人工智慧和量子計算機聯手 助中國科技趕超歐美

OFweek電子工程網訊 近日，中科院院長白春禮在接受媒體採訪時表示，中科院正在研製中國首台量子計算機，並預計在幾年之內研發成功。量子計算機的計算能力有多強？白春禮表示，如果使用「天河二號」超級計算機解一個億億億變數的方程組，需要花費100年，而使用一台萬億次的量子計算機的話，只需0.01秒。

在量子領域，中國科技界已由「觀測時代」邁入「調控時代」，並取得了豐碩的成果。去年，中國成功發射了全球首枚量子通信衛星，如今又將在量子計算領域取得革命性突破，中國在量子通信方面已然處於領先地位。

量子計算能夠在許多領域起到重要作用，在人工智慧領域尤甚。可以說，人工智慧想要取得進一步發展，量子計算是絕對不可以被忽略的。反之，人工智慧也可以對量子計算機起到優化作用。

在這種背景下，中國向量子計算領域拓展將會為在科技領域趕超歐美增加重量級砝碼，量子計算機在人工智慧領域的重要作用，或許將引發連鎖反應，推動中國科技趕超歐美的步伐。

量子計算使人工智慧如虎添翼，或為其帶去質的飛躍

量子計算是一種依照量子力學理論進行的新型計算，而量子計算機則是遵循量子力學規律進行高速數學和邏輯運算、存儲及處理量子信息的物理裝置。量子計算機與傳統計算機的根本區別簡而言之就是計算能力超強，而這種區別源於二者存儲與運算方式的不同。

普通計算機採用的是二進位演算法，一個小晶體管中儲存的數據在某個時間點是固定的，不是0就是1。而量子計算機則不同，由於量子具有疊加態，故而量子運算具備天然的並行運算能力。這就相當於一個人做一件事，要分步驟來做，而量子計算機等於增加了分身，可以同時做完這些工作再疊加給出結果，從而大幅提升效率。

可以說，量子計算是一種更聰明、更智慧、更具自我處理能力和學習能力的運算方式。這使得它可以在許多領域起到重要的推助作用，尤其是當下大熱的人工智慧領域。

量子計算也被稱為人工智慧協助處理器，非常適合AI及機器的深度學習。一般情況下，AI中的代碼是靜態的，哪怕結果是錯誤的，普通演算法也不會自己修改。而量子計算機則不然，系統能夠自動設定程序，自行修改代碼，並通過不斷學習來處理之前從未遇到的新數據。如果說傳統計算機只有一根筋，那量子計算機則靈活多變。

量子計算的重要性被越來越多的企業注意到，亞馬遜、谷歌、IBM以及微軟等科技巨頭紛紛在這一領域投入大量資源進行研發。其中，谷歌於2013年與NASA（美國航天局）及USRA（大學空間研究聯合會）聯手構建了量子人工智慧實驗室。

當時，谷歌AI實驗室採用了512量子比特系統，旨在通過量子計算幫助研究人員建立精準的AI模型，並將其應用於網頁搜索、語音識別及蛋白質摺疊等。到了8月，谷歌證明了量子計算最多能比傳統計算快1億倍。

計算能力是人工智慧的根本動力與核心資源。在20年前，一個機器人用32個CPU，能達到120MHz的速度。而如今2000個CPU和300個GPU（圖形處理器）使計算能力大幅提升。目前最受矚目的Alpha Go在與李世石對峙之時動用了1920個CPU和280個GPU來保證運行，但從某種程度上來說，Alpha Go的勝利也只不過是靠硬體堆砌出來的。

況且，隨著人工智慧的進一步發展，越來越多的數據需要被計算，只靠硬體堆砌來實現更強的計算能力也並非明智的選擇。如果用CPU/GPU通用處理器構建數據中心，其所面臨的佔地、散熱及耗電等問題都極其嚴峻。此外，人工智慧中卷積神經網路的發展和深度學習能力的提升也都需要更智能、更強大的計算能力來維繫。

例如谷歌大腦，需要1.6萬個CPU運行7天才能完成貓臉的無監督學習訓練。谷歌大腦目前能夠模擬的人腦突觸量是100億，然而人腦的全部突觸量大於100萬億。不過，如果通過量子計算機完成，這就不算什麼困難的事情了。量子計算機不僅能處理海量數據，更具備自我學習和自我更正能力。從這一點來看，量子計算對人工智慧能夠起到重要的促進作用，為人工智慧的發展帶去質的飛躍。

量子計算對於人工智慧起到巨大的推動作用，反之，人工智慧也可對量子計算機性能起到優化作用。可以說，二者互為助力。中國在量子通信領域具備一定的基礎，此時又著眼於量子計算領域，以量子計算髮展的狀況來看，中國很可能憑藉對量子計算的深耕在科技方面趕超歐美。

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