一直以來，計(jì)算機(jī)" target="_blank">量子計(jì)算機(jī)都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在，小編將為大家?guī)砹孔佑?jì)算機(jī)的相關(guān)介紹，詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。

一、量子計(jì)算機(jī)

量子計(jì)算機(jī)是利用量子物理學(xué)的特性，特別是疊加和糾纏，來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和執(zhí)行計(jì)算的機(jī)器。人們期望它們能夠同時(shí)執(zhí)行數(shù)十億次操作，因此為高度復(fù)雜的問題，包括人工智能，提供了一個(gè)非常實(shí)質(zhì)性的速度提升。

經(jīng)典計(jì)算機(jī)以比特(“二進(jìn)制數(shù)字”的簡(jiǎn)稱)傳輸信息，而量子計(jì)算機(jī)使用量子比特(“量子比特”的簡(jiǎn)稱)。與經(jīng)典比特一樣，量子比特最終必須以1或0的形式傳輸信息，但其特殊之處在于，它們可以同時(shí)代表1和0。一個(gè)量子比特被認(rèn)為有一個(gè)概率分布，例如，它70%可能是1，30%可能是0。這就是量子計(jì)算機(jī)的特殊之處。

量子力學(xué)中有兩個(gè)基本屬性，量子計(jì)算機(jī)利用了它們：疊加和糾纏。

量子計(jì)算和經(jīng)典計(jì)算處理信息的本質(zhì)不同。

當(dāng)一個(gè)量子比特同時(shí)為1和0時(shí)，它被稱為處于疊加狀態(tài)。疊加是當(dāng)一個(gè)系統(tǒng)同時(shí)處于多種狀態(tài)，并且在被測(cè)量時(shí)只呈現(xiàn)一種狀態(tài)的情況的總稱。如果我們假裝一枚硬幣是一個(gè)量子物體，那么當(dāng)硬幣被拋出時(shí)，可以強(qiáng)加一個(gè)疊加狀態(tài)：硬幣只有一個(gè)概率是正面或背面。一旦硬幣落地，我們就進(jìn)行了一次測(cè)量，我們就知道硬幣是頭還是尾。同樣，只有當(dāng)我們測(cè)量一個(gè)電子的自旋時(shí)(類似于硬幣落地)，我們才知道電子處于什么狀態(tài)，是1還是0。

處于疊加狀態(tài)的量子粒子只有在我們擁有不止一個(gè)的情況下才有用。這就把我們帶到了量子力學(xué)的第二個(gè)基本原則：糾纏。兩個(gè)(或多個(gè))糾纏在一起的粒子不能被單獨(dú)描述，它們的屬性完全取決于彼此。所以，糾纏的量子比特可以相互影響;一個(gè)量子比特的概率分布(是1還是0)取決于系統(tǒng)中所有其他量子比特的概率分布。

正因?yàn)槿绱?，在一個(gè)系統(tǒng)中增加每一個(gè)新的量子比特，都會(huì)使計(jì)算機(jī)能夠分析的狀態(tài)數(shù)量增加一倍。這種計(jì)算機(jī)能力的指數(shù)式增長(zhǎng)與經(jīng)典計(jì)算形成了鮮明對(duì)比，后者只與每個(gè)新的比特呈線性擴(kuò)展。

理論上，糾纏的量子比特可以同時(shí)執(zhí)行數(shù)十億次的操作。很明顯，這種能力將為任何復(fù)雜程度在N2、2N或NN范圍內(nèi)的算法提供一個(gè)巨大的速度。

二、當(dāng)量子算法結(jié)合人工智能

實(shí)際上，量子計(jì)算領(lǐng)域的一些最重要的工作就是創(chuàng)建模擬各種量子系統(tǒng)的算法，這些系統(tǒng)從激光技術(shù)到化工醫(yī)學(xué)無所不包。這些量子算法將在很大程度上超過類似的經(jīng)典計(jì)算，而為量子計(jì)算機(jī)賦予超強(qiáng)的計(jì)算能力。

目前，進(jìn)行分子模擬的經(jīng)典算法僅限于它可以模擬的分子類型，這些算法通常只限于自旋軌道少于70個(gè)的分子，并且，由于且模擬的復(fù)雜性增長(zhǎng)得非?？欤灾劣谧兊迷絹碓诫y以處理。

而一個(gè)量子比特就能足夠有效地代表這些軌道中的一個(gè)，一個(gè)只有100個(gè)量子比特的量子計(jì)算機(jī)將能夠進(jìn)行經(jīng)典計(jì)算機(jī)望塵莫及的分子模擬。這些模擬可能揭示各種以前未知的化合物，并為各種疾病提供新的治療方法。

從深度優(yōu)先搜索(depth-first search)到絕熱優(yōu)化(adiabatic optimisation)，量子算法應(yīng)用廣闊，而且在不斷進(jìn)步。當(dāng)這些算法真正投入使用，商業(yè)、行政、醫(yī)學(xué)、工程等領(lǐng)域一些最令人沮喪的，棘手的，指數(shù)級(jí)的問題都將迎刃而解。

量子算法除了為量子計(jì)算機(jī)的無限潛力，也為人工智能帶來了新的發(fā)展可能?；诹孔拥寞B加和糾纏等原理，使得量子算法非常適于解決人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)中核心的優(yōu)化(Optimization)過程類問題，所以從2018年開始，以谷歌為代表的企業(yè)紛紛開始投入量子人工智能，特別是與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的領(lǐng)域。

在量子算法和人工智能結(jié)合的領(lǐng)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是一種量子-經(jīng)典混合機(jī)器學(xué)習(xí)的開放源代碼庫(kù)，允許研發(fā)人員在設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和測(cè)試混合量子經(jīng)典模型時(shí)，可以模擬量子處理器的算法，在最終聯(lián)機(jī)時(shí)，還可以在真實(shí)量子處理器上運(yùn)行這些模型的量子部分。TFQ可用于量子分類、量子控制和量子近似優(yōu)化等功能。

可以說，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是量子算法發(fā)展的關(guān)鍵。人工智能想要快速獲取“智慧”，只要通過量子算法和人工智能的結(jié)合，讓它在人類社會(huì)中迅速學(xué)習(xí)，在尋找最優(yōu)解的問題上，只需幾個(gè)月時(shí)間就能超越人類。

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