¿Cómo mejorarán las computadoras cuánticas la inteligencia artificial?

Mucho de lo que viene bajo el campo de la inteligencia artificial no es crear una inteligencia general que pueda resolver problemas en cualquier dominio como un ser humano, sino un problema específico de dominio donde no se puede tomar la solución ingenua de simplemente calcular toda la solución y tomar la mejor. Por ejemplo, para encontrar la ruta más rápida a través de una ciudad, la forma más sencilla de hacerlo es pasar por todas las soluciones posibles y elegir la más corta, pero eso no es muy eficiente o posible si no tienes un mapa, por lo que un enfoque de IA podría no encuentre la mejor ruta, solo encuentre una buena e incorpore alguna lógica como ignorar giros que lo alejan de su destino, tomar una ruta principal porque es menos probable que termine en un callejón sin salida, etc. Se puede pensar en el ajedrez en el De la misma manera en que tiene una ramificación de posibles movimientos que podría hacer en el futuro, no hay forma de considerar una posible ramificación a un posible compañero de control, y la mayoría de los problemas en la IA se ven así. La razón por la cual una computadora cuántica podría tener un impacto en este tipo de problemas es que, en lugar de probar todas las ramas posibles una tras otra hasta que obtenga una solución o hasta que las haya completado todas y pueda elegir la mejor, una computadora cuántica podría explorar cada rama simultáneamente.

Desde hace 5 años, una empresa canadiense (D-Wave Systems – Wikipedia) estaba trabajando en la resolución de un subconjunto de problemas de optimización numérica (que incluyen una buena cantidad de problemas de aprendizaje automático) utilizando recocido cuántico.

Desafortunadamente, esa es la única instancia de la que he oído hablar en 5 años.