Il est déjà suffisamment difficile de comprendre l’informatique quantique, la prochaine génération d’informatique potentiellement transformatrice. Contrairement aux ordinateurs classiques, alimentés par des puces comportant des billions de minuscules transistors qui traitent les informations sous la forme binaire d’un bit – soit 0 soit 1 – les ordinateurs quantiques traitent les informations en utilisant des qubits, qui peuvent représenter 0 ou 1 ou les deux simultanément. Et les choses ne font qu’empirer à partir de là. Bientôt, vous commencerez à rencontrer des termes tels que « superposition », « entanglement » et « décohérence », ainsi qu’une foule d’autres concepts issus de la mécanique quantique qui vous feront regretter de n’avoir suivi qu’un seul cours de physique au collège. Ce que cela signifie, c’est que les ordinateurs quantiques peuvent accélérer considérablement le temps de calcul, car ils effectuent de nombreux calculs en même temps, alors que les ordinateurs classiques les plus rapides le font un par un. Mais si comprendre les principes de l’informatique quantique est difficile, ce qui l’est vraiment, c’est de construire une telle machine. Jerry Chow en sait sûrement plus que quiconque à ce sujet. En tant que responsable de l’équipe de développement de l’informatique quantique expérimentale chez IBM, Chow a pour tâche de mettre en place, pièce par pièce, le matériel nécessaire pour amener l’informatique vers l’avenir. Les potentialités de l’informatique quantique – y compris la résolution de problèmes et la création de modèles complexes impossibles à effectuer même sur les ordinateurs classiques les plus puissants – sont incroyables, mais les rendre réalité ne sera pas facile : les machines elles-mêmes sont très, très sensibles. Pour sélectionner les 50 de la liste Future Perfect cette année, notre équipe a suivi un processus de plusieurs mois. A partir de la liste de l’année dernière, nous avons fait des brainstormings, des recherches approfondies, et nous avons pris contact avec notre audience et nos sources. Nous ne voulions pas surestimer la représentation dans une seule catégorie, nous avons donc visé la diversité des théories du changement, des spécialités académiques, de l’âge, de la localisation géographique, de l’identité, et de nombreux autres critères.
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