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人工智能可以让大脑进行量子计算

2019-10-16 不详 来源:区块链网络

我们多次展示了正在改变世界的技术,即人工智能。特别是观察机器学习派生词及其含义。此外,我们还展示了借助量子计算(QC)力图改变未来的技术。如果我们加入他们会发生什么?

解说

暂时使用想象力,让我们寻求统一这两种技术的优势。在AI方面,这是一个能够根据案例进行学习和改进并不断发展的平台。使用QC时,该算法可以使计算速度比使用相同资源的传统计算机快几百万倍。

两者的结合可以创造出与人类具有相同功能的大脑,或者至少可以模拟出这样做的功能。

现实性

一家新的QC公司Rigetti最近宣布,其研究人员创建了一种用于QC运行聚类算法的方法(一种AI将数据分成组的方法)。包括IBM和Google在内的许多公司在量子系统的开发中都使用AI,但这是首次成功测试量子机器学习的公司之一。

量子计算机将有一天取代我们现在使用的经典二进制文件,这几乎可以肯定。但是目前,除了研究以外,它们对其他任何方面都不实用。它们不仅需要可笑的适应,例如几乎完美的温度环境,而且与现代超级计算机相比,它们的运行速度也很慢。

来自Rigetti等公司的致力于量子计算的科学家仍处于“间歇性”研究阶段。他们拥有以前没有人开发过的硬件,能够执行我们以前无法测试的功能。他们采取的每一步都将整个领域带入了未知领域。

一旦量子计算机超过了超级计算机的能力,这项壮举就几乎完成了,我们将需要一些方法来创建指令并理解它们产生的大量数据。人工智能对此是完美的,而且专家认为,这是下一步的逻辑步骤。

影响力

QC和AI还具有另一个特征:指数增长。量子设备的处理器以qubit为单位进行度量,当今最先进的处理器大约为50 qubit。在这种大小下,它们相当于一台超级计算机。仅需60量子比特,它将超过组合星球上每个超级计算机的能力。

从理论上讲,自我复制的AI(例如Google的AutoML)可以随着硬件的发展而升级,以创造出比任何人都复杂得多的算法,以利用量子计算的力量。

在Rigetti中完成的工作可能还不能等同于AutoML的量子,但是如果我们要拥有运行量子神经网络的100或1,000量子位系统,它将基于与里格蒂集团。

当Matrix实现时,它可能会在量子机器学习算法上运行。

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编译者/作者:不详

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