Kvantu skaitļošana pret mākslīgo intelektu: atšķirība un salīdzinājums

Pirms seniem laikiem tehnoloģija bija instruments, lai sasniegtu labāku pasauli, bet tagad tā ir kļuvusi par pilnīgu ceļu pati par sevi, un šajā konkrētajā ceļā

ir vairāki citi aksesuāri, kas palīdz pasaulei sasniegt jaunu tehnoloģiju laikmetu.

Kvantu skaitļošana un mākslīgais intelekts Tā kā ir divi šādi rīki, tie bieži saskaras viens ar otru, taču joprojām ir fakts, ka šie divi ir divi atšķirīgi jēdzieni. 

Atslēgas

1. Kvantu skaitļošana izmanto kvantu mehāniku, lai apstrādātu informāciju un veiktu aprēķinus, savukārt mākslīgais intelekts ietver tādu mašīnu un sistēmu izveidi, kas simulē cilvēka intelektu.
2. Kvantu datori var atrisināt sarežģītas problēmas daudz ātrāk nekā klasiskie datori, savukārt mākslīgais intelekts koncentrējas uz problēmu risināšanas, mācīšanās un lēmumu pieņemšanas iespējām.
3. Kvantu skaitļošanai ir potenciāls pielietojums kriptogrāfijā un optimizācijā, savukārt mākslīgais intelekts ietekmē dažādas jomas, tostarp robotiku, dabiskās valodas apstrādi un attēlu atpazīšanu.

Kvantu skaitļošana pret mākslīgo intelektu 

Kvantu skaitļošana galvenokārt ir saistīta ar ātrākas un efektīvākas informācijas apstrādes attīstību. AI ir vērsta uz inteliģentu sistēmu izveidi, kas spēj mācīties, spriest un pieņemt lēmumus. Arī kvantu skaitļošanu var izmantot, lai paātrinātu noteiktu AI algoritmu un komandu darbību.

Kvantu skaitļošana tās vienkāršākajā nozīmē attiecas uz tehnoloģiju, kas jaunizveidotiem datoriem atvieglo pārveidošanas metožu pieņemšanu, lai nodrošinātu labākus rezultātus.

Šis konkrētais aprēķins izmanto noteiktus kvantu fizikas principus, lai mainītu visu procesu, kurā mūsdienās tiek darbinātas datoru ierīces.  

Bet, no otras puses, mākslīgais intelekts apzīmē cita veida revolucionāru tehnoloģiju, kas mašīnās ir ieviesusi zināmu intelekta līmeni, lai pēc savas gribas pieņemtu noteiktus lēmumus.

Šī konkrētā tehnoloģija mūsdienās tiek ieviesta visu veidu ierīcēs, un laikmets ir tikko sācies. 

Salīdzināšanas tabula

Salīdzināšanas parametri	Quantum Computing	Mākslīgais intelekts
Nozīme	Šis termins attiecas uz skaitļošanas progresēšanas procesu klasiskajos datoros.	Šis termins attiecas uz inteliģences ieviešanas procesu mašīnās.
Mērķi	Šī konkrētā procesa mērķis ir ļaut datoriem efektīvi veikt nepieciešamos aprēķinus.	Šī konkrētā procesa mērķis ir ļaut mašīnām domāt kā cilvēkiem un pieņemt nepieciešamos lēmumus.
Pamatojoties uz	Ir trīs ievērojami komponenti, kas veido šo konkrēto procesu.	Šim konkrētajam procesam nav īpaši paziņotu komponentu.
Nolūks	Šī konkrētā procesa mērķis ir ieviest progresīvas izmaiņas mūsdienās dominējošajā aprēķina metodē.	Šī konkrētā procesa mērķis ir ļaut mašīnām saprast un radīt labāk domājamus rezultātus.
Jaunākās norises	Šo konkrēto procesu var izmantot jaunās paaudzes datoros, lai iegūtu labākus rezultātus.	Šo konkrēto procesu var izmantot daudzās jomās, piemēram, robotikā un veselības departamentā.

Kas ir kvantu skaitļošana? 

Termins kvantu skaitļošana būtībā apzīmē procesu, ar kura palīdzību izstrādātāji tiecas izstrādāt jaunas paaudzes datorus, kas spēj veikt nepieciešamos aprēķinus.

izmantojot atbilstošas ​​kvantu fizikas un kvantu teorijas teorijas.  

Šī konkrētā procesa pamatu var atrast trīs nozīmīgos parametros, kas ir pazīstami kā superpozīcija, sapīšanās un traucējumi.

Visā procesā darbojas ļoti nozīmīga kvantu pārākuma formula, kas vienkārši norāda, ka jebkuru problēmu, ko var atrisināt, izmantojot klasisko datoru, var atrisināt viegli un īsākā laikā.

ar a palīdzību kvantu dators.

Šoreiz šī konkrētā procesa efektivitāte padara to par unikālu. 

Pats galvenais šīs tehnoloģijas rašanās iemesls bija klasisko datoru nepietiekamība.

Klasiskā skaitļošana nesen tiek pārveidota ar kvantu skaitļošanas procesu, lai nodrošinātu, ka mašīnas veic nepieciešamos aprēķinus ātrāk un efektīvi. 

Kas ir mākslīgais intelekts? 

Jau no pašiem mašīnu pirmsākumiem pats princips, kas ir bijis aiz visiem izgudrojumiem, ir bijis tāds, ka mašīnai ir jāģenerē komanda, ko tai dod jebkurš cilvēks, kurš ir tās operators.

Bet, tā kā cilvēka civilizācija ir virzījusies uz priekšu, veidojot jaunas tehnoloģijas, lai palielinātu komfortu un darba vieglumu, mākslīgā intelekta jēdziens ir sācis darboties. 

Vienkāršāk sakot, mākslīgais intelekts apzīmē procesu, kas ļauj jebkurai tehnoloģiskai iekārtai radīt kognitīvu sajūtu par sevi un pieņemt nepieciešamos lēmumus ikreiz, kad tai tiek dota kāda komanda.

Pēdējā desmitgadē šajā konkrētajā jomā ir notikušas ievērojamas attīstības tendences, un dažus piemērus var redzēt mūsu ikdienas mobilajos tālruņos.  

Sākotnēji mašīnas tika izmantotas, lai ģenerētu vienu taisnīgu rezultātu apmaiņā pret konkrētu komandu, taču mūsdienās ar mākslīgā intelekta ietekmi mašīnās ir bijuši vairāki rezultāti

ko sniedz dažādas mašīnas dažādos laika punktos.

Jaunākos mākslīgā intelekta piemērus var viegli redzēt meklētājprogrammās, piemēram, Google un YouTube kas zina konkrēta lietotāja meklēšanas rezultātus un izstrādā līdzīgus rezultātus turpmākiem meklējumiem. 

Galvenās atšķirības starp kvantu skaitļošanu un mākslīgo intelektu 

1. Kvantu skaitļošana attiecas uz skaitļošanas progresēšanas procesu, savukārt, no otras puses, mākslīgais intelekts attiecas uz diviem kā intelekta ieviešanu mašīnās. 
2. Kvantu skaitļošana vizualizē mērķi ļaut datoriem veikt nepieciešamos aprēķinus, savukārt, no otras puses, mākslīgais intelekts vizualizē mērķi ļaut mašīnām pieņemt nepieciešamos lēmumus. 
3. Kvantu skaitļošana pamatā darbojas uz 3 paziņotajiem komponentiem, savukārt, no otras puses, mākslīgais intelekts nedarbojas ar šādiem paziņotiem komponentiem, bet gan ar vairākiem pārbaudītiem rīkiem. 
4. Kvantu skaitļošanu galvenokārt izmanto datorierīcēs, lai paātrinātu aprēķinus, savukārt, no otras puses, mākslīgais intelekts galvenokārt tiek izmantots dažāda veida mašīnās, izņemot datorus. 
5. Kvantu skaitļošana sniedz progresu mūsdienās dominējošajam skaitļošanas procesam, savukārt, no otras puses, mākslīgais intelekts ienes intelekta iespējas mašīnās tāpat kā cilvēkiem. 

Atsauces  

1. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0034-4885/61/2/002/meta 
2. https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/129914  

Pēdējo reizi atjaunināts: 15. gada 2023. jūlijā