Probabilistisch computergebruik is een nieuw type computergebruik dat kan worden gebruikt voor AI. Het gebruikt de natuurkunde van de wereld om te berekenen en voorspellen. Dit gebeurt veel sneller en met veel minder energieverbruik.
Een vakgebied dat zich richt op het bouwen van systemen die onzekerheid aankunnen en ermee kunnen redeneren.
Maakt gebruik van probabilistische algoritmen, modellen en methoden.
Heeft als doel computers de wereld te laten begrijpen en erover te laten redeneren met onzekerheid, net zoals mensen dat doen.
Waarom is het belangrijk?
Complexiteit in de echte wereld: de meeste problemen in de echte wereld zijn inherent onzeker en onvolledig.
Mensachtig redeneren: Probabilistisch computergebruik stelt computers in staat om mensachtig redeneren na te bootsen in het licht van onzekerheid.
Betere besluitvorming: door onzekerheid te kwantificeren, kunnen computers beter geïnformeerde en robuustere beslissingen nemen.
Belangrijkste concepten en technieken
Probabilistische modellen
Bayesiaanse netwerken
Deze vertegenwoordigen relaties tussen variabelen en hun waarschijnlijkheid.
Bayesian netwerk
Markov-modellen
Dit zijn modelreeksen van gebeurtenissen en hun afhankelijkheden.
Markov-model
Probabilistische programmeertalen
Dit zijn programeertalen die de specificatie van probabilistische modellen en automatische gevolgtrekking mogelijk maken.
Voorbeelden: Stan, PyMC3, Edward.
Monte Carlo-methoden:
Monte Carlo-simulatie
Deze methoden simuleren willekeurige processen om waarschijnlijkheden en verwachtingen te schatten.
De onzekerheidskwantificering meet de onzekerheid in modelvoorspellingen en -uitvoer.
Toepassingen
Probabilistisch computergebruik kent een breed scala aan toepassingen:
Machine learning
Robuustere en interpreteerbare modellen bouwen.
Omgaan met ruisende en onvolledige gegevens.
Robotica: Robots in staat stellen beslissingen te nemen in onzekere omgevingen.
Computer vision: Beeld- en videoanalyse verbeteren door rekening te houden met onzekerheid.
Natuurlijke taalverwerking: Natuurlijke taal begrijpen en genereren met onzekerheid.
Gezondheidszorg: Medische gegevens analyseren om voorspellingen en beslissingen te doen.
Financiën: Financiële risico's modelleren en investeringsbeslissingen nemen.
Voordelen
Robuustheid: Probabilistische modellen kunnen omgaan met onzekerheid en ruis in gegevens.
Interpreteerbaarheid: Probabilistische modellen zijn vaak gemakkelijker te begrijpen dan deterministische modellen.
Aanpassingsvermogen: Probabilistische modellen kunnen zich aanpassen aan veranderende omgevingen en nieuwe informatie.
Uitdagingen
Computationele complexiteit: Probabilistische methoden kunnen computationeel duur zijn.
Modelcomplexiteit: Het bouwen van nauwkeurige en complexe probabilistische modellen kan een uitdaging zijn.
Gegevensvereisten: Probabilistische modellen vereisen vaak grote hoeveelheden gegevens
Wat zijn P-bits?
In tegenstelling tot conventionele computers, die 1'en en 0'en gebruiken om te berekenen, wordt probabilistisch rekenen gedaan met P-bits. Deze bits zitten tussen normale bits en Q-bits (kwantumbits, gebruikt in quantum computing)
Overeenkomsten
Probabilistische aard: Zowel P-bits als Q-bits vertonen probabilistisch gedrag. P-bits fluctueren met een bepaalde waarschijnlijkheid tussen 0 en 1, terwijl Q-bits in een superpositie van zowel 0 als 1 kunnen bestaan totdat ze worden gemeten.
Potentieel voor kwantumachtig gedrag: Onderzoekers hebben aangetoond dat netwerken van P-bits bepaalde kwantumfenomenen kunnen benaderen, zoals kwantumannealing. Dit suggereert dat P-bits mogelijk enkele voordelen van quantum computing kunnen nabootsen.
Verschillen
Fysieke implementatie: P-bits zijn klassieke entiteiten die kunnen worden geïmplementeerd met behulp van bestaande elektronica, terwijl Q-bits gespecialiseerde kwantumhardware nodig hebben om hun delicate kwantumtoestanden te behouden.
Kwantumeigenschappen: Q-bits bezitten unieke kwantumeigenschappen zoals superpositie en verstrengeling, waardoor ze berekeningen kunnen uitvoeren op manieren die klassieke computers niet kunnen. P-bits hebben weliswaar probabilistisch, maar niet deze specifieke kwantumeigenschappen.
Samenvatting
P-bits kunnen worden gezien als een brug tussen klassieke en kwantumcomputers. Ze bieden een veelbelovende aanpak om de kracht van probabilistisch computergebruik te benutten met behulp van bestaande technologie, terwijl ze ook mogelijk enkele aspecten van kwantumgedrag nabootsen. Ze bezitten echter niet het volledige scala aan kwantumeigenschappen die Q-bits bieden.
Aanvullende aandachtspunten
P-bits zijn een relatief nieuw concept en hun volledige potentieel wordt nog steeds onderzocht.
Er wordt onderzoek gedaan om de mogelijkheden en beperkingen van P-bits verder te begrijpen.
P-bits kunnen toepassingen vinden in verschillende vakgebieden, waaronder machine learning, optimalisatie en materiaalkunde.
Artikelen van bedrijven die werken aan probabilistisch computergebruik
Extropic baant de weg naar thermodynamisch computergebruik.
Bron (google gemini)
