量子计算是人工智能的未来吗?

量子计算通过其处理复杂计算问题的能力,为机器学习和人工智能带来了潜在的巨大升级。虽然仍处于早期阶段,量子计算机已经开始与 TensorFlow 等机器学习库集成,允许在量子计算机上训练量子神经网络模型。IBM 和谷歌等公司已经在量子机器学习方面取得进展,但量子计算的实用性和影响仍有待进一步验证。目前,我们正处于量子计算的 NISQ 时代,未来十年量子计算可能会对人工智能领域产生重大影响。

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在我们达到数字二进制计算机的极限之后,量子计算已经吸引了计算机科学家的想象力,作为该学科的一个可能的未来。由于它能够在“量子状态”中保存许多不同的可能结果,量子计算有可能为机器学习和人工智能问题带来巨大的计算升级。然而,关于量子计算仍有许多悬而未决的问题,目前尚不清楚这些设备是否有助于推动企业人工智能投资浪潮。

我们在 1950 年代首次出现的二进制计算机系列方面做得非常好,现已发展成为当今价值数万亿美元的 IT 部门的基础。仅用两位和三个布尔代数运算符,我们就创建了巨大的数据处理机器,这些机器已经自动化了许多手动任务,并对我们周围的世界产生了巨大影响。从基本的会计和供应链路由到飞行控制计算机和了解基因组,计算机对我们现代生活的影响很难夸大。

但是当我们接近经典二进制计算机可以做的极限时,量子计算机出现了(尚未实现)计算能力巨大升级的承诺。量子计算不再局限于 1 和 0 上的布尔线性代数函数,而是允许我们在量子位或量子位上使用线性代数,量子位由数字、向量和矩阵组成,在量子状态中相互作用,包括叠加、纠缠和干涉。

量子计算为解决非常大而复杂的计算问题打开了大门,而这些问题在传统计算机上基本上是不可能解决的。这包括使用蛮力方法来猜测用于使用 256 位算法加密一段数据的密码。使用 AES-256 加密的数据被认为是安全的,因为它不能被蛮力攻击破解(这是可能的,但使用当前技术需要数千年的时间,这使得它几乎不可能)。但随着量子计算机具有计算多种可能状态的能力,解决此类问题现在将触手可及。

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