當人工智慧與量子運算交會：開啟創新新時代

量子運算(QC)和人工智慧(AI)的融合正在為技術的變革性發展鋪路。這種被稱為量子人工智慧的突破性組合將量子運算的巨大運算能力與人工智慧的自適應和解決問題的能力結合在一起。

這不會是漸進的改進，而是一個巨大的飛躍。這兩項技術加在一起，有可能解決即使是最強大的傳統電腦也無法解決的問題。

與使用二進位位的經典電腦不同，量子電腦使用量子位元。這允許量子電腦同時存在於多個狀態，使用糾纏和疊加等原理。

英特爾超導量子晶片

有了足夠數量的量子位元，量子電腦理論上可以比當今最快的微晶片電腦快數百萬倍。因此，量子電腦可以解決複雜的問題，如分子模擬或最佳化任務，其效率遠高於經典系統。

如果量子人工智慧準備徹底改變產業並解決複雜的挑戰，那麼是什麼阻礙了它?

一個關鍵的挑戰是，目前的量子電腦的量子位元容量有限。這使得他們無法處理大型資料集，而大型資料集是人工智慧模型的基礎。克服此障礙需要解決物理和工程挑戰，例如延長量子態的保持時間、減少雜訊幹擾和提高量子位元相干性。

量子電腦的工作方式也與傳統電腦非常不同，這使得習慣於熟悉程式語言的開發人員很難使用。為了使量子計算更易於使用，開發專門的演算法和用戶友好的工具非常重要。

也許量子人工智慧中更大的挑戰是糾錯。由於量子態的脆弱性，量子電腦極易受到誤差的影響。溫度波動和電磁幹擾等乾擾會導致量子位元失去相干性，從而導致不正確的計算並損害系統的準確性。

為了應對這些挑戰，IBM和微軟等大型科技公司以及IonQ和D-Wave Systems等新市場進入者正在推動量子運算的邊界。

谷歌推出了AlphaQubit，這是一種人工智慧驅動的解碼器，能夠以最先進的精度識別量子運算錯誤。近期發表在《自然》雜誌上的一篇論文中，這項突破性技術是谷歌DeepMind的機器學習(ML)專業知識和谷歌Quantum AI的糾錯知識合作的結果。

AlphaQubit旨在透過將多個量子位元組合成一個邏輯量子位元並定期執行一致性檢查來解決糾錯問題。這些檢查有助於識別錯誤，然後可以糾正錯誤以保留量子資訊。

谷歌聲稱AlphaQubit可以使用神經網路來預測和糾正錯誤。基於GoogleSycamore量子處理器的資料訓練，AlphaQubit的表現優於先前的解碼器。據Google稱，與張量網路方法相比，它可以減少6%的錯誤，與相關匹配方法相比，可以減少30%的錯誤。

「我們預計量子電腦將超越目前的水平，」GoogleDeepMind和量子人工智慧團隊稱，「為了了解AlphaQubit如何適應誤差水平較低的大型設備，我們使用多達241個量子位元的模擬量子系統的數據對其進行了訓練，因為這超過了Sycamore平台上可用的數據。

同樣，AlphaQubit的表現優於領先的演算法解碼器，這表明它未來也將適用於中型量子設備。系統還展示了先進的功能，如接受和報告輸入和輸出的置信水平的能力。

機器學習可能是量子人工智慧中糾錯的解決方案，使研究人員能夠應對其他尚未克服的挑戰。

雖然我們可能還需要幾年時間才能完全實現量子人工智慧系統的潛力，但現在正在奠定基礎。企業、個人和政策制定者應該開始考慮量子人工智慧對各自領域的潛在影響。