IBM公司的研究人員宣稱，他們已經(jīng)創(chuàng)建出了新的量子算法，能夠在量子計(jì)算機(jī)上支持先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)。

在今天發(fā)表在非同行評(píng)議學(xué)術(shù)論文儲(chǔ)存庫(kù)arXiv上的論文中，IBM的研究團(tuán)隊(duì)描述了其創(chuàng)造出“量子算法”的過(guò)程，使量子計(jì)算機(jī)能夠以遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)所能達(dá)到的規(guī)模來(lái)執(zhí)行“特征映射”(feature mapping)算法。

量子計(jì)算利用亞原子粒子的奇異能力，即在任何時(shí)候都能存在于多種狀態(tài)中。由于這種最小粒子的行為方式，操作可以比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)更快地完成，且消耗更少的能量。在傳統(tǒng)計(jì)算中，位是可以兩種狀態(tài)(1或0)存在的單個(gè)信息。但是量子計(jì)算使用量子位，可以存儲(chǔ)比1或0多得多的信息，因?yàn)樗鼈兛梢源嬖谟谶@些值的任何疊加中。

IBM的研究團(tuán)隊(duì)解釋說(shuō)，“特征映射”涉及到一種分解信息的過(guò)程，以便訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)的“更精細(xì)的方面”。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)在某種程度上做到了這一點(diǎn)，例如通過(guò)提取圖像的像素并根據(jù)每個(gè)像素的顏色值將其放在相同網(wǎng)格中。然后，算法以非線性的方式將這些值映射到高維空間，本質(zhì)上是根據(jù)其最有用的特性對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解。

然而，研究人員表示，有了IBM的新量子算法，就有可能在更高水平上分離這些數(shù)據(jù)的各個(gè)方面和特點(diǎn)。這一點(diǎn)很重要，因?yàn)閿?shù)據(jù)分類越精確，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的效率就越高。

IBM的研究團(tuán)隊(duì)說(shuō)：“我們的目標(biāo)是使用量子計(jì)算機(jī)來(lái)創(chuàng)建新的分類器，以生成更復(fù)雜的數(shù)據(jù)地圖。通過(guò)這樣做，研究人員將能夠開(kāi)發(fā)出更有效的人工智能，例如可以識(shí)別傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)看不到的數(shù)據(jù)模式。”

IBM的研究人員注意到，新的算法還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)“量子優(yōu)勢(shì)”(quantum advantage)，而這是量子計(jì)算機(jī)性能超越傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的關(guān)鍵。IBM研究員表示，這主要是因?yàn)榱孔佑?jì)算機(jī)還處于起步階段，受到當(dāng)前硬件能力的限制。

研究人員說(shuō)：“我們的研究還沒(méi)有顯示出量子優(yōu)勢(shì)，因?yàn)楦鶕?jù)目前的硬件能力，我們只使用了兩個(gè)量子計(jì)算能力，就將問(wèn)題的范圍減到了最小，這也可以在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行模擬。”

不過(guò)，硅谷技術(shù)研究和咨詢公司Constellation Research分析師霍爾格·穆勒(Holger Mueller)稱，IBM的工作再次表明，量子計(jì)算將要比目前可用的任何計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施更好地運(yùn)行下一代應(yīng)用程序。

穆勒說(shuō)：“IBM已經(jīng)證明，與其他任何計(jì)算機(jī)相比，像特征映射這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行得更好，功能調(diào)用算法非常適合量子計(jì)算。”

IBM表示，該公司的新算法將通過(guò)其面向開(kāi)發(fā)人員、研究人員和其他專家的Qiskit Aqua開(kāi)放源碼庫(kù)提供給所有人使用。

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