大家好，今天给各位分享量子计算人工智能的一些知识，其中也会对量子计算机人工智能进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

本文目录

1. 量子计算+人工智能，在未来会碰出怎样的火花？
2. 人工智能配合量子计算技术，能不能帮助人类解决终极问题？
3. 有哪些公司在研究量子计算？量子计算未来的发展趋势是什么？
4. 人工智能研究究竟需不需要量子计算机那样的计算能力？

量子计算+人工智能，在未来会碰出怎样的火花？

颠覆现有人工智能模式，许多现在受计算复杂度影响的基础理论能更得到更好应用，正如深度神经网络得到计算能力的支撑一样，未来符号主义与连接主义在量子计算上的结合值得期待，有望催生新一代强智能技术。

人工智能配合量子计算技术，能不能帮助人类解决终极问题？

要完成物理学的大一统理论，或者发现一些人类企及不到的新知识，简而言之就是帮助人类解决（应该说是解疑）终极问题，光靠人工智能配合量子计算技术还是有所欠缺的。这是因为任何一个理论都必须通过重重实验的检验，就像相对论理论一样，尽管认为基本上是正确的，现在仍通过不断的实验和宇宙宏观表现来继续认证，更何况是大一统理论。然而受限于人类自身思维能力、实验能力、客观条件，即使有了理论也很难去实验证实。

人工智能的发展是按阶段进行的，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。假如还能避开对人工智能研发和应用的伦理规制，则人工智能有可能发展到具有高度思维能力和创造力，在很多方面超越人类自身也不是不可能的。

前段时间“九章”的问世，什么对特定问题的解决速度是经典计算机的1百万亿倍，什么“九章”一分钟完成的任务，超级计算机需要1亿年，这不是什么瞎说，是真真切切的事实。现在的量子计算就有如此威力，假以时日，通用的可编程的量子计算机的计算速度更是出离人想象，说量子计算必将具有几乎无限的计算能力也不为过。

人工智能的发展最终有助于拓宽人类的思维宽度突破合理局限性，量子计算的发展最终会极大提高人类利用数学方法验证科学理论真伪的能力，这里还要加上量子测量的最终发展会极大提升人类的实验测试能力。如果客观条件允许的话，最终解开宇宙的终极奥秘也是有希望的。

有哪些公司在研究量子计算？量子计算未来的发展趋势是什么？

关于量子计算技术

量子计算是指利用纠缠的量子态作为信息载体，利用量子态的线性迭加进行信息并行计算的方案，量子计算对某些问题的处理能力将大大超越经典计算。

就目前而言，研究量子计算及相关问题的主要是以高校为代表的学术机构，以及一些国际大公司与高校研究所等的合作机构。

下面，我们从当前量子计算发展现状的角度来了解一下都有哪些机构、单位参与了量子计算的研究和贡献。量子计算提出至今，主要在超导量子计算、量子点量子计算、拓扑量子计算等方案上取得了进展，向人们展示了量子计算时代即将来临的美好憧憬。

1.超导量子计算

超导量子计算是目前最被看好的量子计算方案之一，不仅得到各国学术界的高度关注，某些国际大公司也已经开始实质性地支持相关研究。

最引人注目的是谷歌将目前实力最强的超导量子计算研究团队—UCSB（加州大学圣塔芭芭拉分校）Martinis课题组纳入其超导量子计算机研制计划，以期实现量子霸权。谷歌还与哈佛大学、劳伦斯伯克利国家实验室、塔夫茨大学、伦敦大学等众多研究机构展开合作，期望在量子化学计算领域取得实质突破。

半导体巨头Intel公司，与荷兰Delft大学Dicarlo研究组合作，将最先进的半导体技术结合到超导量子电路中，引人注目。

IBM公司和NIST（美国国家标准与技术研究院）合作，在网上推出了5个超导量子比特的“云量子计算”平台供研究人员使用。

此外，还有日本NEC（日本电气股份有限公司）实验室、东京大学研究团队以及加拿大D-wave公司等都在超导量子计算领域取得了一定进展。

2.量子点量子计算

此领域的先驱研究团队主要有原哈佛大学（现哥本哈根）的CharlesMarcus、荷兰代尔夫特理工大学的LievenVandersypen，日本东京大学/RIKEN的SeigoTarucha等的研究组。

3.拓扑量子计算

此领域中，我国与美国、欧洲、日本等国家的顶尖研究机构，已经对此进行了大量的理论和实验研究，提出了多种可能的实现方案。这些方案包括分数量子霍尔系统、内秉拓扑超导体、半导体与超导的复合系统、量子自旋液体等。其中，原贝尔实验室和微软公司一直在推动拓扑量子计算的研究，后者还专门为此成立了研究机构Station-Q。

在我国，主要是以中国科学技术大学、中科院物理所、浙江大学、清华大学、南京大学、北京大学等为代表的学术机构在进行相关研究工作，并取得了一定的奠基性成果。

量子信息科学的核心目标是实现真正意义上的量子计算机和实现绝对安全的、可实用化的长程量子通信。以量子计算为基础的信息处理技术的发展有望引发新的技术革命，为密码学、大数据和机器学习、人工智能、化学反应计算、材料设计、药物合成等许多领域的研究，提供前所未有的强力手段，对未来社会的科技、经济、金融，以及国防安全等产生革命性的影响。在国际上，有人甚至将量子计算提到了“量子霸权”的高度。

目前，在量子计算领域的个别点上（主要集中在拓扑量子计算领域），我国的科研机构已经取得了一些研究成果，具有一定的国际地位，但与美国及欧洲主要国家之间，仍然存在差距。

就超导量子计算而言，仅实验人员体量可能仅相当于Google、UCSB一个团队的体量。基于目前未确定最优方案的事实情况下，我们一方面要高度关注那些目前看来非常有竞争力的方案，另一方面要保持一个相对宽广的研究面，支持不同方案的自由探索和相互竞争，做到点、面兼顾。

[1]吴根，资剑等.量子计算技术发展现状与趋势[J].科技中国，2017(09)

[2]郭光灿，周正威等.量子计算机的发展现状与趋势[J].中国科学院，2010(05)

人工智能研究究竟需不需要量子计算机那样的计算能力？

就像打了一剂强心针，当世界上第一台超越早期经典计算机的光量子计算机横空出世后，人们对人工智能时代的期待似乎有了更多的底气：超越经典的量子计算机已经有了，打败超级计算机的量子计算机还会远吗？

一旦后者实现，人类将再次以计算能力为傲，窥探人类大脑的奥秘，从而扫除人工智能研究的一大障碍。目前来看，面对人类大脑，这个虽然只有1.5公斤左右重，却拥有1011个神经元的家伙，让人类束手无策——要模拟整个大脑的计算能力，世界上目前任何一台计算机都难以胜任。

在近日由中国科学院学部主办，中国科学院自动化研究所等协办的“脑科学与人工智能”科学与技术前沿论坛上，就有不少业内人士提出这样的遐想：建设支持深度学习的新型计算机群，已成为一些人工智能研究的必然选择，那么人工智能研究究竟需不需要量子计算机那样的计算能力？

“我们今天的科学家，尤其是计算机科学家，把‘计算’用得太狠了，对‘计算’的依赖甚至有些‘贪得无厌’了！”中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅却在论坛上给大家泼了冷水。在他看来，人工智能学者不能只盯着“计算认知”，一味要求“人脑”研究的步伐有多快，而要拿出更多的精力放在“记忆认知”和“交互认知”上。

1、脑科学能启发人工智能的并不多？

李德毅之所以对“计算认知”不感冒，还要从谷歌公司的一则报道说起——

2015年5月15日，谷歌对外称该公司旗下无人驾驶汽车有上百万英里的测试经验，大致相当于人类75年的驾龄。

“这75年的驾龄是如何‘计算’出来的？”这引发了李德毅的思考：当无人车上路、发驾照提上日程，驾驶认知“度量”已经成为各国交管部门当务之急时，脑认知该如何度量？信息是用“比特”来度量，能量是用“焦耳”来度量，那么脑认知呢？

脑科学学者似乎并未给出这样的答案，人工智能学者也就无从得到启示。

这成了一个隐喻：脑科学、人工智能，两个同属21世纪的前沿学科，在过去数十年间彼此相对独立，鲜有交叉。

中国科学院外籍院士、中国科学院神经科学研究所所长蒲慕明在当天的论坛上也提到，不管是国内还是国外，都是如此，不过随着研究手段不断丰富，研究领域不断突破，两者的交叉融合成为热点，甚至出现一个新的研究名词，类脑智能。美国、欧盟都相继启动相关研究计划，中国也启动了脑计划。他说，中国的计划是将脑科学和人工智能结合得最为紧密的。

比如，现在流行的深度学习，就是基于人工神经网络的一个应用，这些人工神经网络都可以从神经科学的一些规律中得到灵感。蒲慕明说，比如可以借鉴神经突触的可塑性、记忆储存、提取与消退，等等。不过他也承认，目前的脑科学研究能启发人工智能的并不是特别多。

蒲慕明给出一个类比，当前的脑科学研究，仅相当于物理、化学等学科在19世纪末期的研究水平，“要完全理解大脑，可能是几个世纪的事情，而不是我们这个世纪就可以达到的。”他说。

那为何还要做类脑研究，蒲慕明说，必须要在这个时候做一些适当的应用，假如不把已经知道的知识应用到对脑疾病的诊断、干预和治疗上，那么到2050年我们的医疗系统很可能要面临崩溃——那时你会发现仍然没有一个脑疾病能够治愈。

相应地，人工智能的应用也是如此。他说，不一定非要完全搞清楚，神经科学一些具有阶段性的成果，也可以给人工智能的发展提供启发。

2、什么是人类最重要的智能行为？

中国科学院院士、中国科学院自动化研究所研究员谭铁牛就在现有的研究基础上，得出一个结论：“模式识别”是人类最重要的智能行为，也是人工智能重要的研究内容——机器的“模式识别”能力，在一定程度或者很大程度上反映了机器智能“类人”的程度。

在当天的论坛上，谭铁牛举了几个模式识别的例子。比如语音识别，近些年突飞猛进的科大讯飞，能将维吾尔语翻译成汉语，汉语翻译成维吾尔语；再如步态识别，在看不到人脸、虹膜和指纹的时候，就能通过步态在几十米外感知到其身份。

此外，还有图像识别，其中具有代表性的人脸识别，早在几年前马云刷脸支付已经引爆舆论热点。谭铁牛本人就在进行虹膜识别的研究，并建立了目前国际上规模最大的共享虹膜图像库，被多国共享使用。他说，这不仅可以用在手机上，还可在查找丢失儿童上发挥作用。

谭铁牛说，模式识别的技术瓶颈可通过借鉴生物的机理改进，未来生物启发的模式识别在人工智能领域前景可期。其最终追求，是希望模拟逼近人的模式识别，这是非常艰巨的过程。

他也提到，模式识别的主要瓶颈在于鲁棒性、自适应性和可泛化性。

鲁棒性，说白了，就是人工智能“够不够皮实”“是不是稍微有点扰动，就会出错”。谭铁牛举了一个例子，比如在酒会上聊天，背景噪音比较多，如果想听清其中某一个人的声音，就要忽略或者抑制背景中其他对话的干扰——人类可以做到这一点，也就是听觉系统所谓的鸡尾酒效应，但人工智能可以吗？

所谓自适应性，则比较容易理解，谭铁牛说，人类的眼睛会随着灯光的变化、环境的变化进行调整，这说明自适应性非常强。这一点可以应用到人工智能上，比如人脸识别，有一位朋友十几年甚至几十年没见，再见面是否还能认出来？他说，现有的模式识别在这方面还不是很理想。

可泛化性，说白了就是“举一反三”。谭铁牛说，当小孩认识苹果后，即便只记住了一次，也可以识别其他类型的苹果，这说明人类看到一个东西后，不仅知其然，还知其所以然。而知其所以然，就是人工智能领域所说的“深度学习”。但目前的人工智能深度学习，必须建立在大量数据的基础之上，这一点也有待进一步研究。

谭铁牛说，要解决这3个问题，关键还是看人类本身，在微观层面上，人工智能的模式识别可借鉴人类的神经元，神经元有兴奋性、抑制性、功能可塑性和传播性。科学家受到这个启发，增强了模式识别动态系统的稳定性。

3、无人驾驶是人工智能的突破口？

李德毅已经找到了一个实践的突破口：自动驾驶。他说，无论是对话、诗词或者驾驶，图灵测试都允许测试者现场介入，判定结果都带有近似性和主观性。但是，和对话、诗词测试相比，驾驶的图灵测试可以进行更为精确、更为客观的评测。

他说，当初汽车被发明出来的时候，人们最感兴趣的是汽车的结构、机械、传动、轮胎、底盘和车身。到20世纪，人们感兴趣的则是发动机、碳排放和被动安全。到20世纪末、21世纪初，人们总体上关心3件事情，轻量化、清洁化、智能化。

所谓智能化，在他看来有4个阶段，第一是理性辅助驾驶，以人驾为主；第二是自动驾驶，局部时段可以放开手和脚；第三是自动驾驶，即用自动驾驶接管驾驶权；第四是人机协同驾驶。

在李德毅看来，无人驾驶，难在拟人。

他感叹：汽车是从马车演变而来，作为动力工具，汽车的马力可以达到100匹马力，但汽车远远不如马应对不同的负荷、天气、路面，以及不同车辆情况下的适应能力。说白了，汽车的感知、认知能力远远不如马这个认知主体，“老马识途，车不如马！”李德毅说，其根本问题不在于车而在于人，要解决人的问题，就要让驾驶员的认知能够用机器人替代，让机器人具有记忆、决策和行为能力，于是新的概念产生了——“驾驶脑”。

“驾驶脑”不等于驾驶员脑，“驾驶脑”是要做驾驶员的智能代理，要去完成包括记忆认知、计算认知和交互认知在内的驾驶认知，他说，这应该是人工智能时代最有意义的课题之一。

关于量子计算人工智能和量子计算机人工智能的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。