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        超越傳統(tǒng)算法!全新量子算法可以幫助AI更快思考

        2018-03-01 16:45:27
        海外星云 2018年4期
        關(guān)鍵詞:量子矩陣計算機

        ? ? ? 第一個量子線性系統(tǒng)算法是在 2009 年由另外一組研究人員提出的,該算法是研究機器學習或人工智能的量子形式的鼻祖

        分析大量數(shù)據(jù)中的關(guān)系是計算機“思考”的方式之一。一個國際研究團隊已經(jīng)表明,對于比預期更廣泛的數(shù)據(jù)類型,量子計算機可以比傳統(tǒng)計算機更快地完成這樣的分析。該團隊提出的“量子線性系統(tǒng)算法”發(fā)表于《物理評論快報》,它將來或許可以預測商品價格,解決社交網(wǎng)絡(luò)和化學結(jié)構(gòu)中的數(shù)字運算問題。

        “以前的量子算法應用于一種非常特定的問題,如果我們想要提升其他數(shù)據(jù)的量子速度,我們需要對該算法進行升級?!闭撐淖髡?、新加坡科技與設(shè)計大學博士 Zhikuan Zhao 表示。

        這套線性系統(tǒng)算法適用于大型數(shù)據(jù)矩陣。例如,交易者可以嘗試預測未來的商品價格,該矩陣可以獲取關(guān)于價格隨時間變化的歷史數(shù)據(jù)和關(guān)于可能影響這些價格的特征數(shù)據(jù),比如貨幣匯率。該算法通過“反轉(zhuǎn)”矩陣來計算每個特征之間的關(guān)聯(lián)性,這些信息可以用來推斷未來趨勢。

        Zhao 解釋道:“在分析矩陣時需要進行大量的計算,比方說當輸入超過 10000×10000 個元素時,這對于普通的計算機就變得很困難了。這是因為隨著矩陣中元素數(shù)量的增加,計算的步驟也會急速增長——矩陣的大小每增加一倍,計算的長度就會增加 8 倍?!?009 年提出的算法可以更好地處理更大的矩陣,但必須是稀疏矩陣。在這些情況下,元素之間的關(guān)系是有限的,而現(xiàn)實世界中的數(shù)據(jù)通常不是這樣。Zhao 和研究小組提出了一個新的算法,比經(jīng)典和以前的量子算法版本都快,也沒有限制它所計算的數(shù)據(jù)的種類。簡單來說,該算法依靠一種被稱為量子奇異值估算的技術(shù)。對于一個 10000 平方的矩陣,經(jīng)典算法大約花費數(shù)萬億量級計算步驟,第一個量子算法需要幾萬步,而新量子算法只需要幾百步。

        小型量子計算機上較早的量子線性系統(tǒng)算法已經(jīng)有一些原理性證明。為了顯示新量子算法較經(jīng)典算法的真正優(yōu)勢,研究者需要更多的量子計算機。Zhao 和研究小組希望能和一個實驗小組一起工作,對他們的算法進行原理證明。他們還希望對執(zhí)行該算法所需的工作進行全面分析,可能存在的開銷成本。

        Zhao 預計:“我們可能會在未來的 3~5 年時間里看到技術(shù)落地,在人工智能領(lǐng)域進行有意義的量子計算。”(摘自美《深科技》)(編輯/華生)

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