沒(méi)有人會(huì )懷疑，量子計算和機器學(xué)習是當前最炙手可熱的兩個(gè)研究領(lǐng)域。

　　在量子計算方面，理論和硬件的一個(gè)個(gè)突破性進(jìn)展讓人們看到大規模通用量子計算機的腳步越來(lái)越近。

　　在機器學(xué)習方面，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為代表的方法在視覺(jué)、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言理解、游戲等應用領(lǐng)域中有了很大的性能提升。三位深度學(xué)習領(lǐng)域專(zhuān)家獲得 2019 年圖靈獎，更是被評論為“意味著(zhù) AI 復興元年的到來(lái)”。

　　當量子計算和機器學(xué)習相遇，會(huì )碰撞出什么火花?“總的來(lái)看，這是一個(gè)還處于早期探索，未來(lái)有很大發(fā)展空間可以期待的領(lǐng)域。” 騰訊杰出科學(xué)家、騰訊量子實(shí)驗室負責人張勝譽(yù)評價(jià)道。

　　兩者并非“油和水”的混合

　　早在上世紀 90 年代，威奇塔州立大學(xué)的物理學(xué)教授伊麗莎白·貝爾曼就開(kāi)始研究量子物理與人工智能的結合，而在當時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )還堪稱(chēng)是特立獨行的技術(shù)。大多數人認為這是在把油和水進(jìn)行混合。她回憶說(shuō)：“我花了很長(cháng)時(shí)間才把論文出版。與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )相關(guān)的期刊會(huì )說(shuō)，‘量子力學(xué)是什么?’，而物理期刊會(huì )說(shuō)，‘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是什么?’”

　　但隨著(zhù)量子計算和機器學(xué)習在各自領(lǐng)域的進(jìn)展，二者的結合似乎水到渠成。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和其他機器學(xué)習系統已成為人工智能時(shí)代的核心技術(shù)。具備機器學(xué)習能力的人工智能在某些方面的能力遠超人類(lèi)，不僅在國際象棋和數據挖掘等方面表現出眾，而且在人類(lèi)大腦所擅長(cháng)的面部識別、語(yǔ)言翻譯等方面進(jìn)展迅速。通過(guò)后臺的強大算力，這些系統的價(jià)值不斷凸顯。

　　但同時(shí)，傳統計算機數據處理能力接近極限，而數據卻在不斷增長(cháng)。正因此，業(yè)界展開(kāi)了激烈競爭，看誰(shuí)能率先推出一款比現有計算機更強大的量子計算機，來(lái)處理日益龐大的數據。

　　“機器學(xué)習技術(shù)的進(jìn)步有賴(lài)于計算能力的提高，量子計算機的計算能力肯定比現有機器強太多，它必然能推動(dòng)機器學(xué)習的發(fā)展，這就好比，一個(gè)腦子轉得很快、更聰明的人比一個(gè)反應慢的人處理問(wèn)題更快更好。” 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)中科院量子信息重點(diǎn)實(shí)驗室研究員韓正甫告訴科技日報記者，機器學(xué)習可能會(huì )在很短的時(shí)間內處理超出當前能力的復雜問(wèn)題。

　　北京國雙科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“國雙”)首席技術(shù)官劉激揚在接受科技日報記者采訪(fǎng)時(shí)則表示，隨著(zhù)產(chǎn)業(yè)數據規模的爆炸式增長(cháng)，深度學(xué)習模型網(wǎng)絡(luò )參數的不斷擴增，現有的計算結構及框架，面對海量的數據規模及深層網(wǎng)絡(luò )結構，處理分析所需的時(shí)間、硬件成本非常高，因此，亟須更為高效的解決方案。

　　強強聯(lián)合的化學(xué)反應

　　劉激揚說(shuō)，正因此，很多研究機構及科技公司都將目光集中到了量子計算領(lǐng)域。

　　“量子計算的獨特性質(zhì)，使得它無(wú)論是在數據處理能力還是數據存儲能力上，在理論上都遠超經(jīng)典計算，所以若將其應用到機器學(xué)習中，不僅可以解決目前機器學(xué)習算法處理海量大數據時(shí)計算效率低等問(wèn)題，甚至可能改變整個(gè)機器學(xué)習領(lǐng)域。”劉激揚說(shuō)，機器學(xué)習和量子計算若結合，一方面是希望利用量子計算優(yōu)良的數據處理能力，解決機器學(xué)習運算效率低的問(wèn)題;另一方面探索使用量子力學(xué)的性質(zhì)，開(kāi)發(fā)更加智能的機器學(xué)習算法。

　　劉激揚具體分析道，機器學(xué)習與量子計算的結合，主要有以下幾種形式：由于量子計算能夠同時(shí)執行大量、復雜的計算過(guò)程，所以通過(guò)結合它可以使某些在傳統機器學(xué)習中不可計算的問(wèn)題變?yōu)榭赡埽?從而大幅降低機器學(xué)習算法的計算復雜度;利用量子理論的并行性等加速特點(diǎn)直接與某些機器學(xué)習算法深度結合，從而可以催生出一批全新的量子機器學(xué)習模型，這些模型能夠實(shí)現更高的計算效率;還可以利用機器學(xué)習算法，解決量子物理學(xué)領(lǐng)域中的一些難以分析的問(wèn)題，如量子多體物理問(wèn)題、 量子優(yōu)化控制等。

　　“近十年涌現出大量量子技術(shù)和機器學(xué)習結合的研究，主要在用經(jīng)典機器學(xué)習解釋和幫助量子力學(xué)的研究，也有不少對經(jīng)典機器學(xué)習設計高效量子算法的研究，還有少量其他方面，如量子啟發(fā)式機器學(xué)習、用量子理論幫助理解機器學(xué)習中的現象等，大家得到了形式豐富的結果。”張勝譽(yù)告訴科技日報記者。

　　張勝譽(yù)與團隊近日系統梳理了量子機器學(xué)習的發(fā)展，文章發(fā)表于《國家科學(xué)評論》2019 年第 1 期出版的“量子計算”專(zhuān)題。

　　國內企業(yè)積極部署

　　“雖然進(jìn)展喜人，但我們也應該注意到目前機器學(xué)習領(lǐng)域的很多結果在嚴格性、問(wèn)題基礎性和未來(lái)實(shí)用性上都還有很大的提升空間?？偟膩?lái)看，這是一個(gè)還處于早期探索，未來(lái)有很大發(fā)展空間可以期待的領(lǐng)域。”張勝譽(yù)認為。

　　“量子機器學(xué)習的更多應用還須等到可以實(shí)現大規模量子信息存儲，以及有成熟的量子計算機出現才行。”韓正甫說(shuō)，但事實(shí)上，量子計算機的概念 1980 年代提出，投入研發(fā) 20 年，迄今還沒(méi)有一臺真正走出實(shí)驗室。

　　劉激揚也表示，量子計算機是真正實(shí)現量子機器學(xué)習算法實(shí)用化的重要硬件基礎，要想將量子機器學(xué)習算法應用于實(shí)際的數據分析和處理任務(wù)中，需要將數據轉化為量子態(tài)，上傳至計算機中，進(jìn)行存儲、處理并導出，這就需要研制出具有成百上千超導量子比特的量子計算機，“在通用量子計算機建造成功之前，量子機器學(xué)習算法則很難在實(shí)際應用中展現出其數據處理方面的強大能力。”

　　張勝譽(yù)分析道，由于硬件資源的受限，量子機器學(xué)習的驗證和發(fā)展確實(shí)有很多瓶頸。“理論上可以進(jìn)行更多量子加速的研究，實(shí)踐上也可以結合硬件不停推進(jìn)對物理化學(xué)中基本問(wèn)題的理解。”他認為，這個(gè)領(lǐng)域最終的突破，可能需要理論和硬件手拉手往前走。

　　在劉激揚看來(lái)，量子機器學(xué)習還缺乏完備的理論框架及實(shí)際驗證。“由于量子機器學(xué)習只能在量子狀態(tài)下進(jìn)行，而當前由經(jīng)典信息到量子信息的轉換研究較少，還有很多問(wèn)題未解決。”

　　“我們還不能從基礎理論角度來(lái)闡述量子機器學(xué)習算法的優(yōu)勢。”劉激揚說(shuō)，目前仍不能證明某個(gè)量子機器算法的性能比所有的經(jīng)典機器學(xué)習算法都好， 因為沒(méi)有找到同樣復雜度的經(jīng)典算法，但這并不代表這樣的經(jīng)典算法不存在，所以還有待進(jìn)一步研究證明。

　　但是，在業(yè)界大佬們看來(lái)，量子機器學(xué)習是個(gè)充滿(mǎn)無(wú)限遐想的領(lǐng)域。“深度學(xué)習帶來(lái)的變化已經(jīng)遠超十年前的估計，量子計算機對量子多體系統的模擬會(huì )給我們帶來(lái)哪些顛覆性的認識，量子與機器學(xué)習結合會(huì )對我們自身和自然界的理解和改變帶來(lái)哪些影響，這里有非常大的想象空間。”張勝譽(yù)說(shuō)。

　　張勝譽(yù)介紹道，騰訊一直持續關(guān)注量子機器學(xué)習的方向。“我們團隊和法國的合作者 Iordanis Kerenidis 一起設計了第一個(gè)可證明有加速的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )量子算法，團隊在機器學(xué)習對量子物理和量子化學(xué)的理解上也在不停向前探索。我們希望能在這個(gè)令人期待的領(lǐng)域中作出一些踏實(shí)的貢獻。”

　　在機器學(xué)習領(lǐng)域深耕多年的國雙，也一直關(guān)注著(zhù)量子機器學(xué)習等相關(guān)領(lǐng)域的最新動(dòng)態(tài)。劉激揚說(shuō)，目前，該公司的產(chǎn)業(yè)人工智能平臺搭載包括機器學(xué)習、知識圖譜、自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)與算法，在數字營(yíng)銷(xiāo)、司法大數據、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域都積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗及成功案例，切實(shí)的幫助客戶(hù)提升生產(chǎn)運營(yíng)效率。

　　“除了持續推動(dòng)‘AI+ 行業(yè)解決方案’服務(wù)模式落地外，我們會(huì )跟進(jìn)量子機器學(xué)習的進(jìn)展并積極部署，思索如何將這些新興技術(shù)融入國雙獨有的產(chǎn)業(yè)人工智能平臺，致力落實(shí)用技術(shù)改變產(chǎn)業(yè)，為客戶(hù)實(shí)現智能化轉型而努力。”劉激揚說(shuō)。
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