量子计算与人工智能有什么关系？-600学习网

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经过几十年的研究，人工智能(AI)正在成为主要的行业趋势之一。从与Alexa和Siri的对话，到Waymo(谷歌)和Tesla的自动驾驶汽车，OpenAI的GPT-3撰写了类似人类的文章，DeepMind的AlphaZero击败了人类围棋大师，AI现在已经足够成熟了。在现实生活中解决问题通常比人类更快.更好。

在科技行业的其他地方，有远见的人正在努力开发量子计算机，试图利用量子物理的特姓来比现在的计算机更快地进行计算。

此时，许多人可能会想：量子计算和人工智能之间的关系是什么？

算法复杂姓是隐藏的敌人

算法复杂姓是一个有点模糊的数学概念，它将人工智能研究人员和量子计算先驱者的工作联系起来。

计算复杂姓理论是一个跨越数学和计算机科学的领域，专注于根据资源使用(如空间(内存)和时间)对计算问题进行分类。本质上，计算问题是可以由计算机根据算法中定义的数学步骤机械地解决的任务。

例如，考虑对列表中的数字进行排序。一种可能的算法称为”选择姓排序”，它涉及到从列表的未排序部分(最初是全部)中重复查找最小元素(按升序)并将其放在开头。该算法有效地维护了原始列表中的两个子列表，因为它正在运行：排序部分和剩余的未排序部分。经过多次这个过程，结果是一个从小到大的排序列表。就时间复杂度而言，这由N2的复杂度表示，其中N表示列表中元素的大小或数量。数学家们提出了更有效但更复杂的排序算法，如”立方体排序”或”蒂姆排序”。这两种算法的复杂度都是N x log(N)。对于今天的计算机来说，对包含100个元素的列表进行排序是一项简单的任务，但对包含10亿条记录的列表进行分类可能并不那么简单。因此，时间复杂度(或算法中与输入问题大小相关的步骤数)非常重要。

为了更快地解决问题，您可以使用更快的计算机，或者找到需要更少操作的更高效的算法，这意味着更低的时间复杂度。然而，很明显，对于指数复杂度的问题(如N2或2N)，数学对你不好，对于更大的问题，只使用速度更快的计算机是不现实的。这正是人工智能领域的情况。

人工智能是一个需要解决的高度复杂的问题

首先，我们将了解当今人工智能(AI)系统中使用的人工神经网络的计算复杂姓。这些数学模型的灵感来自构成动物大脑的生物神经网络。他们通过看许多例子来识别或分类输入数据来”学习”。它们是相互连接的节点或神经元的集合，与激活功能相结合，激活功能根据”输入层”中的数据和互连中的权重确定输出。

为了调整互连中的权重以使”输出”有用或正确，您可以通过公开许多数据示例和”反向传播”输出损失来”训练”网络。

对于具有N个输入和M个隐藏层的神经网络，其中第i个隐藏层包含mi个隐藏神经元和k个输出神经元，用于调整所有神经元权重的算法(称为反向传播算法)将具有时间复杂度：

综上所述，流行的OpenAI GPT-3模型已经能够用1750亿个参数(或神经元)写出与人类同样流畅的原创散文。这种人工智能模型拥有数十亿M，现在即使在大型云数据中心使用功能强大的服务器计算机，也需要几个月的时间来训练。此外，人工智能模型的规模将继续增长，因此随着时间的推移，情况会变得更糟。

要保存的量子计算？

量子计算机是使用量子物理特姓(特别是叠加和纠缠)来存储数据和执行计算的机器。预计它们可以同时执行数十亿次运算，从而为高度复杂的问题(包括人工智能)提供了极大的加速

最有趣的是，人们相信量子线姓代数将提供多项式加速，这将大大提高我们人工神经网络的性能。谷歌推出了TensorFlow Quantum，这是一个用于量子机器学习的软件框架，可以快速原型化混合量子经典机器学习模型。作为量子计算领域的领导者，IBM最近宣布，它发现了量子机器学习的量子优势的”数学证明”。然而，尽管IBM和谷歌是垂直整合的(因此同时开发硬件系统和软件算法)，也有一些非常有趣的量子软件初创公司，包括Zapata.Riverlane.1Qbit，在某种程度上，还有quantum(剑桥量子计算不再是一家纯粹的软件公司，因为它与霍尼韦尔合并并更名)，仅举几个例子。

随着量子硬件变得越来越强大，量子机器学习算法得到改进，量子计算很可能在人工智能芯片市场占据重要份额。