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  • 当量子计算遇到机器学习会碰撞出什么火花

    来源:www.cecemca.com 发布时间:2020-01-31

    没有人怀疑量子计算和机器学习是目前两个最热门的研究领域。

    在量子计算方面,理论和硬件上的突破使人们更接近大规模通用量子计算机。

    在机器学习方面,以人工神经网络为代表的方法在视觉、语音、自然语言理解、游戏等应用领域取得了巨大的性能提升。三位深入学习领域的专家获得了2019年图灵奖,该奖项甚至被评论为“标志着人工智能复兴第一年的到来”。

    当量子计算和机器学习相遇时,它们会碰撞出什么火花?“总的来说,这是一个仍处于早期探索阶段的地区,未来有很大的发展空间。”腾讯杰出科学家、腾讯量子实验室主任张晟昱评论道。

    量子物理和机器学习不是“油和水”的混合物

    早在20世纪90年代,威奇塔州立大学的物理教授伊丽莎白伯曼(Elizabeth Berman)就开始研究量子物理和人工智能的结合。当时,其中的神经网络是一种特立独行的技术。大多数人认为她在混合油和水。她回忆道,“我花了很长时间才发表这篇论文。与神经网络相关的期刊会说,“什么是量子力学?”物理学杂志会说,‘什么是神经网络?’

    然而,随着量子计算和机器学习在各自领域的进步,两者的结合似乎也随之而来。

    神经网络和其他机器学习系统已经成为人工智能时代的核心技术。具有机器学习能力的人工智能在某些方面远远优于人类。它不仅擅长象棋和数据挖掘,而且在人类大脑擅长的人脸识别和语言翻译方面也取得了长足的进步。这些系统的价值通过强大的幕后计算能力不断凸显出来。

    但与此同时,传统计算机的数据处理能力接近极限,而数据仍在增长。尽管摩尔定律预测集成电路上的晶体管数量将每两年翻一番,但自1965年该术语出现以来,它已被证明是高度灵活的。随着技术的进步,这些晶体管越来越小。因此,该行业发起了激烈的竞争,看谁能率先推出比现有计算机更强大的量子计算机来处理越来越多的数据。

    ”机器学习技术的进步取决于计算能力的提高。量子计算机在计算能力上肯定比现有的机器好得多。这必将促进机器学习的发展。这就像一个思维敏捷、更聪明的人比一个反应迟钝的人能更快更好地处理问题。”中国科学技术大学中国科学院量子信息重点实验室研究员韩付正告诉《科学日报》,机器学习可能在很短的时间内处理超出当前能力的复杂问题。

    北京郭爽科技有限公司(以下简称“郭爽”)首席技术官刘济阳在接受《科学技术日报》记者采访时表示,随着工业数据规模的爆炸性增长和深度学习模型网络参数的不断扩展,现有的计算结构和框架,面对海量数据规模和深度网络结构,需要非常高的时间和硬件成本进行处理和分析,因此需要更高效的解决方案。

    强大组合的化学反应

    刘济阳说,这就是为什么许多研究机构和技术公司都在关注量子计算领域。

    ”量子计算的独特性质使得它在数据处理和数据存储能力方面理论上远远优于经典计算。因此,如果将其应用于机器学习,不仅可以解决当前机器学习算法处理大量大数据时计算效率低的问题,甚至可能改变机器学习的整个领域。”刘济阳表示,如果将机器学习和量子计算结合起来,一方面希望量子计算优异的数据处理能力可以用来解决机器学习计算效率低的问题。另一方面,它探索使用量子力学来开发更智能的机器学习算法。

    刘济阳具体分析,机器学习和量子计算的结合主要有以下形式:第一,由于量子计算可以同时执行大量复杂的计算过程,传统机器学习中的一些可计算问题可以通过结合成为可能,从而大大降低机器学习算法的计算复杂度;其次,量子理论的加速特性,如并行性,直接与一些机器学习算法深入结合,可以产生一批新的量子机器学习模型,可以达到更高的计算效率。第三,机器学习算法也可以用来解决量子物理领域的一些难题,如量子多体物理、量子优化控制等。在过去的十年里,大量的研究出现在量子技术和机器学习的结合上。它们主要用于解释和帮助量子力学。通过经典机器学习设计高效量子算法的研究也很多。还有其他一些方面,比如量子启发式机器学习,以及使用量子理论来帮助理解机器学习中的现象,等等。他们都取得了丰硕的成果。”张晟昱告诉《科学日报》记者。

    张晟昱和他的团队最近系统梳理了量子机器学习的发展。这篇文章发表在010302019年第一期的主题“量子计算”上。

    “虽然进展喜人,但我们也应该注意到,目前机器学习领域的许多成果在严格性、问题基础和未来实用性方面还有很大的改进空间。总的来说,这是一个仍处于早期探索阶段的领域,未来有很大的发展空间。”张晟昱认为。

    “虽然进展喜人,但我们也应该注意到,目前机器学习领域的许多成果在严格性、问题基础和未来实用性方面还有很大的改进空间。总的来说,这是一个仍处于早期探索阶段的领域,未来有很大的发展空间。”张晟昱认为。

    “量子机器学习的更多应用将不得不等到大规模量子信息存储得以实现和成熟的量子计算机出现。”韩付正说,但事实上,量子计算机的概念是在20世纪80年代提出的,已经投入研发20年了。到目前为止,还没有人真正走出实验室。

    刘济阳还表示,量子计算机是实现量子机器学习算法实际应用的重要硬件基础。为了将量子机器学习算法应用于实际的数据分析和处理任务,需要将数据转换成量子状态,上传到计算机,存储,处理和导出。因此,有必要开发一台具有数百个超导量子位的量子计算机。在通用量子计算机成功建成之前,量子机器学习算法很难在实际应用中展示其强大的数据处理能力

    张晟昱说,由于硬件资源的限制,量子机器学习的验证和发展确实存在许多瓶颈。在理论上,可以对量子加速进行更多的研究,在实践中,结合硬件可以不断促进对物理化学基本问题的理解他认为,这一领域的最终突破可能需要理论和硬件携手前进。

    刘济阳认为,量子机器学习仍然缺乏完整的理论框架和实践验证。由于量子机器学习只能在量子态下进行,关于从经典信息到量子信息的转换研究很少,因此仍有许多问题没有解决"我们不能从基础理论的角度解释量子机器学习算法的优势."刘济阳说,仍然不可能证明量子机器算法的性能优于所有经典机器学习算法,因为没有发现具有相同复杂度的经典算法,但这并不意味着这样的经典算法不存在,因此需要进一步的研究来证明。

    然而,在行业领导者眼中,量子机器学习是一个充满无限遐想的领域。“深入学习带来的变化远远超过十年前的估计。关于量子多体系统的量子计算机模拟会给我们带来什么颠覆性的理解,以及量子和机器学习的结合将如何影响我们对自身和自然的理解和改变,这里有很大的想象空间。”张胜余说道。

    张晟昱说腾讯一直密切关注量子机器学习的方向。“我们的忒

    刘济阳还表示,郭爽一直在机器学习领域努力工作,也一直高度关注量子机器学习等相关领域的最新发展。他表示,目前,公司的工业人工智能平台配备了人工智能技术和算法,包括机器学习、知识映射、自然语言处理等。在数字营销、司法大数据、工业互联网等领域积累了丰富的实践经验和成功案例。有效地帮助了客户提高生产经营效率。

    “除了继续将‘人工智能产业解决方案’的服务模式推向地面之外,我们还将跟踪量子机器学习的进展并积极部署,思考如何将这些新兴技术整合到国家独特的工业人工智能平台中,努力用技术改变产业,实现客户的智能转型。”刘济阳说道。

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