Il progresso dell’informatica quantistica promette di rimodellare l’intelligenza artificiale (AI) come è conosciuta e implementata oggi. Questo sviluppo sta espandendo drasticamente la portata aziendale e commerciale dell’IA, forse anche avvicinandosi all’intelligenza artificiale generale . E c’è un’altra promessa di convergenza dell’informatica quantistica, dell’IA e dei linguaggi di programmazione in un unico ambiente computazionale.
Gli effetti potenziali di questa coalescenza di capacità sono a dir poco formidabili. Le applicazioni di deep learning verranno eseguite molto più velocemente. I problemi che risolvono raggiungeranno una complessità che sfida quella degli approcci tradizionali all’apprendimento automatico avanzato. L’IA statistica e simbolica funzionerà in tandem, mentre i verticali dalla produzione di energia alla finanza ne trarranno vantaggio.
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Niente di tutto ciò accadrà, tuttavia, senza l’abilitazione di linguaggi di programmazione AI flessibili. Tali linguaggi di programmazione sono indispensabili per scrivere algoritmi di intelligenza artificiale supportati dall’informatica quantistica per creare applicazioni avanzate con il potere di trasformare i casi d’uso per i quali sono implementati.
Avvalendosi di questi linguaggi di programmazione adattivi con il potere di supportare paradigmi per l’orientamento agli oggetti, la riflessione, la programmazione procedurale e funzionale e la meta-programmazione, le organizzazioni possono sfruttare questa combinazione di capacità per raggiungere un grado di produttività orizzontale che non sarebbe altrimenti possibile.
Linguaggi di programmazione
Come base per scrivere efficaci applicazioni di intelligenza artificiale quantistica, i linguaggi di programmazione adattivi su misura per questo compito sono immensamente utili per gli sviluppatori. Questi linguaggi di alto livello semplificano l’abbreviazione del tempo necessario per scrivere il codice aumentando al contempo il throughput. I migliori riguardano la programmazione funzionale, che è spesso contrapposta e considerata superiore alla programmazione imperativa.
La capacità dinamica di questi linguaggi AI di cambiare mentre il programma è in esecuzione è superiore ai linguaggi che si basano su un metodo batch, in cui il programma deve essere compilato ed eseguito prima degli output. Inoltre, questi linguaggi di programmazione di intelligenza artificiale quantistica consentono di scrivere sia i dati che il codice come espressioni. Poiché le funzioni in questi framework sono scritte come elenchi, vengono facilmente elaborate come dati, quindi programmi specifici possono effettivamente manipolare altri programmi tramite metaprogrammazione, che è la chiave per la loro flessibilità sottostante. Questo vantaggio si traduce anche in vantaggi in termini di prestazioni in cui tali linguaggi operano molto più velocemente in applicazioni, come quelle per la bioinformatica che coinvolgono la genomica, aiutate da varie dimensioni dell’IA.
L’effetto dell’IA
Se abilitato da linguaggi di programmazione flessibili per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale , il calcolo quantistico consente alle organizzazioni di eseguire calcoli di intelligenza artificiale molto più velocemente e su scala maggiore di quanto potrebbero altrimenti. Questi linguaggi di programmazione sono anche alla base degli approcci di intelligenza artificiale sia statistici che simbolici migliorati dal calcolo quantistico. I problemi di ottimizzazione, ad esempio, sono tradizionalmente risolti nelle impostazioni del grafico della conoscenza che supportano le inferenze intelligenti tra i vincoli.
Per le applicazioni di apprendimento automatico avanzato (ML), la scrittura di algoritmi di intelligenza artificiale rafforzati dal calcolo quantistico riduce la quantità di tempo necessaria per immettere sul mercato nuovi farmaci, ad esempio. Esistono persino applicazioni di data science universalmente applicabili per l’addestramento di modelli ML migliori con un sovraccarico di calcolo inferiore. In tutti questi casi d’uso, la chiave per ideare soluzioni di intelligenza artificiale migliorate dal calcolo quantistico è la serie di linguaggi di programmazione che consentono agli sviluppatori di scrivere algoritmi che traggono inequivocabile vantaggio dalla velocità e dalla scalabilità dei metodi di calcolo quantistico.
Informatica quantistica
Sebbene ce ne siano molti altri, i due modi principali in cui l’informatica quantistica fornisce i vantaggi di cui sopra è tramite i calcoli quantistici e la ricottura quantistica. Ognuna di queste funzioni coinvolge hardware specializzato per computer quantistici che sono più efficaci dei computer tradizionali per affrontare i problemi alla scala e alla velocità con cui l’IA diventa sovralimentata. I computer quantistici codificano le informazioni come 0, 1 o entrambi, simultaneamente, in bit quantistici (qubit) , mentre i computer tradizionali possono codificarli solo come 0 o 1. La capacità di sovrapporre questi stati è uno dei modi in cui le macchine quantistiche elaborano quantità gigantesche di dati contemporaneamente.
Un altro è tramite la ricottura quantistica, che riflette la natura in quanto risolve anche problemi NP-hard raggiungendo lo stato energetico più basso del computer. I computer tradizionali impiegano una quantità esponenziale di tempo per risolvere determinati problemi, come problemi di ottimizzazione relativi ai veicoli, consumo di carburante, obiettivi di consegna e altro. I metodi di ricottura quantistica accelerano il tempo necessario per ottenere risposte a tali problemi, fornendo un grado di efficienza praticabile che è fondamentale per la logistica o le apparecchiature di routing nei settori dei viaggi e dei trasporti.
Il gatekeeper del linguaggio di programmazione
I vantaggi dell’applicazione dell’informatica quantistica per accelerare e rafforzare l’utilità complessiva dell’IA per la società e l’impresa sono evidenti. Molta meno attenzione, tuttavia, viene data ai linguaggi di programmazione utilizzati per progettare queste applicazioni di intelligenza artificiale quantistica. Questi framework sono i guardiani del futuro dell’IA quantistica. Organizzazioni accorte li stanno utilizzando per capitalizzare su questo sviluppo in crescita.
