來(lái)源：學(xué)術(shù)頭條

我們可以將其稱為未來(lái)計(jì)算的復(fù)仇者聯(lián)盟。將兩個(gè)科技界最熱門的術(shù)語(yǔ)——機(jī)器學(xué)習(xí)和量子計(jì)算機(jī)結(jié)合起來(lái)，就形成了量子機(jī)器學(xué)習(xí)（quantum machine learning）。就像《復(fù)仇者聯(lián)盟》的漫畫書(shū)和電影將一群超級(jí)英雄集結(jié)起來(lái)，形成了一個(gè)夢(mèng)幻團(tuán)隊(duì)，這一組合很可能會(huì)吸引大量關(guān)注。但無(wú)論在科技還是小說(shuō)領(lǐng)域，制定一個(gè)好的情節(jié)都是至關(guān)重要的。

如果量子計(jì)算機(jī)能夠以足夠大的規(guī)模制造出來(lái)，那么通過(guò)利用亞原子世界的獨(dú)特屬性，它們有望比普通數(shù)字電子技術(shù)更高效地解決某些問(wèn)題。多年來(lái)，研究人員一直在探究這些問(wèn)題是否包括機(jī)器學(xué)習(xí)——一種人工智能形式，其中計(jì)算機(jī)被用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式，并學(xué)習(xí)可用于在不熟悉的情況下進(jìn)行推理的規(guī)則。

現(xiàn)在，隨著備受矚目的人工智能系統(tǒng) ChatGPT 的發(fā)布（該系統(tǒng)依靠機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)推斷文本中單詞之間的關(guān)系來(lái)實(shí)現(xiàn)類似人類的對(duì)話），以及量子計(jì)算機(jī)的規(guī)模和能力的快速增長(zhǎng)，這兩種技術(shù)都在迅猛發(fā)展。那么，當(dāng)兩者結(jié)合，會(huì)產(chǎn)生什么有用的東西嗎？

興趣正不斷增長(zhǎng)

許多科技公司，包括 Google 和 IBM 等老牌企業(yè)以及加利福尼亞伯克利的 Rigetti 和馬里蘭大學(xué)學(xué)院公園的 IonQ 等初創(chuàng)公司，都在研究量子機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力。學(xué)術(shù)界的科學(xué)家們也對(duì)此興趣濃厚。位于瑞士日內(nèi)瓦郊外的歐洲粒子物理實(shí)驗(yàn)室歐洲核子研究中心（CERN），已經(jīng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)在大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中尋找某些亞原子粒子的跡象。那里的科學(xué)家們是正在進(jìn)行量子機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)的學(xué)者群體之一。CERN 的量子計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)研究小組組長(zhǎng)、物理學(xué)家索 Sofia Vallecorsa 說(shuō)：“我們的想法是利用量子計(jì)算機(jī)加速或改進(jìn)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。”目前尚未解決的一個(gè)重要問(wèn)題是，在某些場(chǎng)景下，量子機(jī)器學(xué)習(xí)是否會(huì)比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)更具優(yōu)勢(shì)。理論表明，對(duì)于特定的計(jì)算任務(wù)，如模擬分子結(jié)構(gòu)或?qū)ふ掖笳麛?shù)的質(zhì)因數(shù)，量子計(jì)算機(jī)將加速可能比宇宙的年齡還長(zhǎng)的計(jì)算過(guò)程。但研究人員仍缺乏足夠的證據(jù)證明這一點(diǎn)適用于機(jī)器學(xué)習(xí)。也有人說(shuō)，量子機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)未發(fā)現(xiàn)的模式——即使它的速度并不快。南非德班的物理學(xué)家 Maria Schuld 說(shuō)，研究人員對(duì)量子機(jī)器學(xué)習(xí)的態(tài)度搖擺在兩個(gè)極端之間。盡管研究人員對(duì)這種方法興趣濃厚，但似乎越來(lái)越不甘心短期應(yīng)用前景的渺茫。Schuld 在加拿大多倫多的量子計(jì)算公司 Xanadu 工作。

一些研究人員開(kāi)始將焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向?qū)⒘孔訖C(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于本質(zhì)上是量子的現(xiàn)象。麻省理工學(xué)院（MIT）物理學(xué)家 Aram Harrow 表示，在所有量子機(jī)器學(xué)習(xí)的提議應(yīng)用中，這是“一個(gè)量子優(yōu)勢(shì)相當(dāng)明顯的領(lǐng)域”。

量子算法能湊效嗎？

過(guò)去 20 年來(lái)，量子計(jì)算研究人員們開(kāi)發(fā)了大量的量子算法，這些算法理論上可以使機(jī)器學(xué)習(xí)更為高效。在 2008 年的一項(xiàng)開(kāi)創(chuàng)性研究中，Harrow 與 MIT 物理學(xué)家 Seth Lloyd 和 Avinatan Hassidim（現(xiàn)就職于以色列拉馬特甘的巴伊蘭大學(xué)）共同發(fā)明了一種量子算法，該算法在解決機(jī)器學(xué)習(xí)核心挑戰(zhàn)之一的大型線性方程組方面，比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)快得多。

但在某些情況下，量子算法并未實(shí)現(xiàn)其預(yù)期的效果。一個(gè)廣為人知的例子發(fā)生在 2018 年，計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Ewin Tang 發(fā)現(xiàn)的一種方法，可以擊敗 2016 年設(shè)計(jì)的一種量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法。該量子算法旨在提供互聯(lián)網(wǎng)購(gòu)物公司和 Netflix 等服務(wù)公司根據(jù)客戶之前的選擇向客戶提供的建議類型——并且在做出這類推薦時(shí)比任何已知的傳統(tǒng)算法快得多。當(dāng)時(shí)，只有 18 歲的本科生 Tang 編寫了一個(gè)幾乎同樣快速的算法，但該算法可以在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行。德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校量子計(jì)算研究員 Scott Aaronson 是 Tang 的指導(dǎo)老師，他表示，量子推薦算法是一個(gè)罕見(jiàn)的例子，它似乎在實(shí)際問(wèn)題中提供了顯著的速度提升，因此她的工作“使得實(shí)際機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題中的量子速度指數(shù)級(jí)提升的目標(biāo)比以前更加遙不可及”。Tang 說(shuō)，她仍然對(duì)任何有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)中量子速度大幅提升的說(shuō)法持“相當(dāng)懷疑的態(tài)度”。

一個(gè)潛在的更大問(wèn)題是，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與量子計(jì)算并不總是能很好地結(jié)合在一起。大致來(lái)說(shuō)，一個(gè)典型的量子計(jì)算應(yīng)用有三個(gè)主要步驟。首先，量子計(jì)算機(jī)初始化，這意味著其各個(gè)內(nèi)存單元（稱為量子位或量子比特）將被置于一種集體糾纏的量子態(tài)。接下來(lái)，計(jì)算機(jī)執(zhí)行一系列操作，即經(jīng)典比特邏輯運(yùn)算的量子類似操作。在第三步中，計(jì)算機(jī)執(zhí)行讀出操作，例如測(cè)量攜帶關(guān)于量子運(yùn)算結(jié)果信息的單個(gè)量子位的狀態(tài)，這可能是指示機(jī)器內(nèi)部的某個(gè)電子是順時(shí)針還是逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)等。

就像“最細(xì)的吸管”

Harrow、Hassidim 和 Lloyd 等人提出的算法有望加快上述“第二步”。但在許多應(yīng)用中，第一步和第三步可能極其緩慢，從而抵消了這些優(yōu)勢(shì)。初始化步驟需要將“經(jīng)典”數(shù)據(jù)加載到量子計(jì)算機(jī)上，并將其轉(zhuǎn)換為量子態(tài)，這通常是一個(gè)低效的過(guò)程。而且，由于量子物理本質(zhì)上是概率性的，讀取過(guò)程常常帶有隨機(jī)性，因此，量子計(jì)算機(jī)必須多次重復(fù)所有三個(gè)階段，并對(duì)結(jié)果求取平均值，從而得出最終答案。

華盛頓大學(xué)西雅圖分校的量子計(jì)算研究員 Nathan Wiebe 表示，一旦量子化數(shù)據(jù)被處理成最終的量子態(tài)，取出答案也可能需要很長(zhǎng)時(shí)間。他在 10 月份的一個(gè)量子機(jī)器學(xué)習(xí)研討會(huì)上說(shuō)：“我們只能從最細(xì)的吸管中吸取信息。”“當(dāng)你問(wèn)幾乎任何研究員量子計(jì)算機(jī)擅長(zhǎng)什么應(yīng)用時(shí)，答案是，‘可能，并不是經(jīng)典數(shù)據(jù)，’”Schuld 表示，“到目前為止，沒(méi)有真正的理由相信經(jīng)典數(shù)據(jù)需要量子效應(yīng)。”Vallecorsa 和其他人表示，速度并不是評(píng)估量子算法的唯一標(biāo)準(zhǔn)。還有跡象表明，由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的量子人工智能系統(tǒng)或許能學(xué)會(huì)識(shí)別經(jīng)典算法會(huì)遺漏的數(shù)據(jù)模式。這可能是因?yàn)榱孔蛹m纏在量子位之間建立了相關(guān)性，因此也在數(shù)據(jù)點(diǎn)之間建立了相關(guān)性，德國(guó) Zeuthen 的 DESY 粒子物理實(shí)驗(yàn)室的物理學(xué)家 Karl Jansen 說(shuō)，“我們希望能夠檢測(cè)到在數(shù)據(jù)中很難被經(jīng)典算法檢測(cè)到的相關(guān)性。”

但 Aaronson 持不同意見(jiàn)。量子計(jì)算機(jī)遵循已知的物理定律，因此它們的運(yùn)作和量子算法的結(jié)果完全可以由一個(gè)普通計(jì)算機(jī)在足夠時(shí)間內(nèi)預(yù)測(cè)。“因此，唯一值得關(guān)注的問(wèn)題是，量子計(jì)算機(jī)是否比完美的經(jīng)典模擬更快，”Aaronson 說(shuō)。

根本性量子變革

還有一種可能性，就是完全避開(kāi)轉(zhuǎn)換經(jīng)典數(shù)據(jù)的障礙，通過(guò)在原本就是量子的數(shù)據(jù)上使用量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

在整個(gè)量子物理學(xué)歷史中，量子現(xiàn)象的測(cè)量一直被定義為使用一種生活在宏觀、經(jīng)典世界的儀器來(lái)進(jìn)行數(shù)值讀取。但現(xiàn)在有一種新興的想法，涉及一種被稱為量子傳感的新興技術(shù)，使得系統(tǒng)的量子屬性通過(guò)純量子儀器來(lái)測(cè)量。將這些量子態(tài)直接加載到量子計(jì)算機(jī)的量子位上，然后可以使用量子機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別模式，而無(wú)需與經(jīng)典系統(tǒng)進(jìn)行任何連接。麻省理工學(xué)院物理學(xué)家、谷歌研究員 Hsin-Yuan Huang 表示，在機(jī)器學(xué)習(xí)方面，這可能比收集量子測(cè)量作為經(jīng)典數(shù)據(jù)點(diǎn)的系統(tǒng)更具優(yōu)勢(shì)，“我們的世界本質(zhì)上是量子力學(xué)的。如果你想要一臺(tái)可以學(xué)習(xí)的量子機(jī)器，它可能會(huì)更加強(qiáng)大。”

Huang 和他的合作者在谷歌的一臺(tái) Sycamore 量子計(jì)算機(jī)上進(jìn)行了一個(gè)原理驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。他們將部分量子位用于模擬一種抽象材料的行為。然后，處理器的另一部分利用這些量子位的信息，并通過(guò)量子機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分析。研究人員發(fā)現(xiàn)，這種技術(shù)比經(jīng)典的測(cè)量和數(shù)據(jù)分析快得多。

它是一種超導(dǎo)體嗎？

Huang 表示，完全在量子世界中進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集與分析，可以讓物理學(xué)家解決那些只能通過(guò)經(jīng)典測(cè)量方法間接回答的問(wèn)題。例如，一個(gè)特定材料是否處于一種特殊的量子態(tài)，從而使其成為超導(dǎo)體（能夠以幾乎為零的電阻導(dǎo)電）。經(jīng)典實(shí)驗(yàn)要求物理學(xué)家間接證明超導(dǎo)性，例如測(cè)試材料對(duì)磁場(chǎng)的反應(yīng)。

粒子物理學(xué)家也在研究使用量子傳感技術(shù)來(lái)處理未來(lái)粒子對(duì)撞機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如在 DESY 的 LUXE 實(shí)驗(yàn)中，將電子和光子相撞，Jensen 說(shuō)。盡管這一想法至少還有十年的時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)，他補(bǔ)充道。彼此相距遙遠(yuǎn)的天文觀測(cè)站也可能使用量子傳感器來(lái)收集數(shù)據(jù)，并通過(guò)未來(lái)的“量子互聯(lián)網(wǎng)”將它們傳輸?shù)街醒雽?shí)驗(yàn)室，由量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。人們希望，這能使得捕捉的圖像具有前所未有的清晰度。如果這類量子傳感應(yīng)用被證明是成功的，那么量子機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)在結(jié)合這些實(shí)驗(yàn)的測(cè)量結(jié)果和分析得出的量子數(shù)據(jù)中發(fā)揮作用。最終，量子計(jì)算機(jī)是否會(huì)為機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)優(yōu)勢(shì)，將通過(guò)實(shí)驗(yàn)而非數(shù)學(xué)證明來(lái)決定。“我們不能期待所有東西都像我們?cè)诶碚撚?jì)算機(jī)科學(xué)中那樣被證明，”Harrow 說(shuō)。“我當(dāng)然認(rèn)為量子機(jī)器學(xué)習(xí)仍然值得研究，”Aaronson 說(shuō)，無(wú)論是否最終提高效率。Schuld 同意這一說(shuō)法。“我們需要在不受證明速度提升的限制下進(jìn)行研究，至少目前是這樣的。”