er ein Atom mit minimaler periodisch zyklischer Energie anregt.

Die sehr genaue Zeitangabe hilft uns, einen genauen, wenn auch zu führen.

Ersterer kann mithilfe einer Variante des Mach-Zehnder-Interferometers Gravitationswellen erkennen. In der Quantencomputing-Welt ist dies nur ein einzelnes CNOT-Gatter.

Wenn also ein CNOT-Tor Gravitationswellen sehen kann, fragen Sie sich, was unsere ausgeklügelten Algorithmen sehen können. Wir müssen es herausfinden.

Die messtechnischen Anwendungsfälle für Quantencomputing werden nur noch beeindruckender. Ich hoffe, eines Tages den Hamilton-Operator des kleinstmöglichen Bitcoin-Miners messen zu können.

KI könnte Quantencomputing lieben

Wir müssen erkennen, dass KI Quantencomputing lieben könnte, weil KI das Lernen liebt.

KI könnte die Grenzen klassischer Computer erweitern, um sie dazu zu bringen, heuristische Fähigkeiten zu entwickeln, über die auch Menschen staunen, die KI-Modelle trainieren. Aber ganz gleich, wie sehr man ein Auto auch antreibt, es wird nie ein Boot sein.

Während die KI im Vergleich zu den meisten menschlichen Physikern immer noch schlecht darin ist, die Quantenmechanik zu erklären, könnte sich das ändern, sobald wir die KI weiterhin mit Quantencomputerdaten versorgen.

Die Technologie des maschinellen Lernens der Quantentechnologie (MLQ, nicht QML , was Quantum Machine Learning bedeutet) dürfte für Meta von Interesse sein, da der Weg zur Entwicklung besserer Quantencomputer auch zur Entwicklung besserer Nanomaterialien führen wird, die für die klassische Computerwelt relevant sind.

Die Quantencomputing-Welt ist, wie auch die klassische Computerwelt, mittlerweile auf der Nanoskala angesiedelt. Als Nachbarn könnten sie voneinander profitieren. Sie werden.

PS >> Quantencomputer sind auch an der Verbesserung der Batterietechnologie beteiligt, da eine Verschränkung von Atomen mehr Energie enthält, als wenn es keine Verschränkung gäbe.

Gib es zu; Diese Quantencomputer sind interessant.