譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

量子計(jì)算與經(jīng)典人工智能的融合勢(shì)不可擋！

量子計(jì)算和人工智能（AI）的融合代表了計(jì)算科學(xué)中最有前景的前沿之一。

作為量子計(jì)算研究科學(xué)家，我們正站在一個(gè)新時(shí)代的崖邊，在這個(gè)新時(shí)代，量子系統(tǒng)的獨(dú)特能力正被用于增強(qiáng)和加速傳統(tǒng)的人工智能算法，而人工智能技術(shù)同時(shí)被用于優(yōu)化量子電路并減輕嘈雜的中等規(guī)模量子（NISQ）設(shè)備中的誤差。

這種協(xié)同作用并非簡(jiǎn)單的加法，而是乘法，為解決以前難以應(yīng)對(duì)的復(fù)雜問(wèn)題開(kāi)辟了新的途徑。

接下來(lái)，我們將深入探討量子計(jì)算和傳統(tǒng)人工智能的協(xié)同方式，及其在各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生的突破性成果。

理論基礎(chǔ)：量子計(jì)算原理

在深入研究量子計(jì)算和傳統(tǒng)人工智能之間的協(xié)同作用之前，有必要重新審視支撐量子計(jì)算的基本原理。

量子計(jì)算機(jī)利用量子力學(xué)的原理，特別是疊加和糾纏，來(lái)執(zhí)行計(jì)算。

疊加（Superposition）允許量子比特（qubits）同時(shí)以多種狀態(tài)存在，使量子計(jì)算機(jī)能夠并行處理大量信息。

糾纏（Entanglement），經(jīng)常被愛(ài)因斯坦描述為“幽靈般的超距作用”，允許量子比特以這樣一種方式相互關(guān)聯(lián)，即使相隔很遠(yuǎn)，一個(gè)量子比特的狀態(tài)也不能獨(dú)立于其他量子比特來(lái)描述。

這些特性使量子計(jì)算機(jī)在某些類(lèi)型的問(wèn)題上比經(jīng)典計(jì)算機(jī)具有顯著的優(yōu)勢(shì)，特別是那些涉及優(yōu)化、量子系統(tǒng)模擬和某些數(shù)學(xué)運(yùn)算（如分解大數(shù)）的問(wèn)題。

傳統(tǒng)人工智能基礎(chǔ)理論

另一方面，傳統(tǒng)人工智能包含了廣泛的算法和技術(shù)，旨在使機(jī)器能夠模仿與人類(lèi)智能相關(guān)的認(rèn)知功能。

這包括機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），它允許系統(tǒng)通過(guò)經(jīng)驗(yàn)提高其在特定任務(wù)上的性能，以及深度學(xué)習(xí)，它使用多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建模和處理數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。

傳統(tǒng)人工智能主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：

• 監(jiān)督學(xué)習(xí)：在標(biāo)記數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型以進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類(lèi)。
• 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式或結(jié)構(gòu)。
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過(guò)與環(huán)境的互動(dòng)學(xué)習(xí)最佳行為。
• 自然語(yǔ)言處理（NLP）：使機(jī)器能夠理解、解釋和生成人類(lèi)語(yǔ)言。
• 計(jì)算機(jī)視覺(jué)：允許機(jī)器從數(shù)字圖像或視頻中獲得高層次的理解。

量子-傳統(tǒng)人工智能協(xié)同

量子計(jì)算和傳統(tǒng)人工智能的整合并不是兩種不同技術(shù)的簡(jiǎn)單結(jié)合，而是一種復(fù)雜的相互作用，利用每種范式的優(yōu)勢(shì)來(lái)克服另一種范式的局限性。

這種協(xié)同作用體現(xiàn)在以下幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：

量子增強(qiáng)型機(jī)器學(xué)習(xí)

量子增強(qiáng)型機(jī)器學(xué)習(xí)（quantum -enhanced machine learning，簡(jiǎn)稱(chēng)QML）是指利用量子算法來(lái)提高傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的性能或效率。這可以通過(guò)以下方法實(shí)現(xiàn)：

• 量子特征映射：將經(jīng)典數(shù)據(jù)映射到高維希爾伯特空間，潛在地允許更好地分離數(shù)據(jù)點(diǎn)和改進(jìn)分類(lèi)。
• 量子核估計(jì)：使用量子電路來(lái)計(jì)算傳統(tǒng)計(jì)算難以或不可能計(jì)算的核函數(shù)，可能導(dǎo)致更強(qiáng)大的支持向量機(jī)。
• 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：使用量子電路實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，它可以用比經(jīng)典電路更少的參數(shù)表示更復(fù)雜的函數(shù)。

量子啟發(fā)型經(jīng)典算法

量子計(jì)算的原理激發(fā)了新的經(jīng)典算法，雖然不需要量子計(jì)算機(jī)運(yùn)行，但利用量子啟發(fā)的方法可以更有效地解決問(wèn)題：

• 張量網(wǎng)絡(luò)（Tensor Networks）：最初是為了模擬量子多體系統(tǒng)而開(kāi)發(fā)的，張量網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在機(jī)器學(xué)習(xí)中得到了應(yīng)用，特別是在壓縮大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和處理高維數(shù)據(jù)方面。
• 量子啟發(fā)型優(yōu)化：像量子近似優(yōu)化算法（QAOA）這樣的算法有經(jīng)典的類(lèi)比，可以用來(lái)比傳統(tǒng)方法更有效地解決組合優(yōu)化問(wèn)題。

量子計(jì)算的人工智能

人工智能技術(shù)也被應(yīng)用于改進(jìn)量子計(jì)算的各個(gè)方面：

• 量子電路優(yōu)化：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于優(yōu)化量子電路的設(shè)計(jì)，減少門(mén)數(shù)（gate count）并提高保真度。
• 錯(cuò)誤緩解：人工智能技術(shù)可以幫助識(shí)別和減輕噪聲量子系統(tǒng)中的錯(cuò)誤，這是邁向容錯(cuò)量子計(jì)算的關(guān)鍵一步。
• 量子控制：強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可用于開(kāi)發(fā)操縱量子系統(tǒng)的最優(yōu)控制策略。

混合量子-經(jīng)典算法

許多當(dāng)前的應(yīng)用將量子計(jì)算和經(jīng)典計(jì)算結(jié)合在一起，在下述領(lǐng)域中有效地使用它們：

• 變分量子算法：變分量子特征求解器（VQE）和量子近似優(yōu)化算法（QAOA）等算法使用量子處理器進(jìn)行狀態(tài)準(zhǔn)備和測(cè)量，而經(jīng)典優(yōu)化器則調(diào)整電路參數(shù)。
• 量子-經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：這些架構(gòu)結(jié)合了量子層和經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，潛在地提供了兩種范式的優(yōu)勢(shì)。

量子-人工智能協(xié)同合作的突破性成果

本節(jié)重點(diǎn)探索了量子計(jì)算和傳統(tǒng)人工智能相結(jié)合的一些突破性進(jìn)展，并重點(diǎn)關(guān)注底層過(guò)程和方法。

1.加速藥物發(fā)現(xiàn)：量子增強(qiáng)分子動(dòng)力學(xué)模擬

量子增強(qiáng)人工智能最有前途的應(yīng)用之一是在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，特別是在分子動(dòng)力學(xué)模擬領(lǐng)域。

過(guò)程:

問(wèn)題表述：藥物發(fā)現(xiàn)的挑戰(zhàn)是模擬復(fù)雜分子的行為及其與潛在候選藥物的相互作用。這涉及到求解多體系統(tǒng)的薛定諤（Schr?dinger）方程，這對(duì)于處理大分子的經(jīng)典計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)是難以計(jì)算的。

量子算法發(fā)展：研究人員開(kāi)發(fā)了用于模擬分子動(dòng)力學(xué)的量子算法，如量子變分特征求解器（VQE）和量子相位估計(jì)（QPE）。這些算法利用量子系統(tǒng)的自然能力來(lái)表示和操縱量子態(tài)。

混合量子-經(jīng)典實(shí)現(xiàn)：混合方法通常用于以下情況：量子處理器準(zhǔn)備和操縱代表分子構(gòu)型的量子態(tài)。對(duì)這些狀態(tài)進(jìn)行測(cè)量以提取相關(guān)的可觀(guān)測(cè)值。傳統(tǒng)的人工智能算法，通常是機(jī)器學(xué)習(xí)模型，處理這些量子數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別模式，并對(duì)分子特性和相互作用做出預(yù)測(cè)。

迭代優(yōu)化：該過(guò)程涉及多次迭代，傳統(tǒng)的人工智能組件指導(dǎo)在量子處理器上模擬新分子構(gòu)型的選擇，有效地創(chuàng)建一個(gè)反饋回路，以改進(jìn)對(duì)有希望的候選藥物的搜索。

數(shù)據(jù)分析和候選藥物選擇：采用先進(jìn)的傳統(tǒng)人工智能技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，來(lái)分析量子模擬產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。這些人工智能模型可以根據(jù)預(yù)測(cè)的療效和安全性來(lái)識(shí)別潛在的候選藥物。

影響：這種量子增強(qiáng)的藥物發(fā)現(xiàn)方法已經(jīng)顯示出可觀(guān)的結(jié)果。例如，Menten AI的研究人員已經(jīng)使用混合量子經(jīng)典算法來(lái)設(shè)計(jì)新的蛋白質(zhì)，展示了大大加快藥物發(fā)現(xiàn)過(guò)程的潛力。更精確地模擬大規(guī)模分子相互作用的能力可能會(huì)減少將新藥推向市場(chǎng)的時(shí)間和成本，并節(jié)省數(shù)十億美元。

2.優(yōu)化財(cái)務(wù)模型：量子增強(qiáng)蒙特卡羅方法

金融行業(yè)正在利用量子與人工智能的協(xié)同作用來(lái)增強(qiáng)復(fù)雜的金融建模，特別是在用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資組合優(yōu)化的蒙特卡洛模擬領(lǐng)域。

過(guò)程:

問(wèn)題表述：許多金融模型，例如那些用于期權(quán)定價(jià)或風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的模型，依賴(lài)于蒙特卡羅模擬，這涉及到生成和分析大量隨機(jī)場(chǎng)景。

量子算法的發(fā)展：用于蒙特卡羅模擬的量子算法，如量子振幅估計(jì)，已經(jīng)得到了發(fā)展。在達(dá)到給定精度所需的樣本數(shù)量方面，這些算法可以提供比經(jīng)典蒙特卡羅方法二次倍的加速。

混合實(shí)現(xiàn)：量子處理器用于執(zhí)行核心采樣過(guò)程，利用量子疊加同時(shí)探索多種場(chǎng)景。然后將量子采樣的結(jié)果輸入傳統(tǒng)的人工智能模型，通常是機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于分析和解釋。

人工智能驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化：機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)）在量子生成的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以識(shí)別模式并做出預(yù)測(cè)。隨著可用的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，這些模型可以適應(yīng)并改進(jìn)它們的性能。

實(shí)時(shí)分析：量子加速采樣和人工智能驅(qū)動(dòng)分析的結(jié)合允許對(duì)金融模型進(jìn)行近乎實(shí)時(shí)的更新，從而實(shí)現(xiàn)更快的交易策略和風(fēng)險(xiǎn)管理。

影響：這種量子增強(qiáng)的金融建模方法可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、更好的投資組合優(yōu)化和更靈敏的交易策略。例如，高盛（Goldman Sachs）和QC Ware已經(jīng)展示了量子算法，可以顯著加快衍生品定價(jià)的蒙特卡羅模擬，可能會(huì)帶來(lái)更高效、更穩(wěn)定的金融市場(chǎng)。

3.加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全：抗量子密碼學(xué)和人工智能驅(qū)動(dòng)的威脅檢測(cè)

量子計(jì)算和人工智能的結(jié)合在開(kāi)發(fā)抗量子加密方法和增強(qiáng)威脅檢測(cè)能力方面正在徹底改變網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域。

過(guò)程:

抗量子密碼學(xué)的發(fā)展：研究人員正在開(kāi)發(fā)新的加密算法，這些算法可以抵抗量子計(jì)算機(jī)和經(jīng)典計(jì)算機(jī)的攻擊，例如基于格（lattice-based）和基于哈希的密碼學(xué)。量子密鑰分發(fā)（QKD）系統(tǒng)正在開(kāi)發(fā)，以實(shí)現(xiàn)理論上不受竊聽(tīng)的安全通信。

人工智能增強(qiáng)密碼分析：機(jī)器學(xué)習(xí)模型正在接受大量加密流量數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，以識(shí)別可能表明潛在漏洞或攻擊的模式和異常。這些人工智能模型可以適應(yīng)新的攻擊類(lèi)型和加密方法，為不斷變化的威脅提供動(dòng)態(tài)防御。

量子增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控：量子傳感器可用于檢測(cè)可能表明安全漏洞或數(shù)據(jù)泄露企圖的超弱信號(hào)。來(lái)自這些量子傳感器的數(shù)據(jù)由人工智能算法處理，以實(shí)時(shí)識(shí)別和分類(lèi)潛在威脅。

混合量子-經(jīng)典威脅模擬：量子計(jì)算機(jī)用于模擬經(jīng)典模型無(wú)法實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜攻擊場(chǎng)景。人工智能算法分析這些模擬，以制定和完善防御策略。

持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)：系統(tǒng)的人工智能組件不斷從新數(shù)據(jù)和模擬中學(xué)習(xí)，更新他們的模型，以保持領(lǐng)先于新出現(xiàn)的威脅。這種自適應(yīng)方法允許安全系統(tǒng)隨著時(shí)間的推移而發(fā)展和改進(jìn)，而不是依賴(lài)于靜態(tài)防御。

影響：這種量子人工智能網(wǎng)絡(luò)安全方法正在創(chuàng)造一種主動(dòng)而非被動(dòng)的新范式。例如，洛斯阿拉莫斯國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（Los Alamos National Laboratory）的研究人員展示了一種基于量子的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以檢測(cè)和轉(zhuǎn)移量子級(jí)攻擊，有可能在網(wǎng)絡(luò)攻擊造成損害之前阻止它們。在量子時(shí)代，這項(xiàng)技術(shù)對(duì)于保護(hù)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和敏感數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

4.革命性的氣候模型：量子增強(qiáng)地球系統(tǒng)模擬

氣候變化是我們這個(gè)時(shí)代最緊迫的問(wèn)題之一，準(zhǔn)確的氣候模型對(duì)于制定有效的緩解戰(zhàn)略至關(guān)重要。量子計(jì)算和人工智能的結(jié)合極大地提高了我們模擬和預(yù)測(cè)氣候模式的能力。

過(guò)程:

問(wèn)題表述：地球系統(tǒng)模型涉及大氣、海洋、陸地表面和冰之間復(fù)雜的非線(xiàn)性相互作用。由于計(jì)算的限制，傳統(tǒng)的建模方法難以在高分辨率下捕獲這些相互作用。

量子算法的發(fā)展：研究人員已經(jīng)開(kāi)發(fā)了流體動(dòng)力學(xué)模擬和求解偏微分方程的量子算法，這些都是氣候模型的關(guān)鍵組成部分。

混合量子-經(jīng)典實(shí)現(xiàn)：量子處理器用于模擬氣候系統(tǒng)中計(jì)算最密集的方面，如大氣和海洋動(dòng)力學(xué)。這些量子模擬與地球系統(tǒng)模型的經(jīng)典組件集成在一起。人工智能算法，特別是深度學(xué)習(xí)模型，用于分析量子經(jīng)典模擬的輸出并識(shí)別模式和趨勢(shì)。

多尺度建模：量子人工智能方法允許在不同尺度上——從全球氣候模式到區(qū)域和局部影響——無(wú)縫集成模擬。

數(shù)據(jù)同化和預(yù)測(cè)：使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)同化到模型中，不斷提高其準(zhǔn)確性。人工智能驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型使用量子增強(qiáng)模擬的輸出來(lái)進(jìn)行短期和長(zhǎng)期氣候預(yù)測(cè)。

不確定性量化：不確定性量化的量子算法與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法相結(jié)合，以提供對(duì)氣候預(yù)測(cè)不確定性更可靠的估計(jì)。

影響：這種增強(qiáng)的建模能力正在為決策者和科學(xué)家提供有關(guān)氣候變化的更準(zhǔn)確和詳細(xì)的信息。例如，芝加哥大學(xué)（University of Chicago）和阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（Argonne National Laboratory）的研究人員已經(jīng)展示了求解偏微分方程的量子算法，這種算法可以顯著加速氣候模擬。這有助于制定更有效地減緩和適應(yīng)氣候變化的戰(zhàn)略，進(jìn)而可能改變?nèi)颦h(huán)境政策的進(jìn)程。

5.材料科學(xué)變革：量子人工智能驅(qū)動(dòng)的材料發(fā)現(xiàn)

傳統(tǒng)意義上，新材料的開(kāi)發(fā)是一個(gè)耗時(shí)且往往是偶然的過(guò)程。然而，量子計(jì)算和人工智能的結(jié)合正在迎來(lái)一個(gè)理性材料設(shè)計(jì)的新時(shí)代。

過(guò)程:

材料的量子模擬：考慮到量子模擬可以利用獨(dú)特的量子效應(yīng)來(lái)勝任經(jīng)典計(jì)算機(jī)難以解決的復(fù)雜問(wèn)題，量子計(jì)算機(jī)可被用于在原子和亞原子水平上模擬材料的行為。

人工智能驅(qū)動(dòng)的分析和預(yù)測(cè)：機(jī)器學(xué)習(xí)模型，特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在量子模擬的結(jié)果上進(jìn)行訓(xùn)練，以預(yù)測(cè)潛在新材料的特性。這些人工智能模型可以快速篩選大量可能的材料組成和結(jié)構(gòu)，確定有前途的候選材料進(jìn)行進(jìn)一步研究。

逆向設(shè)計(jì)：人工智能算法用于解決材料設(shè)計(jì)的逆向問(wèn)題，從所需的特性開(kāi)始，向后回溯，以確定可能表現(xiàn)出這些特性的潛在結(jié)構(gòu)。

量子經(jīng)典反饋回路：人工智能預(yù)測(cè)指導(dǎo)選擇在量子計(jì)算機(jī)上模擬的新材料。這些模擬的結(jié)果然后反饋到人工智能模型中，不斷提高它們的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力。

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和改進(jìn)：量子人工智能系統(tǒng)確定的最有希望的候選者進(jìn)行合成和實(shí)驗(yàn)測(cè)試。這些實(shí)驗(yàn)的結(jié)果被用來(lái)進(jìn)一步完善量子模擬和人工智能模型，創(chuàng)造一個(gè)良性循環(huán)的改進(jìn)。

多目標(biāo)優(yōu)化：先進(jìn)的人工智能技術(shù)（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)和多目標(biāo)進(jìn)化算法）可用于同時(shí)優(yōu)化材料的多種（通常是相互競(jìng)爭(zhēng)的）特性。

影響：這種方法正在加速發(fā)現(xiàn)具有特定期望性能的新材料。例如，多倫多大學(xué)和谷歌的研究人員將量子計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，發(fā)現(xiàn)了用于量子設(shè)備的新型磁性材料。這種由量子人工智能驅(qū)動(dòng)的材料科學(xué)方法可以改變從能源到航空航天的行業(yè)，從而開(kāi)發(fā)出更高效的太陽(yáng)能電池、更堅(jiān)固、更輕的結(jié)構(gòu)材料和新型量子設(shè)備。

量子人工智能的挑戰(zhàn)和未來(lái)前景

雖然量子計(jì)算和傳統(tǒng)人工智能的結(jié)合產(chǎn)生了令人印象深刻的結(jié)果，但仍然存在下述諸多挑戰(zhàn)：

• 量子硬件限制：目前的量子計(jì)算機(jī)在量子位的數(shù)量和相干時(shí)間上仍然有限，限制了可以解決問(wèn)題的規(guī)模。
• 錯(cuò)誤緩解：量子系統(tǒng)非常容易受到噪聲和錯(cuò)誤的影響，因此需要開(kāi)發(fā)更強(qiáng)大的糾錯(cuò)技術(shù)。
• 算法開(kāi)發(fā)：在實(shí)際問(wèn)題中創(chuàng)建優(yōu)于經(jīng)典算法的高效量子算法仍然是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。
• 集成挑戰(zhàn)：無(wú)縫集成量子和傳統(tǒng)人工智能系統(tǒng)帶來(lái)了技術(shù)上的困難，特別是在數(shù)據(jù)傳輸和同步方面。
• 可擴(kuò)展性：隨著量子系統(tǒng)的規(guī)模和復(fù)雜性的增長(zhǎng)，管理和控制它們變得越來(lái)越具有挑戰(zhàn)性。

不過(guò)，盡管存在這些挑戰(zhàn)，量子增強(qiáng)人工智能的未來(lái)前景仍是非常光明的。隨著量子硬件的不斷改進(jìn)和新算法的開(kāi)發(fā)，我們可以期待看到更多突破性的應(yīng)用。

未來(lái)突破性應(yīng)用

未來(lái)研究的一些特別感興趣的領(lǐng)域包括：

• 量子機(jī)器學(xué)習(xí)：為機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)開(kāi)發(fā)新的量子算法，可以展示比經(jīng)典方法更明顯的量子優(yōu)勢(shì)。
• 量子啟發(fā)型經(jīng)典算法：進(jìn)一步探索量子概念如何啟發(fā)新的經(jīng)典算法，潛在地彌合量子和經(jīng)典計(jì)算之間的差距。
• 量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：推進(jìn)量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和實(shí)現(xiàn)，可能推動(dòng)更強(qiáng)大和高效的人工智能模型。
• 量子強(qiáng)化學(xué)習(xí)：探索量子計(jì)算如何增強(qiáng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，特別是對(duì)于復(fù)雜的高維問(wèn)題。
• 量子增強(qiáng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)：研究量子計(jì)算如何解決分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的隱私和安全問(wèn)題。

結(jié)論

量子計(jì)算和傳統(tǒng)人工智能的融合代表了當(dāng)今計(jì)算科學(xué)中最令人興奮的前沿之一。

通過(guò)結(jié)合兩種范式的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)——量子計(jì)算機(jī)有效解決某些類(lèi)別問(wèn)題的能力，以及人工智能的模式識(shí)別和學(xué)習(xí)能力——我們正在開(kāi)辟曾經(jīng)被認(rèn)為無(wú)法企及的新可能性。

作為處于這場(chǎng)革命前沿的量子計(jì)算研究科學(xué)家，他們的任務(wù)是開(kāi)發(fā)算法、硬件和理論框架，以更好地塑造計(jì)算的未來(lái)。

我們上述所討論的突破——從加速藥物發(fā)現(xiàn)到革命性的氣候模型——只是計(jì)算科學(xué)變革時(shí)代的開(kāi)始。量子計(jì)算和傳統(tǒng)人工智能之間的協(xié)同作用不僅在改變技術(shù)；它正在改變我們對(duì)可能性的理解。

我們正在走向這樣一個(gè)未來(lái)：人類(lèi)面臨的一些最緊迫的挑戰(zhàn)——從疾病到氣候變化再到資源管理——能夠以前所未有的速度和精度得到解決。

然而，實(shí)現(xiàn)這一潛力需要跨學(xué)科的持續(xù)合作。量子物理學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家、數(shù)學(xué)家和各個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)家必須共同努力，開(kāi)發(fā)能夠利用量子增強(qiáng)人工智能力量的實(shí)際應(yīng)用。

此外，我們必須牢記這些強(qiáng)大技術(shù)的倫理影響，確保負(fù)責(zé)任地開(kāi)發(fā)和部署它們。

展望未來(lái)，很明顯，量子人工智能革命才剛剛開(kāi)始。

令人興奮的未來(lái)發(fā)展

• 容錯(cuò)量子計(jì)算：大規(guī)模、容錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)的成就可以極大地?cái)U(kuò)展量子增強(qiáng)人工智能可以解決的問(wèn)題范圍。
• 量子互聯(lián)網(wǎng)：量子互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展可以實(shí)現(xiàn)分布式量子人工智能系統(tǒng)，為安全、遠(yuǎn)程量子計(jì)算和通信開(kāi)辟新的可能性。
• 神經(jīng)形態(tài)量子計(jì)算：量子計(jì)算與神經(jīng)形態(tài)硬件的集成可能會(huì)導(dǎo)致更接近模擬人類(lèi)大腦的新型人工智能架構(gòu)。
• 量子數(shù)據(jù)的量子機(jī)器學(xué)習(xí)：隨著量子傳感器和量子通信網(wǎng)絡(luò)的日益普及，我們可能會(huì)看到專(zhuān)門(mén)用于處理和分析量子數(shù)據(jù)的量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展。
• 量子增強(qiáng)的自然語(yǔ)言處理：用于自然語(yǔ)言處理的量子算法可能會(huì)導(dǎo)致更復(fù)雜的語(yǔ)言模型和翻譯系統(tǒng)。

后記

量子計(jì)算和傳統(tǒng)人工智能的融合代表了計(jì)算科學(xué)的一個(gè)新前沿，它有望重新定義我們對(duì)周?chē)澜绲挠?jì)算、預(yù)測(cè)和理解的極限。

量子計(jì)算研究科學(xué)家有特權(quán)也有責(zé)任塑造這個(gè)未來(lái)。通過(guò)不斷突破可能性的界限，他們可以幫助解開(kāi)世界上一些最緊迫問(wèn)題的解決方案，并開(kāi)辟科學(xué)探索的新途徑。

未來(lái)的旅程充滿(mǎn)挑戰(zhàn)，但也非常令人興奮。它需要?jiǎng)?chuàng)造力、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)探究以及挑戰(zhàn)現(xiàn)有范式的意愿。

隨著我們繼續(xù)探索量子計(jì)算和傳統(tǒng)人工智能之間的協(xié)同作用，我們不僅僅是在推進(jìn)技術(shù)，我們還在擴(kuò)大人類(lèi)知識(shí)和能力的前沿。

原文標(biāo)題：Quantum Computing and AI: A Revolution in Technological Synergy，作者：Thomas Cherickal