اخبار کوانتومی – چارچوب کوانتومی شفافیت هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد!

عنوان خبر: چارچوب کوانتومی شفافیت هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد!
ژانر/موضوع: محاسبات کوانتومی، یادگیری ماشین کوانتومی

تاریخ انتشار خبر: 5 ژانویه 2025
منبع خبر: The Quantum Insider

چکیده: پژوهشگران دانشگاه کالج لندن چارچوب MultiQ-NLP را توسعه داده‌اند، که داده‌های متنی و تصویری را در یک مدل یکپارچه و آگاه از ساختار یکی می‌کند. با ترجمه هر دو نوع داده به مدارهای کوانتومی، این رویکرد از توانایی محاسبات کوانتومی در مدیریت ساختارهای پیچیده تنسوری بهره برده و سیستم‌های هوش مصنوعی شفاف‌تر را ممکن می‌سازد. رویکرد MultiQ-NLP با کدگذاری روابط دستوری و بصری به صورت کیوبیت‌ها، معنای نحوی و معنایی را حفظ می‌کند. در آزمایش‌های انجام‌شده بر روی مجموعه داده SVO-Probes، مدل‌های کوانتومی ساختاریافته آن با روش‌های کلاسیک پیشرو برابری کرده و در وظایفی که نیاز به درک دقیق زبان داشتند، عملکرد چشمگیری نشان داده‌اند. هرچند فعلاً محدود به سخت‌افزار شبیه‌سازی‌شده کوانتومی و مجموعه داده‌های کوچک است، این رویکرد امید به گسترش با دستگاه‌های پیشرفته کوانتومی را نشان می‌دهد و می‌تواند مسیرهای جدیدی در یادگیری ماشین کوانتومی باز کند.

شرح کامل خبر:

پژوهشگران دانشگاه کالج لندن (UCL) چارچوب پیشگامانه‌ای به نام MultiQ-NLP معرفی کرده‌اند که پردازش داده‌های متنی و تصویری را از طریق محاسبات کوانتومی یکپارچه می‌کند. این رویکرد نوآورانه، متن و تصاویر را به مدارهای کوانتومی ترجمه کرده و از توانایی کامپیوترهای کوانتومی در مدیریت ساختارهای تنسوری پیچیده بهره می‌برد. MultiQ-NLP با تمرکز بر روابط دستوری و ترکیبی در زبان و سازمان‌دهی سلسله‌مراتبی عناصر بصری، روش آگاه از ساختاری ارائه می‌دهد که وعده شفافیت بیشتر در سیستم‌های هوش مصنوعی را می‌دهد. این چارچوب از تنسورهای مرتبه بالا برای نمایش روابط زبانی استفاده می‌کند. اگرچه این تنسورها به دلیل اندازه بزرگشان روی سخت‌افزار کلاسیک به‌سختی قابل آموزش هستند، اما به‌طور طبیعی در سیستم‌های کوانتومی جا می‌گیرند. MultiQ-NLP با معرفی انواع پیشرفته و همومورفیسم‌های نوع (type homomorphisms)، داده‌های متنی و تصویری را به کیوبیت‌ها کدگذاری می‌کند. جملات و تصاویر به‌عنوان حالت‌های کوانتومی در حال تعامل مدل‌سازی شده و ساختارهای نحوی و معنایی آن‌ها حفظ می‌شود. هنگامی که بر روی مجموعه داده چالش برانگیز SVO-Probes آزمایش شد، مدل‌های کوانتومی ساختاریافته MultiQ-NLP در مقایسه با روش‌های کلاسیک پیشرو عمل کردند، به‌ویژه در کارهایی که شامل ظرافت‌های گرامری پیچیده است. برای مثال، مدل توانست بین جملاتی مانند «یک کودک دست مادر را گرفته است» و «یک مادر دست کودک را گرفته است» تفاوت قائل شود، که بهبود چشمگیری نسبت به مدل‌های ساده‌تر نشان می‌دهد. با این حال، این چارچوب فعلاً روی سخت‌افزار شبیه‌سازی‌شده کوانتومی و با مجموعه‌داده‌های کوچک کار می‌کند، که به محدودیت‌های محاسباتی شبیه‌سازی کلاسیک نسبت داده می‌شود. اما پژوهشگران معتقدند با دستگاه‌های کوانتومی پیشرفته‌تر یا تکنیک‌های بهینه‌سازی بهتر، می‌توان عملکرد آن را به‌طور قابل‌توجهی بهبود بخشید. این رویکرد می‌تواند با حل مشکل «جعبه سیاه» هوش مصنوعی، انقلابی در این حوزه ایجاد کند. با افزودن اطلاعات ساختاری صریح، MultiQ-NLP نه تنها عملکردی مشابه روش‌های کلاسیک ارائه می‌دهد، بلکه تصمیمات هوش مصنوعی را شفاف‌تر می‌سازد. با پیشرفت محاسبات کوانتومی، چارچوب‌هایی مانند MultiQ-NLP می‌توانند راه را برای سیستم‌های هوش مصنوعی شفاف و قابل‌اعتماد در زمینه‌های حساسی مانند بهداشت و قانون هموار کنند. این پژوهش پیشگامانه که توسط Hala Hawashin و مهرنوش صدرزاده از دانشگاه کالج لندن رهبری شده است، نشان‌دهنده پتانسیل محاسبات کوانتومی در بازتعریف توسعه هوش مصنوعی است.

دیدگاه خود را درباره این خبر با ما به اشتراک بگذارید.