安徽華盾量通科技有限公司 黎 偉

近些年來，伴隨人工智能的不斷發(fā)展，對人類社會儼然已經(jīng)產(chǎn)生了巨大的影響，成為了推動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的新引擎。但目前人工智能技術(shù)已經(jīng)面臨著不少挑戰(zhàn)，而量子計算在人工智能中的應(yīng)用，似乎成為了推進(jìn)人工智能技術(shù)實現(xiàn)進(jìn)一步升級的重要手段。量子計算與人工智能的結(jié)合，其產(chǎn)生的效應(yīng)及影響可能會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出世人的想象。文章主要就人工智能中的量子計算應(yīng)用展開研究分析，并提出一些見解，以供參考。

在20世紀(jì)眾多科學(xué)成就中，量子理論毫無疑問是最偉大之一，是眾多物理學(xué)家們潛心研究而獲得的成果結(jié)晶。量子理論為各種現(xiàn)代物理統(tǒng)一理論的建立提供了框架，50年后又與計算機(jī)科學(xué)結(jié)合了起來，這是一次偉大的技術(shù)結(jié)合，量子計算這一門新學(xué)科因此而誕生，量子計算大廈的大門因此而開啟。量子計算的疊加狀態(tài)以及量子計算糾纏態(tài)形成的疊加坍縮構(gòu)成的高并行計算能力，極大地提升了數(shù)字計算能力，這無疑為人工智能技術(shù)的發(fā)展帶去極大的沖擊與推動，目前兩者正處于一種密不可分的相互“糾纏”關(guān)系。

1 人工智能與量子計算

1.1 人工智能

伴隨深度學(xué)習(xí)技術(shù)在智能家居、智慧醫(yī)療、智慧農(nóng)業(yè)、智能制造、智慧金融、智能駕駛等領(lǐng)域的逐步應(yīng)用，人工智能技術(shù)作為引領(lǐng)這一輪科技革命以及這一輪產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，其產(chǎn)業(yè)化無疑已經(jīng)獲得了令人矚目的效果，并且將其帶動性極強(qiáng)的“頭雁”效應(yīng)很好地顯示了出來。目前，世界上多個國家，比如英國、法國、德國、美國、日本以及我們國家都將發(fā)展人工智能上升至國家級戰(zhàn)略，積極對人工智能競爭的制高點(diǎn)進(jìn)行搶占。就人工智能的當(dāng)前發(fā)展態(tài)勢而言，雖然已經(jīng)取得了前所未有的發(fā)展成績，然而還需要看到伴隨產(chǎn)業(yè)化步伐的日漸加快和深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用的不斷深化，人工智能發(fā)展已經(jīng)面臨著諸多挑戰(zhàn)，比如主流技術(shù)深度學(xué)習(xí)還存在著一定局限性、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)積累尚難以滿足模型訓(xùn)練需要、通用智能芯片和計算框架還沒有形成定局等等。從長遠(yuǎn)而言，人工智能將分別沿著算力和算法兩條主線不斷向前發(fā)展，逐漸帶領(lǐng)人類社會步入人機(jī)協(xié)同的新時代。

1.2 量子計算

19世紀(jì)末的歐洲物理學(xué)家們認(rèn)為物理學(xué)的理論大廈已經(jīng)建成，后人僅僅需要為這座大廈做一些修飾性工作就可以了，他們普遍保持著一種較為樂觀的態(tài)度。然而伴隨相關(guān)研究的不斷推進(jìn)，以太之謎和邁克耳遜-莫雷實驗直接導(dǎo)致愛因斯坦將著名的相對論提了出來，熱學(xué)中的能量均分理論又與相關(guān)實驗的結(jié)果不相符合，直接導(dǎo)致眾多物理學(xué)家們建立了量子力學(xué)。一提到量子力學(xué)，或許大家認(rèn)為如此深奧的物理學(xué)理論與自己的生活并沒有實際聯(lián)系，然而事實上，我們?nèi)粘Ｊ褂玫氖謾C(jī)、電腦等電子產(chǎn)品中的一些零件在進(jìn)行設(shè)計和生產(chǎn)制造的時候，所依賴的相關(guān)技術(shù)，就是在量子力學(xué)理論的指導(dǎo)下才誕生的，比如激光蝕刻技術(shù)。然后慢慢形成了如今較為成熟的產(chǎn)業(yè)，將人們的生活予以了徹底改變，這被譽(yù)為第一次量子革命。如今世界多個國家的科學(xué)團(tuán)體的主要目標(biāo)就是如何發(fā)展新的量子技術(shù)，即量子計算，并提出借此來實現(xiàn)第二次量子革命。

2 人工智能中的量子計算應(yīng)用

2.1 量子博弈理論

在人工智能中，博弈論的應(yīng)用變得日漸廣泛，尤其是在分布式人工智能和多智能體系統(tǒng)中。近些年來，在一系列論文研究中博弈論的量子擴(kuò)展被提出，從而誕生了一種新的理論，即量子博弈論，主要是通過對博弈現(xiàn)象的認(rèn)知決策過程來加以建模，然后借助量子力學(xué)理論的相關(guān)方法來對博弈現(xiàn)象及其對策進(jìn)行研究和描述的交叉科學(xué)。量子博弈論為人工智能發(fā)展中的一些問題的解決提供了新的工具。比如2016年有這么一只“狗”曾在整個人類社會中掀起了一股軒然大波，即谷歌旗下公司DeepMind基于量子博弈論而研究出來的阿爾法狗，它發(fā)布的第一年就戰(zhàn)勝了世界頂級圍棋選手李世石，次年又戰(zhàn)勝了世界第一的柯潔。

2.2 決策問題量子算法

如果所面臨的決策問題數(shù)量眾多，那么為了更好地加以管理和解決，就需要借助到?jīng)Q策樹。Farhi等相關(guān)學(xué)者通過相關(guān)研究，發(fā)現(xiàn)在決策樹所表示的眾多決策問題的解決上，量子算法可以憑借其指數(shù)級的速度，實現(xiàn)對這些決策問題的很好解決。需要注意的是，這并不意味著量子計算有著多么大的優(yōu)勢，其他經(jīng)典算法在這類問題的解決上其速度也不遑多讓。

2.3 量子搜索

在人工智能的最初研究階段，大多數(shù)研究都和搜索技術(shù)有著密切聯(lián)系，這主要是由于諸多人工智能問題能夠簡化為搜索，比如信息檢索、定理證明、計劃、調(diào)度等，同時相比于人類，計算機(jī)往往能夠?qū)⑦@些任務(wù)以更快速度加以完成。而Grover算法表明在這項工作的完成效率上，量子計算機(jī)比傳統(tǒng)計算機(jī)有著更為明顯的優(yōu)勢。因此人們一直期望在人工智能領(lǐng)域能夠廣泛應(yīng)用量子計算，從而更好地將各種搜索相關(guān)問題加以解決?？梢哉f，在人工智能領(lǐng)域，量子搜索算得上是最早在其中發(fā)揮極其重要作用的量子計算技術(shù)了。

2.4 量子貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

統(tǒng)計推論就量子理論來說，說其是核心一點(diǎn)也不為過。這主要是由于量子系統(tǒng)原本從本質(zhì)上來說就有概率性屬性。貝葉斯方法原本就廣泛應(yīng)用于經(jīng)典統(tǒng)計推理之中，特別是近些年，量子貝葉斯規(guī)則甚至還出現(xiàn)了各種不同的版本。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)屬于一種圖形模型，相關(guān)概率信息都可以借此來加以表示和推理。尤其是在人工智能領(lǐng)域，其應(yīng)用變得更加廣泛了。所以在量子世界中，一旦涉及到一些中大型系統(tǒng)行為，有的研究人員就試圖應(yīng)用到它。比如學(xué)者Tucci就曾經(jīng)借助它的一種量子泛化方法，將略顯復(fù)雜的振幅分配于節(jié)點(diǎn)，然后再借助具體物理實驗來對概率加以計算。比如學(xué)者Pearl曾利用一組局部操作來對它予以增強(qiáng)，借助于這些操作，概率分布行為方式得以因此而制定了出來。學(xué)者Laskey對量子因果網(wǎng)絡(luò)的概念進(jìn)行了定義，目的是為了將量子世界因果關(guān)系圖模型提供出來，其中超算符表示局部操作。

2.5 自然語言處理

在對自然語言進(jìn)行語義分析的時候，無論是采用人工智能技術(shù)，又或者采用量子力學(xué)，人們發(fā)現(xiàn)這兩者的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)在某些地方存在著一定的相似性。倘若在量子理論框架內(nèi)，自然語言的少數(shù)語義能夠得到恰當(dāng)表達(dá)。比如針對歧義，可以通過疊加來予以表達(dá)，那么其實量子算法之于模擬量子系統(tǒng)是極其合適的。這一事實充分證明了，在自然語言的處理上，借助量子計算可以使處理速度得到很大程度的增加。

2.6 模式識別

在人工智能領(lǐng)域，模式識別是一個尤為重要的領(lǐng)域，其一個特例是對物體進(jìn)行識別。人工智能的研究人員然而僅僅考慮識別和辨別經(jīng)典物體。物理學(xué)家們在過去幾十年里進(jìn)行了大量的研究，然而這還是在對人工智能了解不足的情況下產(chǎn)生的成果。近些年來，伴隨量子計算的不斷發(fā)展以及關(guān)注程度日漸加深，一些學(xué)者解決了量子門的問題，并對量子測量分辨展開了研究。也有學(xué)者考慮到了量子運(yùn)算在通常情況下是由超算符代表的，隨之其又發(fā)現(xiàn)了一個充要條件，并證明了其可行性。然后通過一種最優(yōu)的協(xié)議設(shè)計，僅僅需要最少的查詢，就能夠?qū)崿F(xiàn)快速識別，從而使得量子操作將自身較為完美的分辨能力很好的體現(xiàn)了出來。在這里，還存在一個問題是非常有趣的，即如何借助經(jīng)典通信和局部操作將作用于多個量子系統(tǒng)上面的量子操作進(jìn)行區(qū)分。

3 量子人工智能研究展望

研究人工智能中量子計算的應(yīng)用對于人工智能的發(fā)展而言是極其重要的，這無疑要求人工智能研究人員、量子物理學(xué)家、生物學(xué)家、計算機(jī)科學(xué)家們彼此之間的合作應(yīng)當(dāng)更加頻繁和密切，唯有如此，量子人工智能在發(fā)展過程中才可能獲得更多技術(shù)推動力量，才可能獲得發(fā)展希望。根據(jù)大數(shù)據(jù)預(yù)測，全球的數(shù)據(jù)量到了2025年將達(dá)到27.49TGB，其中大約的數(shù)據(jù)會擁有大數(shù)據(jù)價值。但是面臨如此龐大的數(shù)據(jù)，早已經(jīng)超出了處理器和內(nèi)存的承載上限，考慮到當(dāng)前的計算能力，要想實現(xiàn)對這些海量數(shù)據(jù)的處理無疑是一件非常困難的事情，所以這就必須要依靠量子人工智能。近些年來，伴隨各大科技巨頭、研究機(jī)構(gòu)、研究團(tuán)隊不斷加大對量子人工智能的研究投入和力度，量子人工智能的相關(guān)研究態(tài)勢如果用一個詞語來形容，那就是爆發(fā)，呈現(xiàn)出了爆發(fā)式發(fā)展態(tài)勢。相信在這股浪潮的席卷之下，不但可以使得人工智能由于機(jī)器學(xué)習(xí)精度和效率的提高而獲得進(jìn)一步發(fā)展，還可以促進(jìn)量子技術(shù)因此而更加繁榮。量子人工智能勢必會成為未來30年最重要的顛覆性技術(shù)，有望使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)的繁榮得以因此而延續(xù)。

結(jié)語：人類在200萬年以前進(jìn)化出了使用語言為載體來對知識進(jìn)行傳遞，廣義基因的演化機(jī)制因此而啟動，人類文明的發(fā)展由此掀開了巨幕，這段時期可以被稱之為人類文明1.0時代。在漫長的歲月中，人類又發(fā)明了文字，使得知識的傳遞借助文字成功實現(xiàn)對時空限制的超越，人類文明自此產(chǎn)生了大的躍進(jìn)，這段時期可以被稱之為人類文明2.0時代。到了2000年左右，伴隨互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的誕生與發(fā)展，使得人人都可以輕松便捷的參與知識的創(chuàng)造與分享，人類文明進(jìn)入了3.0時代。而目前大力研究的量子人工智能，使人類的智慧得以進(jìn)一步演化，勢必會推動人類文明達(dá)到另一個高峰，實現(xiàn)第四次大躍進(jìn)，即進(jìn)入4.0時代?？梢姡谶@樣一個時代背景下，研究探討人工智能中的量子計算應(yīng)用，其重要的意義和作用顯而易見。相信伴隨人工智能逐漸走出小型終端或單機(jī)操作的服務(wù)模式，勢必會刺激量子計算市場，帶來海量需求，開拓出更為廣闊的發(fā)展前景。