把技術(shù)中最時髦的兩個術(shù)語——機(jī)器學(xué)習(xí)和量子計(jì)算機(jī)——放在一起，你就會得到量子機(jī)器學(xué)習(xí)。就像《復(fù)仇者聯(lián)盟》的漫畫書和電影一樣，它們匯集了一批全明星超級英雄來組建一支夢之隊(duì)，其結(jié)果可能會引起很多關(guān)注。但在技術(shù)方面，就像在小說中一樣，想出一個好的情節(jié)是很重要的。
如果量子計(jì)算機(jī)能夠在足夠大的規(guī)模上制造出來，它們有望通過利用亞原子世界的獨(dú)特特性，比普通數(shù)字電子更有效地解決某些問題。多年來，研究人員一直想知道這些問題是否包括機(jī)器學(xué)習(xí)，這是一種人工智能(AI)形式，計(jì)算機(jī)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式，并學(xué)習(xí)可用于在不熟悉的情況下進(jìn)行推理的規(guī)則。
現(xiàn)在，隨著備受矚目的人工智能系統(tǒng)ChatGPT的發(fā)布，以及量子計(jì)算機(jī)的規(guī)模和能力的快速增長，這兩項(xiàng)技術(shù)都在向前邁進(jìn)。ChatGPT依靠機(jī)器學(xué)習(xí)，通過推斷文本中單詞之間的關(guān)系，為其詭異的類人對話提供動力。把兩者結(jié)合起來會有什么用處嗎？
許多科技公司，包括谷歌和IBM等老牌公司，以及加利福尼亞州伯克利的Rigetti和馬里蘭州College Park的IonQ等初創(chuàng)公司，都在研究量子機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力。學(xué)術(shù)科學(xué)家也有強(qiáng)烈的興趣。
位于瑞士日內(nèi)瓦郊外的歐洲粒子物理實(shí)驗(yàn)室CERN已經(jīng)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來尋找大型強(qiáng)子對撞機(jī)生成的數(shù)據(jù)中產(chǎn)生某些亞原子粒子的跡象。那里的科學(xué)家是正在進(jìn)行量子機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)的學(xué)者之一。
歐洲核子研究中心量子計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)研究小組負(fù)責(zé)人、物理學(xué)家Sofia Vallecorsa表示：“我們的想法是使用量子計(jì)算機(jī)來加快或改進(jìn)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)模型?！?。
一個尚未回答的大問題是，在某些情況下，量子機(jī)器學(xué)習(xí)是否比經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)更具優(yōu)勢。理論表明，對于專門的計(jì)算任務(wù)，如模擬分子或?qū)ふ掖笳麛?shù)的素?cái)?shù)，量子計(jì)算機(jī)將加快計(jì)算速度，否則計(jì)算時間可能比宇宙年齡更長。但研究人員仍然缺乏足夠的證據(jù)證明機(jī)器學(xué)習(xí)也能這樣。其他人說，量子機(jī)器學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)典計(jì)算機(jī)錯過的模式——即使它沒有更快。
南非德班的物理學(xué)家Maria Schuld說，研究人員對量子機(jī)器學(xué)習(xí)的態(tài)度在兩個極端之間轉(zhuǎn)變?？偛课挥诩幽么蠖鄠惗嗟牧孔佑?jì)算公司Xanadu的Schuld表示，人們對這種方法的興趣很高，但研究人員似乎越來越對短期應(yīng)用前景的缺乏感到無奈。
一些研究人員開始將重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到將量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于固有量子現(xiàn)象的想法上。劍橋麻省理工學(xué)院的物理學(xué)家Aram Harrow表示，在量子機(jī)器學(xué)習(xí)的所有擬議應(yīng)用中，這是“具有相當(dāng)明顯量子優(yōu)勢的領(lǐng)域”。
在過去的20年里，量子計(jì)算研究人員開發(fā)了大量量子算法，理論上可以提高機(jī)器學(xué)習(xí)的效率。2008年，Harrow與麻省理工學(xué)院物理學(xué)家Seth Lloyd和Avinatan Hassidim(現(xiàn)就職于以色列拉馬特甘的巴伊蘭大學(xué))一起發(fā)明了一種量子算法，該算法在求解大型線性方程組方面比經(jīng)典計(jì)算機(jī)快數(shù)倍，這是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心挑戰(zhàn)之一。
但在某些情況下，量子算法的前景并沒有實(shí)現(xiàn)。一個引人注目的例子發(fā)生在2018年，當(dāng)時計(jì)算機(jī)科學(xué)家Ewin Tang找到了一種方法來擊敗2016年設(shè)計(jì)的量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法。量子算法旨在提供Netflix等互聯(lián)網(wǎng)購物公司和服務(wù)在客戶先前選擇的基礎(chǔ)上向他們提供的建議類型，而且它在提出此類建議方面比任何已知的經(jīng)典算法都快得多。
Tang當(dāng)時是得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校(UT)的一名18歲本科生，他寫了一個幾乎同樣快的算法，但可以在普通計(jì)算機(jī)上運(yùn)行。唐的顧問、UT量子計(jì)算研究員Scott Aaronson表示，量子推薦是一個罕見的算法例子，它似乎能在實(shí)際問題中顯著提高速度，因此她的工作“使實(shí)際機(jī)器學(xué)習(xí)問題的指數(shù)量子加速目標(biāo)比以前更加遙不可及”?，F(xiàn)就讀于加州大學(xué)伯克利分校的唐表示，她仍然“非常懷疑”任何關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中量子加速的說法。
一個潛在的更大的問題是，經(jīng)典數(shù)據(jù)和量子計(jì)算并不總是很好地結(jié)合在一起。粗略地說，一個典型的量子計(jì)算應(yīng)用程序有三個主要步驟。首先，量子計(jì)算機(jī)被初始化，這意味著它的單個存儲單元，稱為量子比特或量子位，被置于一個糾纏的量子狀態(tài)。接下來，計(jì)算機(jī)執(zhí)行一系列操作，即對經(jīng)典比特進(jìn)行邏輯運(yùn)算的量子模擬。在第三步中，計(jì)算機(jī)進(jìn)行讀出，例如通過測量攜帶量子運(yùn)算結(jié)果信息的單個量子位的狀態(tài)。這可能是機(jī)器內(nèi)給定的電子是順時針旋轉(zhuǎn)還是逆時針旋轉(zhuǎn)。
Harrow、Hassidim和Lloyd的算法有望加快第二步——量子運(yùn)算。但在許多應(yīng)用程序中，第一步和第三步可能非常緩慢，并抵消了這些收益。初始化步驟需要將“經(jīng)典”數(shù)據(jù)加載到量子計(jì)算機(jī)上，并將其轉(zhuǎn)換為量子態(tài)，這通常是一個效率低下的過程。由于量子物理本質(zhì)上是概率性的，因此讀數(shù)通常具有隨機(jī)性，在這種情況下，計(jì)算機(jī)必須多次重復(fù)所有三個階段，并對結(jié)果進(jìn)行平均，才能得到最終答案。
西雅圖華盛頓大學(xué)量子計(jì)算研究員Nathan Wiebe表示，一旦量化數(shù)據(jù)被處理成最終的量子態(tài)，可能也需要很長時間才能得到答案。Wiebe在10月份的一次量子機(jī)器學(xué)習(xí)研討會上說：“我們只能從最薄的吸管里吸取這些信息?！?
Schuld說：“當(dāng)你問幾乎任何研究人員量子計(jì)算機(jī)將擅長哪些應(yīng)用時，答案是，‘可能，不是經(jīng)典數(shù)據(jù)’?！??！暗侥壳盀橹?，沒有真正的理由相信經(jīng)典數(shù)據(jù)需要量子效應(yīng)?！?/p>
Vallecorsa和其他人說，速度并不是評判量子算法的唯一標(biāo)準(zhǔn)。還有跡象表明，由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的量子人工智能系統(tǒng)可以學(xué)會識別數(shù)據(jù)中的模式，而經(jīng)典的人工智能系統(tǒng)會錯過這些模式。德國澤森DESY粒子物理實(shí)驗(yàn)室的物理學(xué)家卡爾·詹森說，這可能是因?yàn)榱孔蛹m纏建立了量子比特之間的相關(guān)性，從而建立了數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相關(guān)性。他說：“希望我們能檢測到數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，而這些相關(guān)性很難用經(jīng)典算法檢測到。”。
但是Aaronson不同意。量子計(jì)算機(jī)遵循眾所周知的物理定律，因此，只要有足夠的時間，它們的工作原理和量子算法的結(jié)果完全可以由普通計(jì)算機(jī)預(yù)測。Aaronson說：“因此，唯一感興趣的問題是量子計(jì)算機(jī)是否比完美的經(jīng)典模擬更快?！薄?/p>
另一種可能性是通過對已經(jīng)是量子的數(shù)據(jù)使用量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法，完全避開翻譯經(jīng)典數(shù)據(jù)的障礙。
縱觀量子物理學(xué)的歷史，量子現(xiàn)象的測量被定義為使用“生活”在宏觀經(jīng)典世界中的儀器進(jìn)行數(shù)值讀數(shù)。但有一個新興的想法涉及一種新興的技術(shù)，稱為量子傳感，它允許使用純量子儀器測量系統(tǒng)的量子特性。將這些量子態(tài)直接加載到量子計(jì)算機(jī)的量子位上，然后可以使用量子機(jī)器學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)模式，而無需與經(jīng)典系統(tǒng)進(jìn)行任何接口。
麻省理工學(xué)院物理學(xué)家、谷歌研究員Xin Yuan Huang表示，在機(jī)器學(xué)習(xí)方面，這可能比將量子測量作為經(jīng)典數(shù)據(jù)點(diǎn)收集的系統(tǒng)有很大優(yōu)勢?！拔覀兊氖澜绫举|(zhì)上是量子力學(xué)的。如果你想擁有一臺可以學(xué)習(xí)的量子機(jī)器，它可能會更強(qiáng)大，”他說。
Huang和他的合作者在谷歌的一臺Sycamore量子計(jì)算機(jī)上進(jìn)行了原理驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)4。他們將其中的一些量子位用于模擬一種抽象材料的行為。處理器的另一部分隨后從這些量子位中獲取信息，并使用量子機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分析。研究人員發(fā)現(xiàn)，這項(xiàng)技術(shù)比傳統(tǒng)的測量和數(shù)據(jù)分析要快得多。
Huang說，在量子世界中充分收集和分析數(shù)據(jù)，可以使物理學(xué)家解決經(jīng)典測量只能間接回答的問題。其中一個問題是，某種材料是否處于特定的量子態(tài)，從而使其成為超導(dǎo)體——能夠以幾乎為零的電阻導(dǎo)電。經(jīng)典實(shí)驗(yàn)要求物理學(xué)家間接證明超導(dǎo)性，例如通過測試材料對磁場的反應(yīng)。
Jensen說，粒子物理學(xué)家也在研究使用量子傳感來處理未來粒子對撞機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，比如在LUXE，一個將電子和光子粉碎在一起的DESY實(shí)驗(yàn)——盡管這個想法距離實(shí)現(xiàn)還有至少十年的時間，他補(bǔ)充道。相距遙遠(yuǎn)的天文臺也可能使用量子傳感器收集數(shù)據(jù)，并通過未來的“量子互聯(lián)網(wǎng)”將其傳輸?shù)街醒雽?shí)驗(yàn)室，在量子計(jì)算機(jī)上進(jìn)行處理。希望這能使圖像以無與倫比的清晰度被捕捉到。
如果這種量子傳感應(yīng)用被證明是成功的，那么量子機(jī)器學(xué)習(xí)就可以在結(jié)合這些實(shí)驗(yàn)的測量結(jié)果和分析由此產(chǎn)生的量子數(shù)據(jù)方面發(fā)揮作用。
最終，量子計(jì)算機(jī)是否會為機(jī)器學(xué)習(xí)提供優(yōu)勢將由實(shí)驗(yàn)決定，而不是通過數(shù)學(xué)證明其優(yōu)勢——或者缺乏優(yōu)勢。Harrow說：“我們不能指望一切都能像理論計(jì)算機(jī)科學(xué)那樣得到證明?！薄?/p>
“我當(dāng)然認(rèn)為量子機(jī)器學(xué)習(xí)仍然值得研究，”Aaronson說，無論最終是否會提高效率。舒爾德對此表示贊同?！拔覀冃枰诓皇茏C明加速的限制的情況下進(jìn)行研究，至少在一段時間內(nèi)是這樣?！?/p>
本文譯自 nature，由 兩個豬頭 編輯發(fā)布。
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