Evoluzione quantistica dell'AI: il futuro è qui!
Il nuovo computer quantistico di Google può completare 47 anni di attività di calcolo in soli 6 secondi.
E’ di questi giorni l’annuncio di Google che il loro super computer quantistico Sycamore 2.0 ha raggiunto un nuovo e importante traguardo nel mondo dell’informatica quantistica.
In sostanza il computer è stato in grado di completare un calcolo complesso, che con i normali computer avrebbe richiesto 47 anni di lavoro, in soli 6 secondi.
Oggi le più importanti tech company sono concentrate nello sviluppo di questi super computer perché è ovvio che le possibilità di calcolo offerte da queste super macchine aprono possibilità finora solo immaginate.
Per esempio nel campo dello sviluppo dell’Intelligenza artificiale, altro argomento che oggi è sulla bocca di tutti.
Quali potrebbero essere le implicazioni nel futuro sviluppo della generative AI se si utilizzassero i computer quantistici al posto di quelli normali ?
Intanto, cosa sono i computer quantistici e perché sono così importanti? E cosa c'entra la generative AI con tutto questo? Cercherò di spiegarvelo in modo semplice e non per tecnici, ma spero anche di stimolare la vostra curiosità e fantasia.
I computer quantistici sono dei dispositivi che sfruttano le proprietà della meccanica quantistica per eseguire operazioni di calcolo molto più veloci e potenti di quelle dei computer classici. Invece di usare i bit, che possono assumere solo due valori (0 o 1), i computer quantici usano i qubit, che possono assumere una sovrapposizione di entrambi i valori, grazie al fenomeno dell'entanglement.
Questo significa che un qubit può rappresentare più informazioni contemporaneamente, e che un insieme di qubit può esplorare più possibilità in parallelo. Per fare un esempio, se avessimo un computer classico con 10 bit, potremmo rappresentare solo uno dei 1024 stati possibili alla volta. Se avessimo invece un computer quantistico con 10 qubit, potremmo rappresentare tutti i 1024 stati possibili alla volta, e quindi risolvere problemi molto più complessi e in meno tempo.
La generative AI è una branca dell'intelligenza artificiale che si occupa di creare contenuti nuovi e originali a partire da dati esistenti, come testi, immagini, musica, video, ecc. Per fare questo, la generative AI si basa su dei modelli matematici chiamati neural network, che sono ispirati al funzionamento dei neuroni del cervello umano. I neural network sono composti da diversi strati di nodi che ricevono degli input, li elaborano e li trasmettono ad altri nodi. In questo modo, i neural network sono in grado di apprendere dai dati e di generare output coerenti e realistici.
La generative AI ha già dimostrato di essere in grado di produrre risultati sorprendenti e innovativi in vari ambiti, come la scrittura creativa, il disegno artistico, la composizione musicale, la sintesi vocale, la traduzione automatica, ecc. Tuttavia, per fare questo, la generative AI richiede una grande quantità di dati e una grande potenza di calcolo, che spesso superano le capacità dei computer classici. Ecco perché i computer quantistici potrebbero essere la chiave per sbloccare il vero potenziale della generative AI.
Ora, immaginate cosa potrebbe succedere se si combinassero queste due tecnologie: una generative AI alimentata da un computer quantistico sarebbe in grado di produrre contenuti incredibilmente realistici e vari, con una velocità e una qualità mai viste prima. Questo potrebbe avere delle applicazioni positive, ma anche dei rischi etici.
Nella realtà vi sono già degli esempi di applicazioni di quella che viene definita AI quantistica , diverse e in continua evoluzione.
Alcune delle principali applicazioni dell'AI quantistica includono:
- Ottimizzazione: L'AI quantistica può essere utilizzata per risolvere problemi di ottimizzazione complessi, come la pianificazione delle rotte, l'allocazione delle risorse e l'ottimizzazione dei processi industriali.
- Simulazione molecolare: L'AI quantistica può essere utilizzata per simulare e studiare le proprietà molecolari e chimiche dei materiali, consentendo lo sviluppo di nuovi farmaci, catalizzatori e materiali avanzati.
- Machine Learning quantistico: L'AI quantistica può essere utilizzata per migliorare gli algoritmi di machine learning tradizionali, consentendo una maggiore velocità di apprendimento e una migliore capacità di gestire dati complessi.
- Ricerca di nuovi materiali: L'AI quantistica può essere utilizzata per accelerare la scoperta di nuovi materiali con proprietà desiderate, come superconduttori ad alta temperatura, batterie più efficienti e materiali per l'energia pulita.
- Finanza quantistica: L'AI quantistica può essere utilizzata per analizzare e prevedere i mercati finanziari, ottimizzare portafogli di investimento e gestire il rischio finanziario in modo più efficiente.
- Ottimizzazione del traffico: L'AI quantistica può essere utilizzata per ottimizzare il flusso del traffico, ridurre la congestione stradale e migliorare l'efficienza dei sistemi di trasporto.
Queste sono solo alcune delle molte applicazioni dell'AI quantistica. Con il continuo sviluppo della tecnologia quantistica, ci si aspetta che le applicazioni dell'AI quantistica si espandano ulteriormente in diversi settori.
Per esempio, una generative AI quantistica potrebbe essere usata per creare opere d'arte, musica, poesia, letteratura, innovando la cultura e l'espressione umana. Ma potrebbe anche essere usata per creare fake news, propaganda, manipolazione, inganno, violando la verità e la fiducia. Oppure potrebbe essere usata per generare soluzioni creative a problemi scientifici, tecnologici, sociali, contribuendo al progresso dell'umanità. Ma potrebbe anche essere usata per creare armi, virus, attacchi informatici, mettendo in pericolo la sicurezza e la pace.
I computer quantistici e la generative AI sono due tecnologie che si completano a vicenda e che promettono di rivoluzionare il mondo in cui viviamo ma queste tecnologie ci pongono delle sfide etiche molto importanti e delicate, che richiedono una riflessione collettiva e responsabile da parte di tutti gli attori coinvolti: ricercatori, sviluppatori, utenti, legislatori, società civile.
Non possiamo ignorare le potenzialità e i pericoli di questa tecnologia emergente, ma dobbiamo conoscerla per cercare di guidarla verso un uso benefico e rispettoso dei valori umani.
