
量子計算機(jī)將如何改變AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)?答案是更快更強(qiáng)
據(jù)福布斯雜志報道,我們每天能產(chǎn)生2.5EB(約合10億GB)數(shù)據(jù),這相當(dāng)于25萬個美國國會圖書館或500萬臺筆記本電腦記錄的內(nèi)容。我們有32億個全球互聯(lián)網(wǎng)用戶,他們每分鐘在Pinterest上發(fā)布9722個Pin,在Twitter發(fā)布347222條消息,在Facebook上留下420萬個“點(diǎn)贊”,我們還通過拍照和視頻、保存文件、打開賬戶等行為產(chǎn)生其他大量數(shù)據(jù)。
我們正處于傳統(tǒng)計算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力的極限,而數(shù)據(jù)卻依然在不斷增長。雖然摩爾定律(Moore’s Law)預(yù)測集成電路上的晶體管數(shù)量每隔兩年就會翻一番,但自1965年這個術(shù)語出現(xiàn)以來,事實(shí)證明它具有很強(qiáng)的彈性。隨著技術(shù)的進(jìn)步,這些晶體管現(xiàn)在的體積越來越小。正因為如此,業(yè)界領(lǐng)導(dǎo)者們展開了激烈競爭,看誰能首先要推出一款比現(xiàn)有計算機(jī)更強(qiáng)大的量子計算機(jī),來處理我們每天產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù),并解決日益復(fù)雜的問題。
量子計算機(jī)能快速解決復(fù)雜問題
當(dāng)這些行業(yè)領(lǐng)袖成功地制造出商業(yè)上可行的量子計算機(jī)時,那么這些計算機(jī)就有可能在幾秒鐘內(nèi)完成龐大的計算量,這些任務(wù)可能需要傳統(tǒng)計算機(jī)花費(fèi)數(shù)千年時間才能完成。
今天,谷歌宣稱已經(jīng)擁有這樣一種量子計算機(jī),據(jù)說它的速度比當(dāng)今任何一種計算系統(tǒng)都快1億倍。如果我們能用它處理生成的大量數(shù)據(jù)并解決非常復(fù)雜的問題,那將是至關(guān)重要的。成功的關(guān)鍵是把現(xiàn)實(shí)世界中的問題轉(zhuǎn)化為量子語言。
我們生成的數(shù)據(jù)集的復(fù)雜性和增長規(guī)模遠(yuǎn)比計算技術(shù)進(jìn)步快得多,因此對我們的計算結(jié)構(gòu)造成了相當(dāng)大的壓力。雖然今天的計算機(jī)難以解決或無法解決某些問題,但這些問題預(yù)計將被量子計算機(jī)在幾秒鐘內(nèi)破解。
據(jù)預(yù)測,人工智能(AI),尤其是機(jī)器學(xué)習(xí),可以從量子計算技術(shù)的進(jìn)步中獲益,而且還會繼續(xù)持續(xù)下去,即使是在完整的量子計算解決方案出現(xiàn)之前。量子計算算法使我們能夠增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。
量子計算機(jī)將優(yōu)化解決方案
量子計算將促進(jìn)數(shù)字革命的另一種方式是,我們能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行采樣,并優(yōu)化我們遇到的各種問題(從組合分析到最佳遞送路線等),甚至能幫助確定每個人的最佳治療方案和醫(yī)療方案。
我們正處在大數(shù)據(jù)增長的關(guān)鍵點(diǎn)上,我們已經(jīng)改變了我
們的計算機(jī)架構(gòu),這就需要用不同的計算方法來處理大數(shù)據(jù)。它不僅規(guī)模更大,而且我們要解決的問題也變得不同。量子計算機(jī)更能有效地解決連續(xù)性問題。他們給予企業(yè)甚至消費(fèi)者做出更好決策的能力,而這正是說服企業(yè)在新技術(shù)方面投資所需要的。
量子計算機(jī)可以識別大數(shù)據(jù)集中的模式
預(yù)計量子計算將能夠搜索非常大的、未排序的數(shù)據(jù)集,以非??斓乃俣劝l(fā)現(xiàn)模式或異常。量子計算機(jī)可以同時訪問數(shù)據(jù)庫中的所有條目,從而在幾秒鐘內(nèi)識別出這些相似點(diǎn)。雖然這在理論上是可能的,但它只發(fā)生在一個并行的計算機(jī)上,并且只能以一個接一個的方式查看每個記錄,所以它花費(fèi)了大量的時間,并且取決于數(shù)據(jù)集的大小,它可能永遠(yuǎn)不會成為現(xiàn)實(shí)。
量子計算機(jī)可以幫助整合不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)
此外,由于可被用于整合不同的數(shù)據(jù)集,量子計算機(jī)有望獲得巨大突破。雖然這在沒有人類介入的情況下可能是困難的,但是人類的參與將幫助計算機(jī)學(xué)會如何在未來整合數(shù)據(jù)。
因此,如果有不同獨(dú)特模式的原始數(shù)據(jù)源,并有研究團(tuán)隊想要比較它們,那么在數(shù)據(jù)被比較值錢,計算機(jī)就必須理解模式之間的關(guān)系。為了實(shí)現(xiàn)這個目標(biāo),需要在分析自然語言的語義方面取得突破,而這正是AI面臨的最大挑戰(zhàn)之一。然而,人類可以提供輸入,然后對未來系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練。
最終,量子計算機(jī)將允許快速分析和整合龐大的數(shù)據(jù)集,這些數(shù)據(jù)集將改進(jìn)和改變我們的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI能力。
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