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人工智能疊加量子科技,走向顛覆未來

2021-02-23 16:39:18  來源:澎湃

摘要:當前,人工智能和量子計算早已經是各自領域炙手可熱的研究話題。
關鍵詞: 量子科技
文/陳根
 
當前,人工智能和量子計算早已經是各自領域炙手可熱的研究話題。
 
伴隨人工智能技術的不斷發展,人工智能技術作為引領這一輪科技革命以及這一輪產業變革的戰略性技術,儼然成為推動經濟社會發展的新引擎。
 
在社會生活中,人工智能在智能家居、智慧醫療、智慧農業、智能制造、智慧金融、智能駕駛等領域開始被廣泛應用,其產業化獲得了令人矚目的效果。另外,在許多復雜的科學問題上,包括癌癥檢測、極端天氣預測、新系外行星探索等方面,機器學習也逐漸顯露其優勢。
 
量子技術也是推動數字社會進步的一把利器。在20世紀眾多科學成就中,量子理論毫無疑問是最偉大的發現之一,量子理論為各種現代物理統一理論的建立提供了框架。
 
與當前科學界的一些改良性技術相比,量子科技具有顛覆性作用。它顛覆的,是目前占據主流地位的電子計算,即傳統、主流的計算機還是以電子作為基本的載體。可以說,量子科技本身,就是數字科技的核心內容之一,是推動數字經濟時代的核心力量。
 
當人工智能與量子科技狹路相逢,當顛覆疊加顛覆,將展現出怎樣的未來?
 
但量子計算遇見人工智能
 
量子AI,顧名思義,就是量子技術與人工智能的組合,也是量子技術在人工智能領域的應用。其中,量子技術特指量子計算技術。
 
相比人工智能70年歷程,量子計算相對更加年輕。盡管量子力學作為整個20世紀的主角,直接促成了半導體晶體管、激光器等信息技術的發展,但量子計算的概念直到20世紀80年代才真正誕生。
 
1981年,著名物理學家費曼觀察到基于圖靈模型的普通計算機在模擬量子力學系統時遇到的諸多困難,進而提出了經典計算機模擬量子系統的設想。自此,量子力學進入了快速轉化為真正的社會技術的進程,人類在量子計算應用發展的道路上行進的速度也越來越快。
 
通常來說,量子計算是一種遵循量子力學規律調控量子信息單元進行計算的新型計算模式,它與現有計算模式完全不同。經典計算使用二進制的數字電子方式進行運算,二進制總是處于0或1的確定狀態。
 
而量子計算借助量子力學的疊加特性,能夠實現計算狀態的疊加,即不僅包含0和1,還包含0和1同時存在的疊加態(superposition)。此外,加上量子糾纏的特性,量子計算機相較于當前使用最強算法的經典計算機,理論上將在一些具體問題上有更快的處理速度和更強的處理能力。
 
2019年10月,谷歌公司在《Nature》期刊上宣布了使用54個量子位處理器Sycamore,實現了量子優越性。具體來說,Sycamore能夠在200秒內完成規定操作,而相同的運算量在當今世界最大的超級計算機Summit上則需要1萬年才能完成。
 
2020年,中國團隊宣布量子計算機“九章”問世,挑戰谷歌“量子霸權”實現算力全球領先。“九章”作為一臺76個光子100個模式的量子計算機,其處理“高斯玻色取樣”的速度比目前最快的超級計算機“富岳”快一百萬億倍。史上第一次,一臺利用光子構建的量子計算機的表現超越了運算速度最快的經典超級計算機。
 
當量子計算與人工智能狹路相逢,量子計算的算力就將首當其沖利好人工智能的發展和突破。事實上,人工智能對算力需求的一大特征即海量異構數據的并行計算,這是傳統CPU芯片難以勝任的。因此,這也成了GPU、FPGA、ASIC等芯片在人工智能領域大受歡迎的原因。
 
如上所述,量子計算具有經典計算技術難以企及的并行計算能力和信息攜帶量。在可預期的未來,盡管量子計算機不會完全取代經典計算機,但它會依托其在并行計算、量子行為模擬等方面的獨特優勢,在算力需求極高的特定場景中發揮作用。
 
同時,量子計算的超強算力源自量子并行,因而其十分適于進行人工智能所需的并行計算。反之,當量子計算機逐漸推向大眾視野時,也需要更加智能的機器學習算法來“適配”。可見,量子計算與人工智能的相逢,將必然地推動量子計算和人工智能進一步縱深發展。
 
當顛覆疊加顛覆
 
如果說機器學習借助量子計算的高并行性,實現進一步優化傳統機器學習是量子計算在人工智能領域的最重要應用。那么,量子計算在人工智能方面的衍生應用,則將進一步實現當前人工智能的應用突破。
 
比如,在人工智能中,博弈論的應用日漸廣泛,尤其是在分布式人工智能和多智能體系統中。當量子擴展融合博弈論形成量子博弈論時,將為人工智能發展中的問題解決提供新的工具。量子博弈論通過對博弈現象的認知決策過程來加以建模,并借助量子力學理論的相關方法來對博弈現象及其對策進行研究和描述。
 
2016年谷歌旗下公司DeepMind的阿爾法狗,就是基于量子博弈論而誕生。阿爾法狗發布的第一年就戰勝了世界頂級圍棋選手李世石,次年又戰勝了世界第一的柯潔,將人工智能帶向新一個高潮。
 
再如,在對自然語言進行語義分析的時候,無論是采用人工智能技術,還是采用量子科技,這兩者的數學結構都在某些地方存在著一定的相似性。也就是說,量子算法之于模擬量子系統是極其合適的。針對歧義就可以通過疊加來予以表達,這也意味著,在自然語言的處理上,借助量子計算可以使處理速度得到很大程度的提高。
 
此外,在人工智能領域,模式識別是一個尤為重要的領域。比如,對物體進行識別。然而,人工智能的研究人員往往僅考慮識別和辨別經典物體。
 
近年來,伴隨量子計算的不斷發展以及社會對其關注程度的日漸加深,研究人員在解決了量子門的問題后,還對量子測量分辨展開了研究。研究發現,通過一種最優的協議設計,僅僅需要最少的查詢,就能夠實現快速識別,量子操作的分辨能力也因此得到了很好的體現。
 
當然,反過來人工智能也能幫助解決復雜的量子問題。比如合成藥品和處理不同的化學反應,這些過程很難通過求解量子方程式來模擬,但卻可以用人工智能的方法來解決部分問題。再比如求解量子多體哈密頓量的基態能量問題,也可以借助人工智能的方法。
 
不論是將量子技術應用于人工智能以促進人工智能技術的進一步發展,還是將人工智能應用于量子技術解決復雜量子問題,在摩爾定律正逼近物理極限的當下,量子科技作為一項顛覆性技術都亟待發展。
 
量子科技將量子作為基本計算單位,革新了以電子作為基本單位的計算架構。首先是它能夠提高信息通信的安全性,其次則是提升算力,以廣泛應用到更多行業領域。可以說,量子科技是數字科技系統中的重要力量,也是與大數據、人工智能、區塊鏈齊名的數字經濟時代的核心力量。
 
谷歌的“懸鈴木”也好,中國的“九章”也好,量子優越性的號角都已經吹響。從國家政策層面來看,歐盟的《量子宣言》(Quanum Manijesto)和美國的《量子計算發展白皮書》都強調了量子信息在人工智能中的應用。
 
同時,隨著各大科研團隊、研究機構以及科技巨頭不斷加大研發力度和投入,量子人工智能領域的研究已經初具爆發態勢。這不僅能夠推動人工智能的發展,提高機器學習的學習效率和學習精度,也可以促進量子世界的繁榮。
 

未來的世界是量子計算與人工智能推動的世界。量子人工智能勾勒的世界會令人足夠興奮,但同時也會使這個世界充滿新挑戰。

 

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