我们离量子人工智能有多近？

量子人工智能到底是什么？

尽管目前人们对量子人工智能(QAI)知之甚少，但它是一项很有前途的技术，可能会对许多垂直领域产生变革，有可能增强并加速已被尝试和测试的人工智能(AI)技术。

QAI 是一个将量子计算与人工智能 (AI) 相结合的研究领域。它试图利用量子计算机的独特特性，利用量子力学效应（如叠加和纠缠）来增强人工智能系统的能力。

然而，量子计算仍处于早期阶段，在用于实现 QAI 之前必须克服许多技术挑战。尽管如此，这一领域仍有许多令人兴奋的研究，而且 QAI 被视为人工智能未来突破的一个有前途的领域。虽然已经使用量子计算进行了一些实验来增强机器学习 (ML) 算法，但这些努力仍处于开发的初始试验阶段，还不足以有效地用于世界范围内的用例。

量子人工智能如何运作？

QAI 的工作原理是利用量子计算机的独特特性，例如量子纠缠和叠加来执行在经典计算机系统上难以或不可能执行的 AI / ML 任务。

我们现在将列出执行 QML 任务所需的步骤：

1）第一个任务是将数据编码成量子态，通常通过使用量子电路来完成，量子电路是一串在量子比特（量子比特是量子信息的基本单位）上运行的量子门。

2) 编码完成后，可以利用量子计算机通过校准量子电路的规格来教授量子模型，以便输出始终为任何给定输入给出正确答案。训练操作通常使用梯度下降的量子版本来执行。梯度下降需要根据电路参数计算输出的梯度，并在需要时更新它们。

3) 模型训练完成后执行 QML 任务的最后一步是对获得的新数据进行预测。这需要将新数据编码成量子态，并通过经过训练的量子电路获得预测输出。

尽管 Quantum AI 承诺改进当前的 ML 技术，它仍然是一项面临大量挑战的新兴技术。一个重要的障碍是开发大规模、纠错的量子计算机，这些计算机能够以高精度执行这些任务，同时还能高效地执行这些任务。然而，这并没有改变这样一个事实，即QAI是一门有前途的技术学科，它有能力在整个领域为我们提供新的见解和可能性。

更好的量子人工智能算法

改善 QAI 结果的一种方法可能是提出更好的量子算法，但这确实需要顶级专业知识和对量子力学、计算机科学和数学优化的深刻理解。

所需的操作很简单：使用量子算法确定要解决的问题。这些可能在模拟、优化、密码学或其他领域。

接下来是为给定问题选择正确的量子算法。一旦您清楚要针对特定问题使用的特定算法，下一步就是优化量子电路，使其尽可能高效。这需要减少实现算法所需的门数，这自然会减少所需的量子比特数，从而最大限度地减少系统中的噪声量。

实现优化后，必须应用纠错，因为量子系统（计算机）容易因噪声和其他异常而出错。为了降低错误率，您可以应用表面代码来保护量子态并提高量子计算的保真度。

下一步是通过在真实的量子计算机或量子模拟器上运行来试验和迭代量子算法。一旦算法通过它，您就可以分析结果，从而进行分析以提高算法的整体性能。

改进算法性能的最后一步可能是与该领域的专家合作。这些人应该是计算机科学、量子力学或数学方面的专家。在这里，他们的知识可以为量子算法提供可靠的反馈，这将导致进一步的实验、算法的修正并最终随着时间的推移提高性能。

量子人工智能的主要应用？

这就是它变得有趣的地方，因为高效的 QAI 技术有能力改变许多行业和领域。

我们现在将简要讨论：

如前所述，Quantum AI 可以通过改进久经考验的 ML 技术来改善 ML 的结果。这将提高预测率和模式识别，但也可用于无监督学习、聚类和异常检测。

化学和材料科学是另一门学科，其中 QAI 技术可用于模拟化学反应和预测新材料的特性，从长远来看将导致药物发现开发和材料发现的革命。