量子機器學習：你應該知道的這些事情！
人工智慧學家
作者：Anubhav Srivastava翻譯：Younger
審校：心原文：thinkbigdata
量子機器學習之路仍然漫長
討論量子機器學習演算法，是個很複雜的話題，因為專家們對其意見不一。反對者認為機器學習主要是一種線性代數的問題，與量子計算幾乎沒有關聯。支持者認為，量子計算的方式有助於訓練那些對傳統方式來說數量過大的數據集。麻省理工的Seth Lloyd對此引用了一個例子加以說明。他認為，分析一個300乘300個點的數據集的所有拓撲特徵，需要第2到第300個能量處理單元，這是一個沒能解決的計算問題。他認為，一台量子機器學習機器用300乘300的量子位就能夠解決這一難題，他認為，在幾年之內這個規模量能夠達到。Lloyd的話意味著，原本需要指數級時間的演算法，如果用量子方式，只需要多項式時間。如果真是這樣，前途不可限量。
但這並不像很多人想的那樣直接簡單。對初學者來說，機器學習進展方面最大的障礙就是，數據有限，量子計算或其他的計算方式都不能解決這一問題。有提倡者甚至也同意，量子機器學習的應用性有限。好的一面是，有證據表明機器學習的很多難題能夠映射成二次無約束二次優化問題，即一個NP-難問題。現在的很多情況中，事情都有投機性。
儘管量子機器學習在基本的方面成功，但也不能極大地改變機器學習的現狀。將來不會有通用量子機器學習工具。充其量，能夠通過最優解之間的隧道效應，在多項式的時間裡解決困難的優化問題。然而對於一些無知無畏的人來說，他們認為量子計算機能夠利用隧道達到全局最小值，超越最優解問題中的局部最小值問題。這種形式的演算法的嘗試包括，D波量子退火，量子貝葉斯網和量子玻爾茲曼機。
並且，雖然Grover演算法，Shor演算法取得了一些成功，但量子糾纏的擴展性仍然只是一個假設。我們可能會看到，一些廠商會基於某些成果，為機器學習研究人員開發實現庫，以此減少後者對深入理解量子計算技能的需要。因此，應該意識到，意圖將人類的認知能力，機器學習和量子邏輯連接起來的新聞浪漫主義，似乎還遙不可及。而且，小範圍來講，量子計算與傳統方式相比而言，幾乎沒有查詢複雜度（oracle）的優勢。某種程度上，用量子方式非常依賴於經典方式和量子方式之間的查詢間隙的數量級。然而，最近有一篇論文討論了不需oracle的量子計算機機器學習。
另一個有趣的進展是，量子深度學習的子領域即將到來。這個領域基於以下這個假設，即複雜的機器學習任務需要機器能夠學習包含幾層的原始輸入數據抽象的模型。圖像像素的視覺識別就是這種學習任務之一。谷歌對該領域也表現出了興趣，並且啟動了量子人工智慧實驗室（Quantum Artificial Intelligence ）。明確的說，谷歌主要關注非絕熱的最小值搜索在提升機器學習演算法方面的作用（D-Wave的量子系統，D-Wave quantum systems）。我們也有從 Microsoft Research 何 Yale?大學（Quantum Neurons）等的相關出版作品。
不管當下趨勢如何，有一件事毫無疑問。機器學習和量子計算都屬於仍有很多演變空間的領域，而且，我們在未來肯定會迎來一些非常有趣的時期。
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