El salto cuántico para la IA consiste en enseñar a las máquinas a entender y combinar conceptos de forma abstracta igual que los humanos, una capacidad conocida como generalización composicional. En lugar de limitarse a repetir lo que ya han visto, los sistemas que aprenden composicionalmente pueden crear soluciones inéditas, por ejemplo diseñar un vehículo nuevo a partir de las ideas de vuelo y transporte terrestre sin haber visto antes un coche volador.

La computación cuántica aporta una vía prometedora porque sus estados y operaciones permiten representar relaciones complejas entre datos de forma más rica que la computación clásica. Mientras que los ordenadores tradicionales procesan bloques rígidos de información, los sistemas cuánticos modelan una red fluida e interconectada que facilita el aprendizaje de relaciones entre conceptos y la inferencia abstracta. Al codificar información en circuitos cuánticos y entrenarlos para capturar reglas composicionales, se abre la posibilidad de inteligencia artificial con mayor capacidad creativa y de generalización.

Beneficios esperables: mejor generalización para enfrentarse a situaciones fuera del conjunto de entrenamiento, aprendizaje eficiente que requiere menos datos, resolución creativa de problemas mediante la recombinación de conocimientos existentes, razonamiento más abstracto y potencialmente modelos más interpretables por la estructura inherente de los circuitos cuánticos. Los retos incluyen la codificación de datos de alta dimensión como imágenes en formatos adecuados para hardware cuántico actual, diseño cuidado de circuitos y optimización de parámetros, además de mitigación de errores en la era NISQ.

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