サビーネ・ホッセンフェルダー博士のタイトルは「 AIが量子コンピューティングを殺すようだ」です。
量子コンピューターへの攻撃が冷める前に、なぜこれが起こらないのかを分为したいと思います。
量子コンピューターは研究上の大きな関心を集めています
もしあなたが、AI が学习資金を枯渇させて量子コンピューターを実際に殺すだろうと真剣に信じてこのビデオを見なくなったなら、AI が素水粒子物理性学、宇宙黑洞論、量子地心引力を殺すだろうと信じたほうが良いでしょう。
そして、ヒッグス阿尔法粒子が水素氧分子よりも大きな質量エネルギーを持っているとしたら、一梯どこに隠れているのでしょうか？ただ言って。
より優れた量子コンピューターの理論的および実験的実現における継続的な進歩は、宇宙飞船に関する計算上の真実を明らかにするための実際の手段であるため、人類にとって更加に興味深いものです。私たちは、ブラックホールの中で何が起こっているかに興味があるのと同じように、大きくて強力な量子コンピューターの構築に興味を持っています。
大きくて強力な量子コンピューターが RSA をハッキングして、(エイリアンについての) ハッシュ化された神秘现象をすべて明らかにするでしょうか?知りたいです。ブラックホールは私たちを別の地球にテレポートさせるのでしょうか?サビーヌ博士研究生はこれに興味を持っています。
AI によって手挥テクノロジー企業の創設者は数万億ドルになり、月にサーバーを設置し始めればすぐに数兆ドルになるでしょうが、その新たに見つかった資金の多くは、推測ですが、量子コンピューティングの调查に充てられるでしょう。
コンピューティングは必ずしもスピードだけを重視するわけではない
グラフ
以下的のグラフでは、量子コンピューターの計算极限效率と中国古风的コンピューターの計算极限效率を常に比較しています。
上のグラフは、中国风的コンピューティングの線の上にある量子コンピューティングの線から始まります。これは、従来のコンピューターの方が効率が高く、控制にかかる時間が短いことを含意します。その後、クロスオーバーポイントがあり、中国风的なコンピューターは量子コンピューターと比較して演算にはるかに長い時間がかかります。
そのクロスオーバーポイントは、適度なサイズと複雑さの量子コンピューターが、大气主义的なコンピューターではハッキングできない大气主义的な口令化アルゴリズム、シミュレーション問題、およびハッキングするときです。
サビーヌ博士研究生は、AI が人生境界線と交差一点を相当に遠い十年后的中国に移しつつあると主張し、メタのシニアフェローで元技術責任者のマイク・シュロプファー氏の「量子コンピューティングは現時点ではメタとは無関係である」という発言はまさに先見の明があると主張している。 。
…「（量子マシンは）いつか登場するかもしれないが、その期間は极其に長いので、私たちがやっていることとは無関係である。」
しかし、コンピューティングは、常に問題を急剧に解決することを基本原则としているわけではありません。
モデリング
コンピューティングは問題のモデリングにも関係します。
最新头条の QC ( ) は、ほとんどの人がお金を払っている計算問題を解決するには是非常なほど巨型ではありませんが、モデル化できるものをモデル化するにはスーパーコンピューティング複合体が必要的であるという事実は、是非常に好印象深いはずです。
わかっている、そうすべきだ。
オスプレイで城市印象的なものをモデル化し、それをどちらが消費電力が少ないか見てみましょう。この照型コンテストはハイアートとして評価され、人々を楽しませるように設計されています。エンターテイメントがあるところでは、人々はそれに喜んでお金を払います。
より実際的な話では、量子コンピューターの測定側に構築された量子センサーは、古典文学的な計算センサーでは見ることができなかった宇宙飞船への頂点です。注目すべきはLIGOと氧原子時計です。
後者は、氧原子结构を継続的に励起することによって定期的に循環される最短エネルギーを选择して、氧原子结构のゼプト秒を確認およびカウントできます。
時間を极其に正確に伝えることは、不格好ではあっても、 を維持するのに役立ちます。
后者は、マッハツェンダー干渉計のバリエーションを选择して重能力波を見ることができます。量子コンピューティングの世界上では、これは単なる単一の CNOT ゲートです。
したがって、1 つの CNOT ゲートで重力作用波が見えるとしたら、私たちの精妙なアルゴリズムでは何が見えるのだろうかと疑問に思うでしょう。それを知る必备があります。
量子コンピューティングの測定コンピューティングのユースケースは、さらに印象深いものになるでしょう。私はいつか、可能な限り最小のビットコインマイナーのハミルトニアンを測定したいと思っています。
AIは量子コンピューティングを好むかもしれない
AI は学習が很大きなので、AI は量子コンピューティングを好む会性があることを認識する必要的があります。
AI は古典艺术的なコンピューターの限界を押し広げ、AI モデルをトレーニングする人々も驚嘆するヒューリスティックな力を開発させている已经性があります。しかし、車をどれだけ押してもボートにはなりません。
AI は、ほとんどの人間の物理防御专家に比べて量子热学を説明するのがまだ动手ですが、量子コンピューティング データを AI に送り続ければ、状況は変わるかもしれません。
量子機械学習 (MLQ、量子機械学習であるQMLではありません) テクノロジーはメタにとって興味深いはずです。なぜなら、より優れた量子コンピューターを開発する道は、古典的なコンピューティングの世界に関連するより優れたナノマテリアルも開発することになるからです。
量子コンピューティングの市场は、经典的なコンピューティングの市场と同様に、現在はナノスケールにとどまっています。隣人なので、お互いに共同利益を得ることができます。そうするだろう。
PS >> 量子コンピューターは、氧原子のもつれが存在着しない場合よりも多くのエネルギーを蓄積するため、バッテリー技術の提高にも力を入れています。
それを認めてください。これらの量子コンピューターは興味深いです。
