1.4　量子计算和量子机器学习

随着科学技术的不断发展和广泛应用，人工智能已渗透到人类生产和生活的方方面面，相应地也开始显露出了一些缺陷与不足。例如，大多数的人工智能应用（如图像识别或消费预测等）都采用有监督学习方法，但实际中的数据通常是海量的，要从这些海量的数据（如上亿张图像或连续一年的所有消费者数据）中提取有价值的信息，就需要大规模的处理能力，这对当前的人工智能应用技术提出了更高的要求。这种对处理能力需求的提升不仅是线性的，有时甚至是指数级的。对于超过一定规模和复杂度的问题，甚至可以说在地球上可能还没有足够的处理能力来解决。

为了有机会解决其中一些问题，需要一种新型的计算方法。量子计算就这样进入了研究人员的视野。量子计算是一种利用叠加和纠缠的量子力学现象来创建与量子比特成指数比例缩放的状态。研究人员一直在试图寻找一种方法，以加快量子计算在人工智能技术中的应用过程，从而将这一过程推向被称为量子机器学习的新学科。量子机器学习中的一些算法，在某些情况下，对现有某些算法（如机器学习中的支持向量机算法，以及某些类型的神经网络算法）的加速提升效果可能是指数级的。

机器学习和人工智能技术是量子计算应用研究的两个关键领域。量子计算的特点之一是它允许同时表示多个状态，这在使用人工智能技术时特别方便。量子计算可以成倍地提高人工智能的准确性，从而提高人工智能的处理能力，及其能够处理的数据量。量子计算增加了机器可以处理的计算变量的数量，使机器可以像人一样提供更快的答案。

在科学家的努力下，量子计算正在刺激科学领域的新突破。例如，找到挽救生命的药物和更快诊断疾病的方法、发现使设备和结构更高效的材料、提供更好的财务规划，以及更快速地管理资源。