NTC熱敏電阻：量子計(jì)算和量子計(jì)算機(jī)，各是什么鬼？

 所謂量子，是一個(gè)能量的*小單位，也是人類目前為止認(rèn)識(shí)微觀世界的終極抵達(dá)點(diǎn)。所有的微觀粒子包括分子、原子、電子、光子都是量子的一種表現(xiàn)形態(tài)，人類和整個(gè)世界也都是由量子構(gòu)成的。
但區(qū)別于經(jīng)典物理世界之間物體的相互作用形態(tài)，微觀世界量子之間的互動(dòng)更加詭異而復(fù)雜，甚至還沒有真正權(quán)威的科學(xué)解釋能闡明量子間的作用關(guān)系。
至少已經(jīng)可以證明，量子位之間具有相互疊加和相互牽連兩種屬性，而圍繞這兩種屬性構(gòu)成的力學(xué)理論，就是大名鼎鼎地“革了牛頓的命”的量子力學(xué)。
量子計(jì)算及相應(yīng)技術(shù)應(yīng)用化境況
拋開物理學(xué)不提，量子間的特性運(yùn)用到計(jì)算領(lǐng)域會(huì)呈現(xiàn)出與目前所知的計(jì)算完全不同的運(yùn)算規(guī)則。
由于量子具有疊加態(tài)，故而量子運(yùn)算具備天然的并行運(yùn)算能力。如果說0和1組成的經(jīng)典計(jì)算是一個(gè)人在干一件事，那么量子計(jì)算就是一個(gè)人同時(shí)干很多事，并且同時(shí)完成給出疊加結(jié)果。
以這次完成的10個(gè)超導(dǎo)量子比特糾纏計(jì)算為例，它在經(jīng)典計(jì)算機(jī)完成一次計(jì)算的同時(shí)，可以完成10個(gè)比特，也就是1024次計(jì)算。那么如果超導(dǎo)比特糾纏數(shù)量持續(xù)擴(kuò)大的話，超越目前人類*快的計(jì)算系統(tǒng)也是輕而易舉的。
事實(shí)上，量子計(jì)算機(jī)是一個(gè)非常寬泛的概念。由于它的概念界定辦法僅僅是利用了量子規(guī)則完成的計(jì)算設(shè)備，所以**臺(tái)量子計(jì)算機(jī)的定義也非常模糊，很難得到公認(rèn)。
發(fā)展量子計(jì)算機(jī)的方式也各有不同，比如中科院發(fā)布的量子計(jì)算機(jī)是以光子理論完成的“光離子計(jì)算機(jī)”，其他囚禁離子技術(shù)、量子位元超導(dǎo)電路技術(shù)也都在持續(xù)深挖中。如果算上相對(duì)小眾的量子計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)方式的話，恐怕很難統(tǒng)計(jì)目前世界上有多少種量子計(jì)算機(jī)。
當(dāng)然，某種程度上來說目前世界上依舊沒有真正應(yīng)用意義的量子計(jì)算機(jī)。我們今天做的，更多是把一個(gè)概念從理論一步步拉倒現(xiàn)實(shí)中來。
量子計(jì)算與人工智能的關(guān)系
今天AI大火，于是經(jīng)常伴隨著AI出現(xiàn)的“兄弟詞匯”也跟著火了起來。很多人一提到AI就會(huì)緊接著蹦出來深度學(xué)習(xí)、量子計(jì)算、彈性網(wǎng)絡(luò)等等名詞。但他們之間究竟是啥關(guān)系就不知道了，反正*后總結(jié)為“不明覺厲”就對(duì)了。
總體來看，量子計(jì)算可以被看做人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施。因?yàn)槿斯ぶ悄艿谋举|(zhì)是機(jī)器以函數(shù)推導(dǎo)來模擬人類的接受、學(xué)習(xí)和推導(dǎo)，這就涉及巨大的運(yùn)算和數(shù)據(jù)處理。而量子計(jì)算恰好可以解決這個(gè)問題。
量子計(jì)算及相應(yīng)技術(shù)應(yīng)用化境況
總體而言，這對(duì)“概念基友”有以下幾個(gè)方面是互補(bǔ)的：
一、解決經(jīng)典計(jì)算的單一維度問題：人工智能要運(yùn)用到大量的數(shù)據(jù)接收和處理，但0和1的經(jīng)典計(jì)算卻始終只能進(jìn)行單一向計(jì)算。這給人工智能的深度發(fā)展帶來了巨大不便。而量子計(jì)算的法則下，系統(tǒng)能夠通過并行計(jì)算來不斷學(xué)習(xí)來處理之前從未遇到的新數(shù)據(jù)。這就給人工智能不斷實(shí)現(xiàn)自我進(jìn)化提供了近乎“水和空氣”的基礎(chǔ)。
二、解決cpu堆砌的天花板：人工智能雖好，但問題是需要的計(jì)算量卻太大了。比如之前Alpha GO大戰(zhàn)李世乭，動(dòng)用了1920個(gè)CPU和280個(gè)GPU。雖然效果顯著，但設(shè)備和能源消耗未免太大了，很難有廣泛應(yīng)用的空間。而如果通過量子計(jì)算法則，則可以把硬件體積和能耗大大降低，達(dá)**工智能技術(shù)的通用化。
三、大體量計(jì)算成為可能：我們一直都在關(guān)注大數(shù)據(jù)，但*大的數(shù)據(jù)能有多大呢？有數(shù)據(jù)判斷，到2020 年全世界的數(shù)據(jù)會(huì)達(dá)到44 ZB，也就是人均5200GB。我們當(dāng)然相信越大的數(shù)據(jù)越有可能達(dá)成有效的結(jié)果推導(dǎo)。但如果數(shù)據(jù)達(dá)到這個(gè)程度，恐怕就是經(jīng)典計(jì)算帶不動(dòng)的了。所以全景式計(jì)算必須依賴量子計(jì)算，這也是人工智能開啟全面數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的先決條件。
四、移動(dòng)人工智能設(shè)備的必備因素：根據(jù)上面的硬件天花板推導(dǎo)，不難發(fā)現(xiàn)人工智能需要的運(yùn)算能力基礎(chǔ)是非常龐大的。而手機(jī)、汽車、穿戴設(shè)備等終端很難加載人工智能需要的運(yùn)算處理器，而云計(jì)算技術(shù)又有各種各樣的限制。因此通過量子計(jì)算，來實(shí)現(xiàn)AI設(shè)備的集成化和迷你化，可能是人工智能走進(jìn)普通生活的*佳選擇。
五、AI的反向驗(yàn)證：量子計(jì)算模擬的是微觀世界中量子的疊加與糾纏，那么這種模擬可行運(yùn)算邏輯的正誤其實(shí)很成問題。因?yàn)橐话愕倪\(yùn)算技術(shù)根本無從檢驗(yàn)量子計(jì)算模型。所以這里人工智能可以回頭幫一下量子計(jì)算，通過多元推導(dǎo)的方式檢視量子計(jì)算的過程與結(jié)果。
所以說，AI和量子計(jì)算近乎于是不得不同時(shí)進(jìn)化的雙生子，一個(gè)負(fù)責(zé)輔助，一個(gè)專打輸出。
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