content_cookies111:string(2298) "{"id":63508,"content_cookies":null,"user_header":{"SERVER_SOFTWARE":"Apache\/2.4.52 (Debian)","REQUEST_URI":"\/%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%88%D8%A7%D9%84%D8%AD%D9%88%D8%B3%D8%A8%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D9%83%D9%85%D9%88%D9%85%D9%8A%D8%A9\/?utm_source=ActiveCampaign&utm_medium=email&utm_campaign=newsletter_algorithm_daily_03_05_23","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CF_CONNECTING_IP":"35.175.191.46","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"80da9ccf7dac0658-IAD","HTTP_CF_VISITOR":"{\\\"scheme\\\":\\\"https\\\"}","HTTP_USER_AGENT":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","HTTP_ACCEPT":"text\/html,application\/xhtml+xml,application\/xml;q=0.9,*\/*;q=0.8","HTTP_ACCEPT_LANGUAGE":"en-US,en;q=0.5","HTTP_CDN_LOOP":"cloudflare","PATH":"\/usr\/local\/sbin:\/usr\/local\/bin:\/usr\/sbin:\/usr\/bin:\/sbin:\/bin","SERVER_SIGNATURE":"Apache\/2.4.52 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80<\/address>\n","SERVER_NAME":"technologyreview.ae","SERVER_ADDR":"172.18.0.9","SERVER_PORT":"80","REMOTE_ADDR":"35.175.191.46","DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","REQUEST_SCHEME":"http","CONTEXT_PREFIX":"","CONTEXT_DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","SERVER_ADMIN":"webmaster@localhost","SCRIPT_FILENAME":"\/var\/www\/html\/index.php","REMOTE_PORT":"43466","REDIRECT_URL":"\/\u0627\u0644\u0630\u0643\u0627\u0621-\u0627\u0644\u0627\u0635\u0637\u0646\u0627\u0639\u064a-\u0648\u0627\u0644\u062d\u0648\u0633\u0628\u0629-\u0627\u0644\u0643\u0645\u0648\u0645\u064a\u0629\/","REDIRECT_QUERY_STRING":"utm_source=ActiveCampaign&utm_medium=email&utm_campaign=newsletter_algorithm_daily_03_05_23","GATEWAY_INTERFACE":"CGI\/1.1","SERVER_PROTOCOL":"HTTP\/1.1","REQUEST_METHOD":"GET","QUERY_STRING":"utm_source=ActiveCampaign&utm_medium=email&utm_campaign=newsletter_algorithm_daily_03_05_23","SCRIPT_NAME":"\/index.php","PHP_SELF":"\/index.php","REQUEST_TIME_FLOAT":1695889702.547652,"REQUEST_TIME":1695889702,"argv":["utm_source=ActiveCampaign&utm_medium=email&utm_campaign=newsletter_algorithm_daily_03_05_23"],"argc":1,"HTTPS":"on"},"user_ip":"35.175.191.46","user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)"}"
الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية من أهم التكنولوجيات التي يُعوَّل عليها في المستقبل، وتشهد اليوم تقدماً هائلاً، فماذا إن اجتمعا سويةً، وكيف سيؤثر كل منهما على الآخر؟
هذه الميزة مخصصة للمشتركين يمكنهم مشاركة المواضيع بحد اقصى 10 مواد من كافة مواقع مجرة
يمثل الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا المهيمنة حالياً، مع استخدامه على نطاق واسع في قطاعات مختلفة. ومع ذلك، تقيد الحواسيب الكلاسيكية من قدرات الذكاء الاصطناعي، فلا يمكنه العمل إلّا إلى حد معين نظراً لقوتها الحسابية المحدودة. مع التقدم في الحوسبة الكمومية، يمكن تحسين أداء التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ما سيترك أثراً كبيراً على مختلف القطاعات مثل الأعمال والصناعة والاقتصاد.
الحوسبة الكمومية وعلاقتها بالذكاء الاصطناعي
الحوسبة الكمومية هي حوسبة قائمة على ميكانيكا الكم. يتم ترميز البيانات فيها على شكل كيوبتات بدل الأصفار والواحدات، بحيث يمكن للكيوبت الواحد أن يكون 1 و0 في نفس الوقت بسبب خاصية التراكب، ما يساعد على إجراء عدد هائل من العمليات الحسابية في وقت واحد.
يسمح الذكاء الاصطناعي الكمومي باستخدام الحوسبة الكمومية مع خوارزميات التعلم الآلي. يساعد الذكاء الاصطناعي الكمومي العلماء في الحصول على نتائج لا يمكن تحقيقها باستخدام أجهزة الحاسوب التقليدية بسبب المزايا الحسابية للحوسبة الكمومية.
في المقابل، يساهم الذكاء الاصطناعي أيضاً في تطور فيزياء الكم، إذ يُستخدم التعلم الآلي لتعزيز معرفتنا بفيزياء الكم. ويمكن استخدام دقة وكفاءة خوارزميات الذكاء الاصطناعي لضبط الدارات الكمومية، والتي يمكن أن تساعد في التخلص من الأخطاء وتوفير الوقت في معظم مجالات البحث الكمومي. ساعد التعلم الآلي علماء الفيزياء أيضاً في اكتشاف التشابك الكمومي وتحديد أطوار جديدة للمادة.
التأثير الإيجابي للحوسبة الكمومية على الذكاء الاصطناعي
حقق الذكاء الاصطناعي تقدماً هائلاً في السنوات الأخيرة، لكنه لم يتغلب بعد على القيود الحسابية، وقد اقتربنا من الحد الأقصى لما يمكن للحاسوب العادي التعامل معه، كما أن كمية البيانات تتزايد باستمرار. لكن قد تساعد الميزات الفريدة للحوسبة الكمومية في التغلب على هذه العوائق، كما يمكن أن تساعد على تحقيق الذكاء الاصطناعي العام. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استغلال قدرة الحوسبة الكمومية على تدريب نماذج التعلم الآلي بسرعة وتطوير خوارزميات محسّنة.
من المتوقع أن يكون الذكاء الاصطناعي الناتج عن الحوسبة الكمومية أكثر كفاءة واستقراراً، ويمكنه إكمال سنوات من التحليل في غضون ساعات، ما يؤدي إلى تطورات تكنولوجية أكبر بكثير مما نشهده اليوم. وستكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على التعلم والتحسن بشكل أسرع. إذا تم استخدام التشابك الكمومي، فقد تتمكن الخوارزميات أيضاً من استغلال الارتباطات بين المتغيرات بسهولة أكبر.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن للحواسيب الكمومية التعامل مع مشاكل التحسين المعقدة التي لا تستطيع أجهزة الكمبيوتر التقليدية معالجتها، ما يجعل خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل أفضل. أيضاً سيصبح بالإمكان حل المشكلات والقيام بالعمليات الحسابية التي لا تستطيع الحواسيب التقليدية حلها خلال ثواني، ما يؤدي إلى تطوير خوارزميات جديدة للذكاء الاصطناعي.
ستساهم الحواسيب الكمومية في التحقق من نتائج خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتأكد من أنها صحيحة وخالية من الأخطاء، والاستعداد بشكل أفضل لمواقف العالم الحقيقي من خلال إنشاء بيئات محاكاة قوية.
وتتميز الحواسيب الكمومية بأنها لا الأشياء مثلما تفعل الشبكات العصبونية الكلاسيكية. لذا ستكون أفضل في التعلم مدى الحياة دون نسيانها.
يقوم مبدأ عمل الذكاء الاصطناعي الكمومي على عدة خطوات رئيسية:
تحويل البيانات الكمومية إلى بيانات عادية، ثم تحويل هذه البيانات إلى مصفوفة متعددة الأبعاد من الأرقام كموترات كمومية. يحول الذكاء الاصطناعي الكمومي هذه الموترات لإنشاء مجموعة بيانات يمكن استخدامها بشكل أكبر.
اختيار نماذج الشبكة العصبونية الكمية بناءً على بنية البيانات الكمومية، بهدف استخراج المعلومات المخفية في حالة التشابك باستخدام المعالجة الكمومية.
استخلاص القياس الكمومي للحالات الكمومية المعلومات من التوزيع الكلاسيكي في شكل عينات، والقيم مشتقة من الحالة الكمومية نفسها. يوفر الذكاء الاصطناعي الكمومي إجراءات للجمع بين العديد من الأشواط، كل منها بخطواتها الخاصة (1) و(2).
تحديد خوارزميات التعلم العميق للعلاقات بين البيانات بعد تحويلها إلى بيانات كلاسيكية.
كاتبة محتوى في منصة إم آي تي تكنولوجي ريفيو، حاصلة على الإجازة في العلوم والإجازة في الترجمة من جامعة دمشق، مهتمة بكل جديد فيما يتعلق بالطب والتكنولوجيا والذكاء … المزيد الاصطناعي.
عندما أعلنت الصين في يوليو/ تموز عن فرض قيود على تصدير الجرمانيوم والغاليوم، كان هذا الإجراء بمثابة تذكير لمدى سيطرة الصين على سلسلة التوريد العالمية للمعادن الحيوية، وهي مجموعة من 50 معدناً تعدّها الحكومة الأميركية ذات أهمية استراتيجية كبيرة.
نستخدم ملفات تعريف الارتباط لتحسين تجربتك، استمرار استخدامك للموقع يعني موافقتك على ذلك. سياسة الخصوصيةأوافقX
Privacy & Cookies Policy
Privacy Overview
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these cookies, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may have an effect on your browsing experience.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.
