新研究表明量子计算即将学会推理

在过去的几年里，量子计算机的应用和发展取得了令人瞩目的进展。研究人员已经在各个领域，包括量子力学、流体力学研究、开放性问题等取得了显著成果。如今，英国初创公司剑桥量子计算（CQC）的进展再次震惊了科技界，他们成功证明了量子计算机具备“学习推理”的能力。

这一令人惊讶的发现源自于CQC量子主管Mattia Fiorentini博士及其研究团队的一项新研究。他们了如何利用量子计算机进行变分贝叶斯方法，这是一个通过随机优化和其他学习技术来逼近给定概率分布的过程。简单来说，这意味着量子计算机能够输出推理问题的潜在解决方案。

在《Variational inference with a quantum computer》的研究论文中，CQC的研究团队强调了量子计算机在变分推断以及推理方面的巨大潜力。论文指出，虽然量子计算机的输出看似随机，但我们可以通过编程使其输出具有一定模式的随机序列。这些模式复杂且离散，使得经典计算机无法在合理的时间内计算它们。量子计算机成为处理概率任务的理想工具，如不确定性下的推理。

研究团队在贝叶斯网络上进行了实验，并测试了三个不同的问题集。其中包括经典的云-洒水器-雨问题、预测市场制度切换的隐马尔科夫模型以及对患者可能疾病的推断。

为了优化推理过程，该公司采用了对抗式训练和kernelized Stein差异。训练完成后，他们在量子模拟器和IBM Q的真实量子计算机上进行了推理。结果表明，量子模拟器的概率分布与真实的概率分布非常相似，这说明量子算法的训练效果很好。

论文中指出，“我们用贝叶斯网络的例子对该方法进行了数值演示，并在IBM量子计算机上实现了实验。我们的技术能够实现高效的变分推理，其分布超越了经典计算机可有效表示的范围。”这一突破性的研究为量子计算机在人工智能和机器学习领域的应用开辟了新的道路。随着量子计算技术的不断发展，我们有理由相信，未来量子计算机将在更广泛的领域发挥重要作用。

随着CQC和其他量子计算研究团队的持续努力，量子计算的应用前景将更加广阔。我们期待着这一领域的更多创新和发展，以及量子计算机在未来带来的更多惊喜。