Ozan Önal:
Çünkü klasik bilgisayarlar, özellikle kombinatoryal patlama yaşayan problemler karşısında artık fiziksel sınırlara dayanıyor. Yapay zeka modelleri büyüdükçe, optimizasyon ve arama uzayı dramatik şekilde genişliyor. Kuantum bilgisayarlar burada bir "hızlandırıcı" değil, farklı bir hesaplama paradigması sunuyor.
Turan Recepoğlu:
Peki kuantum bilgisayarlar yapay zekayı gerçekten "daha akıllı" mı yapacak?
Ozan Önal:
Hayır, bu çok yanlış bir beklenti.
Kuantum bilgisayarlar zekayı artırmaz; hesaplanamayanı hesaplanabilir hale getirir.
Yani daha iyi düşünmezler ama daha önce ulaşamadığımız çözümlere ulaşmamızı sağlarlar. Bu çok kritik bir ayrım.
Turan Recepoğlu:
Somut olarak nerede kesişiyor bu iki alan?
Ozan Önal:
Üç ana noktada:
Optimizasyon problemleri
– Model eğitimi, hiperparametre arama, feature seçimi
Olasılıksal modeller
– Kuantum mekaniği zaten olasılıksal; bu, Bayesian yaklaşımlarla doğal bir uyum yaratıyor
Yüksek boyutlu veri uzayları
– Klasik sistemlerin "laneti" olan boyut problemi, kuantum süperpozisyonla farklı ele alınıyor
Turan Recepoğlu:
Şu anki kuantum bilgisayarlar gerçekten kullanılabilir mi, yoksa bu biraz pazarlama mı?
Ozan Önal:
Şu anki dönem NISQ çağı — gürültülü, hataya açık ama öğretici.
Yani bugün "her şeyi çözelim" dönemi değil; hangi problemin kuantuma uygun olduğunu keşfetme dönemi. Yapay zekada da aynısı oldu: önce denedik, sonra neyin işe yaradığını öğrendik.
Turan Recepoğlu:
Sence en büyük yanılgı ne?
Ozan Önal:
"Yapay zeka + kuantum = mucize" beklentisi.
Asıl değer, hibrit sistemlerde. Klasik yapay zeka modelleriyle, kuantum alt-rutinlerin birlikte çalıştığı yapılar geleceği belirleyecek. Yani bu bir devrimden çok, katmanlı bir evrim.
Turan Recepoğlu:
Yakın gelecekte bu kesişimi nerede göreceğiz?
Ozan Önal:
İlk olarak:
Malzeme keşfi
İlaç tasarımı
Enerji sistemleri
Kriptografi sonrası güvenlik
Bu alanlarda klasik yapay zekanın tıkandığı yerlerde, kuantum destekli yaklaşımlar devreye girecek.
Turan Recepoğlu:
Son cümle olarak, bu alanla ilgilenenlere ne söylersin?
Ozan Önal:
Kuantum bilgisayarları öğrenmek için önce lineer cebir, yapay zekayı öğrenmek için ise veriyi doğru okumak gerekir.
İkisini birleştirmek istiyorsanız, sabırlı olun — çünkü bu alan hızlı değil, derin ilerliyor.
