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量子和人工智能的合作

汽車玩家 ? 來源:極客公園 ? 作者:沈知涵 ? 2020-03-11 14:15 ? 次閱讀

「當(dāng)我展望未來,并且談及如何推動(dòng)進(jìn)步時(shí),量子技術(shù)會(huì)是我們武器庫中的一把利器。」Alphabet CEO Sundar Pichai 在 2020 年世界經(jīng)濟(jì)論壇年會(huì)上說道。

「通過量子技術(shù),我們可以保持摩爾定律這樣的理論往前迭代和發(fā)展。潛力是巨大的,當(dāng)然也有挑戰(zhàn)。量子計(jì)算將在未來 5-10 年間打破傳統(tǒng)的加密技術(shù),這意味著量子加密技術(shù)將成為必需。隨著技術(shù)的推演,我認(rèn)為人工智能和量子技術(shù)的結(jié)合將幫助我們解決我們所遇到的最嚴(yán)峻的問題。」

量子計(jì)算和人工智能早已經(jīng)是各自領(lǐng)域炙手可熱的研究話題。在許多復(fù)雜的科學(xué)問題上,比如癌癥檢測(cè)、預(yù)測(cè)地震余震、極端天氣,探索新系外行星等等,我們已經(jīng)可以看見機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸顯露的優(yōu)勢(shì)。

▲左側(cè):含有微轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的載波片的放大圖 右側(cè):相同視圖,在 LYNA(LYmph Node Assistant)輔助后用藍(lán)色標(biāo)注出腫瘤的位置

量子計(jì)算是一種遵循量子力學(xué)規(guī)律調(diào)控量子信息單元進(jìn)行計(jì)算的新型計(jì)算模式,它的處理效率要大大快于傳統(tǒng)的通用計(jì)算機(jī)。谷歌曾經(jīng)在 2019 年宣布實(shí)現(xiàn)量子優(yōu)越性(Quantum Supremacy),谷歌設(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)驗(yàn)問題,在 53 量子比特的量子計(jì)算機(jī)上破解只需要 200 秒,而用全球最強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī) Summit 則需要一萬年。

二者的結(jié)合會(huì)爆發(fā)怎樣的潛力?「機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步有賴于計(jì)算能力的提高,量子計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力肯定比現(xiàn)有計(jì)算機(jī)強(qiáng)太多,它必然能推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,這就好比,一個(gè)腦子轉(zhuǎn)得很快、更聰明的人比一個(gè)反應(yīng)慢的人處理問題更快更好。」中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)中科院量子信息重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員韓正甫接受科技日?qǐng)?bào)采訪時(shí)說道。

反過來,當(dāng)量子計(jì)算機(jī)逐漸推向大眾視野時(shí),也需要更加智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來「適配」。「然而迄今為止,我們還缺乏有效的研究工具能夠發(fā)現(xiàn)有用的量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型(能夠處理量子數(shù)據(jù),并在如今可用的量子計(jì)算機(jī)上執(zhí)行處理任務(wù))」,Google AI 博客中寫道。

距離 Sundar Pichai 參加世界經(jīng)濟(jì)論壇年會(huì)一個(gè)月之后,Google 把這件事「正經(jīng)地」搬上了牌桌。當(dāng)?shù)貢r(shí)間 3 月 9 日,谷歌宣布聯(lián)合滑鐵盧大學(xué)、大眾汽車、Google X 推出 TensorFlow Quantum(TFQ)——用于快速建立量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型原型的開源庫。換句話說,TFQ 是一項(xiàng)軟件框架,在此之上,研究者可以更加容易地建立量子機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。

目前,TFQ 主要面向在經(jīng)典量子電路模擬器上執(zhí)行量子電路,未來 TFQ 將能夠在 Cirq 支持的實(shí)際量子處理器(包括谷歌自己的 Sycamore 量子芯片)上執(zhí)行量子電路。

熟悉人工智能的人對(duì) TensorFlow 不會(huì)陌生,作為全球最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)開源框架,簡化了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提供可重復(fù)代碼,使得訓(xùn)練復(fù)雜模型變得更簡單和方便。「量子版 TensorFlow」又能做到什么?

根據(jù) Google AI 博客的介紹,TFQ 提供了結(jié)合量子計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的必要工具,以控制和建模自然或人工量子力學(xué)系統(tǒng),例如 NISQ(嘈雜中型量子)算法,具有約 50-100 量子比特。底層是 TFQ 將 Cirq(專門為 NISQ 打造的 Python 開源庫,讓 NISQ 的編寫、操作和優(yōu)化變得更加容易)與 TensorFlow 集成,并提供兼容現(xiàn)有 TensorFlow API 的量子計(jì)算基元和高性能量子電路模擬器,并為判別式((Discriminative model)和生成式(Generative model)量子經(jīng)典模型的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)提供高級(jí)抽象。

「我們希望最終發(fā)現(xiàn)可能產(chǎn)生量子優(yōu)勢(shì)的新的量子算法。」TFQ 白皮書中寫道。

在谷歌「量子優(yōu)越性」吹起了戰(zhàn)斗的號(hào)角之后,微軟,亞馬遜都紛紛入局量子計(jì)算這一領(lǐng)域。幾天前口罩生產(chǎn)商霍尼韋爾宣布將在未來三月內(nèi)發(fā)布量子體積(Quantum Volume)最大的量子計(jì)算機(jī),量子體積至少為 64。

極客公園此前報(bào)道過,業(yè)界普遍認(rèn)為,要達(dá)到類似目前傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的通用計(jì)算形式,量子計(jì)算至少需要能控制 100 萬量子比特。挑戰(zhàn)在于,量子比特不像比特那樣容易控制,維持其較脆弱的狀態(tài)相當(dāng)難,同時(shí)也要控制量子比特增加帶來的「噪音」問題。但是這不耽誤,人們已經(jīng)開始勾畫對(duì)未來的無限想象。通過量子計(jì)算,人們能夠更好地了解分子和原子的運(yùn)作方式,隨著量子計(jì)算的發(fā)展,傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中不可計(jì)算的問題將變成可能,量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型將在金融安全,醫(yī)學(xué)治療,傳感通訊等等領(lǐng)域大有作為。

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