?量子計算與經(jīng)典人工智能的融合勢不可擋！

量子計算和人工智能（AI）的融合代表了計算科學中最有前景的前沿之一。

作為量子計算研究科學家，我們正站在一個新時代的崖邊，在這個新時代，量子系統(tǒng)的獨特能力正被用于增強和加速傳統(tǒng)的人工智能算法，而人工智能技術(shù)同時被用于優(yōu)化量子電路并減輕嘈雜的中等規(guī)模量子（NISQ）設備中的誤差。

這種協(xié)同作用并非簡單的加法，而是乘法，為解決以前難以應對的復雜問題開辟了新的途徑。

接下來，我們將深入探討量子計算和傳統(tǒng)人工智能的協(xié)同方式，及其在各個領(lǐng)域產(chǎn)生的突破性成果。?

理論基礎：量子計算原理

?在深入研究量子計算和傳統(tǒng)人工智能之間的協(xié)同作用之前，有必要重新審視支撐量子計算的基本原理。

量子計算機利用量子力學的原理，特別是疊加和糾纏，來執(zhí)行計算。

疊加（Superposition）允許量子比特（qubits）同時以多種狀態(tài)存在，使量子計算機能夠并行處理大量信息。

糾纏（Entanglement），經(jīng)常被愛因斯坦描述為“幽靈般的超距作用”，允許量子比特以這樣一種方式相互關(guān)聯(lián)，即使相隔很遠，一個量子比特的狀態(tài)也不能獨立于其他量子比特來描述。

這些特性使量子計算機在某些類型的問題上比經(jīng)典計算機具有顯著的優(yōu)勢，特別是那些涉及優(yōu)化、量子系統(tǒng)模擬和某些數(shù)學運算（如分解大數(shù)）的問題。?

傳統(tǒng)人工智能基礎理論

?另一方面，傳統(tǒng)人工智能包含了廣泛的算法和技術(shù)，旨在使機器能夠模仿與人類智能相關(guān)的認知功能。

這包括機器學習（ML），它允許系統(tǒng)通過經(jīng)驗提高其在特定任務上的性能，以及深度學習，它使用多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡來建模和處理數(shù)據(jù)中的復雜模式。

傳統(tǒng)人工智能主要包括以下幾個關(guān)鍵領(lǐng)域：

• 監(jiān)督學習：在標記數(shù)據(jù)上訓練模型以進行預測或分類。
• 無監(jiān)督學習：在未標記的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式或結(jié)構(gòu)。
• 強化學習：通過與環(huán)境的互動學習最佳行為。
• 自然語言處理（NLP）：使機器能夠理解、解釋和生成人類語言。
• 計算機視覺：允許機器從數(shù)字圖像或視頻中獲得高層次的理解。?

量子-傳統(tǒng)人工智能協(xié)同

?量子計算和傳統(tǒng)人工智能的整合并不是兩種不同技術(shù)的簡單結(jié)合，而是一種復雜的相互作用，利用每種范式的優(yōu)勢來克服另一種范式的局限性。

這種協(xié)同作用體現(xiàn)在以下幾個關(guān)鍵領(lǐng)域：?

量子增強型機器學習

?量子增強型機器學習（quantum -enhanced machine learning，簡稱QML）是指利用量子算法來提高傳統(tǒng)機器學習任務的性能或效率。這可以通過以下方法實現(xiàn)：

• 量子特征映射：將經(jīng)典數(shù)據(jù)映射到高維希爾伯特空間，潛在地允許更好地分離數(shù)據(jù)點和改進分類。
• 量子核估計：使用量子電路來計算傳統(tǒng)計算難以或不可能計算的核函數(shù)，可能導致更強大的支持向量機。
• 量子神經(jīng)網(wǎng)絡：使用量子電路實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)，它可以用比經(jīng)典電路更少的參數(shù)表示更復雜的函數(shù)。?

量子啟發(fā)型經(jīng)典算法

?量子計算的原理激發(fā)了新的經(jīng)典算法，雖然不需要量子計算機運行，但利用量子啟發(fā)的方法可以更有效地解決問題：

• 張量網(wǎng)絡（Tensor Networks）：最初是為了模擬量子多體系統(tǒng)而開發(fā)的，張量網(wǎng)絡已經(jīng)在機器學習中得到了應用，特別是在壓縮大型神經(jīng)網(wǎng)絡和處理高維數(shù)據(jù)方面。
• 量子啟發(fā)型優(yōu)化：像量子近似優(yōu)化算法（QAOA）這樣的算法有經(jīng)典的類比，可以用來比傳統(tǒng)方法更有效地解決組合優(yōu)化問題。?

量子計算的人工智能

?人工智能技術(shù)也被應用于改進量子計算的各個方面：

• 量子電路優(yōu)化：機器學習算法可用于優(yōu)化量子電路的設計，減少門數(shù)（gate count）并提高保真度。
• 錯誤緩解：人工智能技術(shù)可以幫助識別和減輕噪聲量子系統(tǒng)中的錯誤，這是邁向容錯量子計算的關(guān)鍵一步。
• 量子控制：強化學習算法可用于開發(fā)操縱量子系統(tǒng)的最優(yōu)控制策略。?

混合量子-經(jīng)典算法

?許多當前的應用將量子計算和經(jīng)典計算結(jié)合在一起，在下述領(lǐng)域中有效地使用它們：

• 變分量子算法：變分量子特征求解器（VQE）和量子近似優(yōu)化算法（QAOA）等算法使用量子處理器進行狀態(tài)準備和測量，而經(jīng)典優(yōu)化器則調(diào)整電路參數(shù)。
• 量子-經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡：這些架構(gòu)結(jié)合了量子層和經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡層，潛在地提供了兩種范式的優(yōu)勢。?

量子-人工智能協(xié)同合作的突破性成果

本節(jié)重點探索了量子計算和傳統(tǒng)人工智能相結(jié)合的一些突破性進展，并重點關(guān)注底層過程和方法。

1.加速藥物發(fā)現(xiàn)：量子增強分子動力學模擬

量子增強人工智能最有前途的應用之一是在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，特別是在分子動力學模擬領(lǐng)域。

過程:

問題表述：藥物發(fā)現(xiàn)的挑戰(zhàn)是模擬復雜分子的行為及其與潛在候選藥物的相互作用。這涉及到求解多體系統(tǒng)的薛定諤（Schr?dinger）方程，這對于處理大分子的經(jīng)典計算機來說是難以計算的。

量子算法發(fā)展：研究人員開發(fā)了用于模擬分子動力學的量子算法，如量子變分特征求解器（VQE）和量子相位估計（QPE）。這些算法利用量子系統(tǒng)的自然能力來表示和操縱量子態(tài)。

混合量子-經(jīng)典實現(xiàn)：混合方法通常用于以下情況：?量子處理器準備和操縱代表分子構(gòu)型的量子態(tài)。對這些狀態(tài)進行測量以提取相關(guān)的可觀測值。傳統(tǒng)的人工智能算法，通常是機器學習模型，處理這些量子數(shù)據(jù)來識別模式，并對分子特性和相互作用做出預測。

迭代優(yōu)化：該過程涉及多次迭代，傳統(tǒng)的人工智能組件指導在量子處理器上模擬新分子構(gòu)型的選擇，有效地創(chuàng)建一個反饋回路，以改進對有希望的候選藥物的搜索。

數(shù)據(jù)分析和候選藥物選擇：采用先進的傳統(tǒng)人工智能技術(shù)，如深度學習和強化學習，來分析量子模擬產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。這些人工智能模型可以根據(jù)預測的療效和安全性來識別潛在的候選藥物。

影響：這種量子增強的藥物發(fā)現(xiàn)方法已經(jīng)顯示出可觀的結(jié)果。例如，Menten AI的研究人員已經(jīng)使用混合量子經(jīng)典算法來設計新的蛋白質(zhì)，展示了大大加快藥物發(fā)現(xiàn)過程的潛力。更精確地模擬大規(guī)模分子相互作用的能力可能會減少將新藥推向市場的時間和成本，并節(jié)省數(shù)十億美元。

2.優(yōu)化財務模型：量子增強蒙特卡羅方法

金融行業(yè)正在利用量子與人工智能的協(xié)同作用來增強復雜的金融建模，特別是在用于風險評估和投資組合優(yōu)化的蒙特卡洛模擬領(lǐng)域。

過程:

?問題表述：許多金融模型，例如那些用于期權(quán)定價或風險評估的模型，依賴于蒙特卡羅模擬，這涉及到生成和分析大量隨機場景。

量子算法的發(fā)展：用于蒙特卡羅模擬的量子算法，如量子振幅估計，已經(jīng)得到了發(fā)展。在達到給定精度所需的樣本數(shù)量方面，這些算法可以提供比經(jīng)典蒙特卡羅方法二次倍的加速。

混合實現(xiàn)：量子處理器用于執(zhí)行核心采樣過程，利用量子疊加同時探索多種場景。然后將量子采樣的結(jié)果輸入傳統(tǒng)的人工智能模型，通常是機器學習算法，用于分析和解釋。

人工智能驅(qū)動的優(yōu)化：機器學習模型（如神經(jīng)網(wǎng)絡或支持向量機）在量子生成的數(shù)據(jù)上進行訓練，以識別模式并做出預測。隨著可用的數(shù)據(jù)越來越多，這些模型可以適應并改進它們的性能。

實時分析：量子加速采樣和人工智能驅(qū)動分析的結(jié)合允許對金融模型進行近乎實時的更新，從而實現(xiàn)更快的交易策略和風險管理。

影響：這種量子增強的金融建模方法可以實現(xiàn)更準確的風險評估、更好的投資組合優(yōu)化和更靈敏的交易策略。例如，高盛（Goldman Sachs）和QC Ware已經(jīng)展示了量子算法，可以顯著加快衍生品定價的蒙特卡羅模擬，可能會帶來更高效、更穩(wěn)定的金融市場。?

3.加強網(wǎng)絡安全：抗量子密碼學和人工智能驅(qū)動的威脅檢測

量子計算和人工智能的結(jié)合在開發(fā)抗量子加密方法和增強威脅檢測能力方面正在徹底改變網(wǎng)絡安全領(lǐng)域。

過程:

?抗量子密碼學的發(fā)展：研究人員正在開發(fā)新的加密算法，這些算法可以抵抗量子計算機和經(jīng)典計算機的攻擊，例如基于格（lattice-based）和基于哈希的密碼學。量子密鑰分發(fā)（QKD）系統(tǒng)正在開發(fā)，以實現(xiàn)理論上不受竊聽的安全通信。

人工智能增強密碼分析：機器學習模型正在接受大量加密流量數(shù)據(jù)集的訓練，以識別可能表明潛在漏洞或攻擊的模式和異常。這些人工智能模型可以適應新的攻擊類型和加密方法，為不斷變化的威脅提供動態(tài)防御。

量子增強網(wǎng)絡監(jiān)控：量子傳感器可用于檢測可能表明安全漏洞或數(shù)據(jù)泄露企圖的超弱信號。來自這些量子傳感器的數(shù)據(jù)由人工智能算法處理，以實時識別和分類潛在威脅。

混合量子-經(jīng)典威脅模擬：量子計算機用于模擬經(jīng)典模型無法實現(xiàn)的復雜攻擊場景。人工智能算法分析這些模擬，以制定和完善防御策略。

持續(xù)學習和適應：系統(tǒng)的人工智能組件不斷從新數(shù)據(jù)和模擬中學習，更新他們的模型，以保持領(lǐng)先于新出現(xiàn)的威脅。這種自適應方法允許安全系統(tǒng)隨著時間的推移而發(fā)展和改進，而不是依賴于靜態(tài)防御。

影響：這種量子人工智能網(wǎng)絡安全方法正在創(chuàng)造一種主動而非被動的新范式。例如，洛斯阿拉莫斯國家實驗室（Los Alamos National Laboratory）的研究人員展示了一種基于量子的網(wǎng)絡安全系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以檢測和轉(zhuǎn)移量子級攻擊，有可能在網(wǎng)絡攻擊造成損害之前阻止它們。在量子時代，這項技術(shù)對于保護關(guān)鍵基礎設施和敏感數(shù)據(jù)至關(guān)重要。?

4.革命性的氣候模型：量子增強地球系統(tǒng)模擬

氣候變化是我們這個時代最緊迫的問題之一，準確的氣候模型對于制定有效的緩解戰(zhàn)略至關(guān)重要。量子計算和人工智能的結(jié)合極大地提高了我們模擬和預測氣候模式的能力。

過程:

?問題表述：地球系統(tǒng)模型涉及大氣、海洋、陸地表面和冰之間復雜的非線性相互作用。由于計算的限制，傳統(tǒng)的建模方法難以在高分辨率下捕獲這些相互作用。

量子算法的發(fā)展：研究人員已經(jīng)開發(fā)了流體動力學模擬和求解偏微分方程的量子算法，這些都是氣候模型的關(guān)鍵組成部分。

混合量子-經(jīng)典實現(xiàn)：量子處理器用于模擬氣候系統(tǒng)中計算最密集的方面，如大氣和海洋動力學。這些量子模擬與地球系統(tǒng)模型的經(jīng)典組件集成在一起。人工智能算法，特別是深度學習模型，用于分析量子經(jīng)典模擬的輸出并識別模式和趨勢。

多尺度建模：量子人工智能方法允許在不同尺度上——從全球氣候模式到區(qū)域和局部影響——無縫集成模擬。

數(shù)據(jù)同化和預測：使用機器學習技術(shù)將觀測數(shù)據(jù)同化到模型中，不斷提高其準確性。人工智能驅(qū)動的預測模型使用量子增強模擬的輸出來進行短期和長期氣候預測。

不確定性量化：不確定性量化的量子算法與經(jīng)典統(tǒng)計方法相結(jié)合，以提供對氣候預測不確定性更可靠的估計。

影響：這種增強的建模能力正在為決策者和科學家提供有關(guān)氣候變化的更準確和詳細的信息。例如，芝加哥大學（University of Chicago）和阿貢國家實驗室（Argonne National Laboratory）的研究人員已經(jīng)展示了求解偏微分方程的量子算法，這種算法可以顯著加速氣候模擬。這有助于制定更有效地減緩和適應氣候變化的戰(zhàn)略，進而可能改變?nèi)颦h(huán)境政策的進程。?

5.材料科學變革：量子人工智能驅(qū)動的材料發(fā)現(xiàn)

傳統(tǒng)意義上，新材料的開發(fā)是一個耗時且往往是偶然的過程。然而，量子計算和人工智能的結(jié)合正在迎來一個理性材料設計的新時代。

過程:

?材料的量子模擬：考慮到量子模擬可以利用獨特的量子效應來勝任經(jīng)典計算機難以解決的復雜問題，量子計算機可被用于在原子和亞原子水平上模擬材料的行為。

人工智能驅(qū)動的分析和預測：機器學習模型，特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡，在量子模擬的結(jié)果上進行訓練，以預測潛在新材料的特性。這些人工智能模型可以快速篩選大量可能的材料組成和結(jié)構(gòu)，確定有前途的候選材料進行進一步研究。

逆向設計：人工智能算法用于解決材料設計的逆向問題，從所需的特性開始，向后回溯，以確定可能表現(xiàn)出這些特性的潛在結(jié)構(gòu)。

量子經(jīng)典反饋回路：人工智能預測指導選擇在量子計算機上模擬的新材料。這些模擬的結(jié)果然后反饋到人工智能模型中，不斷提高它們的準確性和預測能力。

實驗驗證和改進：量子人工智能系統(tǒng)確定的最有希望的候選者進行合成和實驗測試。這些實驗的結(jié)果被用來進一步完善量子模擬和人工智能模型，創(chuàng)造一個良性循環(huán)的改進。

多目標優(yōu)化：先進的人工智能技術(shù)（如強化學習和多目標進化算法）可用于同時優(yōu)化材料的多種（通常是相互競爭的）特性。

影響：這種方法正在加速發(fā)現(xiàn)具有特定期望性能的新材料。例如，多倫多大學和谷歌的研究人員將量子計算和機器學習相結(jié)合，發(fā)現(xiàn)了用于量子設備的新型磁性材料。這種由量子人工智能驅(qū)動的材料科學方法可以改變從能源到航空航天的行業(yè)，從而開發(fā)出更高效的太陽能電池、更堅固、更輕的結(jié)構(gòu)材料和新型量子設備。

量子人工智能的挑戰(zhàn)和未來前景

?雖然量子計算和傳統(tǒng)人工智能的結(jié)合產(chǎn)生了令人印象深刻的結(jié)果，但仍然存在下述諸多挑戰(zhàn)：

• 量子硬件限制：目前的量子計算機在量子位的數(shù)量和相干時間上仍然有限，限制了可以解決問題的規(guī)模。
• 錯誤緩解：量子系統(tǒng)非常容易受到噪聲和錯誤的影響，因此需要開發(fā)更強大的糾錯技術(shù)。
• 算法開發(fā)：在實際問題中創(chuàng)建優(yōu)于經(jīng)典算法的高效量子算法仍然是一個重大挑戰(zhàn)。
• 集成挑戰(zhàn)：無縫集成量子和傳統(tǒng)人工智能系統(tǒng)帶來了技術(shù)上的困難，特別是在數(shù)據(jù)傳輸和同步方面。
• 可擴展性：隨著量子系統(tǒng)的規(guī)模和復雜性的增長，管理和控制它們變得越來越具有挑戰(zhàn)性。

不過，盡管存在這些挑戰(zhàn)，量子增強人工智能的未來前景仍是非常光明的。隨著量子硬件的不斷改進和新算法的開發(fā)，我們可以期待看到更多突破性的應用。?

未來突破性應用

?未來研究的一些特別感興趣的領(lǐng)域包括：

• 量子機器學習：為機器學習任務開發(fā)新的量子算法，可以展示比經(jīng)典方法更明顯的量子優(yōu)勢。
• 量子啟發(fā)型經(jīng)典算法：進一步探索量子概念如何啟發(fā)新的經(jīng)典算法，潛在地彌合量子和經(jīng)典計算之間的差距。
• 量子神經(jīng)網(wǎng)絡：推進量子神經(jīng)網(wǎng)絡的理論和實現(xiàn)，可能推動更強大和高效的人工智能模型。
• 量子強化學習：探索量子計算如何增強強化學習算法，特別是對于復雜的高維問題。
• 量子增強聯(lián)邦學習：研究量子計算如何解決分布式機器學習系統(tǒng)中的隱私和安全問題。?

結(jié)論

?量子計算和傳統(tǒng)人工智能的融合代表了當今計算科學中最令人興奮的前沿之一。

通過結(jié)合兩種范式的獨特優(yōu)勢——量子計算機有效解決某些類別問題的能力，以及人工智能的模式識別和學習能力——我們正在開辟曾經(jīng)被認為無法企及的新可能性。

作為處于這場革命前沿的量子計算研究科學家，他們的任務是開發(fā)算法、硬件和理論框架，以更好地塑造計算的未來。

我們上述所討論的突破——從加速藥物發(fā)現(xiàn)到革命性的氣候模型——只是計算科學變革時代的開始。量子計算和傳統(tǒng)人工智能之間的協(xié)同作用不僅在改變技術(shù)；它正在改變我們對可能性的理解。

我們正在走向這樣一個未來：人類面臨的一些最緊迫的挑戰(zhàn)——從疾病到氣候變化再到資源管理——能夠以前所未有的速度和精度得到解決。

然而，實現(xiàn)這一潛力需要跨學科的持續(xù)合作。量子物理學家、計算機科學家、數(shù)學家和各個領(lǐng)域的專家必須共同努力，開發(fā)能夠利用量子增強人工智能力量的實際應用。

此外，我們必須牢記這些強大技術(shù)的倫理影響，確保負責任地開發(fā)和部署它們。

展望未來，很明顯，量子人工智能革命才剛剛開始。?

令人興奮的未來發(fā)展

• ?容錯量子計算：大規(guī)模、容錯量子計算機的成就可以極大地擴展量子增強人工智能可以解決的問題范圍。
• 量子互聯(lián)網(wǎng)：量子互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展可以實現(xiàn)分布式量子人工智能系統(tǒng)，為安全、遠程量子計算和通信開辟新的可能性。
• 神經(jīng)形態(tài)量子計算：量子計算與神經(jīng)形態(tài)硬件的集成可能會導致更接近模擬人類大腦的新型人工智能架構(gòu)。
• 量子數(shù)據(jù)的量子機器學習：隨著量子傳感器和量子通信網(wǎng)絡的日益普及，我們可能會看到專門用于處理和分析量子數(shù)據(jù)的量子機器學習算法的發(fā)展。
• 量子增強的自然語言處理：用于自然語言處理的量子算法可能會導致更復雜的語言模型和翻譯系統(tǒng)。?

后記

?量子計算和傳統(tǒng)人工智能的融合代表了計算科學的一個新前沿，它有望重新定義我們對周圍世界的計算、預測和理解的極限。

量子計算研究科學家有特權(quán)也有責任塑造這個未來。通過不斷突破可能性的界限，他們可以幫助解開世界上一些最緊迫問題的解決方案，并開辟科學探索的新途徑。

未來的旅程充滿挑戰(zhàn)，但也非常令人興奮。它需要創(chuàng)造力、嚴謹?shù)目茖W探究以及挑戰(zhàn)現(xiàn)有范式的意愿。

隨著我們繼續(xù)探索量子計算和傳統(tǒng)人工智能之間的協(xié)同作用，我們不僅僅是在推進技術(shù)，我們還在擴大人類知識和能力的前沿。

原文標題：??Quantum Computing and AI: A Revolution in Technological Synergy??，作者：Thomas Cherickal?