AI và máy tính lượng tử: Kẻ thù hay đồng minh của nhau?
Khi AI xuất hiện, nhiều người nghi ngờ số phận của máy tính lượng tử đã đến hồi kết. Thế nhưng, điều đó liệu có chính xác?
Vào năm 2013, Google cùng với cơ quan vũ trụ Mỹ NASA đã hợp tác khởi động một phòng thí nghiệm về máy tính lượng tử. Ý tưởng cốt lõi lúc bấy giờ là sử dụng một hệ thống máy tính chuyên dụng do công ty D-Wave của Canada chế tạo để cải thiện nhiệm vụ vô cùng nặng nhọc là huấn luyện các thuật toán học máy.
Dù vậy, phòng thí nghiệm này đã đi trước thời đại đến hai lần, bởi cả học máy, thuật ngữ sau này được đổi tên thành trí tuệ nhân tạo và điện toán lượng tử khi đó đều chưa phải là những công nghệ trưởng thành, như lời ông Alan Baratz, người đứng đầu D-Wave hiện tại, đã thừa nhận. Thậm chí, một bài báo khoa học xuất bản trên tạp chí Nature Physics vào năm tiếp theo sau khi phòng thí nghiệm được thành lập đã chỉ ra rằng cỗ máy của D-Wave không mang lại hiệu quả vượt trội nào cho công việc xử lí thông minh so với một bộ xử lí đồ họa (GPU) thông thường.
Tuy nhiên, theo thời gian, số phận của hai lĩnh vực này vẫn tiếp tục gắn kết chặt chẽ. Dư luận hiện nay chia làm hai luồng ý kiến: Một bên cho rằng chúng bổ sung cho nhau, trong khi bên còn lại lo ngại máy tính lượng tử sẽ không còn nhiều vấn đề hữu ích để giải quyết khi các thuật toán thông minh đã hoạt động. Sự thật cho thấy hợp tác chính là chiến lược mang lại chiến thắng.
AI và máy tính lượng tử giao thoa trong giải quyết những thách thức phức tạp
Trường hợp sử dụng đầy hứa hẹn của hệ thống máy tính lượng tử nằm ở khả năng mô phỏng chính bản thân cơ học lượng tử. Trong thực tế, điều này có nghĩa là ứng dụng vào các lĩnh vực khoa học vật liệu, hóa học và sinh học. Những tính toán cần thiết để mô phỏng ngay cả những phản ứng hóa học tương đối đơn giản cũng đòi hỏi sức mạnh xử lí khổng lồ.
Yêu cầu khắt khe này khiến ngay cả các siêu máy tính hiện đại bậc nhất cũng gặp nhiều hạn chế, thường chỉ có thể đưa ra những ước lượng thô sơ và dễ gặp sai sót. Một máy tính lượng tử đủ mạnh có thể thực hiện những mô phỏng chân thực, mang lại độ chính xác cao về thực tại ở cấp độ cơ bản nhất của vật lí. Thế nhưng, các công ty phát triển công nghệ thông minh như Isomorphic Labs hay CuspAI hiện cũng đang miệt mài làm việc trên các hệ thống nhằm giải quyết chính những thách thức tương tự.
Thay vì dựa vào các mô phỏng siêu chính xác, họ đặt niềm tin vào khả năng nhận diện các khuôn mẫu để đưa ra dự đoán. Sự dịch chuyển nhân sự giữa hai lĩnh vực cũng thể hiện rõ nét qua việc ông Chad Edwards, người đồng sáng lập CuspAI, từng giữ vị trí lãnh đạo cấp cao tại Quantinuum, một công ty khởi nghiệp về điện toán lượng tử có trụ sở tại Cambridge, cho đến khi tốc độ tiến bộ của các mô hình học sâu thuyết phục ông chuyển hướng hoàn toàn.
Đôi khi sự xung đột giữa hai công nghệ này lại diễn ra theo chiều hướng ngược lại. Vào tháng 3, các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã chứng minh một hệ thống lượng tử quy mô nhỏ có khả năng vượt trội so với các phương pháp cổ điển trong việc dự báo thời tiết. Báo cáo nghiên cứu này đã được báo giới tại Hong Kong đưa tin rầm rộ, đánh giá đó như một đòn giáng mạnh vào ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo và làm dấy lên lo ngại về nguy cơ các trung tâm dữ liệu đắt đỏ có thể trở nên lỗi thời.
Mặc dù vậy, lối suy nghĩ một mất một còn như thế bị xem là một sai lầm. Ông David Cox, phó chủ tịch phụ trách các mô hình tại IBM, khẳng định máy tính lượng tử sẽ luôn có một vị trí đặc biệt bởi không có loại máy tính nào khác có thể làm được những điều mà một hệ thống lượng tử thực hiện. Một mô hình muốn dự đoán các phản ứng hóa học trước tiên phải được huấn luyện trên hàng triệu ví dụ để có thể tự suy luận ra các quy luật trò chơi.
Do máy tính lượng tử sẽ cho phép thực hiện các mô phỏng chính xác hơn, điều đó sẽ trực tiếp mang lại những dự đoán tốt hơn từ các hệ thống được huấn luyện trên những dữ liệu chất lượng cao này. Những mô hình đó, đến lượt chúng, có thể giúp xác định các lĩnh vực hóa học đầy triển vọng khác để chỉ định hệ thống lượng tử tiếp tục khai phá. Theo ông Ruchir Puri, nhà khoa học trưởng tại IBM Research, đây là lần đầu tiên vòng lặp tối ưu hóa này có thể được khép kín hoàn toàn.
AI và máy tính lượng tử hỗ trợ lẫn nhau trong quá trình hoàn thiện công nghệ
Cách thứ hai mà điện toán lượng tử và trí tuệ nhân tạo có thể hợp tác là đẩy nhanh tiến độ phát triển của nhau. Các mô hình máy học có thể hỗ trợ giải quyết một trong những rào cản lớn nhất đối với việc xây dựng một cỗ máy lượng tử mạnh mẽ: xử lí các lỗi kĩ thuật. Các đơn vị lượng tử, hay còn gọi là qubit, cấu thành nên máy tính lượng tử luôn nổi tiếng là thiếu sự tin cậy. Các kỹ sư đang nỗ lực khắc phục sự cố đó bằng cách nhóm nhiều qubit vật lí lại với nhau thành một qubit logic thống nhất.
Trong hệ thống này, các phần tử sẽ thực hiện quá trình kiểm tra chéo công việc của nhau. Các doanh nghiệp đổi mới như công ty khởi nghiệp Infleqtion tin rằng họ có thể cải thiện quá trình này bằng một bộ giải mã được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo. Bộ giải mã này hoạt động song song với máy tính lượng tử và giúp xử lí quy trình sửa lỗi một cách trơn tru. Ngoài ra, việc viết phần mềm cho các hệ thống này cũng vô cùng khó khăn, và các thuật toán tiên tiến hoàn toàn có thể san sẻ gánh nặng này.
Ở chiều hướng ngược lại, máy tính lượng tử có thể nâng cao sức mạnh cho trí tuệ nhân tạo. Một ví dụ tiêu biểu là sự kết hợp lượng tử vào một khái niệm gọi là hồ chứa, nơi các nhà nghiên cứu sử dụng để lập mô hình cho các hệ thống phức tạp như thị trường tài chính. Điện toán hồ chứa cho phép một thuật toán mô phỏng một hệ thống ồn ào, phức tạp và chuyển động nhanh với chi phí thấp bằng cách quan sát tác động của nó lên một yếu tố trung gian.
Mỗi khi dữ liệu mới được nạp vào hồ chứa, trạng thái của hệ thống sẽ thay đổi đôi chút. Kết quả đầu ra phản ánh tính phức tạp của các dữ liệu đầu vào mà nó đã nhận được, nhưng lại dễ dàng lập mô hình hơn rất nhiều. Hiện tượng này diễn ra tương tự như cách những gợn sóng trên mặt hồ phản ánh chính xác kích thước, hình dạng và tốc độ của những viên đá được ném xuống nước. Cách tiếp cận này có những nét tương đồng trong hệ thống điện toán cổ điển, nhưng máy tính lượng tử có thể khai thác các đặc tính độc đáo của chúng để cải thiện quá trình này vượt bậc.
Công ty SQC của Australia đang kinh doanh chính những loại chip lượng tử đặc biệt này. Tập đoàn viễn thông Telstra, vừa là nhà đầu tư vừa là khách hàng đầu tiên, đã thành công trong việc cắt giảm 90% thời gian huấn luyện cho các mô hình của mình. Tuy nhiên, định kiến về việc công nghệ lượng tử rất khó làm việc cùng vẫn còn kéo dài. Bà Michelle Simmons, người sáng lập SQC, cho biết họ thậm chí không nhắc đến từ lượng tử mà chỉ thảo luận về nó như một bộ tăng tốc trí tuệ nhân tạo.
Tiến sĩ Cox tại IBM cũng đồng tình rằng máy tính lượng tử có thể giúp ích cho việc huấn luyện các mô hình, một nhiệm vụ hiện đang được thực hiện bởi hàng triệu bộ xử lí trong các trung tâm dữ liệu tốn kém năng lượng. Ông nhận định có những cơ hội thực sự ngay tại cốt lõi của cách chúng ta làm công nghệ ngày nay để tận dụng hệ thống lượng tử.
Cuộc đua về tài nguyên và ưu thế hiệu suất năng lượng
Nếu nhận định trên là chính xác, những lợi ích đạt được sẽ không hoàn toàn chỉ đến từ tốc độ. Máy tính lượng tử là những cỗ máy đắt đỏ và vô cùng khó tính. Những trạng thái lượng tử mỏng manh giúp chúng hoạt động cần được bảo vệ cẩn thận khỏi mọi tác động từ thế giới bên ngoài. Tại trung tâm nghiên cứu của IBM ở Yorktown Heights, New York, một trong những máy tính lượng tử System Two của công ty đang phát ra những tiếng vo ve êm ái giữa căn phòng.
Bản thân máy tính lượng tử này được đặt trong một thùng chứa heli lỏng, giúp hạ nhiệt độ của máy xuống một mức cực thấp, chỉ cao hơn một chút so với độ không tuyệt đối. Hệ thống mạch điện chuyên dụng dùng để điều khiển thiết bị được bố trí ở hai bên thùng chứa, và một dàn máy móc lớn hơn, ồn ào hơn nhiều nằm ở một góc nhằm cung cấp năng lượng cho hệ thống làm mát.
Mặc dù cồng kềnh là vậy, cỗ máy này vẫn nhỏ gọn và rẻ hơn rất nhiều so với những trung tâm dữ liệu khổng lồ chứa đầy các vi mạch xử lí đồ họa cần thiết cho các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay. Ông Jerry Chow, người đứng đầu chương trình lượng tử của IBM, chia sẻ rằng thay vì tiêu thụ điện năng ở mức gigawatt, hệ thống này chỉ hoạt động ở mức megawatt.
Đối với nhiều lĩnh vực ứng dụng, sức hấp dẫn của điện toán lượng tử đã bắt đầu có sự chuyển dịch. Một công nghệ từng được kì vọng vì tốc độ xử lí vượt trội nay lại trở nên vô cùng hấp dẫn vì tiềm năng mang lại hiệu quả sử dụng năng lượng cao hơn. Phần cứng do chính công ty SQC chế tạo được thiết kế để lắp vừa vặn trong một giá máy chủ tiêu chuẩn. Bất chấp việc hệ thống cần được làm mát xuống mức -269°C, thiết bị này vẫn sử dụng chưa tới một phần mười lượng điện năng so với một giá đỡ chứa đầy các vi xử lí đồ họa thông thường.
IBM và D-Wave nằm trong số nhiều phòng thí nghiệm lượng tử nhận được khoản đầu tư trị giá 2 tỉ USD từ chính phủ Mỹ vào tháng 5 vừa qua. Ông Arvind Krishna, lãnh đạo cấp cao của IBM, gọi đây là một tuyên bố thể hiện sự tự tin rằng ngành công nghiệp điện toán lượng tử đã tiến đến rất gần vạch đích. Khi thời điểm đó đến, khu vực công nghệ trí tuệ nhân tạo chắc chắn sẽ luôn túc trực để đón chào thành tựu này.