量子計算將永遠改變人工智慧的四種方式

來源：黑谷量子 資料來源：Matt Swayne

作者：776

跨過這座橋可能將為筆記本電腦和智慧型手機變成超強大的量子計算機打開了大門。量子計算機將具有驚人的強大功能，比當今的狀態運行速度快上億倍。

儘管量子計算將在AI上結合的程度，尚待爭論，但許多專家現在懷疑量子計算肯定會在一定程度上改變AI。

例如，銀行控股公司BBVA的分析師指出，量子計算和AI之間的自然協同作用是量子機器學習最終將勝過經典機器學習的原因。

量子機器學習比經典機器學習更有效率，至少對於某些傳統上難以使用傳統計算機學習的模型而言。」 「我們仍然必須找出這些模型在實際應用中出現的程度。」

量子計算機可以通過四種方式改變AI的未來。

1.處理大量數據

機器學習和AI數據。量子計算旨在管理大量數據。根據Lorenzo的說法，隨著量子計算機設計的每一次迭代以及對量子糾錯代碼的改進，程式設計師都能夠更好地掌握量子比特的潛力，以管理更多的數據。

在經典計算中，由於編程時使用了計算機語言（AND，OR NOT），我們知道如何解決問題。」 「在位計算中不可行的操作可以用量子計算機來執行。在量子計算機中，可以用N個量子位創建的所有數量和可能性都被疊加（如果有3個量子位，則將同時存在8個可能的排列。）使用1000個量子位，指數可能性遠遠超過了我們在傳統計算中的可能性。

」

2.建立更好的模型

藥物設計，生命科學和金融等多個行業已接近其傳統計算繩索的末端。這些行業需要經典計算機無法生成的複雜模型。

另一方面，量子計算機具有對最複雜情況進行建模的潛在處理能力。如果量子技術可以創建更好的模型，則可以帶來更好的疾病治療，降低財務內爆的風險並改善物流。

3.更準確的算法

根據Lorenzo所說，有監督的學習被用於人工智慧的大多數工業應用中，例如圖像識別或消耗預測。

量子機器學習（QML）研究人員正在設法找到開發更好的量子計算機算法的方法。

在這個領域，基於已經提出的不同的QML（量子機器學習）建議，我們很可能會開始看到加速-在某些情況下可能是指數式的-在一些最受歡迎的該領域的算法，例如「支持向量機」和某些類型的神經網絡。

研究人員認為，量子計算應該對傳統的AI模型和算法產生直接影響，例如非監督學習和強化學習。

降維算法是一種特殊情況。這些算法用於在更有限的空間中表示我們的原始數據，但保留了原始數據集的大多數屬性。

量子計算的特殊技能將幫助查明數據集中的某些全局屬性，而不是特定的細節。

強化學習是一種AI模型，用於處理複雜的情況，例如在視頻遊戲中，但是許多專家認為，該模型的潛力更大。在計算工作量和時間消耗方面，這裡最苛刻的任務是訓練算法。「在這種情況下，已經提出了一些理論上的建議，以加速使用量子計算機的這種訓練，這可能有助於開發功能非常強大的人工未來的情報

4.使用多個數據集

未來主義和戰略顧問伯納德·馬爾（Bernard Marr）表示，問題通常不在於數據不足或數據過多，而是在於數據被放置在各種數據集中。量子計算機可以處理不同數據集的集成，以便進行更快更簡便的分析。

量子計算機有望對我們龐大的數據集進行快速分析和集成，從而改善並改變我們的機器學習和人工智慧功能。

人工智慧和量子合作正在發生

量子計算機提供機器學習和人工智慧結合併沒有讓科學家們迷失，他們現在正忙於學習利用技術組合的方法

黑谷量子

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