當(dāng)量子計(jì)算遇到機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)擦出什么火花?
國內(nèi)企業(yè)積極部署
“雖然進(jìn)展喜人,但我們也應(yīng)該注意到目前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的很多結(jié)果在嚴(yán)格性、問題基礎(chǔ)性和未來實(shí)用性上都還有很大的提升空間?偟膩砜,這是一個(gè)還處于早期探索,未來有很大發(fā)展空間可以期待的領(lǐng)域!睆垊僮u(yù)認(rèn)為。
“量子機(jī)器學(xué)習(xí)的更多應(yīng)用還須等到可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量子信息存儲(chǔ),以及有成熟的量子計(jì)算機(jī)出現(xiàn)才行!表n正甫說,但事實(shí)上,量子計(jì)算機(jī)的概念1980年代提出,投入研發(fā)20年,迄今還沒有一臺(tái)真正走出實(shí)驗(yàn)室。
劉激揚(yáng)也表示,量子計(jì)算機(jī)是真正實(shí)現(xiàn)量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)用化的重要硬件基礎(chǔ),要想將量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于實(shí)際的數(shù)據(jù)分析和處理任務(wù)中,需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為量子態(tài),上傳至計(jì)算機(jī)中,進(jìn)行存儲(chǔ)、處理并導(dǎo)出,這就需要研制出具有成百上千超導(dǎo)量子比特的量子計(jì)算機(jī),“在通用量子計(jì)算機(jī)建造成功之前,量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法則很難在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出其數(shù)據(jù)處理方面的強(qiáng)大能力。”
張勝譽(yù)分析道,由于硬件資源的受限,量子機(jī)器學(xué)習(xí)的驗(yàn)證和發(fā)展確實(shí)有很多瓶頸!袄碚撋峡梢赃M(jìn)行更多量子加速的研究,實(shí)踐上也可以結(jié)合硬件不停推進(jìn)對(duì)物理化學(xué)中基本問題的理解!彼J(rèn)為,這個(gè)領(lǐng)域最終的突破,可能需要理論和硬件手拉手往前走。
在劉激揚(yáng)看來,量子機(jī)器學(xué)習(xí)還缺乏完備的理論框架及實(shí)際驗(yàn)證。“由于量子機(jī)器學(xué)習(xí)只能在量子狀態(tài)下進(jìn)行,而當(dāng)前由經(jīng)典信息到量子信息的轉(zhuǎn)換研究較少,還有很多問題未解決。”
“我們還不能從基礎(chǔ)理論角度來闡述量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢。”劉激揚(yáng)說,目前仍不能證明某個(gè)量子機(jī)器算法的性能比所有的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法都好, 因?yàn)闆]有找到同樣復(fù)雜度的經(jīng)典算法,但這并不代表這樣的經(jīng)典算法不存在,所以還有待進(jìn)一步研究證明。
但是,在業(yè)界大佬們看來,量子機(jī)器學(xué)習(xí)是個(gè)充滿無限遐想的領(lǐng)域。“深度學(xué)習(xí)帶來的變化已經(jīng)遠(yuǎn)超十年前的估計(jì),量子計(jì)算機(jī)對(duì)量子多體系統(tǒng)的模擬會(huì)給我們帶來哪些顛覆性的認(rèn)識(shí),量子與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合會(huì)對(duì)我們自身和自然界的理解和改變帶來哪些影響,這里有非常大的想象空間!睆垊僮u(yù)說。
張勝譽(yù)介紹道,騰訊一直持續(xù)關(guān)注量子機(jī)器學(xué)習(xí)的方向!拔覀儓F(tuán)隊(duì)和法國的合作者Iordanis Kerenidis一起設(shè)計(jì)了第一個(gè)可證明有加速的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量子算法,團(tuán)隊(duì)在機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)量子物理和量子化學(xué)的理解上也在不停向前探索。我們希望能在這個(gè)令人期待的領(lǐng)域中作出一些踏實(shí)的貢獻(xiàn)!
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域深耕多年的國雙,也一直關(guān)注著量子機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域的最新動(dòng)態(tài)。劉激揚(yáng)說,目前,該公司的產(chǎn)業(yè)人工智能平臺(tái)搭載包括機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語言處理等人工智能技術(shù)與算法,在數(shù)字營銷、司法大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域都積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)及成功案例,切實(shí)的幫助客戶提升生產(chǎn)運(yùn)營效率。
“除了持續(xù)推動(dòng)‘AI+行業(yè)解決方案’服務(wù)模式落地外,我們會(huì)跟進(jìn)量子機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)展并積極部署,思索如何將這些新興技術(shù)融入國雙獨(dú)有的產(chǎn)業(yè)人工智能平臺(tái),致力落實(shí)用技術(shù)改變產(chǎn)業(yè),為客戶實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型而努力!眲⒓P(yáng)說。

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