Квантовый интеллект: какие задачи бизнес может поручить квантам и AI уже сейчас

Что ещё предстоит сделать

Согласно данным доклада «Квантовые вычисления: перспективы для бизнеса», выделяют восемь этапов, которые проходят компании от первоначального знакомства с идеей квантового AI до его внедрения в практику. Такой путь характерен для разных коммерческих компаний и не зависит от отрасли. Сейчас зарубежные и российские компании дошли до 3—5-й стадии.

«Квантовые технологии — это не то, что можно внедрить по нажатию кнопки, — говорит Станислав Страупе, научный руководитель Центра квантовых технологий Сбербанка. — Без наличия профильной экспертизы невозможно понять, применимы ли эти технологии в собственном бизнесе. Поэтому основная рекомендация для бизнеса — наращивать соответствующую экспертизу у себя или формировать партнёрства с теми, у кого она есть. Экспертам можно порекомендовать более пристально следить за рынком и кейсами в области квантовых вычислений, а также не останавливаться только на этом типе вычислений, а прорабатывать, сравнивать с другими».

Основное препятствие для полноценного прикладного использования квантовых компьютеров — это пока ещё высокий уровень ошибок, или так называемый шум. Зашумление в квантовых процессорах происходит по многим причинам: из-за колебаний электромагнитного поля, температуры, различных эффектов, возникающих при взаимодействии квантовых элементов.

На пути реализации технически состоятельных конструкций квантового компьютера, основанного на любом из принципов, стоит огромное количество трудностей, которые ученые и инженеры с присущим Homo sapiens хитроумием и настойчивостью постепенно преодолевают. Но когда будут надежно обеспечены основные требования – высокая точность измерений состояний кубитов и защита от внешних воздействий, сказать трудно. Стабильность систем, где в связанном состоянии находится множество кубитов, тоже остается под вопросом: чем больше кубитов в системе, тем труднее ее обеспечить. А для того, чтобы квантовые вычислительные системы бесспорно доказали свое превосходство над ныне существующими «классическими», они должны состоять из десятков связанных кубитов, работающих без срывов и с малым числом ошибок.

Так или иначе, но сегодня мы привыкли к машинам, где используется двоичная система счисления. И сначала были лампы. Потом транзисторы: микроэлектроника – ура-ура! Показали Хрущёву в 1962 году УМ-1 этот знаменитый, который Старос сделал в Ленинграде. Никита Сергеевич был крайне восхищен. Вариант для управления технологическими процессами назывался «Управляющая машина для народного хозяйства» – УМ-1 НХ, расшифровали остряки: «Ум один – Никита Хрущёв». И как-то мы вроде были счастливы все эти годы: элементы все уменьшались и уменьшались, мощность росла и росла. Мы помним суперкомпьютер DeepBlue, который победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в 1997 году – так теперь игровая приставка Sony PlayStation в 150 раз мощнее, чем он. Но вот оказалось, что нам все-таки мало. Самая горячая тема сейчас – квантовые вычисления. Вычисления на другом принципе! Вычисления с немыслимыми скоростями! А зачем нам квантовый компьютер?

Для Сбера квантовые технологии и их развитие — это прежде всего инструмент для достижения практических целей. Мир меняется, стоит на пороге трансформации всех бизнес-процессов, что связано с развитием искусственного интеллекта. И это главная причина, по которой сегодня следует обсуждать развитие квантовых вычислений и их применение в бизнесе. Так, именно квантовые вычисления смогут решить проблемы, которые обострились на фоне бума генеративного AI, — это нехватка центров обработки данных (ЦОД) и всё возрастающая потребность в электроэнергии. Новая вычислительная парадигма позволит решить эти проблемы. Я уверен, что следующая технологическая революция произойдёт именно благодаря синергии квантовых систем и AI.

Гонка за квантовое превосходство

Сейчас квантовый AI применяют для задач с использованием случайных величин и комбинаторики: предсказания финансовых рисков, разработки инвестиционных портфелей с глубоким хеджированием, логистики, маршрутизации, анализа геологических данных в нефтедобывающей отрасли, анализа климатических данных для борьбы с изменениями климата, моделирования молекулярных структур и прогнозирования химических свойств новых соединений для фармацевтики и промышленности.

Я люблю научную фантастику, особенно классическую. И здесь мне пришли на ум эти пресловутые «три закона робототехники». То есть, допустим, мы построили роботов, у которых бесконечно совершенные «позитронные» мозги. И вот они строят самостоятельно, исходя из своего опыта и натуры, эти самые алгоритмы решения. А мы им имплантировали наши «не убий». Но если они так совершенны, наши законы будут им по колено, нет? Ведь действовать-то они станут исходя из логики своего существования…

За реализацию практических проектов в области квантового AI отвечают Российский квантовый центр (РКЦ) и госкорпорация «Росатом», в том числе её дочерняя структура ООО «СП “Квант”». Разработку и тестирование пилотных проектов РКЦ ведёт в квантовом облаке QBoard.

Нет-нет. Ну, это опять некоторые иллюзии, как насчет квантового компьютера. Что такое современный искусственный интеллект? Это то же самое программирование, только в нем язык программирования заменен на некоторую структуру данных, которую мы как интеллектуальные агенты можем классифицировать. Нейронные сети ничему не учатся сами – они учатся на основе того набора примеров, который посчитали возможным им предоставить мы для настройки. Вместо написания алгоритма там настраиваются весовые коэффициенты нейронов, которые, по сути дела, выполняют те же самые операции, которые выполняют операторы в любой программе. Просто по-другому написано. А напиши на русском языке, на английском, на китайском – смысл остается тот же самый. Поэтому никакого самообучения в первоначальном смысле нет. Там есть некоторые особенности – «реинфорсмент лернинг» (обучение с подкреплением, от англ. reinforcement learning) и так далее, но все это действует в четких рамках достаточно ограниченного набора возможностей.

Ну а была ли большая беда, что люди открыли огонь? Да спрячьте огонь в печку и грейтесь! То же самое и здесь: можно спалить дом, а можно приготовить яичницу. Из любого открытия можно извлечь пользу или обратить его во зло. Поэтому не надо бояться – надо четко понимать, что мы делаем. Все зависит он нас. Даже если посмотреть на возможности наши: у нас в голове сто миллиардов нейронов, у нас длина синаптических связей, знаешь какая, миллион километров! А наши все суперкомпьютеры на шесть-восемь порядков слабее любого человеческого мозга. Вот и всё. И пока мы доберемся до возможностей, соизмеримых с нашими мозговыми процессами, эволюционный процесс пройдет такой, что мало не покажется. Более того, суперкомпьютер потребляет мегаватт электроэнергии, а наш мозг – двадцать ватт, хотя он в миллион раз более мощный в вычислительном смысле. У него есть недостатки, но их можно компенсировать. Поэтому мы сейчас сторонники той концепции – лично я ее активно пропагандирую последнее время, что не надо говорить об искусственном интеллекте: его не будет. Но можно говорить об экзоинтеллекте.

Квантовые компьютеры могут ускорить работу нейросетей за счёт того, что вычисления в их процессоре позволяют быстро перемножать большие массивы чисел (матрицы). Такие массивы используются и в работе больших языковых моделей (LLM), и при решении задач на оптимизацию процессов.