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内容来源:量子前哨(ID:Qforepost)
编辑丨王珩 编译/排版丨沛贤
深度好文:2000字丨12分钟阅读
据报道,人工智能巨头最近为其团队增添了一位新成员:Ben Bartlett,他是PsiQuantum的前量子系统架构师。这暗示着OpenAI 可能正在走向量子未来,它正在研究使用量子来为其人工智能帝国提供动力。
Bartlett拥有斯坦福大学应用物理学博士学位,他的工作主要是设计可扩展且容错的光子量子计算机,他的工作已经涉足纳米光子学、量子物理和机器学习领域,旨在利用光量子来进行复杂的计算。
Ben Bartlett博士(图片来源:网络)
他还从斯坦福大学带来了一项专利,该专利使用单个相干控制的原子,在合成时间维度上开发一种用于量子计算的可扩展方案。如果这一专利在工程化上可行,这项工作可能会为量子计算的新方法铺平道路,其中原子量子比特上的量子操作可以传送到光子量子比特上,这将简化量子发射器与光子电路的集成。斯坦福大学是世界光量子计算技术的中心之一,中国光量子计算初创公司玻色量子的创始人文凯也曾在斯坦福深造,算是Barlett的师兄。
光子量子计算和OpenAI 之间还有另一个联系,Bartlett曾在PsiQuantum工作, PsiQuantum的投资者之一是M12,它是微软的风险投资部门。微软是OpenAI的主要支持者,也拥有相当可观的量子资源。
OpenAI 对光量子计算人才的重视,不仅标志着 OpenAI 对量子感兴趣,而且意味着它可能进一步承认经典计算将无法处理其 AI 服务(如 ChatGPT)呈指数级增长的计算需求,而光量子计算能解决这一问题。
在解决某些对 OpenAI 发展至关重要的计算任务时,量子技术很有潜力,这很可能是OpenAI 对量子感兴趣的原因。
首先,随着人工智能模型变得越来越复杂,训练它们所需的计算资源猛增。量子计算为解决这个瓶颈提供了一个潜在的解决方案,有望加速特定类型的计算,包括机器学习和优化问题中涉及的计算。
有朝一日,借助叠加和纠缠,光量子计算机能够以传统计算机难以管理的方式处理大量数据,成本更低,使用的环境资源也能少很多。
ChatGPT 首席执行官Sam Altman最近登上了头条新闻,有报道称他正在募资 7 万亿美元来制造和购买芯片,显然是为了满足对速度和处理能力的巨大需求。这凸显了 OpenAI 的算力困境,既要实现增长又要降低成本并提高性能。
总之,光量子计算与人工智能的整合可以有效提高模型效率。
量子计算能够以前所未有的速度处理复杂优化问题和分析数据,这与一些人推测的 OpenAI 开发通用人工智能 (AGI) 的使命相符。
AGI 是指人工智能的一种形式,它可以像人类一样有效地理解、学习和应用各种任务中的知识。现在,人工智能非常擅长执行专门训练的任务,但一些技术专家认为,有朝一日,人工智能还可以像熟练的医生一样诊断疾病,也可以像才华横溢的音乐家一样创作音乐。
OpenAI 并不是唯一一家寻求量子方法实现基于语言的人工智能的公司。至少还有一家量子公司Quantinuum在计划开发量子自然语言处理(NLP),它已经研究了几年,并构建了一个工具包lambeq。
在一次采访中,Quantinuum 的首席科学家 Bob Coecke讨论了与当前的大型语言模型相比,他们的工具的优势和理论背景。
他说:“我们的目标是利用过程理论的框架(也被广泛称为分类量子力学或量子图像主义),将两种观察结果整合到一起。预计这将带来一种更加类似于人类的人工智能形式,它不仅提供实用性,而且与当前人工智能中广泛使用的“黑匣子”方法的不透明性相比,它在基本意义上也是可解释的,并且是当前系统的核心,例如当前占主导地位的大语言模型(LLM)。与当前由LLM驱动的人工智能相比,我们探索的方法可能具有许多优势:(1)可解释性;(2)与人类相似,具有更清晰的推理能力; (3) 量子优势。”
需要注意的是,OpenAI 目前只是在量子领域涉足。它要想保持人工智能技术的前沿地位,可能需要探索和整合量子计算。随着量子技术的成熟,它们可以在人工智能项目的速度、规模和范围方面提供竞争优势。OpenAI 进军量子领域,有助于它在量子增强人工智能系统的开发方面处于领先地位。
对于OpenAI 是否对量子计算感兴趣,ChatGPT给出了这样的回答:OpenAl与许多参与尖端研究和技术的组织一样,可能对量子计算感兴趣。量子计算代表了计算能力的重大飞跃,尤其是在密码学、材料科学和复杂系统仿真等领域,可以解决目前经典计算机难以解决的问题。
在人工智能和机器学习的背景下,量子计算可以极大地加速更复杂模型的训练,更有效地处理庞大的数据集,并促进新算法的开发,从而在人工智能领域取得突破。鉴于OpenAl致力于推进人工智能技术,可以推测它在密切关注量子计算的发展,并评估如何利用量子计算来推动其目标的实现。
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