A “megerősítő tanulás” módszere során egy algoritmus újra és újra lefuttatja ugyanazt a problémát, és csak a helyes válasz megtalálásakor kap jó értékelést. A folyamat során gyorsul az MI azon képessége, hogy egy következő hasonló feladatot még gyorsabban oldhasson meg.
A Philip Walther vezetésével létrejött nemzetközi együttműködés keretében a Bécsi Egyetem kísérleti fizikusainak csapata az Innsbrucki Egyetem, az Osztrák Tudományos Akadémia, a Leideni Egyetem és a Német Repülési Központ közös kísérletekben bizonyították egy robot tényleges tanulási idejének jelentős felgyorsulását.
Valeria Saggio és munkatársai kísérletében egy fotont használtak fel, összekapcsolva egy integrált fotonikus kvantumprocesszorral, amelyet a Massachusettsi Műszaki Intézetben terveztek. Maga a processzor szerepelt MI-ként, melyet a tanulási feladatok végrehajtására használtak, és úgy kellett előre meghatározott irányban vezetnie a fotont, hogy az négy lehetséges állapot egyikébe kerüljön. Az MI feladata az volt, hogy biztosítsa, hogy a foton a négy közül egyetlen adott állapotba kerüljön, és amikor sikerült magas értékelést kapott.
A kísérlet klasszikus változatában, a kvantumhatások nélkül, az MI egyszerre csak egy adott állapotba képes a fotont eljuttatni, a kvantum változatban azonban a foton egynél több állapot szuperpozíciójába is kerülhet. Ez lehetővé tette az MI számára, hogy leszűkítse a helyes válaszok körét, mielőtt végső, klasszikus predikciót adott volna a célállapotról.
"Képzeljük el, hogy egy robot egy kereszteződésben áll, és két lehetősége van: mehet balra vagy jobbra. Ha a robot jobbra megy, nem kap jutalmat, de ha balra megy, jutalmat kap. A következő körben megnő annak valószínűsége, hogy balra megy”
- magyarázta Saggio. A kvantumverzió lehetővé teszi, hogy minden predikció alkalmával egyidejűleg menjen balra és jobbra, és ezért sokkal kevesebb tippelésre van szükség, mielőtt megtanulna mindig balra haladni. Ez a stratégia az MI tanulási idejét 63 százalékkal, 270 tippelésről 100-ra csökkentette.
(Forrás: NewScientist Kép: Unsplash)