这家初创公司真“大胆”！使用量子计算来推动机器学习进展

加利福尼亚的一家公司近日推出一台可能改变游戏规则的计算机，用来执行一种常见的机器学习形式。

这一举动引发了人们的这样一个愿景，即量子计算机利用量子物理的逻辑以违反常理的速度执行某些类型的计算，这可能对科技行业最热门的领域――人工智能，产生巨大的影响。

位于加利福尼亚州伯克利的Rigetti Computing公司的研究人员使用其原型量子芯片之一 - 超导设备，该设备位于精心设计的超级冷却装置内，来运行所谓的聚类算法。聚类是一种机器学习技术，用于将数据组织到相似的组中。

Rigetti也在制造新的量子计算机，它可以通过Forest云计算平台处理19个量子比特。

然而，这次演示并不意味着量子计算机正使得人工智能发生革命性的变化。量子计算机是如此新奇，以至于没有人完全知道“杀手”级的应用程序可能是什么。例如，Rigetti的算法没有任何实际用途，但在量子机上执行聚类任务将会有很大的用处。

不过，Rigetti的软件和应用主管Will Zeng认为，这项工作是构建量子机器的关键一步。 Zeng表示，“这是量子计算机实际应用的新途径。”聚类是一个真正的根本性和基础性的数学问题。

目前，围绕着开发实用量子计算机所做的努力，令人兴奋。包括IBM、Google、Intel和Microsoft在内的大型科技公司，以及一些资金雄厚的创业公司正在竞相建造这类机器，它们将迎来一种全新的计算形式。

50年前，最初是由物理学家首先构想出量子计算的，但并没有采用二进制来进行计算。相反，他们利用两个量子现象，叠加和纠缠来一次执行大量数据的计算。量子物理的本质意味着一个只有100个量子位的计算机应该能够以令人难以置信的规模进行计算。

然而，具有更多的量子位并不一定等同于优势。维持量子态和操纵量子比特才是其真正要面对的挑战。

像其他人一样，Rigetti使用混合方法，这意味着它的量子机器与传统方法协同工作，会使编程变得更直接。 Zeng表示，他们公司的系统比其他竞争对手更加模块化，在进一步提高机器性能方面，可能具有显著的优势。

量子计算在理论上具有巨大的潜力。有充分的证据表明，量子机器可以用来解决密码挑战和模拟新材料。而且Rigetti的算法有希望最终将改变机器学习和人工智能的世界。

量子计算机正在达到一个规模，即使听起来是十分困难的事情也可以运行。用有效的性能来展示这个门槛的竞赛，有时被称为“量子霸权”，这方面的优势已经成为当前炒作的一种象征。物理学家们认为，量子计算机还有几年的时间，以及运行在它们上面的算法，都将显示出它们真正的价值。

马里兰大学的实验物理学家克里斯托弗·门罗（Christopher Monroe）表示，现在说量子计算会改变机器学习还为时尚早。他认为，“我们并不真正了解经典机器学习是为什么以及如何会起作用的，因此，将它应用于量子力学可能会进一步混淆那些相对界限模糊的领域。”

但是，他也提出了一个有趣的相反的可能性。他认为机器学习可能在量子计算机在更可靠的地方发挥关键作用。他指出，“大型量子计算机的经典控制系统日益复杂，可能需要采用一种不同的方法。所以他推测“也许非量子机器学习”将被用来管理这些机器内部的复杂行为。