Kuantum Bilişim ve Makine Öğrenimi Birbirini Nasıl Etkileyecek?

Yapay zekâ tekniklerinde kuantum algoritmalarının kullanılmasının, makinelerin öğrenme yeteneklerini artıracağı öngörülmektedir. Bu durum hiç şüphesiz başta finans endüstrisi olmak üzere pek çok sektörde tahmin sistemlerinin güçlendirilmesinde yeni gelişmelere yol açacak. Fakat tüm bu iyileştirmelerin sunulmaya başlanması için biraz beklememiz gerekecek gibi duruyor.

Kuantum Fiziğine Genel Bir Bakış

Kuantum fiziğini anlamak zordur. Kuantum fiziği alanında bir devrim yaratan ve 1965 yılında “kuantum elektrodinamiği” alanındaki çalışmalarıyla kendisine Nobel Fizik Ödülü verilen Amerikalı fizikçi Richard Feynman bile kuantum fiziği için şöyle söylemiştir: “Kuantum fiziğini anlamıyorsanız üzülmeyin, çünkü kimse anlamıyor.”

Kuantum fiziğinin son derece karmaşık ve mevcut fizik bilgilerimizin çok ötesinde olduğu bir gerçek. Onu tam olarak anlamak işte bu yüzden zor. Fakat bilinen kesin bir şey varsa o da kuantum bilişimi anlamanın yolunun kuantum fiziğini anlamaktan geçtiğidir.

Newton’ın bulduğu ve Einstein’ın geliştirdiği klasik fizik, evrendeki tüm büyük ölçekli nesnelerin ve galaksi, gezegen gibi yapıların hareketlerini açıklayabilir ve öngörebilir. Fakat klasik fizik, bilim insanları tarafından yeni yeni keşfedilen atom altı parçacıklarının yani mikro evrendeki parçacıkların (elektron vs.) hareketlerini tam anlamıyla açıklayamaz. Kuantum fiziği işte bu mikro evreni ve onun kendine has dünyasını anlamamız için bir araçtır.

Kuantum fiziğini daha iyi anlamak için bazı temel kavramlarına göz atmak faydalı olabilir:

Dalga-parçacık ikiliği, tüm maddelerin yalnızca kütlesi olan bir parçacık olmadığını aynı zamanda enerji transferi yapan bir dalga olduğunu açıklamaktadır. Yani kuantum fiziğinde ışık, hem dalga gibi davranan bir parçacık hem de parçacık gibi davranan bir dalgadır.

Kuantum sıçraması, elektronların bir hareket durumundan diğerine yaptıkları ani geçişleri ifade eder. Atom çekirdeği etrafında dönen proton ve nötronlar düzenli bir yörünge izlerlerken elektronlar tamamen bağımsız hareket ederler. Ortada hiçbir tetikleyici yokken bu şekilde hareket etmeleri ilginçtir. Öngörülemez ve ani bir biçimde yaşanan bu sıçrama anlarında enerji, yük ve açısal momentum gibi nicelikler korunmaktadır. Yani ne zaman olacağı bir türlü öngörülemeyen bu sıçramanın sonrası da öncesiyle birebir aynıdır.

Kuantum dolanıklığı, en az iki ya da daha fazla kuantum parçacığının birbirlerinden ne kadar uzakta olurlarsa olsunlar eş zamanlı olarak birbirleriyle iletişime geçebileceklerini ifade eder.

Kuantum fiziğinde olasılıklar birbiriyle iç içe geçmiş şekildedir. Bu olasılıklar “hayata geçirilmek için seçilmeyi bekleyen senaryolar” gibidir. Bunlardan biri hayata geçirildiğinde, senaryo gerçekleşmiş olur. İşte bu olasılıkların tümü kabaca “kuantum süper pozisyonu” olarak nitelendirilir. Kuantum bilgisayarlarının da temelini oluşturan süper pozisyon kavramına ileride detaylı olarak değineceğiz.

Kuantum Bilişim Nedir?

Adını her geçen gün daha fazla duymakta olduğumuz “kuantum bilişim” günümüzün en gözde teknoloji trendlerinden biri. Kuantum bilişim, kendisini günümüz bilgisayar teknolojilerinden ayıran pek çok özelliğe sahip. Kuantum bilişimi daha iyi anlamak için günümüzün klasik bilgisayar teknolojilerinden ayrılan yanlarına bir göz gezdirelim.

Klasik bilgisayarlar ne kadar gelişmiş olurlarsa olsunlar bilgileri her zaman 1 ve 0 şeklinde iletir ve işlerler. Buna “bit” denir. Fakat kuantum bilgisayarları bit yerine “kübit” kullanır. Bu kübitler; hem 1, hem 0, hem de ikisi birden olabilirler. Bu durum daha önce de değindiğimiz kuantumun “süper pozisyon” niteliğinden kaynaklanır. Kuantum bilgisayarların karmaşık işlemleri hızlı bir biçimde cevaplayabilmeleri, tüm olasılıkları aynı anda kontrol edip aynı anda test edebilmelerinden kaynaklanmaktadır.

Bu kübitlerin birden fazla olması ve hepsinin birbiriyle etkileşim içinde olması durumunda ise devreye daha önce değindiğimiz bir diğer kavram girmektedir: Kuantum dolanıklığı. Bu özelliği kullanarak işlem hızını milyarlarca kat artırmak mümkün olabilecektir.

Ne yazık ki kuantum bilgisayarları, klasik bilgisayarların bir adım gerisine iten ve bu teknolojinin geliştirilmesi sürecini zorlaştıran bir özelliği vardır. Kübitler, atomların elektronlarından oluşur ve hassas parçacıklardır. Bu nedenle elektronları muhafaza etmek için kızılötesi ışınlardan, elektromanyetik dalgalardan uzak tutmak gerekmektedir. Çünkü ufak bir müdahale sistemin çökmesi anlamına gelir. Bu yüzden kübitler, düşük sıcaklıklardaki vakum tüpleri içinde muhafaza edilirler.

Peki bu kadar zorlu bir makineye neden ihtiyaç duyuyoruz? Bu makinenin kullanım alanları nelerdir? Her şeyden önce bu bilgisayarlar genel amaçlar için kullanılmaktan çok uzakta. Daha spesifik işler için kullanılabiliyorlar. Kullanım alanlarına dair birkaç örnek yazımızın devamında.

Kuantum Bilgisayarların Değiştireceği Alanlar

Google ve Microsoft gibi büyük şirketlerin ve dünyanın dört bir yanındaki hükümetlerin kuantum hesaplamalarına önemli yatırımlar yapmalarının bir nedeni var: Günümüzün klasik bilgisayarları için zor olan sorunları çözerek dünyayı değiştirmek.

Kuantum bilgisayarlar bütün endüstrileri altüst edecek. Sağlık hizmetleri, finans, siber güvenlik, yapay zekâ, kimya endüstrisi ve lojistik bu alanlardan sadece bazıları. Kuantum bilişimin bu sektörlerde gerçekleştireceği olası etkilere biraz değinelim.

Hastalıkların iyileştirilmesi amacıyla kullanılan ilaçların geliştirilmesi uzun ve zorlu bir süreçtir. Analiz edilen olağanüstü miktardaki seçeneklerden işe yarayacak olanları belirmek yoğun zaman ve emek gerektirir. Kuantum bilgisayarlar aynı anda birden çok molekülü ve kimyasalı inceleyebildiği için kimyagerlerin uygun ilaç seçeneklerini daha kısa sürede belirleyebilmelerine olanak tanır. Kuantum bilgisayarların ilaç geliştirme ve kimya sektörlerine olan bu etkisi yabana atılır cinsten değildir.

Kuantum bilgisayarlardan fazlasıyla etkilenecek bir diğer sektör finans sektörüdür. Kuantum bilgisayarlar, yatırım portföylerinin optimize edilmesine yardımcı olacaktır. Bu teknoloji aynı zamanda kurumlarda alışılmışın dışında gerçekleşen işlemlerin doğru bir biçimde tanımlanmasını ve dolandırıcılığın hızla tespit edilmesini sağlayacaktır.

Kuantum bilgisayarlar, lojistik sektörünü de değiştirecek. Bu durumu kargo firmalarıyla örneklendirmek mümkün. Elinde yüz bin araç olan ve bir milyon adrese teslimat yapması gereken bir kargo firmasının en ideal rota ile ve en az yakıt tüketimi ile en kısa sürede bu teslimatı nasıl yapacağını klasik bir bilgisayarın tespit etmesi günler, aylar ve hatta yıllar sürebilir. Fakat gelişmiş bir kuantum bilgisayarı ile bu işlem, milyonlarca kat daha hızlı bir şekilde anlık olarak gerçekleştirilebilir.

Gelelim yazımızın da asıl konusu olan kuantum bilişimin makine öğrenimini nasıl etkileyeceğine.

Makine Öğrenimi Nedir?

Günümüzün popüler teknoloji kavramlarından biri de “makine öğrenimi”. Makine öğrenimi, elektronik cihazların geçmiş verileri analiz edip bunlardan sonuç çıkarması ve çıkardığı sonuçlara göre yeni bir davranış oluşturması veya geliştirmesidir. Makine öğrenimi, bilgisayarlara karmaşık örüntüleri algılama ve veriye dayalı akılcı kararlar verebilme becerisi kazandırmaya yöneliktir. Bu durum makine öğreniminin, istatistik ve yapay zekâ gibi kavramlarla olan ilişkisini gözler önüne serer. Özellikle yapay zekâ ve makine öğrenimi kavramlarını birbirinden ayırmak mümkün değildir. Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan görevlerini nasıl yerine getireceklerini keşfetmeyi amaçlar. Yani buradaki asıl olay, insan programcıların gerekli her adımı önceden belirlemesinden ziyade makinenin kendisine ait makine öğrenimi algoritmasını geliştirmesine olanak tanımaktır.

Kuantum Bilişim ve Makine Öğrenimi

Kuantum bilişim tarafından yönlendirilen geleceğe gerektiği şekilde hazırlanmak, artık bir zorunluluk. Google gibi büyük şirketler, kuantum bilgisayar çalışmaları hakkında ulaştıkları bilgileri diğer insanlarla paylaşıyor ve klasik bilgisayarların üstesinden gelemeyeceği sorunların kuantum bilgisayarlar aracılığıyla çözümlenebileceğini ifade ediyorlar.

BCG’den Matt Langione bu durumu, “Kuantum bilişim ve makine öğrenimi, günümüzün modellerinden çok daha karmaşık koşulları yansıtan modelleri mümkün kılacaktır. Bu, finansal portföy optimizasyonu, akışkanlar dinamiği simülasyonları ve malzeme tasarımı gibi kullanım alanlarında büyük bir nimet olacaktır.” şeklinde açıklamaktadır.

Accenture AI Danışmanlık ve Akıllı Çözümler lideri Ahmed El Adl ise bu tür gelişmiş Ar-Ge’nin, kuantum güdümlü makine öğreniminin en büyük yararlanıcısı olacağını ifade etmektedir. Ayrıca geleneksel bilgisayarların, günümüzün makine öğrenimi ve yapay zekâ uygulamalarının çoğunu güçlendirmek için iyi bir iş çıkardığını düşüncesindedir. “Benzer kullanım durumlarında, aslında kuantum bilişim fazla değer katamayacak gibi gözüküyor. Chatbots veya doğal dil işleme için kuantum bilişime ihtiyacımız yok. Ancak, Ar-Ge kuruluşlarıyla yeni ürünlerin geliştirilmesi hakkında konuştuğumuzda, bugün hesaplama yeteneklerinin sınırlarına ulaştıklarını söylüyorlar. Yaşam değiştiren uygulamalar için kuantum bilişime ihtiyacımız olacak.” diyor.

El Adl’a göre, gerçek zekâ üç alandan oluşmaktadır: öğrenme, bilgi temsili ve akıl yürütme. Bu konudaki görüşlerini “Bugünlerde yapay zekâ aslında makine öğrenimi ile eşdeğerdir. Ancak, bilgiyi yeni durumlara genelleştirme ve bağlamsal anlam yükleme yetenekleri bugünün bilgisayarları için çok karmaşık problemlerdir. Kuantum bilgisayarlar bu tür karmaşıklığı işleyebiliyorsa, ulaşılan sonuçlar tüm endüstrileri etkileyebilir.” şeklinde açıklamaktadır.

Yine de, kurumlarda kuantum bilişim ve makine öğreniminin etkin kullanımı için bir dizi engelin aşılması gerekmektedir. Kuantum Ekonomik Kalkınma Konsorsiyumundan Celia Merzbacher, kuantum bilişimde gelişmeyi engelleyen sorunu şu şekilde ifade etmektedir: “Şu anda arz ve talep arasında büyük bir uyumsuzluk var. Kuantum okuryazarlığı olan insanlara büyük bir ihtiyaç var.”

Merzbacher’e göre ise mevcut işgücünün vasıflandırılması, işletmelerin kuantum yetenekleri oluşturması için gerçekçi bir yoldur. Ayrıca kuantum bilgisayarların yakın zamanda mevcut bilgisayarların yerini almasının da muhtemel olmadığını söylüyor.

Klasik bilgisayarlar büyük olasılıkla, kuantum bilgisayarların özel görevler için kullanılmaya başlanmasıyla birlikte, bir işletmenin iş yükünün çoğunu sırtlamaya devam edecekler. Bugünün veri bilimcileri, kuantum yeteneklerinin hâlihazırda yaptıkları derin öğrenme ve makine öğrenimini nasıl geliştirebileceğini ve ortaya çıkan bu kaynaklara ne zaman müdahil olacaklarını öğrenmek zorunda kalacaklar.

Langione ayrıca, klasik ve kuantum bilişimin en iyi yanlarını birleştiren bir hibrit modelin, bu iki teknolojiyi bir araya getirmenin en iyi yolu olacağını söylüyor.

“Bugün ve gelecekte önemli algoritmaların tümü hibrit algoritmalar olacak” diye de ekliyor.

Bu içerik de ilginizi çekebilir:

Yapay Zekaya Dair Herkesin Bilmesi Gereken 10 Şey