Míg a kvantumszámítógépek a számítási kapacitás radikális növekedését, addig a mesterséges intelligencia (MI) a gépeknek a tanulásra, az elemzésre és a döntéshozatalra való képességét hozta el. De mi történik, amikor ez a két technológia találkozik? Kombinációjuk nem egyszerűen a két technológia előnyeit ötvözi - teljesen új paradigmát teremthet, aminek az eredményei még hatékonyabb és gyorsabb megoldások.
Hatalmas ugrás a számítási képességekben
Az elmúlt évtizedekben a kvantummechanika alapján fejlesztett kvantumszámítógépek forradalmasították a számítástechnika világát. A számítás alapegysége itt már a qubit, amely a hagyományos bithez képest sokkal komplexebb információ tárolására képes. Míg egy klasszikus bit állapota 0 vagy 1 lehet, addig egy qubit egyszerre lehet 0 és 1 is, amit a kvantummechanikai szuperpozíciós elv tesz lehetővé.
A kvantumállapotok összefonódásnak elvéből eredően pedig az összefonódott qubitek állapota egymástól függ, így az egyik egység állapotában bekövetkezett változás azonnal befolyásolhatja a másikét, függetlenül a közöttük lévő távolságától.
Ezekből eredően a kvantumszámítógépek számítási képességei messze felülmúlják a hagyományos számítógépekét.
A mesterséges intelligencia és a mélytanulás
A mesterséges intelligencia mára számos iparágban elterjedt. Lehetővé teszi, hogy a számítógépek az emberi gondolkodáshoz hasonló mintákat és döntési képességeket sajátítsanak el, tanuljanak a rendelkezésre álló adatokból és optimalizálják a teljesítményüket.
Ezeknek a képességeknek a kialakításában, fejlesztésében különösen fontos szerepet játszik a mélytanulás - egy neurális hálózatokra épülő technológia. A mélytanulási algoritmusok képesek nagy mennyiségű adatból összetett mintázatok felismerésére. Ezáltal a hang- és a képfelismerés, a szövegértelmezés és még számos egyéb területen támogathatják az előrelépést akár olyan területeken is, ahol korábban ez elképzelhetetlen lett volna.
A neurális hálózatok képesek információt feldolgozni, tanulni és predikciókat adni - előrejelzésük a bevitt adatok alapján hozott következtetésekre épül. Az elmúlt években a neurális hálózatok kapacitása drasztikusan megnőtt, ami korábban elképzelhetetlen bonyolultságú feladatok megoldását teszi lehetővé.
Új lehetőségek
A két technológia találkozásával új lehetőségek nyílnak meg az adattudomány és az algoritmusok fejlesztése terén. Az egyik ilyen a neurális hálózatok képzése. Ez hatalmas számítási erőforrást igényel, a kvantumszámítógépek azonban képesek ezen folyamatok felgyorsítására azáltal, hogy exponenciálisan növelik a rendelkezésre álló kapacitást
A komplex adathalmazok elemzése során pedig a párhuzamos számítások és az adatok azonnali összehasonlítása válik lehetővé. Ezáltal mélyebb és pontosabb betekintést nyerhetünk az adatokba rövidebb idő alatt.
A két technológia összefonódása már most teljes iparágak átalakítását indította el. Alkalmazásuk azonban új kihívásokat is magában rejt, valamint számos etikai kérdést is felvet. Ezekkel a kérdésekkel a következő cikkünkben foglalkozunk majd részletesebben.
×××
A Peak kutató és tanácsadó csapata minden hónapban átfogó körképet készít a fintech világ mozzanatairól, azok bankszektorra, biztosítókra, IT szektorra és kormányzati szervekre gyakorolt hatásairól. A tanulmányokban részletesen foglalkozunk a nemzetközi fintech fejleményekkel, amelyeket a lehetőségek és a fenyegetések szempontjából is elemzünk. A teljes körképpel, vagy annak egyes elemeivel kapcsolatban felmerülő kérdéseket a news@peakfs.io email címre várjuk. Feliratkozás a Fintech Világa Heti Hírlevelére >>>
