神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突破：給未來的量子AI鋪路

　　日前，意大利的研究人員通過在一臺(tái)實(shí)際的量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行一套特殊的算法，首次研發(fā)出起作用量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　來自意大利帕維亞大學(xué)的Francesco Tacchino領(lǐng)導(dǎo)了一個(gè)研究小組，該小組于本月早些時(shí)候在ArXiv上傳了名為《在實(shí)際量子處理器上實(shí)現(xiàn)的人工神經(jīng)元》的預(yù)稿。

　　從根本上講，他們研發(fā)了一種在量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的單層人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)，這種初步的ANN被稱為感知器，作為構(gòu)成更成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本部分。

　　此前在量子系統(tǒng)內(nèi)創(chuàng)建感知器的相關(guān)嘗試都涉及將單個(gè)量子位當(dāng)做一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元來處理，但這是一個(gè)繁瑣而錯(cuò)綜復(fù)雜的過程，很難通過這種方式產(chǎn)生切實(shí)有效的結(jié)果。

　　因此，Tacchino和他的團(tuán)隊(duì)決定嘗試一種不同的方法，他們介紹了一種替代設(shè)計(jì)來最大限度地模仿量子計(jì)算機(jī)上的Rosenblatt感知器，并通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了該方法的有效性——在可用于云量子計(jì)算的IBM量子處理器上執(zhí)行了算法的二量子位版本。

　　圖源自ArXiv官網(wǎng)

　　IBM Q Experience計(jì)算機(jī)是一個(gè)五量子位并支持云訪問的量子系統(tǒng)，長期以來一直被當(dāng)作一種與量子計(jì)算交互的方式，支持使用物理量子計(jì)算機(jī)和模擬兩種模式，為那些沒有數(shù)百萬資金用于實(shí)驗(yàn)室建設(shè)和訪問世界頂級物理學(xué)家和工程師的研究人員提供了一個(gè)量子計(jì)算開源云平臺(tái)。

　　量子計(jì)算機(jī)的最大問題之一就是沒有任何適用的軟件、程序或代碼，對于這臺(tái)違背物理定律的機(jī)器而言，編碼是極其困難的，但也不是完全沒有可能。

　　研究小組在IBM Q系統(tǒng)上成功地運(yùn)行了他們的感知器算法，并使用所得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行圖像分類的任務(wù)，對此進(jìn)行了證明。據(jù)目前所知，這個(gè)小組是第一個(gè)嘗試使用這種方法的。

　　現(xiàn)在，這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能判斷給定圖像采用了三種基本模式中的哪一種，雖然這聽起來似乎微不足道，但足夠值得被納入量子優(yōu)勢的概念體系中。

　　據(jù)研究人員介紹，與經(jīng)典感知器的模型相比，他們的算法呈現(xiàn)指數(shù)級的優(yōu)勢，正如他們只用用二量子位就可以表示和分類四位串，四量子位表示和分類十六位串，以此類推。

　　這意味著在量子系統(tǒng)上運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能比在經(jīng)典系統(tǒng)上運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在穩(wěn)健性方面得到指數(shù)級地提升，這對未來AI融合量子計(jì)算的意義是超乎想象的。

　　當(dāng)人們研發(fā)出一種機(jī)器，而這種機(jī)器能充當(dāng)宇宙的原始基礎(chǔ)語言和人類語言之間的翻譯者，接下來會(huì)發(fā)生什么呢?

　　這或許是給哲學(xué)家的最好的提問，但是，在物理學(xué)領(lǐng)域，隨著研究人員對ANN的深入了解，以及工程師研發(fā)出更先進(jìn)的量子計(jì)算系統(tǒng)，一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)出現(xiàn)并取代舊的經(jīng)典深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　未來的智能機(jī)器將不再是由AI或量子單獨(dú)驅(qū)動(dòng)，而是兼并兩者。