加州理工学院物理学家Maria Spiropulu使用量子机器学习寻找希格斯玻色子 。
去年12月，Rigetti 证明了一种使用通用19 qubits量子计算机自动分类对象的方法 。大致上，研究人员向计算机输入了一系列的城市名称以及它们之间的距离，然后让计算机将这些城市分类为两个地理区域 。这个问题的困难之处在于，一座城市属于哪个地理区域取决于系统对其他城市的分类，因此必须一下子解决整个系统 。
Rigetti的团队为每个城市分配了一个qubit，表明这个城市属于哪个类别 。通过qubit之间的相互作用（在Rigetti的系统中，这种相互作用是电作用力，而不是磁作用力），每一对qubit都尽量要选取相反的值——这样做可以将它们的能量降到最小 。显然，对于任何qubit数超过2个的系统而言，某些qubit对只能被分配到相同的类别中 。靠近的城市更容易被分配到同一类别中，因为相比距离较远的城市，邻近城市被分配到同一类别中的能量损耗要小 。
为了将系统的能量降至最低，Rigetti的团队采用了一种在某些方面类似于D-Wave量子退火的方法 。他们先将qubit预置为所有可能簇分配（cluster assignment）的叠加状态 。然后让qubit进行短暂的相互作用，使qubit偏向于假设相同或相反的值 。接着他们应用了一种模拟水平磁场的机制，在qubit倾斜时使它们可以翻转，以使系统更接近于最低能量状态 。最后，他们重复执行了这个两步骤流程——相互作用与翻转，直到系统的能量降至最低，这样城市就被分类为两个不同的区域 。
这些分类任务是有用的，但很直接 。机器学习的尖端是生成模型，这种模型不仅可以识别小猫小狗，还可以生成新的原始模型——从来不存在的动物，但它们和真实动物一样可爱 。这种模型甚至还可以自己分辨“小猫”和“小狗”的类别，或者修复缺少尾巴或爪子的图像 。“在机器学习中，这些方法非常强大且有用，但是应用起来十分困难 。” D-Wave的首席科学家Mohammad Amin表示 。量子计算如果能被应用到生成式模型中，一定会大受欢迎 。
D-Wave和其他研究团队已经开始着手解决这个难题 。训练生成式模型，也就是调整qubit之间的（磁或电）相互作用，以使网络能复制某些实例数据 。为了实现这一点，我们可以结合使用神经网络和普通的计算机 。神经网络负责困难的任务——理解选定的相互作用对最终的网络配置有什么意义，然后计算机使用这个信息来调整qubit之间的相互作用 。去年，NASA量子人工智能实验室（NASA’s Quantum Artificial Intelligence Lab）的研究人员Alejandro Perdomo-Ortiz和他的团队在一篇论文中，用一个D-Wave系统处理手写数字的图像 。结果，该系统识别出10个类别，并为0至9这10个数字各分配了一个类别，而且还生成了自己的手写体数字 。
量子计算机的瓶颈
令人失望的是，如果你无法将数据载入到处理器中，你的处理器再强大也无济于事 。在矩阵代数算法中，一个简单的运算就可以处理一个由16个数字构成的矩阵，但是载入这个矩阵却需要进行16个运算 。“人们完全没有重视量子态制备——将传统的数据载入到量子状态中我认为这一步是最重要的一步 。”量子计算初创公司Xanadu的研究人员Maria Schuld表示 。她是最早获得量子机器学习博士学位的人员之一 。当我们把机器学习系统布置到实体机器中时，常常陷入两难的境地：如何将一个问题嵌入到qubit网络中；让qubit以正确的方式相互作用 。
当载入数据之后，你需要将数据存储起来，并确保量子系统在与数据相互交互时不影响正在进行的计算 。Lloyd和他的团队提出了一个使用光子的量子RAM，但是目前还没有超传导qubit或囚禁离子（trapped ions）的类似装置——用在先进量子计算机中的技术 。“除了构建量子计算机本身之外，这是一个额外的技术难题 。从我和一些实验主义者的谈话中，我发现他们对待这些难题的态度是畏惧的 。因为他们不知道如果开始构建这样的量子计算机 。” Aaronson表示 。
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