量子計算機將如何改變AI/機器學(xué)習/大數據

　　據福布斯雜志報道，我們每天能產(chǎn)生2.5EB(約合10億GB)數據，這相當于25萬(wàn)個(gè)美國國會(huì )圖書(shū)館或500萬(wàn)臺筆記本電腦記錄的內容。我們有32億個(gè)全球互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)，他們每分鐘在Pinterest上發(fā)布9722個(gè)Pin，在Twitter發(fā)布347222條消息，在Facebook上留下420萬(wàn)個(gè)“點(diǎn)贊”，我們還通過(guò)拍照和視頻、保存文件、打開(kāi)賬戶(hù)等行為產(chǎn)生其他大量數據。

　　我們正處于傳統計算機數據處理能力的極限，而數據卻依然在不斷增長(cháng)。雖然摩爾定律(Moore’s Law)預測集成電路上的晶體管數量每隔兩年就會(huì )翻一番，但自1965年這個(gè)術(shù)語(yǔ)出現以來(lái)，事實(shí)證明它具有很強的彈性。隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步，這些晶體管現在的體積越來(lái)越小。正因為如此，業(yè)界領(lǐng)導者們展開(kāi)了激烈競爭，看誰(shuí)能首先要推出一款比現有計算機更強大的量子計算機，來(lái)處理我們每天產(chǎn)生的所有數據，并解決日益復雜的問(wèn)題。

　　量子計算機能快速解決復雜問(wèn)題

　　當這些行業(yè)領(lǐng)袖成功地制造出商業(yè)上可行的量子計算機時(shí)，那么這些計算機就有可能在幾秒鐘內完成龐大的計算量，這些任務(wù)可能需要傳統計算機花費數千年時(shí)間才能完成。今天，谷歌宣稱(chēng)已經(jīng)擁有這樣一種量子計算機，據說(shuō)它的速度比當今任何一種計算系統都快1億倍。如果我們能用它處理生成的大量數據并解決非常復雜的問(wèn)題，那將是至關(guān)重要的。成功的關(guān)鍵是把現實(shí)世界中的問(wèn)題轉化為量子語(yǔ)言。

　　我們生成的數據集的復雜性和增長(cháng)規模遠比計算技術(shù)進(jìn)步快得多，因此對我們的計算結構造成了相當大的壓力。雖然今天的計算機難以解決或無(wú)法解決某些問(wèn)題，但這些問(wèn)題預計將被量子計算機在幾秒鐘內破解。據預測，人工智能(AI)，尤其是機器學(xué)習，可以從量子計算技術(shù)的進(jìn)步中獲益，而且還會(huì )繼續持續下去，即使是在完整的量子計算解決方案出現之前。量子計算算法使我們能夠增強機器學(xué)習的能力。

　　量子計算機將優(yōu)化解決方案

　　量子計算將促進(jìn)數字革命的另一種方式是，我們能夠對數據進(jìn)行采樣，并優(yōu)化我們遇到的各種問(wèn)題(從組合分析到最佳遞送路線(xiàn)等)，甚至能幫助確定每個(gè)人的最佳治療方案和醫療方案。

　　我們正處在大數據增長(cháng)的關(guān)鍵點(diǎn)上，我們已經(jīng)改變了我們的計算機架構，這就需要用不同的計算方法來(lái)處理大數據。它不僅規模更大，而且我們要解決的問(wèn)題也變得不同。量子計算機更能有效地解決連續性問(wèn)題。他們給予企業(yè)甚至消費者做出更好決策的能力，而這正是說(shuō)服企業(yè)在新技術(shù)方面投資所需要的。

　　量子計算機可以識別大數據集中的模式

　　預計量子計算將能夠搜索非常大的、未排序的數據集，以非?？斓乃俣劝l(fā)現模式或異常。量子計算機可以同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)數據庫中的所有條目，從而在幾秒鐘內識別出這些相似點(diǎn)。雖然這在理論上是可能的，但它只發(fā)生在一個(gè)并行的計算機上，并且只能以一個(gè)接一個(gè)的方式查看每個(gè)記錄，所以它花費了大量的時(shí)間，并且取決于數據集的大小，它可能永遠不會(huì )成為現實(shí)。

　　量子計算機可以幫助整合不同數據集的數據

　　此外，由于可被用于整合不同的數據集，量子計算機有望獲得巨大突破。雖然這在沒(méi)有人類(lèi)介入的情況下可能是困難的，但是人類(lèi)的參與將幫助計算機學(xué)會(huì )如何在未來(lái)整合數據。因此，如果有不同獨特模式的原始數據源，并有研究團隊想要比較它們，那么在數據被比較值錢(qián)，計算機就必須理解模式之間的關(guān)系。為了實(shí)現這個(gè)目標，需要在分析自然語(yǔ)言的語(yǔ)義方面取得突破，而這正是AI面臨的最大挑戰之一。然而，人類(lèi)可以提供輸入，然后對未來(lái)系統進(jìn)行訓練。

　　最終，量子計算機將允許快速分析和整合龐大的數據集，這些數據集將改進(jìn)和改變我們的機器學(xué)習和AI能力。