當(dāng)量子計(jì)算遇到機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)擦出什么火花?
沒(méi)有人會(huì)懷疑,量子計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)前最炙手可熱的兩個(gè)研究領(lǐng)域。
在量子計(jì)算方面,理論和硬件的一個(gè)個(gè)突破性進(jìn)展讓人們看到大規(guī)模通用量子計(jì)算機(jī)的腳步越來(lái)越近。
在機(jī)器學(xué)習(xí)方面,以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的方法在視覺(jué)、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言理解、游戲等應(yīng)用領(lǐng)域中有了很大的性能提升。三位深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)<耀@得2019年圖靈獎(jiǎng),更是被評(píng)論為“意味著AI復(fù)興元年的到來(lái)”。
當(dāng)量子計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)相遇,會(huì)碰撞出什么火花?“總的來(lái)看,這是一個(gè)還處于早期探索,未來(lái)有很大發(fā)展空間可以期待的領(lǐng)域! 騰訊杰出科學(xué)家、騰訊量子實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人張勝譽(yù)評(píng)價(jià)道。
兩者并非“油和水”的混合
早在上世紀(jì)90年代,威奇塔州立大學(xué)的物理學(xué)教授伊麗莎白·貝爾曼就開(kāi)始研究量子物理與人工智能的結(jié)合,而在當(dāng)時(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還堪稱是特立獨(dú)行的技術(shù)。大多數(shù)人認(rèn)為這是在把油和水進(jìn)行混合。她回憶說(shuō):“我花了很長(zhǎng)時(shí)間才把論文出版。與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的期刊會(huì)說(shuō),‘量子力學(xué)是什么?’,而物理期刊會(huì)說(shuō),‘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么?’”
但隨著量子計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)在各自領(lǐng)域的進(jìn)展,二者的結(jié)合似乎水到渠成。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)已成為人工智能時(shí)代的核心技術(shù)。具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力的人工智能在某些方面的能力遠(yuǎn)超人類,不僅在國(guó)際象棋和數(shù)據(jù)挖掘等方面表現(xiàn)出眾,而且在人類大腦所擅長(zhǎng)的面部識(shí)別、語(yǔ)言翻譯等方面進(jìn)展迅速。通過(guò)后臺(tái)的強(qiáng)大算力,這些系統(tǒng)的價(jià)值不斷凸顯。
但同時(shí),傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力接近極限,而數(shù)據(jù)卻在不斷增長(zhǎng)。正因此,業(yè)界展開(kāi)了激烈競(jìng)爭(zhēng),看誰(shuí)能率先推出一款比現(xiàn)有計(jì)算機(jī)更強(qiáng)大的量子計(jì)算機(jī),來(lái)處理日益龐大的數(shù)據(jù)。
“機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步有賴于計(jì)算能力的提高,量子計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力肯定比現(xiàn)有機(jī)器強(qiáng)太多,它必然能推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,這就好比,一個(gè)腦子轉(zhuǎn)得很快、更聰明的人比一個(gè)反應(yīng)慢的人處理問(wèn)題更快更好! 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)中科院量子信息重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員韓正甫告訴記者,機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)在很短的時(shí)間內(nèi)處理超出當(dāng)前能力的復(fù)雜問(wèn)題。
北京國(guó)雙科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱“國(guó)雙”)首席技術(shù)官劉激揚(yáng)在接受記者采訪時(shí)則表示,隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模的爆炸式增長(zhǎng),深度學(xué)習(xí)模型網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的不斷擴(kuò)增,現(xiàn)有的計(jì)算結(jié)構(gòu)及框架,面對(duì)海量的數(shù)據(jù)規(guī)模及深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),處理分析所需的時(shí)間、硬件成本非常高,因此,亟須更為高效的解決方案。
強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合的化學(xué)反應(yīng)
劉激揚(yáng)說(shuō),正因此,很多研究機(jī)構(gòu)及科技公司都將目光集中到了量子計(jì)算領(lǐng)域。
“量子計(jì)算的獨(dú)特性質(zhì),使得它無(wú)論是在數(shù)據(jù)處理能力還是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力上,在理論上都遠(yuǎn)超經(jīng)典計(jì)算,所以若將其應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)中,不僅可以解決目前機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理海量大數(shù)據(jù)時(shí)計(jì)算效率低等問(wèn)題,甚至可能改變整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域!眲⒓P(yáng)說(shuō),機(jī)器學(xué)習(xí)和量子計(jì)算若結(jié)合,一方面是希望利用量子計(jì)算優(yōu)良的數(shù)據(jù)處理能力,解決機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)算效率低的問(wèn)題;另一方面探索使用量子力學(xué)的性質(zhì),開(kāi)發(fā)更加智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
劉激揚(yáng)具體分析道,機(jī)器學(xué)習(xí)與量子計(jì)算的結(jié)合,主要有以下幾種形式:由于量子計(jì)算能夠同時(shí)執(zhí)行大量、復(fù)雜的計(jì)算過(guò)程,所以通過(guò)結(jié)合它可以使某些在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中不可計(jì)算的問(wèn)題變?yōu)榭赡埽?從而大幅降低機(jī)器學(xué)習(xí)算法的計(jì)算復(fù)雜度;利用量子理論的并行性等加速特點(diǎn)直接與某些機(jī)器學(xué)習(xí)算法深度結(jié)合,從而可以催生出一批全新的量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型,這些模型能夠?qū)崿F(xiàn)更高的計(jì)算效率;還可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,解決量子物理學(xué)領(lǐng)域中的一些難以分析的問(wèn)題,如量子多體物理問(wèn)題、 量子優(yōu)化控制等。
“近十年涌現(xiàn)出大量量子技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的研究,主要在用經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)解釋和幫助量子力學(xué)的研究,也有不少對(duì)經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)高效量子算法的研究,還有少量其他方面,如量子啟發(fā)式機(jī)器學(xué)習(xí)、用量子理論幫助理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的現(xiàn)象等,大家得到了形式豐富的結(jié)果!睆垊僮u(yù)告訴記者。
張勝譽(yù)與團(tuán)隊(duì)近日系統(tǒng)梳理了量子機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,文章發(fā)表于《國(guó)家科學(xué)評(píng)論》2019年第1期出版的“量子計(jì)算”專題。
發(fā)表評(píng)論
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