Komputery kwantowe nie są już urządzeniami teoretycznymi. Najlepsze zastosowania nowej technologii niekoniecznie są odkrywane przez jej wynalazców, ale przez ekspertów dziedziny, którzy eksperymentują z nią jako nowym narzędziem w swojej pracy. Mając to na uwadze, niniejszy tekst jest praktycznym przewodnikiem dla programistów na temat korzystania z technologii obliczeń kwantowych. W kolejnych częściach zapoznasz się z symbolami i operacjami i nauczysz się, jak stosować je do problemów, na których Ci zależy.
Wypróbowanym i przetestowanym podejściem do opanowania nowych paradygmatów programowania jest nauczenie się zestawu pojęciowych podstaw. Na przykład każdy, kto uczy się programowania w GPU, powinien najpierw skupić się na opanowaniu koncepcji równoległości, a nie na składni lub specyfice sprzętowej. Sedno tego tekstu skupia się na budowaniu intuicji dla zestawu kwantowych podstaw - pomysłów tworzących zestaw bloków konstrukcyjnych do rozwiązywania problemów za pomocą QPU. Aby przygotować Cię na to, najpierw przedstawimy podstawowe pojęcia kubitów (jeśli chcesz, zasady gry). Następnie, po nakreśleniu zestawu podstaw jednostek przetwarzania kwantowego (QPU), pokazujemy, jak można ich używać jako bloków konstrukcyjnych w użytecznych aplikacjach QPU. W konsekwencji mamy trzy części. Zachęcamy czytelnika do zapoznania się z częścią I i zdobycia praktycznego doświadczenia przed przejściem do bardziej zaawansowanych części:
Część I: Programowanie QPU
Tutaj przedstawiamy podstawowe pojęcia wymagane do zaprogramowania QPU, takie jak kubity, podstawowe instrukcje, wykorzystanie superpozycji, a nawet teleportacja kwantowa. Podano przykłady, które można łatwo uruchomić za pomocą symulatorów lub fizycznego QPU.
Część II: Podstawy QPU
Druga część zawiera szczegółowe informacje na temat niektórych podstawowych algorytmów i technik na wyższym poziomie. Obejmują one amplitudę, kwantową transformatę Fouriera i estymację fazy. Można je traktować jako "funkcje biblioteczne", które programiści wywołują w celu tworzenia aplikacji. Zrozumienie, jak działają, jest niezbędne, aby zostać wykwalifikowanym programistą QPU. Aktywna społeczność naukowców pracuje nad opracowaniem nowych prymitywów QPU, więc spodziewaj się, że ta biblioteka będzie się rozwijać w przyszłości.
Część III: Aplikacje QPU
Świat aplikacji QPU - które łączą podstawy z Części II w celu wykonywania użytecznych zadań w świecie rzeczywistym - ewoluuje tak szybko, jak same QPU. Tutaj przedstawiamy przykłady istniejących aplikacji. Mamy nadzieję, że pod koniec czytelnik zrozumie, co potrafią aplikacje kwantowe, co czyni je potężnymi i jak zidentyfikować rodzaje problemów, które mogą rozwiązać.
• Rewolucja w sieci
• Potrzeba sieci semantycznej
• Wprowadzenie do sieci semantycznej
• Ontologia
• RDF i SPARQL
• Protégé
• Swoogle
• Studium przypadku
Część 1 : rozpoczyna się od poznania, czym są konwersacyjne interfejsy użytkownika oraz ich historia i ostatnie osiągnięcia. Następnie zbadamy ich podstawową architekturę, aplikacje i zalety, a także niektóre czynniki, które sugerują, dlaczego interfejsy konwersacyjne mają pozostać.
Część 2 : pokazuje, jak budować chatboty bez konieczności kodowania. Zbadamy platformę deweloperską i hostingową o nazwie Chatfuel, za pomocą której opracujemy przewodnik po Twoim mieście. Zaprojektujemy i zbudujemy prostego chatbota opartego na przyciskach i nauczymy się, jak wdrożyć chatbota w Facebook Messenger, jednym z najpopularniejszych kanałów dla chatbotów.
Część 3 : polega na stworzeniu chatbota dla tego samego kanału, ale tym razem budując go od zera, używając Java i Node.js. Zbudujemy chatbota, który może nam informować o pogodzie za pomocą otwartego źródła danych o nazwie OpenWeatherAPI, hostować go jako aplikację w chmurze i łączyć z aplikacją na Facebooku, która łączy się ze stroną na Facebooku. Zbadamy strony Facebooka i pakiet Messenger SDK z perspektywy tworzenia i wdrażania chatbotów.
Część 4 : odchodzi od chatbotów opartych na przyciskach na rzecz takich, które rozumieją język naturalny. Zbadamy popularne narzędzie o nazwie API.AI (obecnie znane jako Dialogflow), które można wykorzystać do tworzenia chatbotów rozumiejących język naturalny. Zbudujemy bota persona, który naśladuje popularną osobowość, Alberta Einsteina. Następnie przyjrzymy się, jak zintegrować chatbota ze stroną internetową i Facebook Messenger.
Część 5 : zagłębia się w bardziej tradycyjny kanał komunikacji - usługę krótkich wiadomości (SMS). Przeanalizujemy, jak zbudować chatbota dla kanału SMS. Korzystając z usługi danych o nazwie Transport API, zbudujemy chatbota, który może rozmawiać o rozkładach jazdy pociągów przez SMS. Zintegrujemy również moduł API.AI dla chatbota, aby umożliwić mu zrozumienie tego, co mówi użytkownik.
Część 6 : Wyszukiwanie restauracji, ma na celu zbudowanie chatbota za pomocą Microsoft Bot Builder. To szybko staje się popularnym narzędziem do budowania botów i może być używane do projektowania wydajnego menedżera konwersacji, zamiast budować go od podstaw, jak to robiliśmy wcześniej. Zbudujemy chatbota do wyszukiwania restauracji za pomocą usługi danych o nazwie Zomato. Zostanie to następnie ujawnione w kanale Skype.
Część 7 : wyjaśnia zupełnie inny kanał zaangażowania - Twitter. Opracujemy bota na Twitterze, który będzie mógł słuchać tweetów użytkowników, rozumieć ich zainteresowania i co godzinę wysyłać im spersonalizowane wiadomości, łącząc się ze źródłem danych o nazwie News API.
Część 8 : stara się zrozumieć powstanie botów aktywowanych głosem, takich jak Alexa. Następnie zbudujemy umiejętność Alexa, aby porozmawiać o harmonogramie telewizyjnym. Zbudujemy umiejętność, która może uzyskać dostęp do danych programu telewizyjnego z usługi danych TVMaze i odpowiadać na żądania użytkowników przesyłane przez Amazon Echo.
Część 9 : kontynuuje prace nad botami głosowymi i tworzy akcję Asystenta Google. Ta czynność umożliwi użytkownikom zarządzanie listą zadań za pomocą urządzenia Google Home. Zbudujemy aplikację w chmurze, która zintegruje się z usługą online Todoist w celu tworzenia zadań i pobierania oczekujących zadań.