量子計算機將如何革新人工智慧，機器學習和大數據

來源：黑谷量子 資料來源：（Matthew Griffin）

作者：776

我們處於傳統計算機的數據處理能力的極限，並且數據一直在增長。雖然摩爾定律，它預測在集成電路每兩年將增加一倍的電晶體數量

我們每天產生2.5艾字節的數據。相當於25萬個國會圖書館或 500 萬臺筆記本電腦的內容。

每天都有32億全球網際網路用戶每天每分鐘通過Pinterest上的9,722個圖釘，347,222條推文，420萬個Facebook點讚以及我們通過拍照和錄像，保存文檔，開設帳戶等創建的所有其他數據，為資料庫提供數據。

我們處於傳統計算機的數據處理能力的極限，並且數據一直在增長。雖然摩爾定律，它預測在集成電路每兩年將增加一倍的電晶體數量，證明極具彈性，因為該詞是在1965年創造的，這些電晶體現在小，因為我們可以讓他們利用現有技術

這就是為什麼業內最大的領導者之間的競爭，使其成為第一個推出可行的量子計算機的人，該量子計算機的能力比當今的計算機大得多，可以處理我們每天生成的所有數據並解決日益複雜的問題。

一旦這些行業領導者之一成功生產出了商業上可行的量子計算機，這些量子計算機很有可能能夠在幾秒鐘內完成計算，而這將花費當今的計算機數千年的時間。

如今，谷歌擁有一臺量子計算機，他們聲稱它比當今任何系統快一億倍。

如果我們將能夠處理我們生成的大量數據並解決非常複雜的問題，那將至關重要。成功的關鍵是將現實世界中的問題轉化為量子語言。

我們數據集的複雜性和大小增長速度快於我們的計算資源，因此對我們的計算結構造成了很大的壓力。儘管當今的計算機苦苦掙扎或無法解決某些問題，但希望通過量子計算的力量在幾秒鐘內解決這些相同的問題。

據預測，人工智慧，特別是機器學習，可以從量子計算技術的進步中受益，並且即使在完整的量子計算解決方案可用之前，這種進步也將繼續。量子計算算法使我們能夠增強機器學習的能力。

量子計算機將優化解決方案

量子計算將推動革命的另一種方式是，我們有能力對數據進行採樣，並優化從投資組合分析到最佳交付途徑的各種問題，甚至幫助確定每個人的最佳治療和藥物方案。

隨著大數據的增長，我們正處於改變的時刻，我們已經改變了計算機架構，這需要使用不同的計算方法來處理大數據。它不僅範圍更大，而且我們要解決的問題也大不相同。

量子計算機具備更好的配置，可以有效地解決順序問題。他們賦予企業乃至消費者做出更好決策的力量可能只是說服公司在新技術可用時進行投資所需要的。

量子計算機可以發現大型數據集中的模式

預計量子計算將能夠搜索非常大的，未分類的數據集，從而非常迅速地發現模式或異常。量子計算機可能會同時訪問資料庫中的所有項目，以在幾秒鐘內識別出這些相似之處。

儘管從理論上講，今天這是可能的，但只有在一臺並行計算機依次查看每條記錄的情況下，這種情況才會發生，因此要花費大量的時間，並且取決於數據集的大小，這種情況可能永遠不會發生。

量子計算機可以幫助集成來自不同數據集的數據

此外，由於集成了非常不同的數據集，因此有望在量子計算機可用時取得重大突破。儘管一開始沒有人為幹預可能會很困難，但是人為介入將有助於計算機學習將來如何集成數據。

因此，如果存在不同的原始數據源，並且它們附加有獨特的架構（術語和列標題），並且研究團隊希望對其進行比較，則在比較數據之前，計算機必須先了解架構之間的關係。

為了實現這一點，需要對自然語言的語義進行分析方面的突破，這是人工智慧的最大挑戰之一。但是，人類可以提供輸入，然後為將來的系統訓練。

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。

黑谷量子

聲 明：

1、本文內容出於提供更多信息以實現學習、交流、科研之目的，不用於商業用途。

2、本文部分內容為黑谷量子原創，轉載請聯繫授權，無授權不得轉載。

3、本文部分內容來自於其它媒體的報導，均已註明出處，但並不代表對其觀點讚同或對其真實性負責。如涉及來源或版權問題，請權利人持有效權屬證明與我們聯繫，我們將及時更正、刪除。