9，量子计算人工智能这才是未来科技的最大热门编者按：本文来自微信公众号“AI科技大本营”（ID：rgznai100），36氪经授权发布 。
作者 | George Musser
编译 | AI科技大本营
90年代初，当卫奇塔州立大学(Wichita State University)的物理学教授Elizabeth Behrman开始结合量子物理学和人工智能（主要是当时备受争议的神经网络技术）时，大多数人认为这两门学科就像油和水一样，根本没办法结合 。“当时我连发表论文都很困难 。神经网络学术期刊问我‘量子力学是什么’，而物理学期刊则会问‘神经网络是什么玩意’ 。”她回忆道 。
如今，这两门学科的结合似乎再自然不过了 。神经网络和其他机器学习系统成为了21世纪影响最大的技术 。这些系统不仅在一些大部分人不擅长的任务（例如：围棋和数据挖掘）上打败了人类，而且还在大脑的某些本职工作（例如：面部识别、语言翻译）上超越了人类 。这些系统的实现依赖于庞大的计算能力，因此科技公司要寻找的计算机不仅要更大，而且还要更先进 。
在经历了数十年的研究后，量子计算机现在的计算能力已经超越了其他所有计算机 。人们常认为，量子计算机的杀手级应用可以对大数进行因数分解——这对现代加密技术至关重要 。但是实现这一点至少还要再等十年 。不过，当前基本的量子处理器已经可以满足机器学习的计算需求 。量子计算机在一个步骤之内可以处理大量的数据，找出传统计算机无法识别出的微妙模式，在遇到不完整或不确定数据时也不会卡住 。“量子计算和机器学习固有的统计学性质之间存在着一种天然的结合 。” Rigetti Computing的物理学家Johannes Otterbach表示 。（Rigetti Computin是一家位于加州伯克利的量子计算机公司 。）
如果有什么不同的话，那就是当前的趋势已经走向另一极端 。谷歌、微软、IBM等科技巨头正在往量子机器学习上猛砸钱，多伦多大学还成立了一个量子机器学习创业孵化器 。“ ‘机器学习’现在正成为一个潮词 。在 ‘机器学习’加上‘量子’，它就变成了一个超级潮词 。”莫斯科斯科尔科沃科技学院（Skolkovo Institute of Science and Technology）的量子物理学家Jacob Biamonte称 。
然而，“量子”一词在此处没有任何意义 。你可能能会认为量子机器学习系统应该很强大，但是这种系统实际上却像是患有某种闭锁综合症 。量子机器学习系统处理的是量子态，而不是人类可以理解的数据，量子态和数据的相互转换会使系统原有的优势消失 。就像是，iPhone X原本的参数和性能都很强，但是如果网络信号太差的话，它就会和老式手机一样慢 。在一些特殊情况中，物理学家可以克服输入输出障碍，但是这些情况是否存在于现实机器学习任务中？答案仍然是未知的 。“我们现在还没有明确的答案 。一直以来，人们往往对这些算法是否能提高计算速度并不关心 。”德克萨斯州大学奥斯汀分校计算机科学家Scott Aaronson表示 。
量子神经元
无论是传统神经网络，还是量子神经网络，它们的主要任务都是识别模式 。受人类大脑的启发，神经网络由基本的计算单元（即“神经元”）构成 。每个神经元都可以看作为是一个开关设备 。一个神经元可以监测多个其他神经元的输出，就像是投票选举一样，如果足够多的神经元处于激活状态，这个神经元就会被激活 。通常，神经元的排列呈层状 。初始层（initial layer）导入输入（例如图像像素），中间层生成不同组合形式的输入（代表边、几何形状等结构），最后一层生成输出（对图像内容的高级描述） 。
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