智慧百科 | 2022 年量子人工智慧深度指南

量子運算和人工智慧都是變革性技術，人工智慧很可能需要量子運算才能取得重大進展。人工智慧雖然用經典計算機產生功能性應用，但受限於經典計算機的運算能力。量子運算可以為人工智慧提供運算提升，使其能夠解決更複雜的問題和AGI（通用人工智慧）。

什麼是量子人工智慧？

量子人工智慧是使用量子計算來計算機器學習演算法。得益於量子運算的運算優勢，量子人工智慧可以幫助實現經典電腦無法實現的結果。

什麼是量子計算？

量子力學是一種基於不同於日常生活中觀察到的原理的通用模型。用量子計算來處理數據，需要建立數據的量子模型。混合量子經典模型對於量子計算的糾錯和量子電腦的正確運行也是必要的。

• 量子資料：量子資料可以被視為包含在用於電腦化的量子位元中的資料包。然而，觀察和儲存量子資料具有挑戰性，因為疊加 和糾纏等特性使其有價值。此外，量子資料是雜訊的，需要在正確分析和解釋這些資料的階段應用機器學習。
• 混合量子經典模型：只有在使用量子處理器產生量子資料時，極有可能獲得無意義的資料。因此，在傳統電腦中常用的CPU和GPU等快速資料處理機制的驅動下，出現了混合模型。
• 量子演算法：演算法是導致問題解決的一系列步驟。為了在設備上執行這些步驟，必須使用設備設計的特定指令集。與經典計算相比，量子計算引入了不同的指令集，這些指令集基於完全不同的執行理念。量子演算法的目的是利用疊加和糾纏等量子效應來更快地獲得解決方案。

為什麼它如此重要？

儘管人工智慧在過去十年中取得了長足的進步，但尚未克服技術限制。借助量子運算的獨特特性，可以消除實現 AGI（通用人工智慧）的障礙。量子計算可用於機器學習模型的快​​速訓練和創建最佳化演算法。量子運算提供的最佳化和穩定的人工智慧可以在短時間內完成多年的分析，並引領技術進步。神經形態認知模型、自適應機器學習或不確定性推理是當今人工智慧面臨的一些基本挑戰。量子人工智慧是下一代人工智慧最有可能的解決方案之一。

量子人工智慧是如何運作的？

最近，Google與滑鐵盧大學、  #X和 大眾汽車公司合作推出了TensorFlow Quantum（TFQ）：一個用於量子機器學習的開源庫 。 TFQ 的目的是提供必要的工具來控制和模擬自然或人工量子系統。 TFQ 是一套結合了量子建模和機器學習技術的工具的一個例子。

資料來源：Google

1. #將量子資料轉換為量子資料集：量子資料可以表示為一個多維數字數組，稱為量子張量。 TensorFlow 處理這些張量以表示建立資料集以供進一步使用。
2. 選擇量子神經網路模型：基於對量子資料結構的了解，選擇量子神經網路模型。目的是執行量子處理，以提取隱藏在糾纏狀態中的資訊。
3. 樣本或平均值：量子態的測量以樣本形式從經典分佈中提取經典資訊。這些值是從量子態本身獲得的。 TFQ 提供了對涉及步驟 (1) 和 (2) 的多次運行進行平均的方法。
4. 評估經典神經網路模型——由於現在將量子數據轉換為經典數據，因此使用深度學習技術來學習數據之間的相關性。

評估成本函數、梯度和更新參數的其他步驟是深度學習的經典步驟。這些步驟可確保為無監督任務建立有效模型。

在人工智慧中應用量子運算的可能性有哪些？

研究人員對量子人工智慧的近期現實目標是創建性能優於經典演算法的量子演算法並將其付諸實踐。

• 用於學習的量子演算法：開發用於經典學習模型的量子泛化的量子演算法。它可以在深度學習訓練過程中提供可能的加速或其他改進。量子運算對經典機器學習的貢獻可以透過快速呈現人工神經網路權重的最優解集來實現。
• 決策問題的量子演算法：經典決策問題是根據決策樹制定的。達到解決方案集的一種方法是從某些點建立分支。但是，當每個問題都太複雜而無法透過不斷地一分為二來解決時，這種方法的效率就會降低。基於哈密頓時間演化的量子演算法可以比隨機遊走更快地解決由多個決策樹表示的問題。
• 量子搜尋：大多數搜尋演算法都是為經典計算而設計的。經典計算在搜尋問題上的表現優於人類。另一方面，Lov Grover 提供了他的 Grover 演算法，並表示量子電腦可以比經典電腦更快解決這個問題。由量子運算驅動的人工智慧有望用於加密等近期應用。
• 量子賽局理論：經典賽局理論是一種在人工智慧應用中廣泛使用的建模過程。這個理論向量子場的延伸就是量子博弈論。它可以成為克服量子通訊和量子人工智慧實施中的關鍵問題的有前途的工具。

量子人工智慧的關鍵里程碑是什麼？

儘管量子 AI 是一項不成熟的技術，但量子運算方面的改進增加了量子 AI 的潛力。然而，量子人工智慧產業需要關鍵的里程碑才能成為更成熟的技術。這些里程碑可以概括為：

• 不易出錯且功能更強大的量子運算系統
• #廣泛採用的開源建模和訓練框架
• 龐大且熟練的開發者生態系統
• 令人信服的人工智慧應用程序，其量子運算優於經典運算

這些關鍵步驟將使量子人工智慧能夠進一步發展。 （by Cem Dilmegani）

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