近日，一篇發(fā)表在Quantamagazine的文章指出，機(jī)器學(xué)習(xí)獲得了量子加速。量子計(jì)算機(jī)比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)具有顯著優(yōu)勢(shì)，這使得物理學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)更加緊密地結(jié)合在一起。

當(dāng)啟動(dòng)電腦時(shí)，研究人員Valeria Saggio需要一種特殊的水晶——只有指甲那么大——然后輕輕地放入一個(gè)小銅盒。

小銅盒就像一個(gè)微型電烤箱，這個(gè)小銅盒將晶體加熱至77°F，相當(dāng)于25℃。

晶體在這個(gè)精確的溫度下，會(huì)把一個(gè)光子分裂成兩個(gè)光子。其中一個(gè)將直接進(jìn)入光探測(cè)器，它的旅程宣告結(jié)束；而另一個(gè)則會(huì)進(jìn)入一個(gè)微型硅片——一個(gè)量子計(jì)算處理器。

這時(shí)候，研究者Saggio打開(kāi)一束激光，用一束光子轟擊晶體。

在維也納實(shí)驗(yàn)室里，Saggio將單光子激光引入量子電路，以展示量子物理的變幻莫測(cè)如何改善機(jī)器學(xué)習(xí)。

物理學(xué)與計(jì)算科學(xué)的「自然聯(lián)姻」

「這是研究范式的真正改變！」巴黎索邦大學(xué)量子通信專家Eleni Diamanti說(shuō)。

「幾年前，我還認(rèn)為，物理學(xué)家和計(jì)算科學(xué)家生活在平行世界里。」Diamanti補(bǔ)充到。

對(duì)于Saggio而言，「量子力學(xué)能幫上忙嗎？」這是時(shí)常盤旋在她腦海里的一個(gè)問(wèn)題。

一直以來(lái)，物理學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家都在尋找「量子加速」的證據(jù)。

這是一個(gè)很酷的實(shí)驗(yàn)，它回答了一個(gè)長(zhǎng)期性的問(wèn)題：量子物理是否為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了真正優(yōu)勢(shì)？研究項(xiàng)目就像把機(jī)器人困在迷宮里，而計(jì)算機(jī)必須在沒(méi)有任何先驗(yàn)知識(shí)的情況下，自己找到出路。

這個(gè)操作更像是Rube Goldberg，這是一種被設(shè)計(jì)得過(guò)度復(fù)雜的機(jī)械組合，以迂回曲折的方法完成簡(jiǎn)單的工作，例如倒一杯茶。設(shè)計(jì)者必須計(jì)算精確，令機(jī)械的每個(gè)部件都能夠準(zhǔn)確發(fā)揮功用，因?yàn)槿魏我粋€(gè)環(huán)節(jié)出錯(cuò)，都極有可能令原定的任務(wù)不能達(dá)成。

量子計(jì)算機(jī)必須學(xué)會(huì)一項(xiàng)任務(wù)：自己找到正確的出路?！笝C(jī)器學(xué)習(xí)就是讓計(jì)算機(jī)在沒(méi)有明確編程的情況下做有用的事情?！谷R頓大學(xué)量子信息研究員Vedran Dunjko說(shuō)。

2013年有研究指出，量子計(jì)算機(jī)能夠加速一些「無(wú)監(jiān)督」學(xué)習(xí)任務(wù)，在這些任務(wù)中算法可以自己發(fā)現(xiàn)模式。但，這種方法只是理論上充滿希望，實(shí)際技術(shù)卻是不可能實(shí)現(xiàn)的。

巴黎索邦大學(xué)量子通信專家Eleni Diamanti說(shuō):「很多機(jī)器學(xué)習(xí)，技術(shù)已經(jīng)達(dá)到水平，但應(yīng)用仍不可行?！?/span>

過(guò)去的10年里，研究人員開(kāi)始研究量子計(jì)算機(jī)如何影響機(jī)器學(xué)習(xí)。量子計(jì)算機(jī)的一個(gè)獨(dú)特優(yōu)勢(shì)是疊加現(xiàn)象，當(dāng)「經(jīng)典位」在0和1之間切換時(shí)，「量子位」可以是兩者的復(fù)雜組合，量子算法使用疊加來(lái)減少得到正確答案所需的計(jì)算步驟。

誠(chéng)如IBM物理學(xué)家Kristan Temme所言，「相比強(qiáng)行解決問(wèn)題，更應(yīng)該去發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)，這些機(jī)會(huì)可能最終出現(xiàn)在更加細(xì)微的細(xì)節(jié)中?！?/span>

盡管量子計(jì)算取得了可喜成績(jī)，但研究人員仍然認(rèn)為，量子計(jì)算不會(huì)完全取代傳統(tǒng)計(jì)算，而是一種對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算的補(bǔ)充，每種類型的計(jì)算機(jī)都有自己的優(yōu)勢(shì)。

找到人工智能中的數(shù)學(xué)與量子計(jì)算中的物理學(xué)，進(jìn)行「自然聯(lián)姻 」，這是量子機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)的關(guān)鍵。

「內(nèi)核」的奧妙

Temme 以經(jīng)驗(yàn)說(shuō)話。

2019 年，他在 IBM 的團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一種與量子物理學(xué)兼容的解決方法。這種方法涉及一種名為「內(nèi)核」的東西。

內(nèi)核是衡量?jī)蓚€(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)于特定特征的相關(guān)程度的度量。舉個(gè)例子，現(xiàn)在考慮包含三個(gè)元素的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)集：BLUE、RED 和 ORANGE。

如果將這些元素視為顏色，RED 和 ORANGE 的關(guān)系更近。但是，如果考慮字符數(shù)，BLUE 就位于 RED 和 ORANGE 之間。

簡(jiǎn)單講，內(nèi)核就像鏡頭，可以讓算法以不同的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，找到有助于區(qū)分未來(lái)輸入的模式。Temme 說(shuō)，這是一種以新的視角重鑄信息的技巧，可以將原本隱藏在數(shù)據(jù)中的強(qiáng)大關(guān)系歸零。

內(nèi)核與量子物理學(xué)沒(méi)有內(nèi)在聯(lián)系。但量子計(jì)算機(jī)以類似內(nèi)核的方式處理數(shù)據(jù)，因此 Temme 認(rèn)為，他的團(tuán)隊(duì)可以為內(nèi)核設(shè)計(jì)一種量子算法，特別面向監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題。

Temme 與他的 IBM 同事 Srinivasan Arunachalam 和加州大學(xué)伯克利分校的實(shí)習(xí)生 Yunchao Liu 一起著手證明「量子內(nèi)核算法」可以超越經(jīng)典算法。

2020 年夏，他們開(kāi)始研究如何使用內(nèi)核來(lái)證明量子計(jì)算機(jī)可以促進(jìn)監(jiān)督學(xué)習(xí)。 最后，他們找到了一種方法。

論文鏈接：

?https://arxiv.org/pdf/2010.02174.pdf?

Temme 團(tuán)隊(duì)展示了如何通過(guò)使用量子內(nèi)核，學(xué)習(xí)找到隱藏在離散對(duì)數(shù)問(wèn)題產(chǎn)生的看似隨機(jī)輸出中的模式。

團(tuán)隊(duì)使用內(nèi)核和疊加，重新解釋數(shù)據(jù)點(diǎn)，并快速估計(jì)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的比較方式。最初數(shù)據(jù)看起來(lái)是隨機(jī)的，但量子方法找到了正確的「鏡頭」來(lái)揭示其背后的模式。一些關(guān)鍵特征的數(shù)據(jù)點(diǎn)不再隨機(jī)分布，而是作為鄰居聚集在一起。通過(guò)建立這些連接，量子內(nèi)核可以幫助系統(tǒng)學(xué)習(xí)如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

「所有的數(shù)據(jù)都落到了它們的位置上?！筎emme 回憶道。該方法讓量子計(jì)算機(jī)的準(zhǔn)確率超過(guò) 99%。

「我真的很喜歡這篇論文，」量子機(jī)器學(xué)習(xí)專家Maria Schuld說(shuō)?！杆鼜母旧辖鉀Q了人們長(zhǎng)期以來(lái)在量子機(jī)器學(xué)習(xí)中苦苦掙扎的問(wèn)題?！?/span>

對(duì) Schuld 來(lái)說(shuō)，Temme 工作的新穎之處在于它證明了量子計(jì)算機(jī)在經(jīng)典計(jì)算機(jī)上做了一些無(wú)法解決的事情?！肝艺J(rèn)為他們第一次令人信服地做到了這一點(diǎn)?！顾f(shuō)。

訓(xùn)練量子「學(xué)習(xí)者」

雖然 Temme 的基于內(nèi)核的量子計(jì)算方法仍然太新，還無(wú)法在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中證明，但融合量子力學(xué)和另一種類型的學(xué)習(xí)的理論，則有更多的時(shí)間來(lái)證明自己。

早在 2016 年，Vedran Dunjko 就參與論述了，為什么量子力學(xué)可以增強(qiáng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的性能。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練系統(tǒng)會(huì)在算法做出正確選擇時(shí)給予獎(jiǎng)勵(lì)，推動(dòng)學(xué)習(xí)者下次更有可能做出正確選擇。

2018 年，Dunjko 和量子信息專家Sabine W?lk 提出，一種著名的量子搜索算法可以比經(jīng)典計(jì)算機(jī)更快地使用疊加來(lái)評(píng)估一系列正確選擇。W?lk 受邀到維也納就這個(gè)想法發(fā)表演講，Valeria Saggio 出席了會(huì)議。她意識(shí)到，基于光子的量子計(jì)算機(jī)有助于證明這個(gè)想法。

「那時(shí)候我們就認(rèn)為，實(shí)際上，用量子處理器實(shí)現(xiàn)某些東西是可能的?！顾f(shuō)。

Saggio 研究了一套復(fù)雜的激光器、晶體和量子處理器，以展示量子搜索算法如何幫助計(jì)算機(jī)比傳統(tǒng)算法更快地在光學(xué)「迷宮」中導(dǎo)航，同時(shí)簡(jiǎn)化步驟。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以歸結(jié)為一個(gè)問(wèn)題：計(jì)算機(jī)將如何探索所有可能的選擇？經(jīng)典計(jì)算機(jī)可以按順序處理選項(xiàng)。但是量子計(jì)算機(jī)的「疊加」特性可以放大一些優(yōu)化的路徑。

Saggio團(tuán)隊(duì)的量子納米光子芯片，通過(guò)光子及其通過(guò)芯片的路徑傳遞信息。每條路徑編碼不同的信息，每條路徑都可以將光發(fā)送到不同的出口。

Saggio 選擇了一個(gè)出口作為「正確」出口，然后訓(xùn)練芯片將光發(fā)射到這個(gè)出口處。如果芯片做出錯(cuò)誤選擇，Saggio 的 Python 終端上會(huì)彈出一個(gè) 0。如果正確，則得1分。

為了讓量子芯片快速找到正確的路徑，團(tuán)隊(duì)使用了量子搜索算法。在第一次運(yùn)行時(shí)，計(jì)算機(jī)將有相同的概率選擇任何路徑。

但是一旦計(jì)算機(jī)偶然發(fā)現(xiàn)了正確的選擇，獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制就會(huì)發(fā)揮作用。光路中每個(gè)彎曲處的物理特性都會(huì)進(jìn)行調(diào)整，以使學(xué)習(xí)者做出更正確的選擇。也就是說(shuō)，解決方案在量子電路中被放大。

結(jié)果顯示，量子芯片對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的加速很明顯。量子芯片的學(xué)習(xí)速度比經(jīng)典計(jì)算機(jī)快 63%。

「最后我們獲得了很多1分，我們很高興?！筍aggio 說(shuō)。

塞維利亞大學(xué)的量子機(jī)器學(xué)習(xí)專家盧卡斯·拉馬塔 ( Lucas Lamata )表示，至關(guān)重要的是，該芯片不僅僅是通過(guò)更快的試錯(cuò)周期?！斑@項(xiàng)研究的新穎之處在于，顯示了學(xué)習(xí)速度的加快。這是一個(gè)重要的突破?！?/span>

從這個(gè)意義上說(shuō)，它在實(shí)驗(yàn)中展示了 Temme 的理論加速所承諾的內(nèi)容：量子物理學(xué)可以智勝——不僅僅是跑贏——經(jīng)典計(jì)算。

這樣，研究人員可以不必等待全尺寸的量子計(jì)算機(jī)，迪亞曼蒂說(shuō)?！敢袁F(xiàn)有的條件，就可以從量子資源中獲得優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)可以加速執(zhí)行某些計(jì)算任務(wù)了?！?/span>

量子計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)隨著量子物理學(xué)最終證明可以改善機(jī)器學(xué)習(xí)，該領(lǐng)域的許多人都渴望在未來(lái)幾年看到更多的實(shí)驗(yàn)演示。

「現(xiàn)在我們知道，量子優(yōu)勢(shì)是可能實(shí)現(xiàn)的」。Saggio 說(shuō)，她希望看到「更現(xiàn)實(shí)的學(xué)習(xí)場(chǎng)景」。研究人員推測(cè)，未來(lái)的量子強(qiáng)化學(xué)習(xí)可能用于大范圍的計(jì)算任務(wù)的加速。從國(guó)際象棋、自然語(yǔ)言算法，到解碼神經(jīng)接口中的大腦信號(hào)和個(gè)性化復(fù)雜的癌癥治療計(jì)劃。

但目前的技術(shù)限制讓實(shí)驗(yàn)變得很困難。

「我們可以實(shí)際分析的問(wèn)題范圍太小了」。所以，Temme團(tuán)隊(duì)的成果更顯得重要。

量子力學(xué)和人工智能之間的結(jié)合，讓這兩個(gè)領(lǐng)域都誕生了新的前景。科學(xué)家們現(xiàn)在正在使用經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)提高我們對(duì)量子物理學(xué)的理解。

例如，人工智能算法可以優(yōu)化量子電路的微調(diào)，在量子實(shí)驗(yàn)中最令人頭疼的部分防止錯(cuò)誤，并節(jié)省時(shí)間。機(jī)器學(xué)習(xí)還能幫助物理學(xué)家檢測(cè)量子糾纏。

「這種自然的結(jié)合是我們樂(lè)于看到的，」Dunjko 說(shuō)?！府?dāng)然，我們還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有探索所有可能的聯(lián)系，還有很多很多新的東西有待發(fā)現(xiàn)?！?/span>