ChatGPT是OpenAI開發(fā)并于去年年底推出的聊天機器人，它無處不在：寫詩、講笑話、提供人際關(guān)系建議、解釋復(fù)雜的話題和作弊。

它使用OpenAI的大型語言模型(LLM)，這是一種使計算機能夠理解和生成文本的語言處理技術(shù)。他們通過閱讀數(shù)十億頁的材料來接受上下文和意義的訓(xùn)練。

ChatGPT是生成式人工智能(AI)的一個示例，它描述了可用于創(chuàng)建新內(nèi)容的算法，包括音頻、代碼、圖像、文本、模擬和視頻。

該過程的一部分是自然語言處理(NLP)，它結(jié)合了語言學(xué)、計算機科學(xué)和人工智能來理解和模仿人類如何使用語言。

量子計算已經(jīng)通過發(fā)現(xiàn)大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集中的模式證明了它在改進人工智能方面的價值。

技術(shù)分析和咨詢公司Omdia的首席量子計算分析師Sam Lucero認為量子計算在NLP中的作用，并最終在ChatGPT和一般的生成AI中發(fā)揮作用。已經(jīng)有一個研究分支稱為量子NLP，或QNLP。

Lucero列舉了兩個潛在的好處。

“首先是能夠利用更大的'搜索空間'來找到解決方案，”他說。

“實際上，這意味著QNLP可以更好地處理慣用語言，或者在一種語言的詞性與第二種語言的結(jié)構(gòu)非常不同的情況下能夠更好地進行翻譯。”

第二個潛在的好處是它可以顯著提高訓(xùn)練效率，需要更少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來達到相同的能力水平。

“這可能是關(guān)鍵，因為大型基礎(chǔ)模型的規(guī)模增長速度顯然快于摩爾定律——因此成本、能源消耗、數(shù)據(jù)可用性和環(huán)境影響等問題成為一個問題，”Lucero說。

“從能夠在企業(yè)相對較小的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進行訓(xùn)練——與互聯(lián)網(wǎng)相比——同時在另一端實現(xiàn)類似的推理能力的角度來看，也可能有一個有趣的企業(yè)角度。”

然而，就像量子計算的許多潛在應(yīng)用一樣，實用的解決方案可能還需要數(shù)年時間。

“這些好處目前是理論上的，但還不能以提供優(yōu)于經(jīng)典NLP的絕對優(yōu)勢的方式實現(xiàn)，”Lucero說。

“生成人工智能中最接近‘優(yōu)勢’的公告來自（企業(yè)量子軟件公司）Zapata，但他們小心翼翼地只陳述相對于通常使用的經(jīng)典算法的優(yōu)勢，而不是相對于任何可能的經(jīng)典算法的優(yōu)勢。在他們的具體案例中，生成式AI方法是開發(fā)一種股票投資組合建議，相對于固定風(fēng)險狀況，而不是QNLP提供更好的回報。”