Квантовые компьютеры, теоретически, могли бы лучше справляться с огромными объемами данных из социальных сетей, чем классические машины, но настоящая проблема – это сами данные. Потребовалось бы создать кванто-совместимую систему предварительной обработки, которая перевела бы твиты, посты, изображения в квантово-закодированные векторы – например, с использованием амплитудного кодирования или квантовых вложений. Как только данные будут загружены, квантовые алгоритмы, вроде решателя ХГЛ или вариационных квантовых классификаторов, в теории, смогли бы выявлять тонкие корреляции или структуры сообществ, которые не замечают классические эвристики. Но не забывай, что шум и количество кубитов все еще ограничивают возможности; даже устройства с промежуточным уровнем шума могут обрабатывать всего несколько сотен кубитов, поэтому потребуются сложные гибридные подходы. Так что, хотя сама идея и привлекательна, практическое применение, скорее всего, останется гибридным – сочетающим классическую обработку естественного языка и квантовые подпрограммы для ускорения конкретных задач.