丹麥奧爾胡斯大學的研究人員將大名鼎鼎的人工智慧軟體AlphaZero嘗試解決量子計算機的函數優化問題，結果發現這個原本設計玩策略性遊戲的「遊戲高手」竟然無需專業人員的幹預輕鬆解決了問題。AlphaZero是谷歌旗下知名的人工智慧項目，曾打敗世界頂級象棋和圍棋大師而名聲大振。本質上，這個系統有很好的查詢和計劃能力，可以快速找到最佳的下一步移動策略。這項新研究中，研究者讓這個軟體幫助優化量子函數，發現它擁有無需人工幹預自己學習新參數的能力。
研究人員表示，AlphaZero輕鬆地從遊戲領域拓展至應用程式領域的能力，意義是重大的。因為量子電腦的計算很快就超過人類可以掌握的範圍，但是它需要一種指導方案，比如幫助量子電腦找到數據群之間最佳路徑，就像棋類遊戲中找到最佳的移動計劃一樣。這時，人工智慧就是很好的幫手。
在實際應用中，量子計算機可用於計算化學分子之間幾乎無盡的組合可能性，從中找到某種疾病的治療藥物。目前這樣的算法仍需要人工幹預，依賴專業人員從過往的經驗中為程序提供建議，頻繁對程序作調整。
有了像AlphaZero這樣的人工智慧幫助，情況就不同了，這正是它們專長的領域。研究人員稱，這項成果已吸引了一些高科技大公司和研究機構的興趣，在向他們諮詢下一步合作研究的機會。