什么是量子人工智能

量子机器学习是将机器学习算法与量子计算相结合，比如利用量子退火机训练神经网络，用于人工智能应用。量子退火机是一种特殊的量子计算机，可以高效解决组合优化问题。

量子人工智能的另一个研究方向是利用量子物理和量子材料构建神经形态计算机和人工神经网络，包括开发量子存储器阻器件，用于神经形态（量子）计算机和神经网络。量子存储器阻器件可以模拟生物神经元的行为，有望实现高效的神经形态计算。

为了探索量子计算在机器学习等领域的应用，相关机构成立了量子人工智能实验室。

量子计算机可用于构建量子模拟器，解决物理和化学领域的复杂问题。由于分子和材料的复杂性，准确模拟它们所需的计算量会呈指数级增长，对于传统计算机来说是一个巨大挑战。量子计算机有望解决这些棘手的计算问题，使科学家能够进行目前无法完成的化学模拟，如分子动力学模拟。

量子计算在化学领域的另一个应用是药物发现和材料优化。通过对分子结构和化学反应进行精确模拟，研究人员可以加快新药物和新材料的发现过程。

量子退火技术可用于训练神经网络，为人工智能应用程序提供动力。

量子机器学习是一个新兴领域，正在探索各种应用。金融服务公司有兴趣利用量子计算来预测市场走势，制造业则希望借助量子计算优化运营。

机器学习已被用于量子技术中的降噪，包括量子传感器。消除噪声可以提升量子传感器的性能，在导航、医学成像等领域发挥更大作用。

除了上述应用场景，量子计算还被认为可以帮助企业解决传统高性能计算机无法解决的问题，如网络安全、数据分析、人工智能、优化和模拟、数据管理和搜索等。或者贷款组合优化，帮助贷款机构释放资本、降低利率、改善产品等。

量子人工智能利用量子力学原理进行计算，经典人工智能则依赖于传统的数字计算。量子人工智能能够利用量子态的叠加和纠缠等特性，在某些问题上有望比经典计算机更高效。

量子人工智能在物理和化学等领域具有一定优势，例如量子模拟器可以解决复杂的物理和化学问题，量子退火机可用于训练神经网络等人工智能应用。经典人工智能无法解决这些问题。

量子人工智能目前仍处于研究和探索阶段，其优势尚未完全得到验证。早期实验对比量子计算机D-Wave Two与经典计算机的性能时，结果存在争议。量子人工智能的潜在优势仍是活跃的研究领域。而经典人工智能已在多个领域取得了实际应用。

量子人工智能需要依赖量子计算机硬件，而经典人工智能则运行在传统数字计算机之上。量子计算机的发展将直接影响量子人工智能的实现进程。

2013年5月16日，一家科技公司研究部门在博客中宣布成立了量子人工智能实验室。当时该实验室使用的是当时最先进的商用量子计算机。同年10月，该公司发布了一段短片，描述了量子人工智能实验室的当前状态。

2014年1月，该公司报告了实验室中量子计算机与经典计算机性能的对比结果，标志着量子人工智能技术开始与传统人工智能技术进行比较和评估。

2014年9月，该公司量子人工智能实验室与加州大学圣巴巴拉分校合作，启动了一项基于超导电子学的量子信息处理器研发计划，旨在创建新一代量子硬件。

2019年10月23日，量子人工智能实验室在一篇论文中宣布，他们已经实现了"量子优越性"，即量子计算机在某些特定任务上的性能超过了经典计算机。这被视为量子计算领域的一个重大里程碑。