Прогресс во многих областях информатики – в собственно вычислениях, в криптографии и защищённых коммуникациях – последние несколько десятилетий был тесно связан с квантовой физикой. Результаты новейших исследований свидетельствуют, что аналогичный эффект квантовые явления могут оказывать на искусственный интеллект: привести к появлению машин, способных быстрее и эффективнее учиться, взаимодействуя с окружающей средой.

Свежим примером таких исследований стала публикация в Physical Review Letters, где Ведран Дунджко (Vedran Dunjko) из Инсбрукского университета (Австрия) и его коллеги показали, что квантовые эффекты могут улучшить усиленное обучение (reinforcement learning), одно из трёх главных направлений машинного обучения. В отличие от него остальные разновидности – контролируемое и неконтролируемое обучение – уже неплохо изучены с квантовой перспективы другими группами учёных.

Полученные австрийскими физиками результаты говорят о квадратичном росте эффективности и экспоненциальном увеличении кратковременной производительности по сравнению с классическими техниками на широком ассортименте задач обучения. Одна из причин такого улучшения – квантовая суперпозиция – эффект, который позволяет машине выполнять много шагов одновременно.

Авторы ожидают, что предложенный ими систематический подход, обобщаемый на все три разновидности машинного обучения, станет первым кирпичиком в здание полной теории «квантового» обучения и сыграет свою роль в деле создания истинного искусственного интеллекта.