Quantum computing vs AI: tra limiti (pochi) e opportunità

L’avvento di ChatGPT ha demolito le certezze di chiunque pensasse che l’uso diffuso dell’intelligenza artificiale fosse fantascienza. Le aziende hanno subito risposto con una corsa per integrare l’AI nelle loro piattaforme al fine di aumentare la produttività del lavoro. In futuro l’AI potrebbe anche aiutare a trovare soluzioni per problemi veramente complessi e che hanno un effetto sulla vita di tutti, come il cambiamento climatico o le malattie genetiche.

Un’altra tecnologia potenzialmente disruptive è il quantum computing (calcolo quantistico, QC). “Queste macchine - che oggi esistono ma sono ancora in fase sperimentale - possono risolvere a tempo di record problemi che sono fuori dalla portata dei computer tradizionali”, spiega Aude Martin, ETF Investment Specialist di Legal & General Investment Management (LGIM).

Esistono parallelismi tra AI e QC, ma una convergenza delle due tecnologie potrebbe preannunciare una nuova era del machine learning.

Dove può arrivare l’AI quantistica

L’innovazione che sta travolgendo il mondo dell’intelligenza artificiale è ancora agli inizi e le sfide da affrontare rimangono molte. La prima è proprio la potenza necessaria per analizzare i dati: la base di ChatGPT è un enorme set di dati che fornisce materiale grezzo sufficiente alla chatbot per fornire risposte simili a quelle umane a una gamma illimitata di richieste di input. Tuttavia, con la crescita esponenziale delle dimensioni dei set di dati, cresce anche il livello di potenza di calcolo necessario per elaborarli.

I sistemi AI quantistici potrebbero rappresentare la soluzione ottimale a questo problema. “A differenza dei computer ‘classici’ che utilizzano il sistema binario (composto da 0 e 1), il QC utilizza il calcolo quantistico per ottenere un terzo ‘stato’ approssimativamente equivalente sia a 0 che a 1”, spiega l’esperta di LGIM. In termini più pratici, significa che i sistemi che utilizzano il classico sistema binario sono lenti quando devono elaborare una grande quantità di dati, come quelli necessari per ChatGPT, mentre queste operazioni potrebbero essere risolte molto più velocemente grazie all’uso di algoritmi quantistici. Il comparto dell’AI quantistico è ancora in fase iniziale, ma offre interessanti opportunità di investimento per il futuro, potendo sopperire alle inefficienze presenti in varie settori, come?

1. Riconoscimento vocale molto sofisticato: così da comprendere comandi e richieste in modo assolutamente naturale
2. Nuovi sistemi di guida autonomi: in grado di elaborare un’enorme quantità di dati grazie a sensori sofisticati e dati sul traffico basati su un sistema di cloud
3. Trattamenti medici ad hoc: costruiti per mappare il genoma umano, sviluppando prodotti specifici
4. Modellazione metereologica avanzata: per prevedere eventi climatici estremi con maggiore precisione e portata, così da anticipare e prevenire possibili disastri ambientali

Dietro all’intelligenza artificiale si nasconde un’apocalisse?

I progressi del QC presentano opportunità di grande portata per l’umanità, ma allo stesso tempo emergono delle criticità potenziali. Il fulcro delle preoccupazioni gira intorno alla possibilità di una "criptopocalisse", ma gli esperti LGIM non la vedono come un’opzione imminente di cui preoccuparsi. “La crittografia moderna si basa sulla difficoltà di risolvere computazionalmente un particolare tipo di problema di fattorizzazione. Non solo il QC potrebbe teoricamente eliminare questo problema, ma l'algoritmo per farlo esiste già”, spiega Martin.

Insomma, con l’avanzare del QC diventerebbe inutile la crittografia volta a proteggere milioni di pagamenti, siti web e comunicazioni.

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