COMPUTAÇÃO QUÂNTICA X INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL.

O panorama da computação quântica e da inteligência artificial é e deve permanecer uma colaboração. As empresas, incluindo gigantes como o Google, vêm investindo pesadamente no domínio da computação quântica e IA há anos.

No final de 2018, o gasto com computação quântica era de US $ 2,2 bilhões, dividido regionalmente entre EUA, Reino Unido, UE, China e Japão. O gasto global com IA durante o mesmo período ficou em US $ 17,8 bilhões - uma enorme diferença que parece indicar que os desenvolvedores e compradores têm mais confiança na IA do que na computação quântica. A diferença de US $ 15,6 bilhões, no entanto, não reconhece que a maior parte dos gastos com IA está dentro dos sistemas comerciais existentes (principalmente comércio e marketing).

Esses tipos de IA são principalmente reativos e têm memória limitada. Os dois tipos de IA que a computação quântica pode potencialmente desenvolver são a 'teoria da mente' e a muito cobiçada 'autoconsciência'. Pesquisas do Google, IBM e outros sugerem que é dentro desses dois tipos de IA que a computação quântica pode ajudar.

Por que existe uma percepção de hostilidade entre a computação quântica e a IA?

A resposta está no caos organizado da teoria quântica. Enquanto um computador binário lida com absolutos (os bits estão sempre em um estado de 0 ou 1), a computação quântica lida com a incerteza certa (os qubits podem estar em um estado de 0, 1 ou ambos - uma superposição). Erwin Schrõdinger é famoso por dizer que odiava sua teoria, que explica muito por que alguns cientistas evitam a pesquisa quântica e a computação. Ainda assim, o Google, a IBM e a Mobileye, adquirida pela Intel, publicam regularmente suas teorias e desenvolvimentos mais recentes em computação quântica.

Em 2017, Amnon Shashua, juntamente com uma equipe da Universidade Hebraica de Israel, argumentou que a IA poderia ajudar os físicos a entender melhor o comportamento quântico da natureza, posteriormente produzindo evidências matemáticas como prova. No entanto, cientistas da IBM, MIT e Oxford também publicaram um artigo na 'Nature' intitulado 'Aprendizagem supervisionada com espaços de recursos aprimorados quânticos' .

Eles alegaram que, ao avançar com computadores quânticos mais poderosos, a tecnologia pode realizar o mapeamento de recursos em estruturas de dados incrivelmente complexas que os computadores binários são incapazes de fazer. Qualquer cientista com interesse passageiro em inteligência artificial pode dizer que o mapeamento de recursos é um componente central do aprendizado de máquina. Agora começamos a ver a natureza interligada da computação quântica e IA.

Os mesmos autores foram além, alegando que a computação quântica poderia criar novos classificadores para gerar mapas de dados cada vez mais complexos e sofisticados. Isso permitiria aos pesquisadores criar IA mais sofisticada, capaz de identificar padrões de dados que sempre permanecerão invisíveis para computadores binários.

AI e Quantum Computing são parceiros em desenvolvimento

Em outros lugares, os cientistas já estão combinando as duas tecnologias aparentemente díspares. O professor Michael Hartmann, da Heriot-Watt University, é um importante pesquisador em redes neurais artificiais. Ele espera usar a computação quântica para desenvolver o primeiro computador de rede neural dedicado (a teoria que modela vagamente a composição do poder de processamento no cérebro humano).

O professor Hartmann acredita que a computação quântica pode levar ao nascimento de uma IA capaz de operar a velocidades muito além da tecnologia atual. Como a computação quântica tira proveito de partículas subatômicas que podem existir em vários estados ao mesmo tempo, teoricamente as máquinas podem pensar mais rápido e mais amplamente do que os computadores tradicionais.

Para simplificar, os computadores quânticos podem ver os espaços entre 0s e 1s que os computadores binários não podem. Se for bem-sucedido, a IA de Hartmann pode ser um dos primeiros cérebros de inteligência artificial capaz de tomar decisões altamente complexas em nanossegundos ou menos.

A resistência da incerteza

A disparidade no financiamento entre IA e computação quântica torna mais fácil inserir uma mentalidade de "nós" versus "eles"; um cenário combativo que mais atrapalha do que potencializa o desenvolvimento. Os pesquisadores de IA frequentemente apontam para os computadores quânticos existentes lutando para resolver problemas que os computadores binários resolvem em menos de um segundo, para justificar sua rejeição da tecnologia. Os cientistas que aderem a esse ponto de vista correm o risco de perder os benefícios de ambos.

No entanto, seria negligente descartar preocupações sobre o potencial da computação quântica. A incerteza da tecnologia convida a numerosos erros. Os estados quânticos são altamente sensíveis à interferência de seu ambiente, levando a erros quânticos difíceis de prever. No entanto, uma pesquisa conduzida por uma equipe do Instituto Max Planck para a Ciência da Luz postula maneiras de usar redes neurais de IA para corrigir erros quânticos.

Quando o programa de IA 'AlphaGo' venceu 4 de 5 jogos de 'Go' contra o melhor jogador humano do mundo em 2016, os teóricos quânticos e pesquisadores de IA se alegraram. Porque? 'Go' tem mais combinações de movimentos do que os átomos estimados no universo, o que exigia que 'AlphaGo' tivesse mais do que apenas poder de processamento do computador ao seu lado. São necessárias redes neurais para reconhecer, aprender e prever movimentos potenciais. AlphaGo venceu porque era capaz de praticar mais combinações potenciais de movimentos antes de jogar do que um humano. AlphaGo exibiu dois fatores que são essenciais na correção de erros quânticos: velocidade e antecipação.

Os pesquisadores então pegaram o aprendizado e aplicaram-no à correção de erros na computação quântica. Eles descobriram que a IA inspirada no AlphaGo é capaz de aprender a realizar uma tarefa sem ser mostrado. Como a correção de erros quânticos depende de uma estratégia que nem sempre pode prever o que acontecerá, os benefícios desse tipo de IA na operação de um computador quântico tornam-se empolgantes.

No entanto, não podemos esquecer que o AI nem sempre é capaz de prever e, portanto, corrigir os erros quânticos. Como resolvemos isso? A solução chegou com a introdução de uma segunda rede neural de IA. Com a segunda rede aprendendo com a primeira, os erros quânticos se tornam um pouco mais fáceis de prever e corrigir. Quanto mais os IAs aprendem uns com os outros, maior é o potencial da computação quântica.

A incerteza certa da teoria quântica deixa muitas equipes de P&D desconfortáveis; mesmo aqueles que estão desenvolvendo ativamente computadores quânticos. Se nos permitirmos aceitar e talvez ficar à vontade com essa incerteza certa, ainda podemos criar uma IA capaz de pensar, aprender e até sentir como os humanos.

Fontes e leituras adicionais

• Venture Beat - AI e Quantum Computing continuam a colidir https://venturebeat.com/2019/03/15/probeat-ai-and-quantum-computing-continue-to-collide/
• A computação quântica, não a IA, definirá nosso futuro. É a corrida espacial ^do século 21 https://techcrunch.com/2018/11/17/quantum-computing-not-ai-will-define-our-future/
• Futurism.com - Cientistas estão construindo um computador quântico que atua como um cérebro https://futurism.com/scientists-building-quantum-computer-acts-like-brain  
• Science Business - UE corre para recuperar o atraso enquanto governos prometem mais dinheiro para computação quântica https://sciencebusiness.net/news/eu-runs-catch-governments-pledge-more-cash-quantum-computing
• Forbes - Quanto dinheiro foi derramado em IA e na experiência do cliente? https://www.forbes.com/sites/blakemorgan/2018/06/06/how-much-money-has-poured-into-ai-and-customer-experience/#4d1057e17ed2
• Science Daily - Artificial Intelligence controla Quantum Computers https://www.sciencedaily.com/releases/2018/10/181025113215.htm
• Quantum - Google AI - Comercialize a tecnologia Quantum em cinco anos https://ai.google/research/pubs/pub45919/