量子计算机最大的瓶颈在机器学习.doc

《量子计算机最大的瓶颈在机器学习.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、量子计算机最大的瓶颈在机器学习　　上世纪90年代初，威奇托州立大学的物理学教授伊丽莎白·贝尔曼(ElizabethBehrman)开始致力于将量子物理与人工智能（特别是当时备受争议的神经网络技术）结合起来的时候，大多数人都认为她是在将水和油混合在一起。“我花了好长时间才将论文发表出来，”她回忆说。“神经网络期刊会问，‘量子力学是什么？’物理期刊会问，‘神经网络是什么？’”今天，两者的结合似乎是世界上最自然的事情。神经网络和其他机器学习系统已经成为21世纪最具颠覆性的技术。它们不仅在大

2、多数人类都不擅长的任务中打败我们，比如下棋和数据挖掘，而且还在我们的大脑的工作上超越了我们，例如识别人脸，翻译语言等。这些系统因为巨大的计算能力而成为现实，因此，科技公司不可避免地会去寻找那些不仅规模更大的计算机，而且还会致力于开发出一种全新的机器。经过几十年的研究，量子计算机已经有了足够的计算能力，超越了地球上所有的计算机。它们的杀手级应用通常被认为是处理大量数据，这是现代加密技术的关键。不过，这至少还有10年的时间。但即使是今天最基本的量子处理器，也与机器学习的需求惊人地匹配。它们在一个步骤

3、中处理大量数据，挑选出传统的计算机所忽略的微妙模式，而且不会因不完整或不确定的数据而宕机。“量子计算的内在统计特性和机器学习之间存在着一种自然的结合，”加州伯克利的量子计算机公司RigettiComputing的物理学家约翰内斯·奥特巴赫（JohannesOtterbach）说。如果说有什么不同的话，那就是钟摆已经摆到了另一个极端。谷歌、微软、IBM和其他科技巨头都在向量子机器学习投入大量资金，多伦多大学的创业孵化器也致力于此。“机器学习”正在成为一个时髦词汇，”莫斯科斯科尔科沃（Skolkov

4、o）科技研究所的量子物理学家雅各布·比昂特(JacobBiamonte)说。“当你把它和量子结合在一起的时候，它就变成了一个超级时髦词汇。”然而，其中的“量子”这个词，并不是我们所想的那样。尽管你可能认为量子机器学习系统应该是强大的，但它却受到某种闭锁综合征的影响。它在量子态上运行，而不是在人类可读的数据上，在两者之间的转换中，其明显的优势也被抵消了。它就像iPhoneX一样，尽管它的规格令人印象深刻，如果你用的手机运营商网络非常差的话，它会和你的旧手机一样慢。对于一些特殊的情况，物理学家可以克

5、服这个“输入-输出”的瓶颈，但是这种情况能否出现在实际的机器学习任务中仍然是未知的。“我们还没有明确的答案，”德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家斯科特·阿隆森（ScottAaronson）说，“人们常常对这些算法是否能够提高计算速度表现得非常漫不经心。”量子神经元无论是传统的神经网络，还是量子神经网络，其主要工作都是识别模式。受到人类大脑的启发，神经网络由基本的计算单元（即“神经元”）构成。每一个都可以像一个开关装置一样简单。一个神经元监控其他多个神经元的输出，就像进行投票一样，如果有足够多的

6、神经元处于激活状态，神经网络就会启动。通常，神经元是按层排列的。初始层接受输入（如图像像素），中间层创建各种输入（表示结构，如边和几何形状），最后一层生成输出（图像内容的高级描述）。至关重要的是，线路不是预先固定的，而是在不断试错的过程中进行的。这个网络可能会被输入标有”小猫”或”小狗”的图像，对于每张图像，神经网络会分配一个标签，检查它是否匹配正确，如果不正确，就调整神经元连接。起初，它的猜测是随机的，但随后会变得更好;在大约1万个例子之后，它的准确性就大大提高了。一个严肃的神经网络可以有十亿

7、个相互连接，所有这些都需要调整。在传统的计算机上，所有这些相互连接都用一个极大的数字矩阵来表示，而运行网络则意味着要做矩阵代数。按照惯例，这些矩阵操作被外包给一个专门的芯片，比如一个GPU。但是没有什么比量子计算机做得更好的了。“在量子计算机上，对大矩阵和大向量的处理速度要快得多，能够出现指数级增长，”麻省理工学院的物理学家、量子计算的先驱塞思·劳埃德（SethLloyd）说。对于这项任务，量子计算机能够利用量子系统的指数特性。量子系统的大量信息存储容量不在于它的单个数据单位——量子位（qubi

8、t）——经典计算机bit的量子对应物——而在于这些量子位的集体特性。两个量子位有四个关节状态：开/开、关/关、开/关、关/开。每一个都有一定的权重，或者“幅值”，可以代表一个神经元。如果你添加第三个量子位，你可以表示八个神经元，第四个的话，神经元能有16个。机器的容量呈指数增长。实际上，神经元被涂抹在整个系统上。当你在一个四个量子位的状态下行动时,你一下子就处理了16个数字,而一台传统的计算机则必须一个接一个地检查这些数字。劳埃德估计，60个量子位足以编码相当于人类一年所产生的数据量，而300个