人工智能會(huì)給我們的生活帶來(lái)翻天覆地的變化，這是毫無(wú)疑問(wèn)。但是，人工智能帶來(lái)的變化也將是逐步的。為增進(jìn)大家對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)，本文將對(duì)人工智能的應(yīng)用以及人工智能和量子計(jì)算機(jī)的關(guān)系予以介紹。如果你對(duì)人工智能具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、人工智能的應(yīng)用

人工智能AI的應(yīng)用已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面，例如智能家居、智能車載、智能醫(yī)療、智能金融等等。在智能家居領(lǐng)域，人工智能可以實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音控制、自動(dòng)識(shí)別、智能推薦等功能，讓我們的生活更加便利和舒適。在智能車載領(lǐng)域，人工智能可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛、交通擁堵預(yù)測(cè)、智能導(dǎo)航等功能，提高行車安全性和效率。在智能醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能可以幫助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療方案制定，提高醫(yī)療水平和效率。在智能金融領(lǐng)域，人工智能可以進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策、客戶服務(wù)等工作，提高金融行業(yè)的智能化水平。

除了上述應(yīng)用領(lǐng)域，人工智能還有很多前景廣闊的發(fā)展方向。例如，人工智能可以結(jié)合生物技術(shù)、納米技術(shù)等，開發(fā)出更加智能化和高效化的機(jī)器人，為人類的生產(chǎn)和生活帶來(lái)更多便利。同時(shí)，人工智能也可以應(yīng)用于教育領(lǐng)域，幫助教師更好地教授知識(shí)，幫助學(xué)生更好地學(xué)習(xí)知識(shí)，并個(gè)性化定制教育方案。另外，人工智能還可以在環(huán)保領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，例如通過(guò)智能傳感器和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)空氣和水質(zhì)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，幫助保護(hù)環(huán)境和生態(tài)。

二、量子計(jì)算機(jī)可能率先應(yīng)用于人工智能

作為電子計(jì)算機(jī)發(fā)展到今天的最前沿應(yīng)用，人工智能始終存在算力不足的隱憂。ChatGPT問(wèn)世數(shù)月后，OpenAI總裁奧爾特曼曾公開表示，其并未鼓勵(lì)更多用戶注冊(cè)O(shè)penAI。2023年11月，OpenAI甚至宣布暫停ChatGPT Plus付費(fèi)訂閱新用戶的注冊(cè)，以確?，F(xiàn)有用戶擁有高質(zhì)量體驗(yàn)。顯然，作為全球性能最強(qiáng)的AI，ChatGPT已遇到算力等方面的瓶頸。在此背景下，討論量子計(jì)算機(jī)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用就成為一種頗具潛力的未來(lái)解決方案。

首先，人工智能領(lǐng)域的算法，大部分屬于并行計(jì)算的范疇。舉例而言，AlphaGo在下圍棋的過(guò)程中，其需要同時(shí)考慮對(duì)手在不同位置落子后的應(yīng)對(duì)招數(shù)，從中找到最有可能贏得棋局的下法。這就需要計(jì)算機(jī)優(yōu)化并行計(jì)算的效率來(lái)實(shí)現(xiàn)。而量子計(jì)算機(jī)擅長(zhǎng)進(jìn)行并行計(jì)算，因?yàn)樗梢酝瑫r(shí)計(jì)算和存儲(chǔ)“0”和“1”兩種狀態(tài)，無(wú)需像電子計(jì)算機(jī)那樣消耗額外的計(jì)算資源，譬如串聯(lián)多個(gè)計(jì)算單元，或?qū)⒂?jì)算任務(wù)在時(shí)間上并列。計(jì)算任務(wù)越復(fù)雜，量子計(jì)算就越具備優(yōu)勢(shì)。

其次，運(yùn)行ChatGPT所需的硬件條件，同樣也十分適合導(dǎo)入當(dāng)前體積龐大的量子計(jì)算機(jī)，二者都需要安裝在高度集成的計(jì)算中心里，由一支專業(yè)化技術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理支撐。

什么是量子計(jì)算機(jī)?量子計(jì)算機(jī)是一類遵循量子力學(xué)規(guī)律進(jìn)行高速數(shù)學(xué)和邏輯運(yùn)算、存儲(chǔ)及處理量子信息的物理裝置。其不僅體積龐大，而且作為核心零部件的“量子芯片”，通常需要被置于接近絕對(duì)零度(零下273.15攝氏度)的極低溫中，利用在這種極低溫下部分微觀粒子表現(xiàn)出的量子特性進(jìn)行信息運(yùn)算和處理，且運(yùn)行結(jié)果只能存在幾毫秒的時(shí)間。

既然量子計(jì)算機(jī)“又大又難維護(hù)”，為什么還要發(fā)展?原因在于，量子計(jì)算機(jī)蘊(yùn)含巨大的算力潛能，以至于在一些算法上已經(jīng)體現(xiàn)出相對(duì)于電子計(jì)算機(jī)在速度上的“絕對(duì)碾壓”，即“量子優(yōu)越性”。但實(shí)現(xiàn)“量子優(yōu)越性”只是一個(gè)起點(diǎn)。目前的量子計(jì)算機(jī)只能完成一些專屬于量子領(lǐng)域的計(jì)算任務(wù)，想要真正用好這種“量子優(yōu)越性”，先要使其量子位足夠多，以實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算和可編程。而且，在實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算后，量子計(jì)算機(jī)依然需要保持相對(duì)于電子計(jì)算機(jī)的優(yōu)勢(shì)，這被稱作“量子優(yōu)勢(shì)”。

2022年，來(lái)自谷歌、微軟、加州理工學(xué)院等機(jī)構(gòu)的研究者從原理上證明了“量子優(yōu)勢(shì)”在預(yù)測(cè)可觀測(cè)變量、量子主成分分析以及量子機(jī)器學(xué)習(xí)中確實(shí)存在。量子機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)際上就是量子計(jì)算在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用，也體現(xiàn)出未來(lái)量子計(jì)算與人工智能兩大前沿技術(shù)合流的趨勢(shì)。

理論上證明了，實(shí)踐上就需要進(jìn)一步拓展量子計(jì)算的應(yīng)用前景。在2019年推出商用量子計(jì)算機(jī)“量子系統(tǒng)一號(hào)”后，美量子計(jì)算巨頭IBM又于2023年12月推出了“量子系統(tǒng)二號(hào)”。新系統(tǒng)的最大突破在于可以模塊化擴(kuò)展，是該公司的首臺(tái)模塊化量子計(jì)算機(jī)?！傲孔酉到y(tǒng)二號(hào)”擁有超過(guò)1000量子位。IBM還宣布計(jì)劃10年內(nèi)建成10萬(wàn)量子位的量子計(jì)算機(jī)。這些不斷增加的量子位并非只是為了競(jìng)賽，其對(duì)于實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算和可編程有著不可或缺的作用。也正因如此，量子計(jì)算機(jī)的模塊化，標(biāo)志著其更加具備實(shí)用性。

有關(guān)量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究，已成為新的研究熱點(diǎn)。不過(guò)，未來(lái)量子計(jì)算機(jī)不會(huì)完全取代電子計(jì)算機(jī)，更有可能出現(xiàn)的是量子計(jì)算機(jī)和電子計(jì)算機(jī)在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下發(fā)揮各自所長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展，既極大提升算力，也兼顧成本和可行性。

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