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        人工智能與量子計(jì)算攜手 量子機(jī)器學(xué)習(xí)未來潛力有多大

        發(fā)布時(shí)間:2024-01-10 14:40:00來源: 科技日?qǐng)?bào)

          人工智能與量子計(jì)算攜手

          量子機(jī)器學(xué)習(xí)未來潛力有多大

          【科技創(chuàng)新世界潮】

          ◎本報(bào)記者 劉 霞

          基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能和量子計(jì)算機(jī)可謂技術(shù)界的兩大熱門研究領(lǐng)域。它們攜手組成的“夢(mèng)之隊(duì)”被科學(xué)家稱為量子機(jī)器學(xué)習(xí)。英國(guó)《自然》雜志網(wǎng)站在近日的報(bào)道中指出,科學(xué)家正在探索這個(gè)未來計(jì)算聯(lián)盟的潛力,也試圖洞悉其將在多大程度上改變或者重塑科學(xué)的面貌。

          引各方科技企業(yè)關(guān)注

          包括谷歌和IBM等在內(nèi)的老牌科技巨頭,以及位于美國(guó)加州的Rigetti和馬里蘭州的IonQ等初創(chuàng)公司,都在研究量子機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力。

          從事學(xué)術(shù)研究的科學(xué)家對(duì)此也興趣盎然。歐洲核子研究中心(CERN)的科學(xué)家是量子機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)者。他們已使用機(jī)器學(xué)習(xí)尋找大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)生成的數(shù)據(jù)中的某些亞原子粒子的“蛛絲馬跡”。CERN量子計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)研究小組負(fù)責(zé)人、物理學(xué)家索菲亞·瓦萊科薩表示,他們希望使用量子計(jì)算機(jī)來加快或改進(jìn)經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

          科學(xué)家試圖回答一個(gè)大問題:在某些情況下,量子機(jī)器學(xué)習(xí)是否比經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)更具優(yōu)勢(shì)?理論表明,對(duì)于模擬分子或?qū)ふ掖笳麛?shù)的素?cái)?shù)等任務(wù),量子計(jì)算機(jī)可提升計(jì)算速度。但研究人員仍然缺乏足夠證據(jù),證明機(jī)器學(xué)習(xí)也能如此。不過,有些科學(xué)家指出,即使無法提升運(yùn)算速度,量子機(jī)器學(xué)習(xí)也可發(fā)現(xiàn)經(jīng)典計(jì)算機(jī)遺漏的某些模式。還有一些研究人員則重點(diǎn)關(guān)注將量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于某些量子現(xiàn)象。

          美國(guó)麻省理工學(xué)院物理學(xué)家阿拉姆·哈鞣表示,在量子機(jī)器學(xué)習(xí)的所有擬議應(yīng)用中,這是“具有相當(dāng)明顯量子優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域”。

          量子算法并非萬能

          在過去20年里,量子計(jì)算研究人員開發(fā)了大量量子算法,這些算法理論上可提高機(jī)器學(xué)習(xí)的效率。2008年,哈鞣等人攜手發(fā)明了一種量子算法,該算法在求解大型線性方程組方面比經(jīng)典計(jì)算機(jī)快數(shù)倍。

          但在某些情況下,量子算法的表現(xiàn)并沒有那么出色。2018年,18歲的計(jì)算機(jī)科學(xué)家唐乙文發(fā)明了一個(gè)新的可在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行并完成計(jì)算的推薦算法。這種算法與之前的推薦算法相比,實(shí)現(xiàn)了指數(shù)級(jí)加速,并擊敗了2016年設(shè)計(jì)的一種量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

          唐乙文表示,對(duì)于任何有關(guān)量子算法可加速機(jī)器學(xué)習(xí)的說法,她秉持“非常懷疑”的態(tài)度。

          不過,運(yùn)算速度并非是評(píng)判量子算法優(yōu)劣的唯一標(biāo)準(zhǔn)。有跡象表明,由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的量子人工智能系統(tǒng)可學(xué)會(huì)識(shí)別出數(shù)據(jù)中的模式,而經(jīng)典的人工智能系統(tǒng)會(huì)錯(cuò)過這些模式。德國(guó)電子同步加速器研究所(DESY)粒子物理實(shí)驗(yàn)室的卡爾·詹森解釋稱,這可能是因?yàn)榱孔蛹m纏在量子比特之間,從而讓數(shù)據(jù)之間建立了關(guān)聯(lián),而經(jīng)典算法很難檢測(cè)出這些關(guān)聯(lián)。

          如何更好發(fā)揮作用

          如何讓量子機(jī)器學(xué)習(xí)更好發(fā)揮作用?科學(xué)家目前想到的解決辦法是:對(duì)處于量子狀態(tài)的數(shù)據(jù)使用量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可避開將經(jīng)典數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為量子態(tài)這一過程。

          科學(xué)家將這些量子態(tài)直接加載到量子計(jì)算機(jī)的量子比特上,然后使用量子機(jī)器學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)模式,而無需與經(jīng)典系統(tǒng)產(chǎn)生交集。

          麻省理工學(xué)院物理學(xué)家在谷歌Sycamore量子計(jì)算機(jī)上對(duì)此進(jìn)行了原理驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。他們用一些量子比特模擬一種抽象材料的行為,處理器的另一部分隨后從這些量子比特中獲取信息,并使用量子機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)其進(jìn)行分析。研究發(fā)現(xiàn),這項(xiàng)技術(shù)測(cè)量和分析數(shù)據(jù)的速度比傳統(tǒng)方法快很多。

          研究人員指出,充分收集和分析量子數(shù)據(jù),可使物理學(xué)家解決經(jīng)典測(cè)量只能間接回答的問題。如某種材料是否處于特定的量子態(tài),從而使其成為超導(dǎo)體。

          詹森指出,粒子物理學(xué)家也在研究使用量子傳感器處理未來粒子對(duì)撞機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。相距遙遠(yuǎn)的天文臺(tái)也可使用量子傳感器收集數(shù)據(jù),并通過未來的“量子互聯(lián)網(wǎng)”傳輸?shù)街醒雽?shí)驗(yàn)室,在量子計(jì)算機(jī)上進(jìn)行處理。

          如果這種量子傳感應(yīng)用被證明是成功的,那么量子機(jī)器學(xué)習(xí)就可在這些實(shí)驗(yàn)的測(cè)量結(jié)果,以及分析由此產(chǎn)生的量子數(shù)據(jù)方面發(fā)揮作用。

        (責(zé)編:陳濛濛)

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