人工智能可能正在走向量子时代

发布时间：2023-08-16 12:32:00 所属栏目：外闻来源：未知

导读： 　　最近重新流行的机器学习 (Machine Learning，简称 ML)，是人工智慧中一个强有力的领域。经过几十年的成长与发展，其应用范围已扩展至使用大量数据集来精準地训练模型、生成高精准度

　　最近重新流行的机器学习 (Machine Learning，简称 ML)，是人工智慧中一个强有力的领域。经过几十年的成长与发展，其应用范围已扩展至使用大量数据集来精準地训练模型、生成高精准度的判断与分析。然而，随着数据量的不断增长，传统计算机面临的挑战也越来越大。在某些情况下，量子计算机可以更加有效地处理大规模和复杂的数据集。量子计算机的潜力很大，特别是在处理机器学习问题时。这也是为什么有越来越多的人开始关注量子机器学习（QML）的原因。

　　在过去的十年里，全球数据使用量从1.2万亿GB增加到近60万亿GB。这种爆炸式的增长使数据处理变得更加困难。这是因为传统计算机的速度无法跟上数据量的增长速度。这是量子计算机的优势所在。量子计算机可以同时处理多个数据点，这使得它们在处理大规模数据集时比传统计算机更加高效。随着量子计算机的发展和应用，QML也在逐渐成为一个备受关注的领域。

　　IonQ首席执行官兼总裁PeterChapman表示：“能够模拟人类决策过程的量子计算机的潜在价值怎么强调都不为过，因为这样的未来离现实正越来越近了。这一突破为生成式人工智能等领域带来了巨大的潜力，它能够创造出可产生高度逼真和具有创造性输出的复杂人工智能系统。这项研究的贡献在于为其复杂相关的网络的开发和未来的创新带来了重要的支持作用，利用了量子计算的卓越计算功能。

　　事实上，除了IonQ还有其他一些公司也在探索QML。但是，IonQ在高级QML研究方面显得格外有“魅力”。

　　IonQ的首席执行官PeterChapman在机器学习方面有丰富的背景。他曾在KurzweilTechnologies与RayKurzweil一起工作。当时，Chapman在开发一个开创性的字符识别系统中发挥了关键作用，该系统从扫描的图像中生成文本字符。UrzweilTechnologies最终使用这种方法为盲人和视力障碍者建立了一个全面的数字图书馆。这种背景使得Chapman对QML的未来持乐观态度。他相信，QML最终会像OpenAI的ChatGPT和其他生成性人工智能系统使用的大型语言模型一样重要。因此，QML早已被纳入IonQ的长期量子产品路线图。

　　日前，量子计算领域的行业领导者IonQ公布了其应用量子计算机模拟人类认知的一项早期研究结果。这篇论文描述了世界上第一个公开的方法：研究团队已将一个基本的人类认知模型在量子硬件上运行，这为模仿人类思维方式的改进决策模型的潜在发展铺平了道路。这样的研究为QML的发展提供了一个重要的基础，未来将会有更多的研究和应用。但是，qml也存在许多问题，需要进一步研究解决。

（编辑：威海站长网）

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