你真的了解量子计算机吗?量子计算机如何与AI碰撞?

一直以来，计算机" target="_blank">量子计算机都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在，小编将为大家带来量子计算机的相关介绍，详细内容请看下文。

一、量子计算机

量子计算机是利用量子物理学的特性，特别是叠加和纠缠，来存储数据和执行计算的机器。人们期望它们能够同时执行数十亿次操作，因此为高度复杂的问题，包括人工智能，提供了一个非常实质性的速度提升。

经典计算机以比特(“二进制数字”的简称)传输信息，而量子计算机使用量子比特(“量子比特”的简称)。与经典比特一样，量子比特最终必须以1或0的形式传输信息，但其特殊之处在于，它们可以同时代表1和0。一个量子比特被认为有一个概率分布，例如，它70%可能是1，30%可能是0。这就是量子计算机的特殊之处。

量子力学中有两个基本属性，量子计算机利用了它们：叠加和纠缠。

量子计算和经典计算处理信息的本质不同。

当一个量子比特同时为1和0时，它被称为处于叠加状态。叠加是当一个系统同时处于多种状态，并且在被测量时只呈现一种状态的情况的总称。如果我们假装一枚硬币是一个量子物体，那么当硬币被抛出时，可以强加一个叠加状态：硬币只有一个概率是正面或背面。一旦硬币落地，我们就进行了一次测量，我们就知道硬币是头还是尾。同样，只有当我们测量一个电子的自旋时(类似于硬币落地)，我们才知道电子处于什么状态，是1还是0。

处于叠加状态的量子粒子只有在我们拥有不止一个的情况下才有用。这就把我们带到了量子力学的第二个基本原则：纠缠。两个(或多个)纠缠在一起的粒子不能被单独描述，它们的属性完全取决于彼此。所以，纠缠的量子比特可以相互影响;一个量子比特的概率分布(是1还是0)取决于系统中所有其他量子比特的概率分布。

正因为如此，在一个系统中增加每一个新的量子比特，都会使计算机能够分析的状态数量增加一倍。这种计算机能力的指数式增长与经典计算形成了鲜明对比，后者只与每个新的比特呈线性扩展。

理论上，纠缠的量子比特可以同时执行数十亿次的操作。很明显，这种能力将为任何复杂程度在N2、2N或NN范围内的算法提供一个巨大的速度。

二、当量子算法结合人工智能

实际上，量子计算领域的一些最重要的工作就是创建模拟各种量子系统的算法，这些系统从激光技术到化工医学无所不包。这些量子算法将在很大程度上超过类似的经典计算，而为量子计算机赋予超强的计算能力。

目前，进行分子模拟的经典算法仅限于它可以模拟的分子类型，这些算法通常只限于自旋轨道少于70个的分子，并且，由于且模拟的复杂性增长得非常快，以至于变得越来越难以处理。

而一个量子比特就能足够有效地代表这些轨道中的一个，一个只有100个量子比特的量子计算机将能够进行经典计算机望尘莫及的分子模拟。这些模拟可能揭示各种以前未知的化合物，并为各种疾病提供新的治疗方法。

从深度优先搜索(depth-first search)到绝热优化(adiabatic optimisation)，量子算法应用广阔，而且在不断进步。当这些算法真正投入使用，商业、行政、医学、工程等领域一些最令人沮丧的，棘手的，指数级的问题都将迎刃而解。

量子算法除了为量子计算机的无限潜力，也为人工智能带来了新的发展可能。基于量子的叠加和纠缠等原理，使得量子算法非常适于解决人工智能和机器学习中核心的优化(Optimization)过程类问题，所以从2018年开始，以谷歌为代表的企业纷纷开始投入量子人工智能，特别是与深度学习相结合的领域。

在量子算法和人工智能结合的领域里，具有代表性的成果包括Google公司在2020年提出的Tensorflow Quantum(TFQ)框架。TFQ是一种量子-经典混合机器学习的开放源代码库，允许研发人员在设计、训练和测试混合量子经典模型时，可以模拟量子处理器的算法，在最终联机时，还可以在真实量子处理器上运行这些模型的量子部分。TFQ可用于量子分类、量子控制和量子近似优化等功能。

可以说，人工智能和机器学习是量子算法发展的关键。人工智能想要快速获取“智慧”，只要通过量子算法和人工智能的结合，让它在人类社会中迅速学习，在寻找最优解的问题上，只需几个月时间就能超越人类。

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