เครือข่ายประสาทเทียมช่วยทำให้สามารถเรียนรู้กลยุทธ์การปรับปรุงข้อผิดพลาด

ในปี 2016 ซอฟต์แวร์AlphaGo ได้รับรางวัล ใน เกมจาก Go ของผู้เล่นที่เหมาะสมที่สุดในโลก กล่าวว่าเกมของGo มีการรวมกันของการเคลื่อนที่มากกว่าที่จะมีค่าโดยประมาณเป็นอะตอมในจักรวาลนี้จำเป็นต้องใช้พลังงานมากยิ่งกว่าการประมวลผลที่จริงจริง แต่ AlphaGo ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถจำแบบอย่างการมองเห็นและแม้กระทั่งความรู้ความเข้าใจในการศึกษา โปรแกรมนี้สามารถใช้งานเกมได้หลายร้อยหลายพันเกมในระยะเวลาสั้นๆรวมทั้งมากกว่าผู้เล่นที่เหมาะสมที่สุดในโลก เดี๋ยวนี้นักค้นคว้าจาก Erlangen กำลังใช้เครือข่ายประสาทเทียมประเภทนี้เพื่อความก้าวหน้าเรียนรู้เกี่ยวกับการปรับแต่งข้อผิดพลาดสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัม

เครือข่ายประสาทเทียมคือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบพฤติกรรมของเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกัน(neurons) – ในกรณีของการวิจัยใน Erlangen โดยประมาณ2,000 เซลล์ประสาทเทียมเชื่อมต่อกัน เราใช้แนวคิดใหม่ๆจากวิทยาการคอมพิวเตอร์แล้วก็เอาไปใช้กับระบบทางกายภาพ” Florian Marquardt อธิบาย กระบวนการทำเช่นนี้ทำให้เรามีผลกำไรจากความคืบหน้าอย่างรวดเร็วในด้านปัญญาประดิษฐ์

โครงข่ายประสาทเทียมสามารถเอาชนะยุทธวิธีการปรับแก้ข้อผิดพลาดอื่นๆได้

พื้นที่แรกของแอ็พพลิเคชันคือคอมพิวเตอร์ควอนตัมตามที่แสดงในเอกสารฉบับล่าสุดซึ่งประกอบด้วย Thomas Föselซึ่งเป็นนักศึกษาปริญญาเอกที่สถาบัน Max Planck ในเมือง Erlangen ในรายงานฉบับนี้กลุ่มทำให้เห็นว่าเครือข่ายประสาทเทียมที่มีสถาปัตยกรรมที่ได้รับแรงจูงใจจาก AlphaGo สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเองสำหรับการปฏิบัติงานที่จำเป็นต่อการปฏิบัติการของคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคต ยกตัวอย่างเช่น การแก้ไขข้อบกพร่องของควอนตัม แม้ว่าจะมีลัษณะทิศทางกล่าวถึงการฝึกอบรมที่พอเพียงแนวทางแบบนี้จะก้าวล้ำไปกับกลยุทธ์การปรับปรุงแก้ไขข้อบกพร่องอื่นๆ

เพื่อให้เข้าใจในเรื่องสิ่งที่เกี่ยวพันคุณจำต้องดูที่รูปแบบการทำงานของคอมพิวเตอร์ควอนตัม พื้นฐานสำหรับข้อมูลควอนตัมเป็นบิตควอนตัมหรือ qubit ไม่เหมือนบิตดิจิทัลทั่วไป qubit สามารถประยุกต์ใช้ไม่เพียงแต่ แต่สองรัฐเป็นศูนย์แล้วก็หนึ่ง แต่ยังsuperpositions ของทั้งคู่เมือง ในโปรเซสเซอร์คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีหลาย qubits ที่ซ้อนทับเป็นส่วนหนึ่งของเมืองด้วยกัน สิ่งที่ทำให้พันพัวนี้ชี้แจงถึงพลังการประมวลผลที่ยิ่งใหญ่ของคอมพิวเตอร์ควอนตัมเมื่อพูดถึงการแก้ปัญหาบางสิ่งบางอย่างที่ซับซ้อนซึ่งเครื่องคอมพิวเตอร์ทั่วไปใกล้จะถึงวาระที่จะล้มเหลว จุดอ่อนเป็นข้อมูลควอนตัมมีความไวต่อเสียงดังรบกวนจากสิ่งแวดล้อมมาก ลักษณะพิเศษอื่นๆของโลกควอนตัมแปลว่าข้อมูลควอนตัมอยากได้การบูรณะตามธรรมดานั่นก็คือการปรับแก้ข้อบกพร่องด้วยควอนตัม อย่างไรก็ตามการปฏิบัติการที่จะต้องใช้นี้ไม่เพียง แม้กระนั้นมีความสลับซับซ้อน แม้กระนั้นจำต้องปลดปล่อยให้ข้อมูลควอนตัมอยู่เป็นต้นว่าเดิม

การปรับปรุงข้อบกพร่องของควอนตัมราวกับเกม Go กับกฎแปลก

คุณสามารถจินตนาการถึงองค์ประกอบของคอมพิวเตอร์ควอนตัมได้เหมือนกับบอร์ด Go” Marquardt เอ่ยถึงแนวความคิดหลักที่อยู่เบื้องหลังโครงการของเขาqubits กระจายอยู่ทั่วกระดานราวกับชิ้นส่วน แต่มีไม่เหมือนกันที่สำคัญอะไรบางอย่างจากเกมทั่วไปของ Go: องค์ประกอบทั้งปวงมีการกระจัดกระจายไปทั่วบอร์ดรวมทั้งแต่ละชิ้นมีสีขาวด้านหนึ่งและก็มีสีดำอยู่อีกข้าง สีหนึ่งอันสอดคล้องกับสถานะศูนย์อีกอันหนึ่งและการเคลื่อนไหวในเกม Quantum Go เกี่ยวเนื่องกับการพลิกผันชิ้นส่วน ตามกฎของโลกควอนตัมชิ้นนี้ยังสามารถใช้สีผสมสีเทาซึ่งเป็นผู้แทนของการซ้อนและการเกี่ยวพันของเมืองควอนตัม

เมื่อเอ่ยถึงการเล่นเกมผู้เล่น – เราจะเรียกเธอว่าอลิซ – ทำให้การเคลื่อนไหวมีจุดหมายเพื่อรักษารูปแบบที่เป็นผู้แทนของเมืองควอนตัมบางสิ่งบางอย่าง นี่เป็นการจัดการปรับแก้ข้อผิดพลาดของควอนตัม ในเวลาเดียวกันปรปักษ์ของเธอทำทุกๆอย่างที่สามารถทำลายรูปแบบได้ นี่ชี้ให้เห็นถึงเสียงรบกวนที่เกิดขึ้นมาจากการแทรกแซงที่จริงจริงของ qubit จากสภาพแวดล้อมของพวกเขา ยิ่งไปกว่านี้เกม Quantum Go ทำเป็นยากมากโดยกฎควอนตัมเฉพาะ: อลิซมิได้รับอนุญาตให้ดูไปที่บอร์ดในระหว่างเกม ชายตามองอะไรก็แล้วแต่ที่เผยให้เห็นสถานะของชิ้น qubit ให้คุณทำลายสถานะควอนตัมที่ละเอียดลออซึ่งเกมกำลังครองอยู่ ปริศนาเป็นคุณสามารถเคลื่อนไหวได้ถูกได้อย่างไร?