ਠੀਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ ? (ਇੱਕ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਾ ਕਰੋ) ⚛️🤖
ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਜੋਖਮ 'ਤੇ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਨਾਲ ਅਸਲ ਹੈ - ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਪ-ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਅਜੀਬਤਾ ਦੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਸੋਚਣਾ ਸਿਖਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ (ਕਿਊਬਿਟਸ, ਉਲਝਣ, ਉਹ ਸਾਰੀ ਡਰਾਉਣੀ ਕਿਰਿਆ) ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣਾ।
ਸਿਵਾਏ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਲੀਨਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਹੋਰ ਵੀ... ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਵਰਗਾ ਹੈ? ਰਵਾਇਤੀ AI ਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ AI ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤੈਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬਾਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜਵਾਬਾਂ ਬਾਰੇ ਹੈ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਭੁਲੇਖੇ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਭੁਲੇਖੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਵੇ। ਇਹੀ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।.
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 AI ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਕੀ ਹੈ? - ਉਹ ਪਲ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਭ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਖੋਜੋ ਕਿ AI ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਕਿਵੇਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਾਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਫਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
🔗 ਏਆਈ ਪ੍ਰਤੀ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
ਏਆਈ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਵਿਆਪਕ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ ਜੋ ਸੱਚਮੁੱਚ ਮਨੁੱਖਤਾ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੀ ਹੈ।
🔗 ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣੀ ਹੈ - ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਗਾਈਡ।
ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸੋਚਣਾ, ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸਿਖਾਉਣ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਹਰ ਕਦਮ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।
ਆਓ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕਰੀਏ... ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਢਾਹ ਦੇਈਏ 🧩
ਕੀ ਅਜੇ ਵੀ ਮੇਰੇ ਨਾਲ ਹੈ? ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਗੱਲ ਹੈ ਜੋ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੀ:
| ਮਾਪ | ਕਲਾਸੀਕਲ ਏ.ਆਈ 🧠 | ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ 🧬 |
|---|---|---|
| ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕਾਈ | ਬਿੱਟ (0 ਜਾਂ 1) | ਕਿਊਬਿਟ (0, 1, ਜਾਂ ਦੋਵੇਂ - ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦਾ) |
| ਪੈਰਲਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ | ਥਰਿੱਡ-ਅਧਾਰਿਤ, ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਲਿਮਟਿਡ | ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ) |
| ਜਾਦੂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਗਣਿਤ | ਕੈਲਕੂਲਸ, ਅਲਜਬਰਾ, ਅੰਕੜੇ | ਰੇਖਿਕ ਅਲਜਬਰਾ ਕੁਆਂਟਮ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ |
| ਆਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ | ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ, CNN, LSTM | ਕੁਆਂਟਮ ਐਨੀਲਿੰਗ, ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਐਂਪਲੀਫਿਕੇਸ਼ਨ |
| ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਚਮਕਦਾ ਹੈ | ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਭਾਸ਼ਾ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ | ਅਨੁਕੂਲਨ, ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ, ਕੁਆਂਟਮ ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ |
| ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ | ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਬਹੁ-ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੱਲ | ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ - ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ |
| ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਪੜਾਅ | ਕਾਫ਼ੀ ਉੱਨਤ, ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ | ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ, ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ, ਅਰਧ-ਅਟਕਲਾਂ 🧪 |
ਦੁਬਾਰਾ: ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਵੀ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜ਼ਮੀਨ ਹਿੱਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਅੱਧੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਬਹਿਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।.
ਕੁਆਂਟਮ ਅਤੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਮਿਲਾਇਆ ਜਾਵੇ? 🤔 ਕੀ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ?
ਕਿਉਂਕਿ ਨਿਯਮਤ ਏਆਈ - ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਹੁਸ਼ਿਆਰ ਹੈ - ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਗਣਿਤ ਬਦਸੂਰਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।.
ਮੰਨ ਲਓ ਤੁਸੀਂ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਫੋਲਡਿੰਗ ਦਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਅਰਬਾਂ ਵਿੱਤੀ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਪਰੰਪਰਾਗਤ AI ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ, ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਪਾਵਰ-ਭੁੱਖਾ। ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ (ਜੇਕਰ ਉਹ ਕਦੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ) ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਮਾਡਲ ਵੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ।.
ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ ਹੀ ਨਹੀਂ। ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ । ਉਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਦੀ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਹਦਾਇਤਾਂ ਵਾਂਗ ਘੱਟ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਖੋਜ ਵਜੋਂ ਵਧੇਰੇ ਗਣਿਤ ਹੈ।
ਲੋਕ ਧਿਆਨ ਕਿਉਂ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ:
-
🔁 ਵਿਸ਼ਾਲ ਸੰਯੁਕਤ ਖੋਜ,
ਇੱਕ ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ-ਨੋਡ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨੂੰ ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁਭਕਾਮਨਾਵਾਂ। ਕੁਆਂਟਮ ਸ਼ਾਇਦ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੇ -
🧠 ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ
ਕੁਆਂਟਮ ਬੋਲਟਜ਼ਮੈਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਜਾਂ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨਲ ਕੁਆਂਟਮ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਵਰਗੇ ਹਨ? ਉਹ ਕਲਾਸਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਉਹ ਕੁਝ ਹੋਰ ਹਨ। -
🔐 ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕੋਡ-ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ
ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ ਅੱਜ ਦੇ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਅਤੇ ਕੱਲ੍ਹ ਨੂੰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ ਪਸੀਨਾ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਤਾਂ, ਓਹ... ਅਸੀਂ ਹੁਣ ? 🧭
ਅਜੇ ਵੀ ਰਨਵੇਅ 'ਤੇ ਹੈ। ਜਹਾਜ਼ ਵਾਇਰਫ੍ਰੇਮ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਚੁਟਕਲਿਆਂ ਨਾਲ ਬਣਿਆ ਹੈ।.
ਅੱਜ ਦਾ "ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ" ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿਧਾਂਤਕ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਮੂਲੇਟਰਾਂ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸ਼ੋਰ-ਸ਼ਰਾਬੇ ਵਾਲੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਊਬਿਟ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹਨ, ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੀ ਦਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਹਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਤਰੱਕੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਆਈਬੀਐਮ, ਗੂਗਲ, ਰਿਗੇਟੀ, ਅਤੇ ਜ਼ਾਨਾਡੂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੇ ਬੇਬੀ ਸਟੈਪਸ ਦਾ ਡੈਮੋ ਕੀਤਾ ਹੈ।.
ਕੁਝ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮਾਡਲ ਅਸਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ-ਇਨਹਾਂਸਡ SVM ਜਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨਲ ਸਰਕਟ ਜੋ ਕਲਾਸੀਕਲ ਬਣਤਰਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਕੁਆਂਟਮ ਬੈਕਬੋਨ ਦੇ ਨਾਲ।.
ਫਿਰ ਵੀ, ਇਹ ਉਮੀਦ ਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਫ਼ੋਨ ਸਹਾਇਕ ਅਗਲੇ ਸਾਲ ਡਰਾਉਣੇ-ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਸ਼ਾਇਦ ਪੰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਪਰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ।.
ਕੁਆਂਟਮ ਏਆਈ ਕਿਸੇ ਦਿਨ ਕੀ ਕਰ ? 🔮
ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਾਲੇ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ ਵਹਿ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਪਰ ਜੇਕਰ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸਥਿਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੇਕਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਦੰਦ ਲੱਗ ਜਾਂਦੇ ਹਨ - ਤਾਂ ਸ਼ਾਇਦ:
-
💊 ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਡਰੱਗ ਖੋਜ
ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਨੂੰ ਫੋਲਡਿੰਗ ਕਰਨਾ, ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ... ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ? -
🌦️ ਐਕਸਟ੍ਰੀਮ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ
ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਜਲਵਾਯੂ ਜਾਂ ਕਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। -
🧑🚀 ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮਿਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਬੋਧਾਤਮਕ ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ,
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਚੁਸਤ, ਅਨੁਕੂਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਇੰਜਣਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। -
📉 ਅਰਾਜਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ
ਵਿੱਤੀ, ਮੌਸਮ ਵਿਗਿਆਨ, ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ - ਜਿੱਥੇ ਕਲਾਸਿਕ AI ਘਬਰਾਹਟ, ਕੁਆਂਟਮ ਨੱਚ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਆਖਰੀ ਟੈਂਜੈਂਟ (ਕਿਉਂਕਿ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ?) 🌀
ਇੱਕ ਸਹੀ ਉੱਤਰ ਦੇ ਵਿਚਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਝਿੜਕ ਹੈ । ਇਹ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਹੈ , ਸਗੋਂ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਅਤੇ ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਡਰਾਉਂਦਾ ਹੈ।.
ਇਹ ਪਰਿਪੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਗੜਬੜ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਬੌਧਿਕ ਐਡਰੇਨਾਲੀਨ ਵੀ ਹੈ - ਇੱਕ ਅਜੀਬ, ਚਮਕਦਾ ਹੋਇਆ ਸ਼ਾਇਦ ਹੁਣ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ।.
ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਪੁੱਲ ਕੋਟਸ ਵਿੱਚ ਕੱਟਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?