当量子计算遇到机器学习会碰撞出什么火花

量子计算和机器学习无疑是当前科技领域最炙手可热的两大研究焦点。

在量子计算领域，理论框架与硬件设备的突破性进展，让我们看到了通用量子计算机大规模应用的曙光。与此机器学习领域，特别是以人工神经网络为代表的方法，在众多应用领域如视觉、语音、自然语言处理等取得了显著的性能提升。三位深度学习领域的杰出科学家荣获2019年图灵奖，标志着人工智能复兴元年的正式到来。

当量子计算与机器学习这两个强大领域相遇，会碰撞出怎样的火花？腾讯杰出科学家、腾讯量子实验室负责人张胜誉评价道：“这是一个早期探索阶段，但未来具有巨大的发展潜力。”

尽管有人曾认为量子计算和机器学习的结合如同“油和水”，难以融合。但事实上，随着两者在各自领域的快速发展，二者的结合已经水到渠成。早在上世纪90年代，就有学者开始探索量子物理与人工智能的结合。如今，神经网络和其他机器学习系统已成为人工智能时代的核心技术，展现出在某些方面远超人类的能力。

传统计算机的数据处理能力已接近极限，而数据却在持续增长。为了应对这一挑战，量子计算机的出现显得尤为重要。量子计算机的计算能力远超现有计算机，必将推动机器学习的发展。这就好比一个脑子转得更快、更聪明的人能够更快更好地解决问题。

随着产业数据规模的爆炸式增长和深度学习模型网络参数的不断扩增，现有的计算结构及框架面临巨大的挑战。正量子计算和机器学习的结合成为了众多研究机构和科技公司关注的焦点。这种结合可以解决机器学习在处理海量大数据时计算效率低的问题，甚至可能改变整个机器学习领域。

机器学习与量子计算的结合有多种形式。量子计算的独特性质使其在数据处理和存储能力上远超传统计算，将其应用到机器学习中可以大幅提高计算效率。利用量子理论的并行性等加速特点，可以催生出全新的量子机器学习模型。这些模型可以实现更高的计算效率，并解决一些在传统机器学习中无法解决的问题。

国内企业也在积极部署量子计算和机器学习的结合研究。尽管目前该领域仍处于早期探索阶段，但在未来具有巨大的发展空间。张胜誉表示：“虽然进展喜人，但我们还需关注其在严格性、问题基础性和未来实用性等方面的提升空间。”他认为，量子机器学习的更多应用还需等到实现大规模量子信息存储和成熟的量子计算机出现才行。这一领域的未来发展令人充满期待。韩正甫提到的事实是，尽管量子计算机的概念早在上世纪八十年代就已经被提出，并在随后的二十年里投入了大量的研发工作，但至今我们还没有一台真正走出实验室的量子计算机。尽管如此，量子计算机作为实现量子机器学习算法实用化的重要硬件基础，其潜力不容忽视。刘激扬对此表示赞同。他强调，要想将量子机器学习算法应用于实际的数据分析和处理任务中，我们还需要面对一些重大挑战。这些挑战包括如何将数据转化为量子态并上传到计算机中，进行存储和处理等操作。这需要研制出具有成百上千超导量子比特的量子计算机。在通用量子计算机成功研发之前，量子机器学习算法在实际应用中可能难以展现出其数据处理方面的强大能力。

张胜誉则从技术角度分析了量子机器学习的瓶颈问题。他认为，硬件资源的限制是量子机器学习发展的主要障碍之一。尽管理论上可以进行更多的量子加速研究，但在实践中，还需要结合硬件不断推动对物理化学中基本问题的理解。他相信，这个领域的最终突破需要理论和硬件同步发展。对于业界专家来说，量子机器学习是一个充满无限可能的领域。例如，深度学习带来的变化已经远远超出了十年前的估计。当量子计算机与机器学习结合时，它们可能会对我们自身和自然界的理解带来颠覆性的改变。特别是在量子计算机对量子多体系统的模拟方面，我们有理由期待其带来的突破性进展。

腾讯一直在关注量子机器学习的方向，并在此领域作出了积极的贡献。张胜誉的团队与法国合作者共同设计了第一个可证明有加速的神经网络量子算法。他们还在机器学习对量子物理和量子化学的理解上不断探索。与此国双公司在机器学习领域深耕多年，也一直关注着量子机器学习等相关领域的最新动态。该公司的产业人工智能平台已经积累了丰富的实践经验及成功案例，并持续推动“AI+行业解决方案”服务模式落地。未来，国双将积极跟进量子机器学习的进展，并探索如何将这一新兴技术融入其独有的产业人工智能平台中，以实现智能化转型的目标。在这个激动人心的领域中，我们看到了无限的可能性以及为技术和产业带来革命性变化的巨大潜力。