การประกาศของ Google เมื่อสัปดาห์ที่แล้วว่ามีแผนที่จะเปิดตัวห้องปฏิบัติการควอนตัมคอมพิวเตอร์ใหม่ด้วยนาซ่าอาจเพิ่มการศึกษาที่มีความเชี่ยวชาญสูงและคลุมเครือเล็กน้อยให้เป็นแสงกระแสหลักมากขึ้น ยักษ์ใหญ่เครื่องยนต์ค้นหากล่าวว่าเทคโนโลยีควอนตัมจะช่วยให้ บริษัท สร้างเครื่องมือค้นหาที่ดีขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้นและจะช่วยพัฒนาสาขาปัญญาประดิษฐ์
แต่อย่าคาดหวังว่าชีวิตของคุณจะเปลี่ยนไปอย่างมาก - อย่างน้อยก็ยังไม่ได้ผู้เชี่ยวชาญกล่าว
“ โดยทั่วไปแล้วเชื่อกันว่าการใช้งานเครื่องจักรควอนตัมอย่างตรงไปตรงมา - ใช้พวกเขาสำหรับงานคอมพิวเตอร์ขั้นพื้นฐานที่ตรงไปตรงมา - ยังห่างไกล” Mikhail Lukin ศาสตราจารย์วิชาฟิสิกส์และประธานของศูนย์ควอนตัมควอนตัมฮาร์วาร์ดที่มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ดกล่าว
ถึงกระนั้นระบบควอนตัมก็ยังมีสัญญาที่ยอดเยี่ยมและความสนใจของ Google ในเทคโนโลยีควอนตัมอาจให้ผลตอบแทนที่สำคัญ Lukin กล่าวกับ Livescience -10 เทคโนโลยีที่จะเปลี่ยนชีวิตของคุณ-
“ ฉันคิดว่ามันเป็นการพัฒนาที่ยอดเยี่ยมที่ Google เข้าร่วมความพยายามนี้” เขากล่าว "เทคโนโลยีควอนตัมอาจเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่น่าตื่นเต้นที่สุดในสาขาวิทยาศาสตร์กายภาพในขณะนี้ "
คลื่นแห่งอนาคต
Google เปิดตัวแผนการในสัปดาห์นี้เพื่อร่วมมือกับ NASA และสมาคมการวิจัยอวกาศมหาวิทยาลัย (USRA) เพื่อสร้างห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์ควอนตัม สิ่งอำนวยความสะดวกซึ่งตั้งอยู่ที่ศูนย์วิจัยอาเมสของนาซ่าใน Moffett Field รัฐแคลิฟอร์เนียจะเป็นที่ตั้งของบ้าน Aจำนวนคอมพิวเตอร์ผลิตโดย D-Wave ซึ่งเป็น บริษัท ขนาดเล็กที่ตั้งอยู่ในบริติชโคลัมเบียที่ขายคอมพิวเตอร์ควอนตัมเชิงพาณิชย์เพียงแห่งเดียวของโลก
"เราเชื่อว่าการคำนวณควอนตัมอาจช่วยแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ท้าทายที่สุดโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการเรียนรู้ของเครื่อง" Hartmut Neven ผู้อำนวยการฝ่ายวิศวกรรมของ Google เขียนไว้ในบล็อกการวิจัยของ บริษัท "การเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นเรื่องเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองที่ดีกว่าของโลกเพื่อทำการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นหากเราต้องการรักษาโรคเราต้องการแบบจำลองที่ดีกว่าวิธีการพัฒนาหากเราต้องการสร้างนโยบายด้านสิ่งแวดล้อมที่มีประสิทธิภาพเราต้องดีกว่าแบบจำลองของสิ่งที่เกิดขึ้นกับสภาพภูมิอากาศของเรา- และถ้าเราต้องการสร้างเครื่องมือค้นหาที่มีประโยชน์มากขึ้นเราต้องเข้าใจคำถามที่พูดได้ดีขึ้นและมีอะไรบนเว็บเพื่อให้คุณได้รับคำตอบที่ดีที่สุด "
แต่การใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมเพื่อสร้างแบบจำลองสภาพภูมิอากาศอาจยังไม่สามารถใช้ได้จริง
“ ถ้าคุณคิดเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลและการประมวลผลในแง่ทั่วไปเราจะเห็นความก้าวหน้าที่แท้จริงใน 10 ปีหรือมากกว่านั้น” Lukin กล่าว "ในเวลาเดียวกันถ้าคุณถามฉันว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะแทนที่คอมพิวเตอร์คลาสสิกสำหรับการสร้างแบบจำลองการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศฉันบอกว่ามันไม่น่าเป็นไปได้หรือไม่ แต่เราจะต้องดู"
การคำนวณที่เร็วขึ้น
คอมพิวเตอร์ควอนตัมถือสัญญาว่าจะสามารถทำการคำนวณที่ซับซ้อนกับปัญหาเฉพาะประเภทได้มากเร็วกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปตอนนี้สามารถ
ในขณะที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปสามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วแล้ววงจรของพวกเขาปฏิบัติตามกฎของฟิสิกส์คลาสสิกซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถอยู่ในสถานะเดียวในเวลาใดก็ได้ คอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปและแล็ปท็อปปกติใช้รหัสหรือบิตแสดงเป็น 0 หรือ 1
อย่างไรก็ตามคอมพิวเตอร์ควอนตัมไม่ได้อยู่ภายใต้ข้อ จำกัด เดียวกัน บิตควอนตัมหรือ qubit สามารถมีอยู่เป็น 0, 1 หรือทั้งคู่ 0และ1 พร้อมกันซึ่งเป็นสถานะแปลก ๆ ที่เรียกว่าการซ้อนทับ
“ แต่การคำนวณควอนตัมไม่ได้เป็นเพียงการคำนวณแบบทั่วไปที่เร็วกว่า แต่เป็นปัญหาเฉพาะ - ไม่ใช่แค่การใช้คอมพิวเตอร์ที่เรามีในวันนี้และทำให้พวกเขาเร็วขึ้นหลายพันล้านเท่า” Scott Aaronson รองศาสตราจารย์ด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ MIT กล่าว
ถึงกระนั้นนักวิทยาศาสตร์บางคนถามว่าเครื่องจักรของ D-Wave นั้นเร็วพอหรือไม่และทำหน้าที่เป็นคอมพิวเตอร์ควอนตัมจริงหรือไม่ Aaronson เป็นนักวิจารณ์แกนนำของ D-Wave แต่ในขณะที่เขายังคงสงสัยในอุปกรณ์ของ บริษัท เขากล่าวว่ายังมีประโยชน์มากมายที่จะได้รับจากการคำนวณควอนตัม
งานหนึ่งคอมพิวเตอร์ควอนตัมเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ - ซึ่งอธิบายได้ดีที่สุดโดยใช้ตัวอย่างของพนักงานขายการเดินทางที่ต้องไปเยี่ยมลูกค้าทั้งหมดของเขาในช่วงเวลาหนึ่ง การคำนวณควอนตัมสามารถใช้ในการหาเส้นทางที่ดีที่สุดโดยคำนึงถึงตัวแปรต่าง ๆ จำนวนมากเช่นการรับส่งข้อมูล
ในบางกรณีการคำนวณควอนตัมอาจนำไปสู่ความก้าวหน้าในการพัฒนาเครื่องจักร superintelligent หรือปัญญาประดิษฐ์แอรอนสันกล่าว
“ [ถึง] คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถช่วยคุณได้ไม่ว่าจะช่วยคุณได้ แต่ก็สามารถช่วยปัญญาประดิษฐ์ได้” เขากล่าว "มันไม่ใช่การเชื่อมต่อโดยตรง แต่ในทางกลับกันการคำนวณควอนตัมสามารถช่วยในการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งผลักดันขนาดของปัญหาที่คุณสามารถจัดการได้"
ติดตาม Denise Chow บน Twitter@denisechow- ติดตาม LiveScience@livescience-Facebook-Google+- บทความต้นฉบับเกี่ยวกับLiveScience.com-
