Kunstmatige intelligentie maakt deel uit van ons modern leven. Een cruciale vraag voor praktische toepassingen is hoe snel dergelijke intelligente machines kunnen leren. Een experiment heeft deze vraag beantwoord en laat zien dat kwantumtechnologie een versnelling van het leerproces mogelijk maakt. De natuurkundigen hebben dit resultaat bereikt door een kwantumprocessor voor losse fotonen als robot in te zetten.
Robots die computerspelletjes oplossen, menselijke stemmen herkennen of helpen bij het vinden van optimale medische behandelingen: dat zijn maar een paar verbazingwekkende voorbeelden van wat de kunstmatige intelligentie de afgelopen jaren heeft voortgebracht. De voortdurende race naar betere machines heeft geleid tot de vraag hoe en met welke middelen verbeteringen kunnen worden bereikt. Tegelijkertijd heeft de enorme recente vooruitgang in kwantumtechnologieën de kracht van de kwantumfysica bevestigd, niet alleen vanwege de vaak eigenaardige en raadselachtige theorieën, maar ook voor praktische toepassingen. Vandaar het idee om de twee velden samen te voegen: aan de ene kant kunstmatige intelligentie met zijn autonome machines; aan de andere kant, de kwantumfysica met zijn krachtige algoritmen.
In de afgelopen jaren zijn veel wetenschappers begonnen te onderzoeken hoe deze twee werelden te overbruggen, en te bestuderen op welke manieren kwantummechanica gunstig kan zijn voor het leren van robots, of omgekeerd. Verschillende fascinerende resultaten hebben bijvoorbeeld aangetoond dat robots sneller beslissen over hun volgende zet, of het ontwerpen van nieuwe kwantumexperimenten met behulp van specifieke leertechnieken. Toch waren robots nog steeds niet in staat om sneller te leren, een belangrijk kenmerk bij de ontwikkeling van steeds complexere autonome machines.
Binnen een internationale samenwerking onder leiding van Philip Walther is een team van experimentele fysici van de Universiteit van Wenen, samen met theoretici van de Universiteit van Innsbruck, de Oostenrijkse Academie van Wetenschappen, de Universiteit Leiden en het Duitse Lucht- en Ruimtevaartcentrum experimenteel succesvol geweest. Dit bewijst voor het eerst een versnelling in de leertijd van de robot. Het team heeft gebruik gemaakt van enkele fotonen, de fundamentele lichtdeeltjes, die zijn gekoppeld aan een geïntegreerde fotonische kwantumprocessor, die is ontworpen aan het Massachusetts Institute of Technology. Deze processor werd gebruikt als robot en voor het uitvoeren van de leertaken. Hier zou de robot leren om de enkele fotonen naar een vooraf gedefinieerde richting te leiden.
In een notendop kan het experiment worden begrepen door een robot voor te stellen die op een kruispunt staat, met de taak om te leren altijd de bocht naar links te nemen. De robot leert door een beloning te krijgen bij het uitvoeren van de juiste beweging. Als de robot nu in onze gebruikelijke klassieke wereld wordt geplaatst, zal hij een bocht naar links of rechts proberen en wordt hij alleen beloond als de bocht naar links wordt gekozen. Wanneer de robot daarentegen kwantumtechnologie exploiteert, komen de bizarre aspecten van de kwantumfysica om de hoek kijken. De robot kan nu gebruik maken van een van zijn bekendste en meest bijzondere features, het zogenaamde superpositieprincipe. Dit kan intuïtief worden begrepen door zich voor te stellen dat de robot de twee beurten tegelijkertijd naar links en naar rechts neemt. Deze sleutelfunctie maakt de implementatie mogelijk van een kwantumzoekalgoritme dat het aantal proeven vermindert om het juiste pad te leren. Als gevolg hiervan zal een agent die zijn omgeving in superpositie kan verkennen, aanzienlijk sneller leren dan zijn klassieke tegenhanger.
Deze experimentele demonstratie dat machine learning kan worden verbeterd door kwantumcomputers te gebruiken, toont veelbelovende voordelen bij het combineren van deze twee technologieën. We staan nog maar aan het begin van het begrijpen van de mogelijkheden van kwantum-kunstmatige intelligentie en dus draagt elk nieuw experimenteel resultaat bij aan de ontwikkeling van dit veld, dat momenteel wordt beschouwd als een van de meest vruchtbare gebieden voor kwantumcomputers.
Ontvang meer wetenschappelijk nieuws op deze manier …
Word lid van de Connect-nieuwsbrief voor geweldig wetenschappelijk nieuws, features en exclusieve primeurs. Onze duizenden abonnees kunnen het niet mis hebben.