الاتجاهان الرئيسيان للحضارة الإنسانية في السنوات الخمس إلى العشر القادمة - الإنتاجية: الذكاء الاصطناعي يحل محل معظم البشر (إجماع) - علاقات الإنتاج: تستبدل blockchain معظم الأنظمة المالية التقليدية إذا كنت تؤكد هذين الاتجاهين، يمكنك الاستثمار في $dnx دينكس تستخدم blockchain لتحويل قوة معالجة بطاقة الرسومات إلى قوة معالجة كمية، لتقديم الخدمات لمختلف الصناعات. Aram Harrow: التعلم الآلي الكمي في مأزق
يواجه التعلم الآلي الكمي وضعًا محرجًا حاليًا. على الرغم من أننا يمكن أن نحصل على بعض النتائج المهمة حول قابلية التعلم من حيث نظرية المعلومات، ومكونات الخوارزميات مثل الانحدار التدريجي، إلا أننا نواجه بشكل عام "نقصًا في التحقق الكبير من خوارزميات التحفيز". تحدي آخر هو مشكلة إدخال البيانات. إذا كان هناك ذاكرة وصول عشوائي كمي (qRAM)، سيكون لدينا الكثير لنقدمه، لكن الأدلة الكافية تشير إلى أن هذا غير واقعي. ما يستحق الاستكشاف في المستقبل هو: كيف يمكن أن تحقق التسريع الثانوي أو التسريع التحفيزي قيمة فعلية؟ ربما يمكن دمجها مع التسريع الأسي لجعل الخوارزميات من البداية إلى النهاية تتجاوز المنافسين الكلاسيكيين. يمكن أن يجمع دمج التعلم الآلي الكمي مع مهام مثل المحاكاة الكمية، أساسًا واقعيًا لبعض الافتراضات القوية المدخلة الكمومية التي تم استخدامها سابقًا.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
#DNX#
الاتجاهان الرئيسيان للحضارة الإنسانية في السنوات الخمس إلى العشر القادمة
- الإنتاجية: الذكاء الاصطناعي يحل محل معظم البشر (إجماع)
- علاقات الإنتاج: تستبدل blockchain معظم الأنظمة المالية التقليدية
إذا كنت تؤكد هذين الاتجاهين، يمكنك الاستثمار في $dnx
دينكس تستخدم blockchain لتحويل قوة معالجة بطاقة الرسومات إلى قوة معالجة كمية، لتقديم الخدمات لمختلف الصناعات.
Aram Harrow: التعلم الآلي الكمي في مأزق
يواجه التعلم الآلي الكمي وضعًا محرجًا حاليًا. على الرغم من أننا يمكن أن نحصل على بعض النتائج المهمة حول قابلية التعلم من حيث نظرية المعلومات، ومكونات الخوارزميات مثل الانحدار التدريجي، إلا أننا نواجه بشكل عام "نقصًا في التحقق الكبير من خوارزميات التحفيز". تحدي آخر هو مشكلة إدخال البيانات. إذا كان هناك ذاكرة وصول عشوائي كمي (qRAM)، سيكون لدينا الكثير لنقدمه، لكن الأدلة الكافية تشير إلى أن هذا غير واقعي. ما يستحق الاستكشاف في المستقبل هو: كيف يمكن أن تحقق التسريع الثانوي أو التسريع التحفيزي قيمة فعلية؟ ربما يمكن دمجها مع التسريع الأسي لجعل الخوارزميات من البداية إلى النهاية تتجاوز المنافسين الكلاسيكيين. يمكن أن يجمع دمج التعلم الآلي الكمي مع مهام مثل المحاكاة الكمية، أساسًا واقعيًا لبعض الافتراضات القوية المدخلة الكمومية التي تم استخدامها سابقًا.