目前, 我们正处于 "量子争夺赛" 中. 谷歌 IBM 和全球研究人员在解决一些复杂的计算的时候, 通常通过最先进的量子计算机来解决.
量子计算机与当今的家庭电脑非常相似只是它的功能更为强大, 事实上, 数千年才能够解决的问题, 它可以在毫秒之间就解决.
量子计算机被证明是非常有益的, 可以更广泛的应用. 它可以帮助解决许多复杂的问题, 从创造气候变化的解决方案到组织大量关于卫生保健的数据等.
InfoWorld 的 Daryl Harrington 表示, 由于微软, 谷歌和 IBM 等公司持续开发诸如此类的技术, 量子计算的梦想正在成为现实. 这个技术的创新之处并不在于谁是第一个证明量子计算价值的人物. 而是为了我们的子孙后代, 为了更美好的世界而去解决现实世界的问题.
在物联网 (IoT) 的例子中, 数十亿台设备不断连接, 大量数据涌现. 根据 IBM 的数据, 我们每天会创建 2.5 万亿个字节的数据, 而且这个数字还在不断增加. 这个数据是非常宝贵的, 但由于它的丰富性, 又难以轻易分析. 量子计算机可以借助人工智能了解我们正在生成的数据.
马克. 安德森 (Mark Anderson) 写道:"在机器学习, AI 的领域, 允许 Alexa 和 Siri 解析你所说的话, 自动驾驶汽车也可以安全的行驶在城市街道上, 这受益于量子计算衍生的速度."
量子计算机和人工智能 (量子机器学习) 的混合研究仍处于初期阶段. 许多机器学习算法仍然是理论性的, 需要对大规模量子计算机进行测试. 不过, 两者之间的 "婚姻" 可以说还是富有成效的.
AI 离我们到底有多远? 人造智能在某种形式上融入了我们日常生活的许多领域. 从将电子邮件分类到最适合视频游戏的机器的算法, 我们似乎生活在一个充斥着智能机器的世界.
当最好的国际象棋玩家被机器超越时, 应该想一想, 为什么我们需要量子计算机? 为什么要提高自动化软件的自动化程度? 虽然到目前来说人工智能的这个热度好像是它已经达到了顶峰, 但实际上, 我们远没有创造出能够解决困难问题的真正智能机器.
人工智能虽然是人为的, 但无法重现人类心灵的创造力和多样性, 人性思维的多才多艺. 虽然 AI 可以在一个任务中甚至一组相关任务中胜出, 但仍然无法实现一般的智能. 人工智能已经有了长足的进步, 已经深入学习了这种类似的智能. 而量子计算机则可以进一步深化这种深度学习.
IBM 的认知解决方案和研究高级副总裁约翰. 凯利三世 (John Kelly III) 在最近的新闻稿中说:"人工智能领域在过去十年中取得了惊人的增长和进步." 然而, 今天的 AI 系统也是如此突出, 那就意味着将需要更好地创新来应对日益困难的现实问题, 以改善我们的工作和生活.
正如 Kelly 所说, AI 的传统方法是有限的, 人造智能目前还无法发挥其全部潜力. 为了使 AI 真正有深度变强大, 它将必须拥有超级硬件来处理其复杂的软件.
量子算法可以解决 AI 内部的问题, 反之亦然. 此外, 量子理论可以帮助开发更健壮的 AI, 并帮助研究人员制定更好的算法. 通过这项技术, 我们可以看到在几乎所有研究领域的突破性研究, 从癌症研究到地缘政治方面都能看到开创性的研究. 我们都可以使用 AI 来帮助科学家解决难以置信的微妙或复杂的问题.
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