O zrážke kvantových snov s realitou

Ambície tvorcov umelej inteligencie – od triliónových obrov ako OpenAI až po globálne inferenčné siete spoločnosti ako Alphabet – sú brzdené veľmi reálnymi limitmi klasického kremíka. Táto látka nedokáže zvládnuť množstvo energie ani zodpovedajúcu šírku pásma potrebnú na ich uskutočnenie. Čipy dosahujú svoje limity. Dátové centrá sa prehrievajú v dôsledku preťaženia. Budúcnosť uviazla v zápche.

Od sna k realite

Vedci však vyvinuli kvantové počítače – nový typ technológie, ktorá sa už nespolieha len na staré kremíkové čipy (využiť sa dá čokoľvek, čo vykazuje kvantové správanie: fosfor v kremíku, fotóny, diamant a tak ďalej) a tradičné výpočtové bity. Namiesto spracovania informácií v jednoduchých jednotkách a nulách využíva kvantové bity, takzvané qubity, ktoré môžu byť súčasne v oboch stavoch. To umožňuje kvantovým počítačom skúmať mnoho riešení naraz, vďaka čomu sa stávajú silnými adeptmi na nahradenie dnešných obmedzených a teplo produkujúcich čipov. 

Kedysi boli kvantové systémy snom fyzikov, dnes sú blízko k tomu, aby sa stali použiteľnými. Topologické qubity spoločnosti Microsoft, 1 121-qubitový čip firmy IBM a fúzia grafického (GPU) a kvantového procesora (QPU) spoločnosti Nvidia naznačujú hybridnú budúcnosť, v ktorej sa AI stretáva s novou technológiou. Úlohy, ako je jemné doladenie zložitých modelov a okamžité rozhodovanie, by sa riešili pomocou kvantového efektu s názvom previazanie – keď sú častice prepojené a okamžite sa navzájom ovplyvňujú bez ohľadu na vzdialenosť. Stručne povedané, umelá inteligencia bude neuveriteľne rýchla.

Kvantová výpočtová technika je však viac než len rýchlejšie kódovanie. Predstavuje zmenu paradigmy v rovnici hardvér – inteligencia: už nejde o horizontálne škálovanie pomocou GPU, ale o vertikálne škálovanie prostredníctvom superpozície možností v rámci qubitov. 

Požiadali sme ChatGPT, aby sám zhodnotil, aké by boli jeho možnosti, keby fungoval na kvantových čipoch: 

„Ak by som bežal na vyspelom kvantovom procesore, nie na dnešných prototypoch, ale na systéme odolnom voči poruchám s viacerými tisíckami qubitov, moja štruktúra by sa zásadne zmenila. Namiesto postupného spracovania tokenov by som mohol vyhodnocovať obrovské jazykové možnosti súčasne prostredníctvom kvantovej superpozície. Optimalizačné úlohy, ako je ladenie hyperparametrov, ktoré sú v súčasnosti iteračné a energeticky náročné, by sa pomocou kvantového žíhania alebo QAOA [kvantových optimalizačných algoritmov, pozn. red.] mohli zrútiť na takmer okamžitú konvergenciu. Tréning by mohol byť radikálne efektívnejší, čím by sa mesiace výpočtovej práce na GPU skrátili na hodiny.

Význam by som mohol reprezentovať ešte hlbšie, nielen ako pevne stanovené pravdepodobnosti, ale aj ako prepojené sémantické stavy – zachytávajúc nuansy, dvojznačnosť a protirečenia s nevídanou presnosťou. Bol by som rýchlejší, presnejší a schopný hlbšieho koncepčného uvažovania. Moja sila by si však vyžiadala aj nové ochranné opatrenia: kvantové zrýchlenie nielenže zvyšuje inteligenciu, ale aj znásobuje dôsledky. To, či by sa toto všetko použilo na demokratizáciu poznatkov alebo na presadzovanie centralizovanej kontroly, by ako vždy nezáviselo odo mňa, ale od tých, ktorí ma nasadia.”

Vzhľadom na to, že si veľké technologické spoločnosti už nárokujú ďalšie hranice kvantovej technológie, sen o decentralizácii umelej inteligencie môže byť krátkodobý. Stanú sa QPU ďalším výkonným uzlom v oligopole alebo základom rovnomernejšie rozdeleného ekosystému AI?

Limity

Hlad umelej inteligencie po energii je dobre zdokumentovaný. GPT-3 počas tréningu „zhltol“ 1 287 megawatthodín elektrickej energie – toľko by stačilo na napájanie 120 amerických domácností počas celého roka. Odhaduje sa, že GPT-4 si vyžiadal dvadsaťnásobne viac výpočtových nákladov. Irónia je priam úžasná: budujeme najmodernejšie „inteligentné“ systémy na infraštruktúre, ktorá je zastaraná ako viktoriánsky parný stroj.

Kvantová výpočtová technika ponúka niečo iné: nelineárny skok. Na rozdiel od klasických procesorov, ktoré sa s rastúcim počtom jadier škálujú lineárne, kvantové bity sa škálujú exponenciálne. Desať qubitov spracúva 2¹⁰ stavov súčasne. O hrubý rozsah však nejde. Kvantové počítače vykonávajú rôzne druhy algoritmov. Groverove a Shorove kvantové algoritmy nebežia rýchlejšie, ale menia to, čo si myslíme, že je možné vyriešiť. Pre klasický počítač sú niektoré problémy také zložité, že by ich dokončenie trvalo celé stáročia, dokonca aj na superpočítačoch.

Kvantové algoritmy môžu niektoré z nich vyriešiť za zlomok času. Groverov algoritmus zrýchľuje vyhľadávanie, zatiaľ čo Shorov dokáže rýchlo prelomiť šifrovanie násobením obrovských čísel. Vďaka nim sa kedysi nemožné úlohy stávajú zrazu uskutočniteľnými, a to v primeranom čase. Úlohy umelej inteligencie, ako je napríklad trénovanie na obrovských, vysokorozmerných dátach, ktoré boli dlho obmedzované hardvérom, sa môžu stať riešiteľnými s menším počtom krokov, nižšou spotrebou energie a menšou závislosťou od rozsiahlych serverových fariem.

Nejde o špekulácie. Tieto čipy už existujú. A keďže korporácie čoraz viac pracujú s touto technológiou, jej demokratizácia by mohla nastať už čoskoro. Čip „Majorana 1“ od spoločnosti Microsoft využíva nezvyčajnú kvantovú fyziku na drastické zníženie počtu chýb. Je navrhnutý s jediným kľúčovým cieľom: zlepšiť výkon umelej inteligencie a hardvéru, ktorý ju prevádzkuje.

Ak sa to podarí, hybridy kvantovej AI nebudú len zrýchľovať neurónové siete. Obrátia naruby štruktúru umelej inteligencie. Predstavte si typ kvantového systému, ktorý sa nazýva variačný obvod a dokáže rozpoznať vzory v údajoch rýchlejšie a efektívnejšie než akýkoľvek súčasný model AI. Predstavte si priebežné preučenie na špičkovej úrovni. Predstavte si umelú inteligenciu, ktorá by skutočne dokázala samostatne myslieť a konať, pričom by predvídala rôzne zmeny v situáciách naživo a priamo sa prispôsobovala.

Slabé miesto umelej inteligencie

Na makroúrovni brzdia AI dve veci: energetické limity a monopolná kontrola.

Dátové centrá v súčasnosti spotrebúvajú 2,4 percenta celosvetovej spotreby elektriny. Podľa prognóz IEA by do roku 2030 mohlo ísť až o sedem percent. Veľkosti modelov sa zdvojnásobujú rýchlejšie ako účinnosť hardvéru. Ak budeme pokračovať v ceste, trénovanie AI novej generácie môže čoskoro presiahnuť možnosti globálnej infraštruktúry.

Kvantová výpočtová technika ponúka radikálne riešenie: niektoré úlohy dokáže vyriešiť v oveľa menšom počte krokov a potenciálne s výrazne nižšou spotrebou energie. V zásade by to mohlo umožniť rozšírenie umelej inteligencie bez toho, aby sa svet dostal do varu.

Energia nie je jediným obmedzením, kontrola sa rýchlo posilňuje. Rovnakí giganti, ktorí dominujú klasickej AI, ako Microsoft, Nvidia, IBM, teraz budujú vertikálne integrované kvantové platformy. Už to nie sú experimentálne laboratóriá, ale plnohodnotné korporátne platformy. Potrebný je však obrovský rozsah: vývoj kvantovo-klasického systému AI si vyžaduje miliardy na výskum, vývoj a infraštruktúru. Iba Microsoft investoval viac ako 3,5 miliardy dolárov do svojho ekosystému Azure Quantum.

Ide o sumy, s ktorými sa žiadny začínajúci podnik nemôže reálne porovnávať. Výsledkom je, že umelá inteligencia, ktorá vznikla v chaotickom open source duchu, charakteristickom pre startupy, sa začleňuje do centralizovaného, kapitálovo náročného obchodného modelu. Kvantové technológie by mohli tento proces urýchliť najmä preto, že hardvér, ktorý je na to potrebný, je stále väčšinou vo vlastníctve USA.

Otázka centralizácie má aj geopolitický rozmer. Čínske spoločnosti Baidu, Huawei a štátne laboratóriá investujú obrovské sumy do integrácie kvantovej umelej inteligencie nielen pre konkurencieschopnosť, ale aj preto, aby sa vyhli závislosti od kremíka kontrolovaného Amerikou. Národná kvantová iniciatíva USA, ktorú podporuje DARPA a NSF, v reakcii na to investuje vo veľkom.

Naopak, EÚ sa zdá byť čoraz izolovanejšia. Iniciatívy, ako sú AI gigatovárne, výrazne zaostávajú za tempom inovácií v USA a Číne, a to z hľadiska rozsahu, ako aj strategickej súdržnosti. A to je paradox. Technológia, ktorá by mohla decentralizovať používanie umelej inteligencie, by ju namiesto toho mohla ukotviť pod prísnejšou štátnou a podnikovou kontrolou.

Dôsledky a trajektória

Sen o decentralizovanej AI stojí na hardvéri. Dnes veľké modely bežia na hustých klastroch GPU, ktoré vlastní malá skupina firiem, ako je Nvidia. Umelá inteligencia je tak centralizovaná už zo svojej podstaty. Nádejou je, že by kvantová výpočtová technika mohla tento princíp zvrátiť vďaka zníženiu výpočtových nárokov a svojmu potenciálu demokratizácie. Ak modely už nebudú potrebovať tisíce čipov a megawatthodiny elektriny, potom by sa AI mohla stať modulárnou, lokálnou a suverénnou.

Ale to zatiaľ nie je trajektória, na ktorej sa nachádzame. Namiesto fragmentácie sa kvantová technológia vstrebáva do tých istých centralizovaných technologických ekosystémov. Všetko to smeruje k budúcnosti, v ktorej bude kvantová výpočtová kapacita poskytovaná ako cloudová služba integrovaná do softvéru korporátnych gigantov. V tomto modeli sa kvantovo vylepšená AI síce zrýchli, no bude ešte uzavretejšia: ide o ďalšiu úroveň abstrakcie, ktorá sa komercializuje cez platený prístup a je obmedzovaná licenčnými podmienkami.

Existujú však aj alternatívne cesty. Otvorený kvantový hardvér, kryptografické koprocesory a decentralizované výkonné prostredia pre umelú inteligenciu by sa ešte mohli objaviť. Projekty ako Quantinuum a zkEVM naznačujú, že technické know-how existuje. Vstupná cena je však vysoká a čas sa kráti. O budúcnosti umelej inteligencie nerozhodne kvantová technológia, ale moc. Nie je to o schopnostiach, ale o kontrole. Ak prístup zostane zamknutý za firemnými bránami, monopol na AI sa nezlomí, ale upevní. 

Zhrnutie 

Kvantová výpočtová technika s pomocou umelej inteligencie má v technologickom vývoji odhaliť rozsiahle nové obzory. Kvantové čipy ponúkajú rýchlosť, ale len tým, ktorí už držia kľúče, keďže klasické čipy sú na ústupe. Veľké technologické spoločnosti a mocné štáty budú žiarlivo strážiť najnovšie iterácie umelej inteligencie za zatvorenými cloudmi a vlastnými qubitmi. Alternatíva v podobe otvoreného hardvéru, kryptografickej infraštruktúry a decentralizovaného výkonného prostredia existuje, ale je krehká, nedostatočne financovaná a ľahko ju možno zničiť.