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I rapidi progressi nell'intelligenza artificiale che hanno trafitto l'industria tecnologica hanno messo un'altra idea potenzialmente trasformativa – il calcolo quantistico – all'ombra. È difficile concentrarsi sui benefici più distanti e non dimostrati delle macchine quantistiche quando la corsa diretta dell'IA domina i titoli.
Questo è più di una semplice questione di percezione, però. Secondo due delle figure principali dell'IA, il calcolo quantistico potrebbe essere molto più lontano e di notevolmente meno importanza, rispetto a molte delle persone che lavorano sul campo come rivendicare.
I loro commenti hanno costretto l'industria informatica quantistica a un accovacciamento difensivo e ha rianimato una domanda che è stata difficile da scrollarsi di dosso: dov'è il confine tra clamore e realtà per una presunta tecnologia che cambia il mondo che deve ancora produrre nulla di valore pratico?
Quest'anno, l'amministratore delegato di NVIDIA Jensen Huang ha previsto che utili computer quantistici erano ancora a 20 anni, molto più a lungo delle aziende che lavorano nel campo. La compagnia di Huang lavora a stretto contatto con molte aziende quantistiche, tra cui l'adattamento del suo software CUDA per aiutare i ricercatori a creare simulazioni quantistiche. Ciò non ha impedito ai suoi commenti di colpire le azioni di società quotate in borsa.
Meno drammatico nella reazione che ha causato, ma potenzialmente di significato ancora maggiore, è stato il suggerimento di Demis Hassabis, CEO e co-fondatore di GoogledeepMind, che l'IA poteva assumere molti dei compiti che solo un computer quantistico era stato pensato in grado di affrontare .
Una delle maggiori speranze per le macchine quantistiche è che saranno in grado di modellare l'attività molecolare in modo molto più dettagliato rispetto ai computer tradizionali o “classici”. Ciò potrebbe aprire la strada a nuovi prodotti farmaceutici o tecnologie della batteria. Secondo Hassabis, tuttavia, l'IA in esecuzione sui computer di oggi si sta già dimostrando abile nel modellare sistemi complessi e potrebbe gestire questo tipo di lavoro.
Non sorprende che tali commenti abbiano portato una rapida risposta dalla folla quantistica. Hartmut Neven, capo dello sforzo quantistico di Google, ha dichiarato questa settimana di essere fiducioso che “le applicazioni del mondo reale che sono possibili solo sui computer quantistici” sarebbero arrivati entro cinque anni. Esattamente quale forma prenderanno questi non è chiaro.
La grande scommessa di Google è stata su macchine quantistiche su vasta scala e tolleranti ai guasti che possono superare di gran lunga i computer classici. Alla fine dell'anno scorso ha dimostrato di essere stato in grado di superare il “rumore” che si accumula nei sistemi quantistici a seguito dell'instabilità intrinseca dei loro componenti di base, noto come qubits – un passo importante mentre cerca di ampliare per produrre un sistema pratico.
Termine più vicino, tuttavia, le speranze del settore poggiano su quelle che sono conosciute come macchine NISQ-rumorose e su scala intermedia. Questi possono gestire brevi calcoli quantistici solo prima di essere sopraffatti dal rumore, ma potrebbero comunque essere sfruttati per produrre qualcosa di utile. L'affermazione di Neven ha coinciso con la pubblicazione di Google Research in Nature che delinea una nuova tecnica che potrebbe rendere più pratiche le simulazioni quantistiche NISQ.
Tuttavia, i sostenitori dei sistemi NISQ hanno affermato per anni vicino a una svolta. Fino a quando non saranno in grado di dimostrare utili compiti di calcolo che non potrebbero mai essere gestiti su una macchina classica, i dubbi rimarranno.
Ma l'avanzamento diretto dell'IA potrebbe aver aperto nuove strade per il calcolo quantistico. Quantinuum – formato dalla fusione del braccio quantico di Honeywell con Cambridge Quantum nel Regno Unito – questa settimana ha svelato un modo per utilizzare le sue macchine quantistiche per generare dati extra per addestrare i modelli di grandi dimensioni che sono alla base di gran parte dell'IA di oggi.
Secondo il CEO Raj Hazra, la simulazione della natura a livello molecolare all'interno di un computer quantistico produce dati che non possono essere generati in nessun altro modo. Ciò potrebbe essere prezioso, aggiunge, per le aziende che desiderano formare modelli di intelligenza artificiale per la scoperta o la ricerca sui farmaci su nuovi materiali. Ma non è stato dimostrato che ciò comporterà un progresso significativo rispetto al calcolo classico.
Il lavoro di Quantinuum indica anche un punto più ampio sull'interazione dell'informatica quantistica e dell'IA: che i confini tra i due campi si stanno muovendo mentre entrambi si evolvono. Sembrava sempre probabile che le due tecnologie avrebbero funzionato l'una accanto all'altra, con ogni assunzione del lavoro di calcolo a cui è più adatto.
Con l'IA che avanza a un ritmo di collo di collo, e con il calcolo quantistico ancora più promettente della realtà, come il matrimonio dei due funzionerà è ancora difficile da prevedere.