Квантовые нейросети: Сохраняя способность к обучению с течением времени

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует, что квантовые нейронные сети обладают внутренней способностью сохранять пластичность, избегая катастрофического забывания, характерного для классических сетей.

Квантовые нейронные сети (QNN) демонстрируют превосходящую пластичность в задачах непрерывного обучения с использованием квантовых данных, успешно сохраняя высокую точность классификации на протяжении последовательности из 2000 задач, в то время как классические многослойные перцептроны (MLP) демонстрируют явную деградацию производительности, что указывает на фундаментальную проблему потери пластичности даже для данных с присущей им квантовой структурой, при этом обучение проводилось на основе различения случайных собственных состояний одномерного XXZ-гамильтониана.

Исследование раскрывает механизмы сохранения обучаемости квантовых нейросетей в условиях последовательного обучения, используя концепции пространства Гильберта и информации Фишера.

Неспособность нейронных сетей сохранять обучаемость при последовательном поступлении данных представляет собой фундаментальную проблему для создания адаптивного искусственного интеллекта. В работе ‘Intrinsic preservation of plasticity in continual quantum learning’ показано, что квантовые нейронные сети естественным образом преодолевают это ограничение, сохраняя пластичность на протяжении длительных периодов обучения. Ключевым результатом является демонстрация устойчивой способности к обучению квантовых моделей в различных задачах, от классического распознавания изображений до работы с квантовыми данными, в отличие от классических сетей, страдающих от «катастрофического забывания». Могут ли физические ограничения квантовых моделей стать основой для создания действительно долговечных и адаптивных систем искусственного интеллекта?

Пределы Статичного Интеллекта

Современные системы машинного обучения, в частности, большие языковые модели, демонстрируют впечатляющие результаты при работе со статичными наборами данных, однако их эффективность резко снижается в динамичных, реальных условиях. Это связано с тем, что такие модели обучаются на фиксированном объеме информации и испытывают трудности при адаптации к новым, поступающим данным. В отличие от человеческого интеллекта, способного к непрерывному обучению и корректировке знаний, традиционные алгоритмы часто «забывают» старую информацию при освоении новой, что приводит к значительному снижению производительности в постоянно меняющейся среде. В результате, системы, прекрасно справляющиеся с задачами в лабораторных условиях, оказываются неэффективными в ситуациях, требующих гибкости и способности к адаптации, что ограничивает их применение в реальном мире.

Негибкость современных систем машинного обучения обусловлена использованием фиксированных архитектур, что приводит к явлению, известному как «катастрофическое забывание». В отличие от человеческого мозга, способного интегрировать новые знания с уже существующими, классические модели склонны полностью перезаписывать старую информацию при обучении новым данным. Это особенно проблематично в не стационарных средах, где данные постоянно меняются, и модель должна непрерывно адаптироваться. Представьте себе систему, обученную распознавать автомобили в солнечный день — она может потерять способность идентифицировать их же в дождь или ночью, если не будет реализован механизм сохранения и обновления знаний. Такая неспособность к адаптации существенно ограничивает применение машинного обучения в реальных, динамично меняющихся условиях, требуя разработки принципиально новых подходов к построению обучаемых систем.

Для преодоления ограничений существующих моделей искусственного интеллекта необходим переход к парадигме непрерывного обучения, где системы способны сохранять и совершенствовать знания на протяжении всего времени эксплуатации. В отличие от классических алгоритмов, демонстрирующих существенное снижение производительности при столкновении с постоянно меняющимися данными — так называемое катастрофическое забывание — квантовые модели проявляют устойчивые возможности к непрерывному обучению. Это достигается благодаря принципиально иным механизмам обработки информации, позволяющим им адаптироваться к новым данным без потери ранее приобретенных знаний. Исследования показывают, что квантовые системы способны эффективно интегрировать новую информацию в существующую структуру знаний, обеспечивая стабильную производительность даже в нестационарных условиях, что открывает перспективы для создания более гибких и надежных систем искусственного интеллекта.

Квантовые нейронные сети (QNN) демонстрируют стабильную способность к обучению в условиях непрерывного обучения на реальных изображениях, сохраняя высокую точность на протяжении 3000 задач, в то время как многослойные персептроны (MLP) быстро теряют пластичность и способность к обучению, что подтверждается стабильным следом матрицы Фишера для QNN и его коллапсом для MLP.

Непрерывное Обучение: Путь к Пластичности

Непрерывное обучение (continual learning) направлено на смягчение проблемы катастрофического забывания (catastrophic forgetting) и обеспечение возможности последовательного обучения моделей без потери ранее приобретенных знаний. В отличие от традиционных методов машинного обучения, которые обычно требуют переобучения всей модели при появлении новых данных, непрерывное обучение стремится к адаптации модели к новым задачам, сохраняя при этом ее способность решать старые. Это достигается путем разработки алгоритмов, способных эффективно интегрировать новые знания, минимизируя при этом изменения в параметрах, критически важных для ранее изученных задач. В результате, модель способна наращивать свои знания без существенной деградации производительности на ранее освоенных областях.

Достижение непрерывного обучения сопряжено с фундаментальной проблемой поддержания стабильности уже усвоенных представлений при добавлении новой информации. Данная сложность напрямую связана с феноменом потери пластичности — способности модели адаптироваться к изменениям без существенного ухудшения ранее приобретенных знаний. В процессе обучения, параметры модели, оптимизированные для конкретных данных, могут стать фиксированными, что препятствует эффективному усвоению новых данных и приводит к «катастрофическому забыванию». Преодоление этой проблемы требует разработки механизмов, позволяющих модели динамически регулировать свою пластичность, сохраняя при этом важные ранее полученные знания и эффективно интегрируя новую информацию в существующую структуру представлений.

Ключевым инструментом для оценки стабильности и пластичности моделей при непрерывном обучении является матрица информации Фишера ($F$). Она количественно определяет чувствительность параметров модели к изменениям данных, позволяя выявлять наиболее важные параметры, которые необходимо защитить от чрезмерного изменения при обучении на новых задачах. Сравнение эффективности квантовых нейронных сетей (QNN) и классических многослойных персептронов (MLP) демонстрирует существенные различия в пластичности: QNN показывают пренебрежимо малые потери точности при обучении на тысячах последовательных задач, в то время как классические MLP испытывают значительную деградацию производительности. Это указывает на то, что квантовые подходы обладают более высокой способностью к сохранению ранее приобретенных знаний при адаптации к новым данным, что делает их перспективными для разработки систем непрерывного обучения.

Эксперименты на Split CIFAR-100 показали, что классические MLP с периодическими функциями активации теряют способность к обобщению, демонстрируя снижение точности на тестовых данных (особенно заметное для сетей шириной 128 и 256), в то время как Sin-MLP сохраняют высокую точность обучения, но также страдают от разрыва между обучающей и тестовой выборками, что указывает на необходимость более эффективных методов сохранения пластичности модели.

Квантовые Решения для Динамичных Средах

Квантовое машинное обучение расширяет принципы непрерывного обучения, исследуя возможности использования квантовых явлений для повышения пластичности и устойчивости моделей. В отличие от классических подходов, подверженных катастрофическому забыванию при последовательном обучении новым задачам, квантовые модели стремятся сохранить накопленные знания. Это достигается за счет использования таких квантовых свойств, как суперпозиция и запутанность, которые позволяют более эффективно представлять и обрабатывать информацию, а также за счет разработки алгоритмов, минимизирующих интерференцию между старыми и новыми знаниями. Исследования показывают, что квантовые модели демонстрируют улучшенную способность к адаптации и поддержанию производительности при решении последовательных задач, что делает их перспективными для приложений, требующих непрерывного обучения в динамичных средах.

Вариационные квантовые схемы (VQC), параметризованные слоями, такими как SU 4 параметризованные слои, представляют собой гибкую архитектуру для разработки адаптируемых квантовых нейронных сетей. Эти схемы используют параметризованные квантовые вентили, где параметры оптимизируются с использованием классических алгоритмов для решения задач машинного обучения. SU 4 параметризованные слои, в частности, состоят из однопараметрических вращений вокруг осей X, Y и Z на кубитах, обеспечивая эффективное представление сложных квантовых состояний. Такой подход позволяет создавать квантовые нейронные сети с изменяемой структурой и весами, что критически важно для адаптации к новым данным и поддержания производительности в динамических средах. Гибкость VQC заключается в возможности настройки глубины и ширины схемы, а также выбора различных параметризованных слоев, что позволяет адаптировать архитектуру к специфическим требованиям задачи.

Использование аппаратных эффективных анзацев (Hardware Efficient Ansatz) позволяет создавать квантовые модели, пригодные для реализации на квантовых устройствах ближайшего поколения, что обеспечивает возможность эмпирической проверки. В ходе экспериментов эти модели продемонстрировали стабильную точность тестирования на протяжении 3000 задач, что свидетельствует о способности к устойчивому обучению. В то же время, классические модели показали значительное снижение производительности при аналогичных условиях, что указывает на потенциальные преимущества квантовых подходов в задачах непрерывного обучения и адаптации к меняющимся условиям.

В различных экспериментальных условиях использовались квантовые нейронные сети с архитектурами «кирпичной стены» и «лестницы», а также стратегии считывания, включающие сигмоидную активацию для бинарной классификации, Softmax для многоклассовой классификации и линейную проекцию для обучения с подкреплением.

Оценка Адаптивности в Различных Задачах

Для оценки способности квантовых нейронных сетей к непрерывному обучению используются специализированные наборы данных, имитирующие последовательное освоение различных задач. В частности, применяется Permuted MNIST, где порядок представления цифр постоянно меняется, что требует от модели адаптации к новым условиям. Другим популярным тестовым примером является Split CIFAR-100, представляющий собой набор изображений, разделенный на последовательные подзадачи, каждая из которых требует отдельной классификации. Использование подобных наборов данных позволяет оценить, насколько эффективно квантовые модели сохраняют полученные знания при переходе между задачами и избегают феномена «катастрофического забывания», характерного для классических нейронных сетей. Такой подход позволяет проверить, способны ли квантовые модели к более гибкому и устойчивому обучению в условиях постоянно меняющейся информации.

Исследования показывают, что квантовые нейронные сети демонстрируют повышенную способность сохранять полученные знания при переходе между различными задачами, эффективно противодействуя явлению катастрофического забывания. В отличие от классических моделей, которые склонны к резкому снижению производительности при обучении новым навыкам, квантовые сети способны интегрировать новую информацию, не теряя при этом эффективности в ранее освоенных областях. Это достигается благодаря особенностям квантовых вычислений, позволяющим представлять и обрабатывать информацию в более гибкой и устойчивой форме. Подобные модели открывают перспективы для создания систем искусственного интеллекта, способных к непрерывному обучению и адаптации к изменяющимся условиям, что особенно важно в задачах робототехники и автономных систем.

Исследования адаптивности квантовых нейронных сетей (QNN) были расширены за счет оценки в динамичных задачах управления, использующих среду Ant-v4 и алгоритм обучения с подкреплением PPO. Результаты статистического анализа, подтвержденные значением $p >> 0.05$, демонстрируют стабильность производительности QNN в процессе обучения и при переходе к новым условиям. В отличие от этого, классические модели показали значительное ухудшение результатов, что указывает на более высокую устойчивость квантовых нейронных сетей к катастрофическому забыванию и их потенциал для применения в задачах, требующих непрерывной адаптации и обучения в изменяющейся среде.

В отличие от классических агентов, использующих многослойные персептроны, квантовые нейронные сети демонстрируют устойчивое обучение и сохраняют способность к адаптации в стандартной среде обучения с подкреплением, избегая катастрофического ухудшения производительности даже при отсутствии изменений в задаче.

К Надежному и Адаптируемому Интеллекту

Исследования в области квантового машинного обучения и парадигм непрерывного обучения открывают новые возможности для создания моделей, способных к обучению и адаптации с течением времени. В отличие от традиционных алгоритмов, требующих переобучения с нуля при изменении данных, эти подходы стремятся к сохранению и использованию ранее полученных знаний. Такой принцип позволяет системам не только эффективно обрабатывать поступающую информацию, но и адаптироваться к меняющимся условиям без потери производительности, что особенно важно в динамичных средах. Подобные модели демонстрируют перспективность в задачах, где требуется постоянное обновление знаний и способность к обобщению, таких как робототехника, автономные системы и обработка естественного языка. Это открывает путь к созданию действительно интеллектуальных систем, способных к долгосрочному обучению и адаптации.

Исследования в области квантовых нейронных сетей (QNN) все чаще обращаются к концепции компактных многообразий, представляющих собой геометрические пространства, позволяющие эффективно параметризовать эти сети. Вместо использования огромного числа параметров, как в классических нейронных сетях, QNN, использующие компактные многообразия, способны достигать сопоставимой или даже превосходящей производительности, используя значительно меньшее количество обучаемых параметров. Это достигается за счет кодирования информации в более компактном пространстве, что не только снижает вычислительную сложность обучения, но и повышает устойчивость модели к переобучению и шуму. В частности, использование компактных многообразий позволяет эффективно представлять сложные функции с меньшим числом параметров, что делает QNN более привлекательными для задач, где ресурсы ограничены, и где требуется высокая обобщающая способность.

Несмотря на существующие трудности масштабирования, перспективы создания действительно устойчивых и адаптивных интеллектуальных систем представляются весьма значительными. Квантовые нейронные сети (QNN) демонстрируют способность достигать сравнимых и даже превосходящих результатов по сравнению с классическими подходами, при этом требуя значительно меньшего количества обучаемых параметров. Эта эффективность обусловлена особенностями квантовых вычислений, позволяющими компактно представлять сложные взаимосвязи и закономерности в данных. Уменьшение числа параметров не только снижает вычислительную сложность обучения, но и способствует повышению обобщающей способности модели, делая ее более устойчивой к шуму и новым, ранее не встречавшимся данным. Таким образом, QNN представляют собой перспективный путь к созданию интеллектуальных систем, способных к непрерывному обучению и адаптации в динамично меняющейся среде.

Исследование на Permuted MNIST показало, что использование HEA-схемы позволяет сохранять обучаемость 16-слойной квантовой нейронной сети, обеспечивая стабильную точность даже при ограниченном наборе гейтов, что подтверждает, что компактное параметрическое пространство является ключевым фактором сохранения обучаемости в вариационных квантовых схемах.

Исследование демонстрирует, что квантовые нейронные сети обладают внутренней пластичностью, сохраняя способность к обучению на протяжении последовательных задач. Это отличается от классических сетей, где наблюдается катастрофическое забывание и потеря пластичности из-за неограниченного роста весов. Данное свойство напоминает элегантность в архитектуре — незаметную, но фундаментальную. Вернер Гейзенберг однажды заметил: «Самое важное — это не то, что мы знаем, а то, как мы это знаем». Эта фраза перекликается с сутью работы, подчеркивая не просто способность к обучению, но и механизм сохранения этого процесса, то есть, структуру, обеспечивающую устойчивость к забыванию, подобно хорошо спроектированной системе, где каждый элемент служит общей гармонии и функциональности.

Куда же дальше?

Исследование устойчивой пластичности квантовых нейронных сетей, представленное в данной работе, обнажает изящную, но не бесспорную истину: способность к обучению не обязательно должна угасать с каждым новым знанием. Однако, кажущаяся элегантность сохранения пластичности в гильбертовом пространстве не должна усыплять бдительность. Остаётся открытым вопрос о масштабируемости этих методов — как эта внутренняя устойчивость проявляется в более сложных, реальных задачах, где пространство параметров стремится к бесконечности?

Важно признать, что текущая работа, хоть и демонстрирует превосходство над классическими сетями в борьбе с катастрофическим забыванием, лишь касается поверхности проблемы. Необходимо исследовать влияние различных архитектур квантовых нейронных сетей на сохранение пластичности, а также разработать более точные метрики для оценки степени “забывания” в квантовом контексте. Матрица информации Фишера, безусловно, ценный инструмент, но не является ли она лишь одним из многих способов описать сложную динамику квантового обучения?

В конечном счёте, истинная красота в коде проявится лишь тогда, когда квантовые нейронные сети смогут не просто сохранять пластичность, но и использовать её для создания действительно разумных систем. Это потребует не только усовершенствования алгоритмов обучения, но и глубокого переосмысления самой концепции “знания” в квантовом мире. И тогда, возможно, мы увидим, как симфония обучения зазвучит по-настоящему.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17228.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-24 13:07

🚀 Квантовые новости