量子世界,这个最小的、不可再分割的能量单位,却被认为是科学界最玄妙的话题,从被发现至今依然充满争议。
同样被广泛热议的人工智能研究绝不仅是计算机学科一家的事情,它涉及心理学、物理学、脑科学、社会学等多个学科,可以说是一块最广泛的跨界研究领域。
业界普遍认为,人工智能的发展存在三个阶段:服务器时代、云计算时代、量子计算时代。
图一:人工智能发展三阶段(图片来源于网络)
因此,物理学家坚称,没有量子的参与,人工智能是无法取代人类的。但量子计算还处于起步阶段,可喜的是,已经有物理学家将人工智能与量子实验巧妙地结合在一起,未来何去何从,我们拭目以待。
近日,来自因斯布鲁克和维也纳的物理学家,提出了一种自主设计量子实验的人工智能体。 在已经进行的实验中,该系统独立(重新)发现了现代量子光学实验室中标准化的实验技术,这充分表明机器在未来的研究中可如何发挥更具创造性的作用。
研究人员想知道机器可以在多大程度上进行自主研究。 他们使用人工智能的投影仿真模型,该自主机器将许多单独的经验片段存储在存储器中,形成资源池加以分析,并逐渐使机器可以自发学习,并自主行动。
机器从成功和不成功的尝试中学习、建立和适应其记忆。来自因斯布鲁克的科学家与安东·蔡林杰(Anton Zeilinger)合作,后者曾使用被称为梅尔文(Melvin)的搜索算法演示了自动程序在量子实验设计中的实用性。并在其实验室做过大量实验。物理学家一致认为,量子实验是测试人工智能研究适用性的理想环境。因此,他们使用投影仿真模型来研究人工智能体的无限潜力。并在“国家科学院院刊”上发表了他们的研究成果。
人工智能体通过在虚拟实验台上虚拟放置镜子,棱镜或分束器来开发新的实验。如果其行动导致有意义的结果,那么人工智能体将来有更高的机会找到类似的操作序列。这就是所谓的强化学习策略。
图二:人工智能体使用光学元件,例如该分束器来构建全新或优化实验
(图片来源于网络)
因斯布鲁克大学理论物理系的阿列克谢·梅尔尼科夫(Alexey Melnikov)表示:“强化学习是将我们的模型与先前研究的自动搜索区分开来的,后者由无偏随机搜索进行管理。 Hendrik Poulsen Nautrup说:“人工智能体在虚拟实验台上进行了数以万计的实验,当我们分析机器的记忆时,发现某些结构已经发展。”这些结构中的一些已经为物理学家所知,是现代量子光学实验室的有用工具。其他的都是全新的,将来可以在实验室里进行测试。
Alexey Melnikov说:“强化学习使我们能够发现,优化和识别大量潜在有趣的解决方案。有时候,它甚至也为我们没有问过的问题提供答案。”
未来,科学家们希望进一步改进人工智能体的学习计划。当前阶段,它是一个可以自主学习来解决特定任务的工具。但是在将来,一台机器可能会为基础研究的科学家提供更多的创造性的帮助。
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