Il nuovo BING: AI e i Computer Quantistici

Ieri, Microsoft ci ha abilitato il nuovo motore di ricerca BING e abbiamo avviato i test sulle sue funzionalità.
Nei prossimi giorni verranno analizzate le varie nuove funzioni, come descritte nell’articolo pubblicato il 15 febbraio. “Bing, la nuova frontiera della ricerca online: ecco i suoi punti di forza“.
L’ultima novità di Windows 11 è l’aggiunta dell’icona di Bing nella barra delle applicazioni, all’interno del campo di ricerca. Facendo clic sull’icona, si potrà utilizzare il chatbot basato sull’evoluzione del motore di ricerca, come mostrato nel video sottostante. Il rollout avverrà gradualmente e richiederà del tempo prima che la funzionalità sia disponibile su tutti i PC. Il requisito unico è ricevere l’invito.

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Il nuovo BING: AI e i Computer Quantistici

L’AI è una disciplina che si occupa di creare sistemi capaci di apprendere e risolvere problemi a partire da dati e informazioni. Il deep learning è una branca dell’AI che usa architetture neurali profonde per elaborare grandi quantità di dati¹.

Un computer quantistico è un computer che sfrutta le proprietà della fisica quantistica per eseguire calcoli molto più veloci e complessi di quelli possibili con i computer classici. Un computer quantistico usa qubit invece di bit come unità di informazione, e può sfruttare fenomeni come la sovrapposizione, l’interferenza e l’entanglement per manipolare gli stati dei qubit².

L’AI e i computer quantistici sono due tecnologie che si possono integrare e potenziare a vicenda. Usando un computer quantistico per il deep learning si possono ottenere vantaggi come maggiore velocità di calcolo, maggiore capacità di generalizzazione, maggiore efficienza energetica³. Allo stesso modo, usando l’AI per il controllo e l’ottimizzazione dei computer quantistici si possono ottenere vantaggi come maggiore stabilità, maggiore scalabilità, maggiore robustezza⁴.

L’AI e i computer quantistici hanno molte applicazioni pratiche in diversi settori e ambiti. Ecco alcuni esempi:

• Simulazione quantistica: i computer quantistici possono modellare altri sistemi quantistici, come atomi e molecole, con maggiore precisione e velocità rispetto ai computer classici⁵.
• Ottimizzazione: i computer quantistici possono trovare la migliore soluzione a un problema tra molte possibili alternative, tenendo conto di vari vincoli e obiettivi⁶.
• Machine learning quantistico: i computer quantistici possono migliorare le prestazioni e l’efficienza dei modelli di apprendimento automatico, sia per l’addestramento che per l’inferenza⁷.
• Ricerca: i computer quantistici possono accelerare la ricerca scientifica e tecnologica in vari campi, come la farmacologia⁶, la chimica computazionale⁷, le previsioni meteo⁸ e il cambiamento climatico⁸.
• Cybersecurity: i computer quantistici possono offrire soluzioni di sicurezza informatica più avanzate e resistenti agli attacchi, grazie alla crittografia post-quantistica^7,8.

I computer quantistici devono affrontare diverse sfide e limiti prima di poter essere usati in modo efficace e diffuso. Alcuni di questi sono:

• L’instabilità e la sensibilità dei qubit, che possono perdere le loro proprietà quantistiche a causa di fattori ambientali o errori di misurazione^9,10.
• La difficoltà di scalare il numero di qubit e di mantenere la coerenza e l’entanglement tra di essi^9,10.
• La mancanza di algoritmi quantistici efficienti e universali per risolvere problemi pratici^12,10.
• La necessità di integrare i computer quantistici con i computer classici e le reti esistenti¹¹.

I computer quantistici e l’intelligenza artificiale (AI) sono due tecnologie che possono avere grandi benefici ma anche potenziali pericoli per l’umanità. Alcuni di questi sono:

• La minaccia alla sicurezza informatica e alla crittografia, poiché i computer quantistici potrebbero essere in grado di decifrare i codici segreti usati per proteggere le comunicazioni e i dati^13,14.
• La sfida etica e sociale di regolamentare e controllare l’uso dei computer quantistici e dell’AI, soprattutto se queste tecnologie diventano autonome o superano le capacità umane^13,14.
• L’impatto ambientale ed economico della produzione e del consumo di energia dei computer quantistici e dell’AI, che potrebbero richiedere enormi risorse per funzionare efficacemente¹².

Questi pericoli richiedono una maggiore consapevolezza e responsabilità da parte degli sviluppatori, degli utenti e dei governi delle tecnologie quantistiche e artificiali.

Per proteggere la crittografia dai computer quantistici si possono usare algoritmi crittografici resistenti ai computer quantistici, che si basano su problemi matematici difficili da risolvere anche per i computer quantistici^13,14. Il NIST (National Institute of Standards and Technology) ha selezionato quattro algoritmi di questo tipo per due categorie di uso: crittografia generale e firma digitale¹⁴.

Un’altra possibilità è usare la crittografia quantistica, che sfrutta le proprietà della meccanica quantistica per trasmettere chiavi segrete tra due parti senza che possano essere intercettate o clonate da terzi¹⁵. Questa tecnologia è ancora in fase di sviluppo e richiede dispositivi e infrastrutture specifiche¹⁵.

Infine, si può abilitare la crittografia dei dispositivi per proteggere i dati sensibili memorizzati sul proprio computer o smartphone. Questa funzione impedisce l’accesso ai dati senza una password o un PIN¹⁶.

Per proteggere i computer quantistici da attacchi AI si possono usare diverse strategie, tra cui:

• Sviluppare nuovi algoritmi di cifratura che siano resistenti ai computer quantistici e all’AI, basati su problemi matematici complessi o sulla meccanica quantistica^17,18.
• Correggere gli errori quantistici che si verificano nei qubit dei computer quantistici, usando tecniche di codifica e decodifica che riducano il rumore e aumentino la precisione¹⁹.
• Collaborare con i governi e il settore della sicurezza informatica per creare sistemi che proteggano il traffico Internet da futuri attacchi di computer quantistici e AI¹⁹.
• Mantenere aggiornati e sicuri i servizi online come Google Cloud, Android e Chrome, usando protocolli di crittografia robusti e affidabili²⁰.

Alcuni dei problemi che si possono incontrare sono:

• La responsabilità degli errori o dei danni causati dall’IA o dai computer quantistici^21,22.
• La privacy e la sicurezza dei dati elaborati dall’IA o dai computer quantistici^21,23.
• L’impatto sociale e ambientale dell’IA o dei computer quantistici^21,24.
• La trasparenza e l’equità dei processi decisionali basati sull’IA o sui computer quantistici^21,25

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“Foto di Gerd Altmann da Pixabay