什么是量子计算？它对人工智能有什么用？
经过数十年的沉重打击，没有成功的希望，量子计算突然嗡嗡作响！大约两年前，IBM向世界推出了量子计算机。他们现在将5量子位（qubit）资源称为IBM Q体验。它更像是给研究人员的玩具，而不是完成任何严重数字运算的方法。但是，全球已有7万名用户注册了该资源，而该资源中的qubit数量现在已增长了三倍。当前，随着量子计算和数据科学的众多承诺即将到来，量子计算是否能为AI提供任何产品？让我们在此博客中进行探讨！
什么是量子计算？
传统计算机处理二进制或布尔型数据位，只有两个可能的值：0或1。相反，量子位的可能值为1、0或1和0的叠加。科学家认为，量子位更像物理原子和分子结构。但是，许多人发现将量子位理论化为具有重叠的二进制数据单元很有帮助。
量子位的使用使实际的量子计算机模型相当困难。传统硬件需要更改才能读取和使用这些未知值。另一种想法是纠缠，它使用量子理论来建议不能以传统计算机读取二进制位的方式获得准确的值。还已经提出，量子计算机是基于非确定性模型的，其中对于任何给定的情况或情况，该计算机都具有多个可能的结果。这些想法中的每一个都为实际的量子计算理论提供了基础，而该理论在当今的技术世界中仍然是有问题的。
量子计算的使用
让我们看看下面的量子计算的一些用例。这将帮助您了解当前量子计算的应用规模。
用例可以是：
1.密码学
人们最常将量子计算与之联系的是高级密码学。我们今天使用的普通计算机无法破解使用非常大的质数分解（300多个整数）的加密。使用量子计算机，这种解密可能变得微不足道，从而为我们的数字生活和资产提供了更加强大的保护。当然，我们也能够更快地打破传统加密。
2.航空
量子技术可以实现更复杂的计算机建模，例如航空场景。协助飞机的选路和调度在时间和成本上具有巨大的商业利益。像空中客车公司和洛克希德·马丁公司这样的大型公司正在积极地在太空中进行研究和投资，以充分利用该技术的计算能力和优化潜力。
3.数据分析
量子力学和量子计算可以帮助大规模解决问题。一个称为拓扑分析的研究领域，其中几何形状以特定方式运行，描述了由于所使用的数据集而在当今常规计算机上根本无法实现的计算。
美国宇航局正在考虑使用量子计算来分析他们收集的有关宇宙的大量数据，以及研究更好，更安全的太空旅行方法。
4.预测
预测和预测各种情况依赖于大型和复杂的数据集。例如，天气的传统模拟受到可通过经典计算处理的输入的限制。如果添加了太多因素，则模拟花费的时间要长于实际天气演变的时间。
5.模式匹配
在数据中找到模式并用它们来预测未来的模式非常有价值。大众汽车目前正在研究如何使用量子计算提前45分钟通知驾驶员交通状况。到目前为止，对于当今的计算机而言，匹配流量模式并预测像当今流量这样复杂的系统的行为尚不可行，但这将随着量子计算机的出现而改变。
6.医学研究
从某种意义上说，事物在整个人体中的反应方式有数十亿种可能性，甚至当您认为这可能是对数十亿人使用的药物时，甚至还有更多的可能性，每个人的妆容略有不同。
如今，制药公司需要长达10多年的时间，往往需要数十亿美元才能发现新药并将其推向市场。使用量子计算改善流程的前端可以大大降低成本和上市时间，更容易地将预先批准的药物用于新用途，并使计算化学家能够更快地做出新发现，从而可能治愈多种疾病。
7.无人驾驶汽车
特斯拉（Tesla）等汽车公司以及苹果（Apple）和谷歌（Google）等科技公司正在积极开发无人驾驶汽车。这些不仅可以改善大多数人的生活水平，还可以减少污染，减少交通拥堵并带来其他好处。
人工智能和量子计算
量子计算不是AI的替代品，但您可以将其视为增强功能。人工智能是我们正在尝试解决的主要任务，而量子计算可帮助我们优化其子任务。当前，由于技术仍是新技术，我们在AI中进行量子计算的范围有限。但是从广义上讲，量子计算会影响AI中的以下任务
1.仿真
仿真建模是创建和分析物理模型的数字原型以预测其在现实世界中的性能的过程。它用于帮助设计人员和工程师了解零件是否，在什么条件下以及在什么方式下会发生故障以及可以承受的载荷。该建模还可以帮助预测流体流动和传热模式。它通过应用仿真软件来分析近似的工作条件。
2.优化
优化问题是从所有可行的解决方案中找到最佳解决方案的问题。根据变量是连续变量还是离散变量，优化问题可以分为两类。具有离散变量的优化问题称为离散优化。在离散优化问题中，我们正在从可数集中寻找对象，例如整数，置换或图。连续变量的问题包括约束问题和多峰问题。  
3.采样
数据采样是一种统计分析技术，用于选择，操作和分析数据点的代表性子集，以识别正在检查的较大数据集中的模式和趋势。它使数据科学家，预测建模者和其他数据分析人员能够处理少量，可管理的有关统计总体的数据，以更快地构建和运行分析模型，同时仍能生成准确的结果。
量子计算在AI中的优势
1.更少的培训时间
量子计算的最大优势在于，它可以处理的维数呈指数增长。传统的感知器可以处理N个维度的输入，而量子感知器则可以处理2 N个维度。   
2.更好的结果
事实证明，量子感知器可以轻松地对这些简单图像中的图案进行分类。我们使用感知器的量子模型作为简单模式的基本非线性分类器
3.实现并行性
量子算法的最早例子比任何可能的确定性经典算法都快得多。量子计算能够解决问题，因为它能够同时评估f（0）和f（1）。这种可能性源于“量子并行性”。量子并行性允许为由n个量子位组成的状态计算2n个条目。也就是说：从量子位数量的线性增长，我们可以实现计算空间的指数增长。
挑战性
与环境交互的敏感性
量子计算机对与周围环境的交互极为敏感，因为任何交互（或测量）都会导致状态函数崩溃。这种现象称为退相干。要隔离量子系统，特别是设计用于计算的系统，而又不与环境纠缠，是极其困难的。量子位数越多，保持一致性就越困难。
纠错
量子纠错（QEC）用于量子计算中，以保护量子信息免受因去相干和其他量子噪声引起的错误。如果要实现容错的量子计算，不仅可以处理存储的量子信息上的噪声，还可以处理错误的量子门，错误的量子准备和错误的测量，则量子纠错至关重要。由于无克隆定理，不可能复制量子信息。这个定理似乎对制定量子误差校正理论构成了障碍。
状态准备的约束状态准备
是任何量子计算开始之前必须考虑的基本第一步。在大多数方案中，量子位需要处于叠加状态，量子计算才能正确进行。由于叠加和纠缠的性质，我们有各种各样的问题，并且在大型系统中使用局部变换进行状态转换是不现实的。被用作模型量子计算系统的宏系统[14，33
概要
量子计算机首次提出后的三十年，基本上仍然是理论上的。即便如此，在实现量子机器方面仍取得了令人鼓舞的进展。毫无疑问，这些都是非常重要的进步。越来越多的迹象表明，量子技术将最终带来一场计算革命，这一点越来越令人鼓舞。量子计算在人工智能中的潜力将很快显现出来，但是，我们仍然不知道如何将这种潜力转化为现实。毫无疑问，时间会把事情放到位
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