量子計算和人工智慧的最佳時機相遇

量子人工智慧是由量子計算和人工智慧相結合而發展起來的新興學科和技術。在過去的幾十年中，量子計算和人工智慧技術經歷了自己起起伏伏，並逐漸走向落地，有望為人類技術創新，生產和生活帶來顛覆性變化。

這是量子人工智慧研究的最佳時代！

可以說，現在最關注的前沿科學技術是量子計算和人工智慧。阿爾法圍棋（Alpha Go）實際上擊敗了頂級圍棋選手，谷歌開發了一種量子計算機，聲稱能夠計算出10,000年的經典計算機...儘管這些消息有時有些噱頭，例如谷歌正在迅速成為朋友IBM指出，經典計算機只需要兩天半的時間就可以使用優化算法。完全不需要一萬年的時間，而Google在計算20個複雜層時的保真度僅為0.3％，並且仍有很大的改進空間。但是人們仍然可以感覺到新興技術已經來臨，並將帶來預期的生活變化。

在人們逐漸熟悉量子和人工智慧（AI）的同時，「量子人工智慧」的新方向也開始迅速發展。圖靈獎得主姚啟智院士曾指出，「量子計算和人工智慧的結合將是未來的重要時刻。」人工智慧機器學習技術可用於解決量子信息問題，並可幫助量子物理學家前進。處理許多複雜的量子物理數據分析，例如識別相變的機器學習，用於實現量子狀態分類的神經網絡，用於海水量子通道重建的凸優化等。另一方面，當前也受到廣泛關注的方向是如何利用量子計算技術促進人工智慧的發展。量子計算科學家研究了許多基於量子計算機的算法。他們通常可以將原始計算複雜度為NP或更高的問題轉換為多項式複雜度，以實現平方甚至指數加速。當前，許多經典的機器學習問題，例如主元素分析（PCA），支持向量機（SVM）和世代對抗網絡（GAN）都具有量子算法的理論加速版本，並且還進行了理論實驗演示在專用或通用量子計算機中。

從國家政策的角度來看，歐盟的《量子宣言》和美國的《關於量子計算發展的白皮書》都強調了量子信息在人工智慧中的應用。就在今年2月，川普總統計劃削減美國研究預算，但大大增加了人工智慧和量子計算等關鍵領域的預算。可以預期，在量子人工智慧的跨領域研究中可以獲得更好的財務支持。

此外，從各國發布的量子計算白皮書以及各個商業公司的量子計算研究小組的網站上，他們都希望將量子計算應用於諸如優化問題，生物醫學，化學材料，財務分析和圖像處理。。至於人工智慧，在其應用場景中，也列出了優化問題，生物醫學，化學材料，圖像處理，財務分析等。量子計算和人工智慧都希望對所有人的生活產業有所幫助，他們的志向實際上是相同的：「為了一個共同的目標結合起來」。

量子人工智慧技術

已經建立了量子人工智慧的跨學科領域，但是要產生有用的技術，還有許多細節需要考慮。當我在1950年代和1960年代開始研究人工智慧時，我感到自己可以實現強大的人工智慧，這種人工智慧可以在二十年內像人類一樣具有自主感和感知力，這有點太難了。到目前為止，儘管AlphaGo在圍棋比賽中可以實現很高的計算複雜度，但它仍屬於弱人工智慧類別，即在特定規則下的程序化操作。人們認為孩子可以理解AI難以實現的情感和動作技能，但人們認為非常聰明的高級代數幾何和超級西洋棋技巧可以通過例程來實現。這樣思考，實際上，讓人們去做自己擅長的事情，讓AI使用對人們生活來說很方便的技能是一件好事。因此，量子計算的參與目前集中在弱人工智慧的各種特定任務上。

演示專用於量子加速算法的快速到達的量子計算

量子計算也有特定的類別，包括基於量子邏輯門線的通用量子計算以及直接執行哈密頓量構造和量子演化的專用量子計算。通用量子計算需要解決如何優化量子電路，減小線長以及如何實現量子誤差校正的問題。特殊的量子計算是費曼提出量子計算思想時提出的方法。空間。無論哪種方式，都必須考慮如何將人工智慧算法的更複雜部分轉換為量子狀態空間和量子演化問題，並利用量子算法。

量子算法是包含數百種量子算法的集合，並且一直在不斷更新

例如，神經網絡是人工智慧中的一種重要技術手段，但是在量子系統中實現神經網絡並不容易。神經網絡模型中的激活函數是過渡型的非線性函數，而量子演化空間的直接構造是線性的，這是一個矛盾。因此，目前提出使用量子邏輯門電路，量子旋轉門和受控非門來構建神經網絡。隨著神經元的增加，所需的量子門的數量也顯著增加。另一種思維方式不是實現神經網絡的激活功能和完整的神經網絡，而是在Hopfield神經網絡中實現重要的「聯想記憶」功能，這很容易通過專用的量子計算來實現，這是方便帶來實際應用。

從技術角度來看，基於是否有「帶注釋」的訓練樣本，機器學習分為無監督機器學習和有監督機器學習。兩者都可以通過量子算法進行改進。例如，K-Means是一種常用的無監督機器學習方法。量子算法使用希爾伯特的完整線性空間。量子態的運算等效於線性空間中的矢量運算。使用了多個量子態疊加的自然原理。並行操作的優勢提高了效率。對於諸如最近鄰算法的有監督算法，使用量子態的概率向量來表示經典向量，並且通過比較量子態之間的距離來實現量子最近鄰算法。還有一些常見的技術，例如用於降低數據維數的PCA（無監督）和用於數據分類的支持向量機SVM（有監督），所有這些技術都具有量子算法版本

值得一提的是深度學習。它指的是使用多層神經網絡來解決更複雜和更高維度的實際問題。在機器學習領域，這是一個困難而又緊迫的研究方向。2016年，首次提出了量子深度學習的概念，它使用量子採樣來實現對受限Boltzmann機器的梯度估計，以加速深度網絡訓練。目前，有關量子深度學習的更多研究也在迅速更新。實際上，當前的量子算法對機器學習的跟蹤是特別及時的。例如，用於生成對抗網絡的GAN算法直到最近才發布。量子算法QGAN即將面世，並將進行實驗演示。

量子人工智慧的發展也值得更多研究者的建議和參與。可以肯定的是，這是量子人工智慧研究比以往更好的時機。隨著量子計算和人工智慧兩個領域的蓬勃發展，交叉研究具有一定的基礎，其應用前景非常廣闊和真實。只要沒有炒作，沒有泡沫，穩定不斷，量子人工智慧領域就值得期待！

此外，量子人工智慧在民生各個領域的應用也需要各個行業的研究人員的廣泛參與。例如，天氣預報和醫學分析有其特定的計算模型，所需的優化算法也不同。人工智慧在各個應用領域的探索比量子計算更為廣泛和成熟。因此，量子人工智慧的交叉研究可以借鑑一些相關的知識積累。

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