Datová centra odčerpávají z rozvodných sítí víc elektřiny než kdykoli předtím. Nezanedbatelným dílem se na tom podílí generativní umělá inteligence (genAI) a obecně potřeba zpracování procesů AI. Pro podniky je ovládnutí genAI klíčové.
Je podle vás regulace AI vhodnou metodou, jak zabezpečit AI?
„Různé nástroje umělé inteligence jsou dnes stále častěji využívány organizacemi a odborníky k urychlení a zefektivnění pracovních procesů,“ říká Andrei Barysionak, ředitel globálního dodavatelského řetězce IBA Group. A to s sebou nese nemalé energetické nároky.
Podle výzkumného institutu Epoch AI se výpočetní kapacita pro trénování velkých jazykových modelů (LLM), tedy platforem, na kterých genAI a AI běží, každých devět měsíců zhruba zdvojnásobuje. Avšak bez LLM to nejde.
„GenAI používá velké jazykové modely k výběru nových dat na základě tréninkového datového souboru. Například ChatGPT může prozkoumat velké množství dat, extrahovat potřebné informace k odpovědi na otázku a následně vytvořit odpověď v reálném čase,“ vysvětluje nezbytnost využívání energeticky náročným LLM Andrei Barysionak z IBA Group.
Mezinárodní energetická agentura tak předpovídá, že se v letech 2022 až 2026 více než zdvojnásobí celosvětová poptávka po elektřině v datových centrech. Z velké části právě kvůli AI. Taková poptávka po energii nutí technologické společnosti hledat její alternativní zdroje a zároveň způsoby, jak energetické potřeby AI technologií snížit.
Jedním z možných řešení je kvantová výpočetní technika, která svými výpočetními schopnostmi a spotřebou energie výrazně překonává dnešní binární výpočetní systémy. Studie ukázaly, že kvantová výpočetní technika může zvýšit výkon neuronových AI sítí pro úlohy, jako je zpracování přirozeného jazyka nebo analýza obrazu.
„Kvantová výpočetní technika rozhodně zvyšuje výkon umělé inteligence. Například společné využití AI a kvantových výpočtů může o několik let urychlit objevování léků a personalizovaných léčiv. Kvantové výpočty na bázi AI podporují simulaci klinických zkoušek léků, takže zkoušky trvají místo deseti let jednu hodinu,“ uvádí Avivah Litanová, analytička ze společnosti Gartner.
V únoru například společnosti Insilico Medicine, Zapata AI a Torontská univerzita oznámily, že demonstrovaly první případ generativního modelu běžícího na kvantovém hardwaru, který překonal nejmodernější klasické modely při generování životaschopných kandidátů na léky proti rakovině.
Co je kvantová výpočetní technika?
V klasických počítačích mají bity naprogramované jako jednotky dat možnou hodnotu jedna nebo nula – odtud termín binární kód. V kvantových počítačích jsou však datové jednotky programovány pomocí kvantových bitů, známých jako qubity, které mohou reprezentovat jedničku, nulu nebo kombinaci nuly a jedničky zároveň.
Tato vlastnost umožňuje kvantovým počítačům být rychlejší a lepší v základních úlohách zpracování dat než při zpracování v klasických výpočetních systémech, které využívají grafické procesory nebo CPU. Například divize Quantum AI společnosti Google postavila superpočítač založený na kvantovém procesoru Sycamore. Každý jeho čip v současné době obsahuje 70 qubitů a dokáže údajně za několik sekund zpracovat to, co by superpočítači podobné velikosti založenému na CPU nebo GPU trvalo desítky let.
Komerční kvantové platformy, jako jsou Microsoft Azure Quantum, AWS Braket, Google Cirq a další, umožňují kvantové výpočty využívat poskytovatelům cloudových služeb.
„Představte si tyto platformy jako tržiště kvantových výpočtů, kde poskytovatelé cloudových služeb spolupracují s několika dodavateli kvantových výpočtů a ti jim poskytují přístup k jejich hardwaru, softwaru, QSDK (Quantum software development kits) a dalšímu,“ uvádí pro představu Heather Westová, manažerka výzkumu ve společnosti IDC. „Většina jich však neposkytuje přístup ke svým vlastním kvantovým systémům, s výjimkou Googlu. Ani umělá inteligence není součástí těchto nabídek a ani s nimi nesouvisí.“
Máme se bát AI?
S rozvojem AI samozřejmě vyvstávají kromě ekologických otázek i další týkající se etiky, bezpečnosti nebo i pracovního trhu.
„AI nástroje mohou automatizovat určité úkoly, ale zároveň vytvářejí nové příležitosti pro odborníky, kteří se mohou soustředit na složitější úkoly vyžadující lidské rozhodování, kreativitu a empatii. Úspěch AI závisí na jejím zodpovědném vývoji a využití, aby doplňovala lidské schopnosti,“ domnívá se Andrei Barysionak, ředitele globálního dodavatelského řetězce IBA Group a specialista na správu dat.
Podle něj existuje pět oblastí, kde se umělá inteligence zcela určitě prosadí. Patří tam zákaznický servis, tvorba obsahu, školení, analýza nálad a analýza dat.
„AI zcela jistě brzy najdete, pokud ji už podniky nepoužívají, v automatizovaných nástrojích pro zákaznický servis, v obsahu automaticky generovaném a optimalizovaném pro vyhledávače. Firmy ji mohou úspěšně používat pro školení, kdy AI může poskytovat automatizované odpovědi na často kladené otázky nových zaměstnanců. Zcela určitě může pomáhat v analýze velkého množství zákaznických recenzí a příspěvků na sociálních sítích a obecně zkoumat prodejní a příjmová data a interpretovat je pro předpovídání budoucích trendů,“ vyjmenovává Andrei Barysionak.
Kromě pozitivních prvků však datový expert Andrei Barysionak z IBA Group vidí i hrozby, které AI může v první vlně představovat.
„Je to především šíření dezinformací pomocí generování realisticky vypadajícího falešného obsahu, které může vést k rozdělení společnosti a ztrátě důvěry. Pak je to porušení soukromí vytvářením falešných identit a osobních údajů a v neposlední řadě nabytí vědomí. AI může napodobovat inteligentní chování, ale bohužel postrádá subjektivní zkušenosti a sebeuvědomění,“ upozorňuje Andrei Barysionak z IBA Group.
Klíčové proto bude zaměření se na etické principy a regulační rámce, aby se zajistilo zodpovědné využívání těchto technologií. Namísto nahrazování lidí má AI posilovat lidské schopnosti a vytvářet nové formy spolupráce mezi lidmi a stroji, říká Andrei Barysionak z IBA Group.
Stejně jako s každou technologií jsou i s kvantovou výpočetní technikou spojena vedle pozitiv i negativa. Podle společnosti CompTIA například kvantová výpočetní technika představuje vážnou hrozbu pro systémy kybernetické bezpečnosti, na které se spoléhá prakticky každá společnost. Současný standard šifrovacích algoritmů, jako je RSA nebo SSL/TLS, se opírá o složitost při faktorizaci velkých čísel na prvočísla, což je typ problému, který kvantové počítače umí skvěle řešit.
Startupy i zavedené společnosti svůj pokrok v oblasti kvantových počítačů nadále zrychlují. Velké technologické společnosti, jako jsou Alibaba, Amazon, IBM, Google a Microsoft, už spustily komerční cloudové služby pro kvantové výpočty.
Před dvěma lety společnost Goldman Sachs uvedla, že plánuje zavést kvantové algoritmy pro oceňování finančních nástrojů už v roce 2026. A společnost Honeywell předpokládá, že kvantová technologie vytvoří v příštích desetiletích odvětví v hodnotě jednoho bilionu dolarů.
Kvantová výpočetní techniko, seznam se s genAI
Někteří tvrdí, že kvantová výpočetní technika je přirozeným partnerem pro genAI a může snížit její energetické nároky. Například japonská banka Sumitomo Mitsui Trust Bank využívá kvantové výpočty ke spouštění programů poháněných genAI pro finanční simulační modely budoucích tržních pohybů. Banka navázala spolupráci se společností Zapata AI, která se v roce 2017 vyčlenila z laboratoře pro kvantové výpočty Harvardovy univerzity.
Christopher Savoie, generální ředitel Zapata AI, vnímá kvantovou matematiku jako řešení pro provádění všech druhů úloh umělé inteligence, včetně chatbotů, jako je ChatGPT.
„Na chatboty nyní vynakládáme obscénní množství energie z GPU. Získáváme z toho ale adekvátní obchodní hodnotu? Kdy na tom začneme vydělávat?“ táže se molekulární biofyzik Savoie.
A poukazuje na výzkum, který společnost Zapata AI realizovala se společností Insilico Medicine a Torontskou univerzitou, jehož cílem je vyvinout kandidáty na léky proti rakovině pomocí generativního modelu běžícího na kvantovém hardwaru.
„Když jsme použili tento kvantový model… dokázali jsme vyvinout léky proti rakovině, které jiné modely nedokázaly,“ tvrdí Savoie. „Použili jsme kvantové i nekvantové modely k určení, jaké léky budou blokovat konkrétní rakovinný protein. Kvantové modely našly dva schopné kandidáty, které jsme syntetizovali, a ukázalo se, že daný protein skutečně blokují. Takže je to levnější, rychlejší a lepší. To je při objevování léků důležité. Farmaceutickým společnostem ušetříte spoustu peněz, pokud dostanete odpověď hned napoprvé.“
Platforma Orquestra společnosti Zapata AI byla speciálně navržena pro provozování jakéhokoli modelu umělé inteligence nebo strojového učení, včetně tradičnějších neuronových sítí i vlastních tenzorových sítí.
Ty lze použít k modelování jakéhokoli kvantového obvodu a spustit je na dnešních klasických počítačích, což podle společnosti uživatelům poskytuje vhled do potenciálních výhod budoucích kvantových počítačů. Tenzorové sítě mají pro dnešní umělou inteligenci také své vlastní výhody, včetně přesnějších a efektivnějších modelů umělé inteligence.
„Každý kvantový obvod lze zapsat jako tenzorový součin, což znamená, že na grafických procesorech můžeme dělat věci, které budou kvantové počítače nakonec dělat rychleji. Zapata a další ukazují, že kvantová matematika je v získávání odpovědí v kontextu generativní AI lepší,“ tvrdí Savoie.
Dle něj může kvantová statistika zlepšit schopnost modelů genAI extrapolovat chybějící informace a generovat nové, vysoce kvalitní informace z velkých dat. Generování skutečně nových a vysoce kvalitních dat je podle něj velmi důležité pro případy průmyslového využití.
Ještě je brzy
Heather Westová z IDC míní, že kvantová výpočetní technika se hodí ke komplexnímu řešení problémů, ale „není to řešení pro velká data“. Kvantové výpočty dle ní budou užitečné pro řešení specifických typů problémů.
Při kvantovém počítání začíná qubit v binárním stavu 0 nebo 1, ale díky procesu známému jako žíhání se qubity propletou, což jim umožní reprezentovat mnoho možných odpovědí, vždy s minimální energií. Tento proces probíhá v řádu mikrosekund.
„Kvantové žíhání se nejlépe hodí pro optimalizační problémy,“ říká Westová. „Mezi složité algebraické/faktorizační problémy patří některé problémy QML (kvantového strojového učení), ale ne všechny problémy umělé inteligence budou vhodné pro kvantové počítače. Probíhá výzkum, který má určit, jak AI a kvantovou výpočetní techniku integrovat, abychom optimalizovali potřebné výpočetní zdroje.“
Chcete dostávat do mailu týdenní přehled článků z Computerworldu? Objednejte si náš mailový servis a žádná důležitá informace vám neuteče. Objednat si lze také newsletter To hlavní, páteční souhrn nejdůležitějších článků ze všech našich serverů. Newslettery si můžete objednat na této stránce.
Westová poznamenává, že kvantová výpočetní technika je z velké části ve velmi rané fázi vývoje. Je to proto, že hardware stále potřebuje značná vylepšení pro modely založené na tzv. kvantových hradlech, které umožňují provádění kvantových algoritmů. Postupným použitím různých hradel pak lze provádět složité výpočty.
„Pro tento typ systému neexistují žádné reálné aplikace,“ říká Westová. „Tyto systémy jsou užitečné pouze pro experimentování a ladění v malém měřítku. V současnosti se kvantové výpočty používají pro řešení některých vědeckých a obchodních optimalizačních problémů. Na integraci umělé inteligence je zatím příliš brzy. V tuto chvíli se jedná pouze o hypotetickou a experimentální záležitost.“
Computerworld si můžete objednat i jako klasický časopis. Je jediným odborným měsíčníkem na českém a slovenském trhu zaměreným na profesionály v oblasti informačních a komunikačních technologií (ICT). Díky silnému zázemí přináší aktuální zpravodajství, analýzy, komentáře a přehledy nejnovejších technologií dříve a na vyšší odborné úrovni, než ostatní periodika na tuzemském trhu.
Obsah Computerworldu je určen odborníkům a manažerům z firem a institucí, kteří se podílejí na rozhodovacím procesu při nákupu ICT technologií. Jednotlivá čísla si můžete objednat i v digitální podobě.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU