至少有三个研究小组独立报告了机器学习方法的量子版本的开发进展 ， 这种方法被称为生成对抗性网络(GANs) ， 在过去的几年里 ， 它已经在机器学习领域掀起了一场风暴 。 尽管许多算法似乎在现有的NISQ机器上运行得很好 ， 但还没有人能给出正式的证明 ， 证明它们比在传统计算机上执行的算法更强大 。 这些证明是困难的 ， 可能需要几年的时间才能完成 。 在接下来的几年里 ， 研究人员很可能会开发出更大、更可控的NISQ设备 ， 然后是具有数千个物理量子位的完全错误校正机器 。 NISQ的算法应该足够高效 ， 能够超越最先进的传统计算机 。
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