Великое переопределение
машинного обучения
для квантового ИИ.
Машинное обучение требует больших вычислительных и энергетических мощностей, и учёные делают ставку на то, что в этом направлении наши горизонты расширит развитие квантовых систем. По всему миру изучаются их потенциальные возможности; в том числе и на предмет того, сможет ли квантовый ИИ решать некоторые проблемы традиционных вычислений лучше предшественника.
Коллектив учёных из Свободного университета Берлина сосредоточился на многообещающем подходе в этой области ‒ квантовых нейросетях. Команда обнаружила, что модели этого вида реагируют на новые данные ‒ т.е. извлекают «уроки» из них ‒ совсем иначе, чем можно было предположить. Оказалось, они способны делать обобщение, а значит, классифицировать данные по каким-то признакам. Но это не самое интересное: исследователи делают вывод, что квантовые нейросети могут не только изучать, но и запоминать данные, на первый взгляд кажущиеся случайными.
Работа учёных представлена в статье «Понимание квантового машинного обучения также требует переосмысления обобщений», опубликованной в Nature Communications.
«Это все равно, что обнаружить, будто 6-летний ребёнок может запоминать случайные цепочки чисел и таблицы умножения одновременно, ‒ говорит ведущий автор исследования Элис Гил-Фустер, научный сотрудник Свободного университета Берлина и Института Генриха Герца. ‒ Наши эксперименты показывают, что эти квантовые нейронные сети невероятно искусны в подборе случайных данных и меток, бросая вызов самим основам того, как мы понимаем обучение и обобщение».
Результаты своих опытов, выглядящие довольно странно в рамках существующей парадигмы, команда дополнила теоретическим обоснованием. В нём исследователи делают очень смелое предположение: квантовые нейронные сети могут обладать способностью к запоминанию, которая строится наприсвоении произвольных меток квантовым состояниям.
Представленные выводы имеют далеко идущие последствия. То, что они ставят под сомнение традиционные научные воззрения, конечно заставит их пересмотреть, но главное ‒ это реальный повод подозревать, что квантовые нейросети обладают врождённой способностью к запоминанию. В перспективе это открытие выведет саму технологию машинного обучения на другой уровень. Представляя собой значительный шаг вперёд в понимании особенностей процесса для квантовой среды, полученные результаты уже позволяют исследователям предвкушать потенциальное применение их работы в будущих исследованиях и разработках. Фактически, авторы проложили путь для новых идей в этой быстро развивающейся области.
По материалам АРМК.
