IBM的Dario Gil說量子計算有望加速人工智慧

神經網路有一天會發現自己不知不覺被量子網路超越了。

IBM達里奧·吉爾在舊金山的EmTech數字大會上

IBM的達里奧·吉爾(Dario Gil)在舊金山的EmTech數字大會上表示，量子計算機，通過利用量子物理學令人費解的現象優勢，可能會對最熱門的技術領域之一——人工智慧產生很大的影響。

與傳統的計算機不同，這些計算機以1或0的比特存儲信息，量子計算機使用的量子比特可以同時存在於1和0的多個狀態——這種現象稱為「疊加」。量子比特也可以通過一種被稱為「糾纏」的過程相互影響，即使他們沒有物理上的連接。

由於這些奇異的特質，增加了額外的量子比特的量子計算機成倍增加其計算能力。但仍有挑戰需要克服。例如，即使是最微小的振動或溫度變化，量子比特的微量量子態也可以被解開，就像泡泡被輕輕觸碰就破裂一樣。但這最微小的振動或溫度變化可能會帶來計算上的錯誤，儘管研究人員在減少這些方面做得越來越好，並且希望量子計算機在某些任務中最終會超越最強大的超級計算機。

機器學習可以從這些發展中受益。負責IBM人工智慧研究工作和商業量子計算項目的Dario Gil展示了一個簡單分類實驗的結果，該實驗包括使用機器學習將數據組織到類似的組中。IBM的團隊首先在量子機器上運行任務而不糾纏量子比特，產生了5％的錯誤率。第二次圍繞它進行了糾纏量子比特的相同實驗，產生了2.5％的錯誤率。

這表明，隨著量子計算機在利用量子比特和糾纏量子比特方面變得更好，它們也將在解決機器學習問題上變得更好。其他研究量子機器的公司，例如位於加利福尼亞州的創業公司Rigetti，已經強調了該技術在人工智慧方面的潛力。

Dario Gil警告說，他所謂的「量子AI網路」與目前在強大的傳統計算機上運行的神經網路不匹配。但展望未來，量子機器可能會在某些類型的AI挑戰中獲得優勢。「這是AI社區開始探索這個未來的好時機，」Dario Gil說。

本文由量子計算最前沿基於相關資料原創編譯，轉載請聯繫本公眾號獲得授權。

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