量子計(jì)算和人工智能有什么關(guān)聯(lián)

當(dāng)我展望未來(lái)，并且談及如何推動(dòng)進(jìn)步時(shí)，量子技術(shù)會(huì)是我們武器庫(kù)中的一把利器。Alphabet CEO Sundar Pichai 在 2020 年世界經(jīng)濟(jì)論壇年會(huì)上說(shuō)道。

通過(guò)量子技術(shù)，我們可以保持摩爾定律這樣的理論往前迭代和發(fā)展。潛力是巨大的，當(dāng)然也有挑戰(zhàn)。量子計(jì)算將在未來(lái) 5-10 年間打破傳統(tǒng)的加密技術(shù)，這意味著量子加密技術(shù)將成為必需。隨著技術(shù)的推演，我認(rèn)為人工智能和量子技術(shù)的結(jié)合將幫助我們解決我們所遇到的最嚴(yán)峻的問(wèn)題。

量子計(jì)算和人工智能早已經(jīng)是各自領(lǐng)域炙手可熱的研究話題。在許多復(fù)雜的科學(xué)問(wèn)題上，比如癌癥檢測(cè)、預(yù)測(cè)地震余震、極端天氣，探索新系外行星等等，我們已經(jīng)可以看見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸顯露的優(yōu)勢(shì)。

左側(cè)：含有微轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的載波片的放大圖 右側(cè)：相同視圖，在 LYNA（LYmph Node Assistant）輔助后用藍(lán)色標(biāo)注出腫瘤的位置

量子計(jì)算是一種遵循量子力學(xué)規(guī)律調(diào)控量子信息單元進(jìn)行計(jì)算的新型計(jì)算模式，它的處理效率要大大快于傳統(tǒng)的通用計(jì)算機(jī)。谷歌曾經(jīng)在 2019 年宣布實(shí)現(xiàn)量子優(yōu)越性（Quantum Supremacy），谷歌設(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)驗(yàn)問(wèn)題，在 53 量子比特的量子計(jì)算機(jī)上破解只需要 200 秒，而用全球最強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī) Summit 則需要一萬(wàn)年。

二者的結(jié)合會(huì)爆發(fā)怎樣的潛力？「機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步有賴于計(jì)算能力的提高，量子計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力肯定比現(xiàn)有計(jì)算機(jī)強(qiáng)太多，它必然能推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，這就好比，一個(gè)腦子轉(zhuǎn)得很快、更聰明的人比一個(gè)反應(yīng)慢的人處理問(wèn)題更快更好?！怪袊?guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)中科院量子信息重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員韓正甫接受科技日?qǐng)?bào)采訪時(shí)說(shuō)道。

反過(guò)來(lái)，當(dāng)量子計(jì)算機(jī)逐漸推向大眾視野時(shí)，也需要更加智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)「適配」。「然而迄今為止，我們還缺乏有效的研究工具能夠發(fā)現(xiàn)有用的量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型（能夠處理量子數(shù)據(jù)，并在如今可用的量子計(jì)算機(jī)上執(zhí)行處理任務(wù)）」，Google AI 博客中寫道。

距離 Sundar Pichai 參加世界經(jīng)濟(jì)論壇年會(huì)一個(gè)月之后，Google 把這件事「正經(jīng)地」搬上了牌桌。當(dāng)?shù)貢r(shí)間 3 月 9 日，谷歌宣布聯(lián)合滑鐵盧大學(xué)、大眾汽車、Google X 推出 TensorFlow Quantum（TFQ）——用于快速建立量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型原型的開(kāi)源庫(kù)。換句話說(shuō)，TFQ 是一項(xiàng)軟件框架，在此之上，研究者可以更加容易地建立量子機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。

目前，TFQ 主要面向在經(jīng)典量子電路模擬器上執(zhí)行量子電路，未來(lái) TFQ 將能夠在 Cirq 支持的實(shí)際量子處理器（包括谷歌自己的 Sycamore 量子芯片）上執(zhí)行量子電路。

熟悉人工智能的人對(duì) TensorFlow 不會(huì)陌生，作為全球最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源框架，簡(jiǎn)化了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提供可重復(fù)代碼，使得訓(xùn)練復(fù)雜模型變得更簡(jiǎn)單和方便。「量子版 TensorFlow」又能做到什么？

根據(jù) Google AI 博客的介紹，TFQ 提供了結(jié)合量子計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的必要工具，以控制和建模自然或人工量子力學(xué)系統(tǒng)，例如 NISQ（嘈雜中型量子）算法，具有約 50-100 量子比特。底層是 TFQ 將 Cirq（專門為 NISQ 打造的 Python 開(kāi)源庫(kù)，讓 NISQ 的編寫、操作和優(yōu)化變得更加容易）與 TensorFlow 集成，并提供兼容現(xiàn)有 TensorFlow API 的量子計(jì)算基元和高性能量子電路模擬器，并為判別式（(Discriminative model）和生成式（GeneraTIve model）量子經(jīng)典模型的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)提供高級(jí)抽象。

「我們希望最終發(fā)現(xiàn)可能產(chǎn)生量子優(yōu)勢(shì)的新的量子算法?！筎FQ 白皮書中寫道。

在谷歌「量子優(yōu)越性」吹起了戰(zhàn)斗的號(hào)角之后，微軟，亞馬遜都紛紛入局量子計(jì)算這一領(lǐng)域。幾天前口罩生產(chǎn)商霍尼韋爾宣布將在未來(lái)三月內(nèi)發(fā)布量子體積（Quantum Volume）最大的量子計(jì)算機(jī)，量子體積至少為 64。

極客公園此前報(bào)道過(guò)，業(yè)界普遍認(rèn)為，要達(dá)到類似目前傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的通用計(jì)算形式，量子計(jì)算至少需要能控制 100 萬(wàn)量子比特。挑戰(zhàn)在于，量子比特不像比特那樣容易控制，維持其較脆弱的狀態(tài)相當(dāng)難，同時(shí)也要控制量子比特增加帶來(lái)的「噪音」問(wèn)題。但是這不耽誤，人們已經(jīng)開(kāi)始勾畫對(duì)未來(lái)的無(wú)限想象。通過(guò)量子計(jì)算，人們能夠更好地了解分子和原子的運(yùn)作方式，隨著量子計(jì)算的發(fā)展，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中不可計(jì)算的問(wèn)題將變成可能，量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型將在金融安全，醫(yī)學(xué)治療，傳感通訊等等領(lǐng)域大有作為。