机器学习的下一个前沿—量子扩展

译者 | 陈峻审校 | 重楼现如今,机器学习的速度比以往任何时候都快得多,也能够解决那些曾被认为完全无法解决的问题。 将来,在量子计算潜力的驱动下,人工智能(AI)模型会越来越大、越来越强,甚至会超越我们对其训练的工具。 说到模型训练,其计算和能源的消耗成本日趋高启。

机器学习的下一个前沿—量子扩展

译者 | 陈峻

审校 | 重楼

现如今,机器学习的速度比以往任何时候都快得多,也能够解决那些曾被认为完全无法解决的问题。将来,在量子计算潜力的驱动下,人工智能(AI)模型会越来越大、越来越强,甚至会超越我们对其训练的工具。

说到模型训练,其计算和能源的消耗成本日趋高启。GPT-4及其继任者的大规模训练所消耗的电力已与一个城市相当。此外,据报道,OpenAI的GPT-3训练已消耗了1,287兆瓦时的电力,相当于120个美国普通家庭的年能源消耗量。

而一种将量子计算应用于扩展机器学习的技术--量子扩展(Quantum Scaling),则可以通过解决经典AI系统日益增长的局限性,实现更快的训练、更少的能源消耗、以及能力上的飞跃。本文将和你探讨量子扩展的基本概念,它在机器学习中的优势,以及我们将如何从中获益。

什么是量子扩展?

总的说来,量子扩展可以利用量子计算的原理,来克服AI训练中经典系统的局限性。不同于依赖于0和1比特的经典计算,量子计算引入了量子比特(Qubit)的概念。而基于叠加的概念,量子比特可以同时存在多种状态。这也使得量子系统能够以指数级的速度处理某些任务的信息。

回到机器学习的话题,量子扩展解决了如下关键挑战:

  • 算法优化:量子算法通过量子近似来解决AI模型训练中的优化问题。其优化算法(QAOA)可以更有效地执行。
  • 高维数据:量子系统擅长处理庞大的特征空间,而这正是经典系统的瓶颈。
  • 能源效率:量子系统可以大幅降低大规模人工智能训练的能源成本。传统的硬件解决方案依赖于计算能力的大量输入,这使得AI的进步严重依赖环境和经济能力。而量子扩展提供了一个潜在的解决方案,将AI训练转变为更可持续的范式。

因此,如果你把经典计算想象成为一步一步登阶梯的话,那么量子扩展便是一部电梯。它跳过了繁琐的步骤,能够更快地达到新的高度。

量子扩展的现状

目前,量子扩展仍处于起步阶段。量子计算机又被称为NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum,噪声中尺度量子)设备。其功率有限,容易出错。这些系统远不能直接训练大型AI模型,但它们提供了未来的可能性。

而TensorFlow Quantum和PyTorch等框架正在弥合此类局限,为研究人员提供了探索量子经典集成的工具。其中,TensorFlow Quantum允许开发人员尝试混合量子与经典模型,以便量子系统处理优化等特定任务,而让经典系统管理更广泛的训练循环。同时,PyTorch的灵活性能够适应量子研究,以确保开发人员随着该领域的发展,拥有多样化的工具。

目前,混合系统代表了量子扩展的最实际应用。通过结合经典和量子系统的优势,它使得研究人员能够尝试具有量子增强的AI工作流程。详情,请访问TensorFlow Quantum的官方GitHub页面和PyTorch的Quantization Toolkit。

量子扩展的未来

随着量子硬件的改进,量子扩展的未来已变得更加清晰。在未来几年中,那些具有数千个量子比特的纠错型量子计算机将能够:

  • 训练比GPT-4量级大得多的模型。
  • 大幅减少AI开发所需的时间和精力。也就是说,通过降低AI训练资源的密集度,量子扩展将能够以可持续性的方式,让技术创新与环境责任保持一致。
  • 解锁药物发现、气候建模和高级机器人等领域的新应用。

就像从CPU到GPU的过渡,彻底改变了机器学习那样,量子扩展的转变也可能会引发下一个巨大的飞跃。可见,量子扩展不仅会带来更快的AI,而且会重新定义AI未来的可能性。而TensorFlow和PyTorch等框架的继续发展,将能够确保开发人员充分利用量子系统的潜力。

量子扩展典型十问

1.什么是量子扩展?

量子扩展是指应用量子计算,来提高机器学习模型的性能、可扩展性和效率。它通过利用叠加和纠缠等量子原理,来解决能源消耗、优化和处理高维数据等挑战。

2.量子扩展与经典计算有何不同?

经典计算依赖于0、1比特进行计算,而量子计算使用量子比特。量子比特可以同时表示多种状态。这使得量子系统能够以指数级的速度,处理特定任务的信息。可以说,量子扩展已成为人工智能和机器学习的颠覆者。

3.量子扩展对机器学习为什么如此重要?

随着机器学习模型的扩大,经典系统正在与计算瓶颈和能源效率作斗争。量子扩展通过加快优化过程、高效处理高维数据、以及显著降低能耗,来提供更好的解决方案。

4.量子扩展在现实世界中有哪些应用?

量子扩展可以应用于现实世界的各种领域,包括:

  • 药物发现:加速新药的模拟。
  • 气候建模:增强对天气和气候变化的预测。
  • 财务投资:优化投资组合管理和风险分析。
  • AI开发:以更低的成本训练更大、更高效的模型。

5.量子扩展的现状如何?

量子扩展仍处于起步阶段。目前的量子计算机,被称为NISQ设备,其功率有限,容易出错。不过,TensorFlow Quantum和PyTorch等工具能够让研究人员探索混合了量子与经典的工作流程。

6.量子扩展如何影响能源效率?

传统的机器学习模型需要大量的能量来训练,其电力消耗往往与一个城市相当。而量子扩展可以通过利用量子系统的固有效率,来减少此类能消,让AI训练得以持续。

7.实现量子扩展的挑战有哪些?

典型挑战包括:

  • 硬件限制:量子计算机仍在发展中,并面临着错误率和量子比特有限等问题。
  • 算法差距:许多机器学习的量子算法仍是实验性的,尚不可扩展。
  • 集成:将量子和经典系统结合到工作流程中仍有技术障碍。

8.量子扩展与TensorFlow和PyTorch等工具有何关系?

TensorFlow Quantum和PyTorch等框架,使得开发人员能够构建和实验混合式的量子与经典模型。这些工具可以充当桥梁,协助研究人员将量子原理整合到现有的机器学习管道中。

9.量子扩展何时会被广泛采用?

量子扩展的广泛采用取决于量子硬件、纠错和可扩展算法的进步。专家预测,未来5-10年内将取得重大进展。

10.如何了解更多关于量子扩展的信息?

欲了解更多信息,请查阅TensorFlow Quantum的GitHub存储库、IBM的量子计算页面、以及谷歌的Quantum AI计划等资源。

知识拓展

如果你对此话题感兴趣,可以通过查阅如下资源的方式,来加深你对量子扩展、机器学习和相关技术的理解:

  • 《数字海洋GPU Droplets》--使用GPU Droplets进行高性能的计算,托管你的大语言模型(LLM)和机器学习应用程序。
  • 《量子机器学习存储库》:与量子机器学习相关的资源、教程、研究论文和代码等精选集合。
  • 《量子计算学习资源》:为你提供学习量子计算的大量免费材料列表,适合初学者和经验丰富的研究人员。
  • 《量子机器学习概述》:一篇关于量子机器学习、其应用和未来前景的文章。
  • 《量子计算课程》:与微软和Alphabet X联合制作的互动课程,旨在全面介绍量子计算。
  • 《Gorombo》:介绍Gorombo在定制软件、数字店面和可扩展解决方案方面为开发人员提供的产品。
  • 《量子计算解释》:一本适合初学者的指南,介绍量子计算及其对于技术的影响。
  • 《人工智能的未来》:介绍了谷歌在量子人工智能方面的最新进展。
  • 《人工智能和可持续性》:通过有见地的文章,讨论了人工智能如何影响环境和可持续性。
  • 《Dan Sasser的博客》:一个信息量丰富且有指导性的技术博客,可用于了解各种主题的最新技术趋势。

小结

随着TensorFlow Quantum和PyTorch等框架铺平了技术道路,我们已处于量子革命的前夜。量子扩展会通过克服经典计算的局限性,终将释放AI机器学习前所未有的能力。

译者介绍

陈峻(Julian Chen),51CTO社区编辑,具有十多年的IT项目实施经验,善于对内外部资源与风险实施管控,专注传播网络与信息安全知识与经验。

原文标题:The Next Frontier in Machine Learning - Quantum Scaling,作者:Daniel T Sasser II

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