量子計(jì)算機(jī)將如何改變AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/大數(shù)據(jù)

　　據(jù)福布斯雜志報(bào)道，我們每天能產(chǎn)生2.5EB(約合10億GB)數(shù)據(jù)，這相當(dāng)于25萬個(gè)美國(guó)國(guó)會(huì)圖書館或500萬臺(tái)筆記本電腦記錄的內(nèi)容。我們有32億個(gè)全球互聯(lián)網(wǎng)用戶，他們每分鐘在Pinterest上發(fā)布9722個(gè)Pin，在Twitter發(fā)布347222條消息，在Facebook上留下420萬個(gè)“點(diǎn)贊”，我們還通過拍照和視頻、保存文件、打開賬戶等行為產(chǎn)生其他大量數(shù)據(jù)。

　　我們正處于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力的極限，而數(shù)據(jù)卻依然在不斷增長(zhǎng)。雖然摩爾定律(Moore’s Law)預(yù)測(cè)集成電路上的晶體管數(shù)量每隔兩年就會(huì)翻一番，但自1965年這個(gè)術(shù)語出現(xiàn)以來，事實(shí)證明它具有很強(qiáng)的彈性。隨著技術(shù)的進(jìn)步，這些晶體管現(xiàn)在的體積越來越小。正因?yàn)槿绱?，業(yè)界領(lǐng)導(dǎo)者們展開了激烈競(jìng)爭(zhēng)，看誰能首先要推出一款比現(xiàn)有計(jì)算機(jī)更強(qiáng)大的量子計(jì)算機(jī)，來處理我們每天產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)，并解決日益復(fù)雜的問題。

　　量子計(jì)算機(jī)能快速解決復(fù)雜問題

　　當(dāng)這些行業(yè)領(lǐng)袖成功地制造出商業(yè)上可行的量子計(jì)算機(jī)時(shí)，那么這些計(jì)算機(jī)就有可能在幾秒鐘內(nèi)完成龐大的計(jì)算量，這些任務(wù)可能需要傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)花費(fèi)數(shù)千年時(shí)間才能完成。今天，谷歌宣稱已經(jīng)擁有這樣一種量子計(jì)算機(jī)，據(jù)說它的速度比當(dāng)今任何一種計(jì)算系統(tǒng)都快1億倍。如果我們能用它處理生成的大量數(shù)據(jù)并解決非常復(fù)雜的問題，那將是至關(guān)重要的。成功的關(guān)鍵是把現(xiàn)實(shí)世界中的問題轉(zhuǎn)化為量子語言。

　　我們生成的數(shù)據(jù)集的復(fù)雜性和增長(zhǎng)規(guī)模遠(yuǎn)比計(jì)算技術(shù)進(jìn)步快得多，因此對(duì)我們的計(jì)算結(jié)構(gòu)造成了相當(dāng)大的壓力。雖然今天的計(jì)算機(jī)難以解決或無法解決某些問題，但這些問題預(yù)計(jì)將被量子計(jì)算機(jī)在幾秒鐘內(nèi)破解。據(jù)預(yù)測(cè)，人工智能(AI)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)，可以從量子計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步中獲益，而且還會(huì)繼續(xù)持續(xù)下去，即使是在完整的量子計(jì)算解決方案出現(xiàn)之前。量子計(jì)算算法使我們能夠增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。

　　量子計(jì)算機(jī)將優(yōu)化解決方案

　　量子計(jì)算將促進(jìn)數(shù)字革命的另一種方式是，我們能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行采樣，并優(yōu)化我們遇到的各種問題(從組合分析到最佳遞送路線等)，甚至能幫助確定每個(gè)人的最佳治療方案和醫(yī)療方案。

　　我們正處在大數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的關(guān)鍵點(diǎn)上，我們已經(jīng)改變了我們的計(jì)算機(jī)架構(gòu)，這就需要用不同的計(jì)算方法來處理大數(shù)據(jù)。它不僅規(guī)模更大，而且我們要解決的問題也變得不同。量子計(jì)算機(jī)更能有效地解決連續(xù)性問題。他們給予企業(yè)甚至消費(fèi)者做出更好決策的能力，而這正是說服企業(yè)在新技術(shù)方面投資所需要的。

　　量子計(jì)算機(jī)可以識(shí)別大數(shù)據(jù)集中的模式

　　預(yù)計(jì)量子計(jì)算將能夠搜索非常大的、未排序的數(shù)據(jù)集，以非常快的速度發(fā)現(xiàn)模式或異常。量子計(jì)算機(jī)可以同時(shí)訪問數(shù)據(jù)庫中的所有條目，從而在幾秒鐘內(nèi)識(shí)別出這些相似點(diǎn)。雖然這在理論上是可能的，但它只發(fā)生在一個(gè)并行的計(jì)算機(jī)上，并且只能以一個(gè)接一個(gè)的方式查看每個(gè)記錄，所以它花費(fèi)了大量的時(shí)間，并且取決于數(shù)據(jù)集的大小，它可能永遠(yuǎn)不會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。

　　量子計(jì)算機(jī)可以幫助整合不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)

　　此外，由于可被用于整合不同的數(shù)據(jù)集，量子計(jì)算機(jī)有望獲得巨大突破。雖然這在沒有人類介入的情況下可能是困難的，但是人類的參與將幫助計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)如何在未來整合數(shù)據(jù)。因此，如果有不同獨(dú)特模式的原始數(shù)據(jù)源，并有研究團(tuán)隊(duì)想要比較它們，那么在數(shù)據(jù)被比較值錢，計(jì)算機(jī)就必須理解模式之間的關(guān)系。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，需要在分析自然語言的語義方面取得突破，而這正是AI面臨的最大挑戰(zhàn)之一。然而，人類可以提供輸入，然后對(duì)未來系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練。

　　最終，量子計(jì)算機(jī)將允許快速分析和整合龐大的數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集將改進(jìn)和改變我們的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI能力。